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Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung Von der Mercator School of Management, Fakultät für Betriebswirtschaftslehre, der Universität Duisburg-Essen zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Wirtschaftswissenschaft (Dr. rer. oec.) genehmigte Dissertation von Denis Bagbasi aus Oberhausen

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Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter

besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

Von der Mercator School of Management, Fakultät für Betriebswirtschaftslehre, der

Universität Duisburg-Essen

zur Erlangung des akademischen Grades

eines Doktors der Wirtschaftswissenschaft (Dr. rer. oec.)

genehmigte Dissertation

von

Denis Bagbasi

aus

Oberhausen

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Referent: Prof. Dr. Bernd Rolfes

Korreferentin: Prof. Dr. Annette G. Köhler

Tag der mündlichen Prüfung: 12. Juli 2018

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II

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis .......................................................................................................... VI

Abkürzungsverzeichnis ......................................................................................................... IX

Symbolverzeichnis .................................................................................................................. X

Problemstellung, Zielsetzung und Struktur der Arbeit ....................................................... 1

Erster Teil: Charakterisierung und Bedeutung der Unternehmensreputation mit

Blick auf das Retail Banking ........................................................................ 6

A. Explikation des Begriffs Unternehmensreputation ............................................................ 6

I. Das Konstrukt Einstellung als Vorstufe der Unternehmensreputation ....................... 6

II. Herleitung einer Begriffsdefinition ........................................................................... 10

III. Einordnung der Unternehmensreputation in den Kontext verwandter Konstrukte ... 16

B. Theoriegeleitete Erklärungsansätze zur Wirkung des Konstrukts Unternehmens-

reputation .......................................................................................................................... 19

I. Reputation im Kontext der Informationsökonomik .................................................. 19

II. Reputation im Rahmen ressourcentheoretischer Ansätze ......................................... 23

III. Reputationswirkung in spieltheoretischen Ansätzen ................................................. 27

C. Herausforderungen im Retail Banking unter besonderer Berücksichtigung der

Unternehmensreputation .................................................................................................. 31

I. Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes Retail Banking ................................. 31

II. Aktuelle wettbewerbliche Rahmenbedingungen im Retail Banking in

Deutschland ............................................................................................................... 34

1. Identifikation von allgemeinen umweltbezogenen Wettbewerbstreibern .......... 34

2. Wettbewerbsintensivierung durch anbieterseitige Veränderungen .................... 41

3. Wettbewerbsintensivierung durch nachfragerseitige Veränderungen ................ 44

III. Bedeutung der Unternehmensreputation im Retail Banking ..................................... 45

1. Zusammenhang zwischen Reputation, unternehmerischem Erfolg

und dem Verhalten von Stakeholdern ................................................................ 47

2. Regulatorische Bedeutung von Reputationsrisiken ............................................ 49

3. Erfassung der Unternehmensreputation als Voraussetzung des

Reputations(risiko)managements ....................................................................... 51

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III

Zweiter Teil: Entwicklung eines Modells der Unternehmensreputation und deren

Wirkung im Retail Banking ....................................................................... 54

A. Vergleichende Analyse bestehender Messmodelle der Unternehmensreputation ........... 54

I. Übersicht ausgewählter Konzepte zur Messung der Unternehmensreputation ......... 54

II. Übersicht empirischer Beiträge zu Treibern der Unternehmensreputation ............... 56

III. Modellierung der Unternehmensreputation nach Schwaiger .................................... 65

B. Konzeption eines Grundmodells zur Erfassung der Unternehmensreputation und

deren Treiber im Retail Banking ...................................................................................... 69

I. Zweidimensionale Konzeptualisierung der Bankreputation ..................................... 69

1. Kognitive Komponente ...................................................................................... 69

2. Affektive Komponente ....................................................................................... 71

II. Postulierte Treiber der Bankreputation ..................................................................... 73

1. Attraktivität ........................................................................................................ 73

2. Corporate Social Responsibility ......................................................................... 74

3. Finanzieller Erfolg .............................................................................................. 76

4. Produkt- und Beratungsqualität .......................................................................... 78

5. Preisattraktivität ................................................................................................. 80

III. Struktureller Aufbau des Grundmodells der Bankreputation .................................... 83

C. Erweiterung des Grundmodells der Bankreputation um die Auswirkungen auf das

Kundenverhalten .............................................................................................................. 86

I. Erfassung des zukünftigen Kundenverhaltens über die Kundenloyalität .................. 86

II. Strukturelle Darstellung des erweiterten Modells der Bankreputation ..................... 89

Dritter Teil: Empirische Analyse der Unternehmensreputation und deren

Bedeutung für die Kundenloyalität im Retail Banking ........................... 91

A. Methodische Grundlagen der Modellierung latenter Konstrukte mit

Strukturgleichungsanalysen .............................................................................................. 91

I. Grundlagen der Darstellung latenter Konstrukte mit Strukturgleichungsanalysen ... 91

1. Begrifflichkeiten und Ablauf einer Strukturgleichungsanalyse ......................... 91

2. Reflektiv versus formativ spezifizierte Konstrukte ............................................ 94

3. Prozess der Konstruktoperationalisierung .......................................................... 98

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IV

II. Vergleichende Darstellung kovarianz- und varianzbasierter

Strukturgleichungsmodelle ...................................................................................... 101

1. Methodische Grundlagen der Kovarianzstrukturanalyse ................................. 101

2. Methodische Grundlagen der Partial-Least-Squares(PLS)-Methode ............... 104

3. Wahl eines problemadäquaten Analyseverfahrens .......................................... 108

III. Beurteilung der Güte im Rahmen der PLS-Methode .............................................. 111

1. Evaluierung reflektiv spezifizierter Messmodelle ............................................ 111

2. Güteprüfung formativ spezifizierter Messmodelle .......................................... 115

3. Gütekriterien zur Beurteilung des Strukturmodells ......................................... 117

B. Aufbau der empirischen Analyse zur Überprüfung der postulierten Modellstruktur ..... 121

I. Konzeption der empirischen Erhebung ................................................................... 121

1. Grundlegende Aspekte der Untersuchungsmethodik ....................................... 121

2. Konstruktion des Fragebogens ......................................................................... 123

3. Prozess der Datenerhebung .............................................................................. 126

II. Operationalisierung der Modellkonstrukte .............................................................. 128

1. Verankerung der reflektiv spezifizierten Konstrukte ....................................... 128

a) Kompetenz ................................................................................................ 128

b) Sympathie .................................................................................................. 129

c) Kundenloyalität ......................................................................................... 130

2. Verankerung der formativ spezifizierten Modellkonstrukte ............................ 132

a) Attraktivität ............................................................................................... 132

b) Corporate Social Responsibility ................................................................ 133

c) Finanzieller Erfolg .................................................................................... 134

d) Produkt- und Beratungsqualität ................................................................. 135

e) Preisattraktivität ........................................................................................ 137

III. Deskriptive Beschreibung der Erhebungsdaten ...................................................... 139

C. Ergebnisse der empirischen Überprüfung des aufgestellten Modells der

Unternehmensreputation im Retail Banking .................................................................. 144

I. Beurteilung der Messmodelle .................................................................................. 144

1. Güte der reflektiv spezifizierten Messmodelle ................................................. 144

2. Güte der formativ spezifizierten Messmodelle ................................................ 146

II. Analyse des Strukturmodells ................................................................................... 150

III. Würdigung der Forschungsergebnisse und Grenzen der empirischen Analyse ...... 156

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V

Schlussbetrachtung ............................................................................................................... 160

Anhang .................................................................................................................................. 165

Literaturverzeichnis ............................................................................................................ 175

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VI

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1 Gesamtsystem der psychischen Variablen ....................................................... Seite 6

Abb. 2 ABC-Modell der Einstellung ............................................................................ Seite 9

Abb. 3 Zweikomponentenmodell der Einstellung ...................................................... Seite 10

Abb. 4 Ausgewählte deutsch- und englischsprachige Definitionen der Unternehmensreputation im Überblick ................................ Seite 11

Abb. 5 Aggregationsebenen der Unternehmensreputation ......................................... Seite 14

Abb. 6 Reputationsmatrix ........................................................................................... Seite 15

Abb. 7 Ausprägungen im Beziehungsverständnis der Konstrukte Unternehmensimage und Unternehmensreputation ........................................ Seite 17

Abb. 8 Wirkungskette des Ressourcenansatzes .......................................................... Seite 24

Abb. 9 Strukturierung privater Haushalte in Deutschland nach Nettogeldvermögen und mtl. Haushaltsnettoeinkommen ............................... Seite 32

Abb. 10 Wettbewerbstreiber im Retail Banking in Deutschland .................................. Seite 35

Abb. 11 Altersstruktur der Bevölkerung in Deutschland 1950, 2010 und 2060........... Seite 37

Abb. 12 Bedeutung von Preis und Qualität beim Abschluss von Finanz- produkten ........................................................................................................ Seite 40

Abb. 13 Reputation mit Anziehungskraft auf eine Vielfalt von Stakeholdern eines Unternehmens ........................................................................................ Seite 48

Abb. 14 Risikomanagement-Kreislauf.......................................................................... Seite 52

Abb. 15 Ansätze für Forschungsbedarf beim Management von Reputations- risiken in Banken ............................................................................................ Seite 53

Abb. 16 Systematik bestehender Konzepte zur Messung der Unternehmens- reputation ........................................................................................................ Seite 56

Abb. 17 Ausgewählte Reputationsstudien .................................................................... Seite 58

Abb. 18 Reputationsmessmodell von Schwaiger ......................................................... Seite 67

Abb. 19 Mehrspeichermodell der Gedächtnisforschung .............................................. Seite 70

Abb. 20 Hypothesen zum Grundmodell der Unternehmensreputation im Retail Banking................................................................................................. Seite 84

Abb. 21 Strukturmodell zur Unternehmensreputation im Retail Banking ................... Seite 85

Abb. 22 Dimensionen der Kundenloyalität und ihre Bedeutung im Untersuchungskontext ..................................................................................... Seite 87

Abb. 23 Erweitertes Strukturmodell zur Unternehmensreputation im Retail Banking ........................................................................................................... Seite 89

Abb. 24 Pfaddiagramm für ein beispielhaftes Strukturgleichungsmodell .................... Seite 93

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VII

Abb. 25 Reflektiv spezifiziertes Messmodell für eine latente Variable ....................... Seite 95

Abb. 26 Formativ spezifiziertes Messmodell für eine latente Variable ........................ Seite 97

Abb. 27 C-OAR-SE-Operationalisierungsprozess........................................................ Seite 99

Abb. 28 Fragenkatalog zur Bestimmung der Spezifikationshypothese ...................... Seite 100

Abb. 29 Ablaufschritte des PLS-Schätzalgorithmus .................................................. Seite 106

Abb. 30 Vergleichende Gegenüberstellung von PLS und Kovarianz- strukturanalyse .............................................................................................. Seite 109

Abb. 31 Prozessschritte der empirischen Untersuchung ............................................ Seite 123

Abb. 32 Aufbau des Fragebogens ............................................................................... Seite 125

Abb. 33 Indikatoren zur Messung der Kompetenz mit korrespondierenden psa- und csv-Werten ........................................................................................ Seite 129

Abb. 34 Indikatoren zur Messung der Sympathie mit korrespondierenden psa- und csv-Werten ........................................................................................ Seite 130

Abb. 35 Indikatoren zur Messung der Kundenloyalität mit korrespondierenden psa- und csv-Werten ........................................................................................ Seite 131

Abb. 36 Indikatoren zur Messung der Attraktivität mit korrespondierenden psa- und csv-Werten ........................................................................................ Seite 132

Abb. 37 Indikatoren zur Messung der Corporate Social Responsibility mit korrespondierenden psa- und csv-Werten ....................................................... Seite 134

Abb. 38 Indikatoren zur Messung des finanziellen Erfolgs mit korrespon- dierenden psa- und csv-Werten ....................................................................... Seite 135

Abb. 39 Indikatoren zur Messung der Produkt- und Beratungsqualität mit korrespondierenden psa- und csv-Werten ....................................................... Seite 136

Abb. 40 Indikatoren zur Messung der Preisattraktivität mit korrespondierenden psa- und csv-Werten ........................................................................................ Seite 138

Abb. 41 Soziodemographische Struktur der Stichprobe ............................................. Seite 139

Abb. 42 Struktur untersuchungsspezifischer Daten der Stichprobe ........................... Seite 141

Abb. 43 Bedeutung ausgewählter Distributionskanäle für die Untersuchungs- teilnehmer...................................................................................................... Seite 142

Abb. 44 Wesentliche Gütekriterien der reflektiv spezifizierten Messmodelle und ihre Ausprägungen ................................................................................. Seite 144

Abb. 45 Kreuzladungsmatrix der reflektiven Messmodelle ....................................... Seite 145

Abb. 46 Überprüfung des Fornell/Larcker-Kriteriums für die reflektiv spezifizierten Messmodelle ........................................................................... Seite 146

Abb. 47 Gewichte und Signifikanzwerte der reflektiv spezifizierten Messmodelle und ihre Ausprägungen ........................................................... Seite 147

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VIII

Abb. 48 Ausprägung von Toleranz und Varianzinflationsfaktor der reflektiv spezifizierten Messmodelle ............................................................ Seite 148

Abb. 49 Bestimmtheitsmaß und Effektstärke zur Beurteilung des Strukturmodells ............................................................................................. Seite 150

Abb. 50 Pfadkoeffizienten und Signifikanzwerte zur Beurteilung des Strukturmodells ............................................................................................. Seite 151

Abb. 51 Strukturmodell als Pfadmodell mit zentralen Gütemaßen ............................ Seite 153

Abb. 52 Evaluation der Hypothesen zum Modell der Unternehmens- reputation im Retail Banking ........................................................................ Seite 154

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IX

Abkürzungsverzeichnis

Abb. Abbildung

Abs. Absatz

AIFM Alternative Investment Fund Managers

AT Allgemeiner Teil

bzw. beziehungsweise

CRS Corporate Social Responsibility

f. folgende

H Hypothese

i. d. R. in der Regel

K. Kapitel

KWG Kreditwesengesetz

LISREL Linear Structural Relationships

MaRisk Mindestanforderungen an das Risikomanagement

MiFID Markets in Financial Instruments Directive

MIMIC Multiple Indicators Multiple Causes

Mio. Millionen

mtl. monatlich

PBQ Produkt- und Beratungsqualität

PLS Partial Least Squares

RQ Reputation Quotient

S. Seite

Tz. Teilziffer

u. a. unter anderem

Vgl. Vergleiche

z. B. zum Beispiel

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X

Symbolverzeichnis

η Vektor der latenten endogenen Variablen

ξ Vektor der latenten exogenen Variablen

B Parametermatrize, die die postulierten kausalen Beziehungen zwischen den η-Variablen modelliert

Γ Parametermatrize, die die postulierten Beziehungen zwischen den ξ- und η-Variablen modelliert

ζ Residualvariable des Strukturmodells bzw. Störterm

X Messmodelle der latenten exogenen Größe

x Vektor der manifesten Variablen

λ Faktorladung zwischen ξ und x

Λ Matrix der Faktorladungen λ

δ Residualvariable des Messmodells der latenten exogenen Größe

Y Messmodelle der latenten endogenen Größe

π Regressionskoeffizienten zwischen η und x

Π Matrix der Regressionskoeffizienten

R Korrelationsmatrix der manifesten Variablen

ε Residualvariable des Messmodells der latenten endogenen Größe

γ Regressionskoeffizient zwischen der latenten exogenen und der latenten endogenen Variable

Σ Kovarianzmatrix der manifesten Variablen x und y

Φ Kovarianzmatrix des Vektors ξ

Ψ Kovarianzmatrix des Vektors ζ

Θε Kovarianzmatrix des Vektors ε

Θδ Kovarianzmatrix des Vektors δ

ν� Regressionsresiduen η

ν� Regressionsresiduen ξ

n Anzahl der Indikatoren

σi2 Varianz des Indikators i

σx2 Gesamtvarianz der latenten Variable

T Toleranz

VIF Varianzinflationsfaktor

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XI

R� Bestimmtheitsmaß

f� Effektstärke

Q� Stone-Geisser-Kriterium

E� Quadrierten Fehler der geschätzten Werte beim Stone-Geisser-Kriterium

O� Quadrierten Fehler der jeweiligen übrigen tatsächlichen Erhebungswerte Stone-Geisser-Kriterium

D Abstand zwischen zwei aufeinander auszulassenden und anschließend zu schätzenden Fällen

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Problemstellung, Zielsetzung und Struktur der Arbeit

„Banken sind gut beraten, wenn sie sich auf das Bild des ehrbaren Kaufmanns rückbesinnen.

Nur ein nachhaltiges, vertrauensvolles Unternehmen – und erst recht eine Bank – mit einem

guten Ruf bei Kunden, Geschäftspartnern und in der Öffentlichkeit, kann auf Dauer erfolg-

reich sein.“1

Dieses Fazit eines ehemaligen Bankvorstands im Nachgang zur Finanzkrise2 stellt auf einen

der bedeutsamsten immateriellen Vermögenswerte von Unternehmen3 und insbesondere von

Banken ab, die Unternehmensreputation4. Die hohe ökonomische Bedeutung der Unterneh-

mensreputation liegt unter anderem darin begründet, dass diese auf nahezu alle Stakeholder5

wirkt und daher auf vielfältige Weise den Erfolg eines Unternehmens beeinflussen kann.6 Es

kann unterstellt werden, dass eine positive Unternehmensreputation es z. B. vermag, die

Akquise und Bindung von Kunden zu erleichtern, die Attraktivität als Arbeitgeber für beste-

hende und potenzielle Mitarbeiter zu steigern, die Kommunikation mit den Aufsichtsbehörden

im Bankgeschäft zu verbessern oder die Einwerbung von Kapital zu erleichtern. Die von der

Unternehmensreputation beeinflusste Beziehungsqualität und Bindung zwischen Unterneh-

men und Stakeholdern manifestiert sich schließlich in der entsprechenden Loyalität der Sta-

keholder gegenüber dem Unternehmen7.

Der skizzierte Zusammenhang hat aber nicht nur eine positive, sondern auch eine negative

Wirkrichtung, weshalb das Reputationsrisiko auch zunehmend im Fokus des Risikomanage-

ments8 und der Bankenaufsicht steht. Die Mindestanforderungen an das Risikomanagement

(MaRisk) fordern in Verbindung mit §25 a Abs. I Kreditwesengesetz (KWG) die Eigenkapi-

1 Böhnke (2011), S. 55.

2 Die im Sommer des Jahres 2007 ausgebrochene Finanzkrise wird auch als Finanzmarktkrise, US-Immobilienkrise oder Subprimekrise bezeichnet. Zur Entstehung und den Auswirkungen der Finanzkrise sie-he für viele Rolfes (2011), S. 4-16; Weber (2011).

3 Vgl. Helm (2007a), S. 1 f.

4 Der im Zitat verwendete Begriff Ruf wird häufig, so auch an dieser Stelle, als Synonym für den Begriff Re-putation verwendet.

5 Unter den Stakeholdern einer Unternehmung versteht man alle internen und externen Anspruchsgruppen, die von den unternehmerischen Tätigkeiten direkt oder indirekt betroffen sind und somit ein berechtigtes Interes-se an diesem haben. Zu den bekanntesten internen Anspruchsgruppen zählen Eigentümer, Manager und Mit-arbeiter eines Unternehmens. Die externen Anspruchsgruppen werden üblicherweise in Fremdkapitalgeber, Lieferanten, Kunden, Konkurrenten sowie den Staat und die Öffentlichkeit unterteilt. Vgl. Springer Gabler Verlag (2016b).

6 Vgl. für viele Fombrun/Riel (2004), S. 32 f.

7 Vgl. Helm (2007a), S. 1.

8 Eine internationale Studie aus dem Jahr 2005 kommt zu dem Schluss, dass Risikomanager dem Reputations-risiko die höchste Bedeutung unter den verschiedenen Risikoarten beimessen. Die Autoren der Studie be-zeichnen das Reputationsrisiko folglich als „risk of risks“. Vgl. The Economist Intelligence Unit (2005).

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talunterlegung und das Management von wesentlichen Risiken, wobei neben dem Adressen-

ausfall-, Marktpreis-, Liquiditäts- und operationellem Risiko auch sonstige Risiken einzube-

ziehen sind. Obwohl es noch keine allgemein akzeptierten Messansätze für Reputationsrisiken

gibt und diese sich somit einer Quantifizierung und Steuerung weitgehend entziehen, werden

sie in den Erläuterungen zu AT 2.2 Tz. 2 der MaRisk als Beispiel für ein solches Risiko auf-

geführt.

Die Unternehmensreputation ist zweifelsohne für sämtliche Marktsegmente und Kundengrup-

pen einer Bank von Bedeutung. Aufgrund der standardisierten Dienstleistungen im Retail

Banking9 ist es in diesem Segment jedoch am schwierigsten, über das Produkt- und Dienst-

leistungsangebot eine ausreichende Differenzierung gegenüber den Wettbewerbern zu erlan-

gen10, so dass die Signalwirkung der Unternehmensreputation hier besonders wertvoll er-

scheint.

Ein möglicher positiver Effekt der Unternehmensreputation beruht unter anderem darauf, dass

die Unsicherheit von Marktteilnehmern reduziert und das dem Unternehmen entgegenge-

brachte Vertrauen gesteigert werden kann.11 Dieser Effekt ist auf unsicherheitsintensiven

Märkten und in Anbieter-Kundebeziehungen mit einer erhöhten Vertrauensempfindlichkeit

und einem großen Informationsgefälle besonders stark ausgeprägt12, was auf die Finanzbran-

che im Allgemeinen13 und das Retail Banking im Besonderen zutrifft14.

Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Arbeit das Konstrukt Unternehmensrepu-

tation für das Marktsegment Retail Banking unter besonderer Berücksichtigung der für den

Unternehmenserfolg zentralen Stakeholdergruppe der Kunden. Auf der Basis von bestehen-

den Messmodellen und Theorien wird eine auf den Untersuchungsgegenstand zugeschnittene

treiberorientierte Modellierung des Konstrukts angestrebt, welche es anschließend empirisch

zu überprüfen gilt. Neben der Unternehmensreputation aus Kundensicht ist aber auch die

Wirkung auf das Kundenverhalten von Interesse, welches in dieser Arbeit über die Kundenlo-

yalität abgebildet wird. Diese Kundenverhaltenswirkung ist ebenfalls theoretisch herzuleiten

und in das empirisch zu überprüfende Modell zu integrieren.

9 Eine Begriffsdefinition des Untersuchungsgegenstands Retail Banking findet sich in K. 1.3.1, S 31-33.

10 Siehe K. 1.3.2.1, S. 34.

11 Vgl. Walsh (2006), S. 6; Doney/Canon (1997); Fombrun/Riel (1997), S. 6.

12 Vgl. Einhaus (2007), S. 277; Walsh (2006), S. 6 f.

13 Vgl. Bromley (2001), S. 317.

14 Im Zuge der Finanzkrise hat die Erosion des Kundenvertrauens gegenüber den Banken einen vorläufigen Höhepunkt erreicht. Dies gilt für internationale Großbanken, aber auch für kleinere und eher lokal verankerte Banken. Vgl. Opitz, S. (2014), S. 615; Walter, H. (2009), S. 1267.

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Die Erkenntnisse der Analyse sind auch als Tendenzaussagen für andere Marktsegmente und

Stakeholdergruppen im Bankgeschäft von Bedeutung, aufgrund des notwendigen spezifischen

Zuschnitts der Modellbildung und anschließenden empirischen Überprüfung allerdings nur in

Grenzen übertragbar.

Die Forschungsanliegen der vorliegenden Arbeit können wie folgt zusammengefasst werden:

• Forschungsanliegen 1: Entwicklung eines treiberorientierten Modells der Unternehmens-

reputation im Retail Banking

• Forschungsanliegen 2: Modellierung der Kundenwirkung der Unternehmensreputation im

Retail Banking

• Forschungsanliegen 3: Empirische Überprüfung der hergeleiteten Wirkungsbeziehungen

• Forschungsanliegen 4: Ableitung von Implikationen für die wissenschaftliche Forschung

und unternehmerische Praxis

Als Grundlage zur Beschäftigung mit den dargestellten Forschungsanliegen widmet sich die

vorliegende Arbeit zunächst einer möglichst ausführlichen und präzisen Herleitung der für die

Untersuchung relevanten Begrifflichkeiten. Im Anschluss werden Rahmenbedingungen, The-

orien, Determinanten und Hypothesen gesucht, um ein besseres Verständnis des Forschungs-

objektes zu erarbeiten. Dies führt letztlich zu einem hypothesenbasierten Modell der Unter-

nehmensreputation im Retail Banking, welches zudem um die reputationsbezogene Kunden-

verhaltenswirkung zu ergänzen und anschließend empirisch zu überprüfen ist. Unter Berück-

sichtigung dieser grundlegenden Vorgehensweise und der skizzierten Forschungsanliegen ist

die Arbeit in drei Hauptteile untergliedert worden.

Nach der Einführung in das Forschungsvorhaben und einer Darstellung der hierzu gewählten

Vorgehensweise widmet sich der erste Hauptteil der ausführlichen Charakterisierung des For-

schungsobjekts Unternehmensreputation und deren Bedeutung für das Retail Banking. Hierzu

erfolgt zunächst eine umfassende Begriffsexplikation, wobei sowohl auf das Konstrukt Ein-

stellung als Vorstufe der Unternehmensreputation eingegangen, als auch eine Abgrenzung zu

den verwandten Konstrukten Unternehmensidentität und Unternehmensimage vorgenommen

wird. Anschließend werden theoretische Bezugspunkte zur Erklärung des Konstrukts Unter-

nehmensreputation diskutiert. Die Bedeutung der Reputation wird hierzu im Rahmen der In-

formationsökonomik sowie im Zusammenhang mit ressourcentheoretischen und spieltheoreti-

schen Ansätzen analysiert. Im dritten Kapitel des ersten Hauptteils wird die Unternehmensre-

putation im Kontext des Untersuchungsgegenstands Retail Banking betrachtet. Hierzu erfolgt

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zunächst eine begriffliche Abgrenzung, um sich anschließend mit den aktuellen Herausforde-

rungen und wettbewerblichen Rahmenbedingungen im Retail Banking in Deutschland ausei-

nanderzusetzen. Auf dieser Basis wird schließlich die ökonomische und regulatorische Bedeu-

tung der Unternehmensreputation für das Retail Banking erläutert.

Der konzeptionellen Entwicklung eines Modells der Unternehmensreputation und deren Wir-

kung auf das Kundenverhalten dienen die Ausführungen im zweiten Hauptteil. Das erste Ka-

pitel bietet hierzu einen Überblick über bestehende Messmodelle der Unternehmensreputati-

on. Da sich insbesondere das Modell von Schwaiger15 als relevant für die weitere Vorge-

hensweise erweist, wird die Unternehmensreputation in der vorliegenden Arbeit ebenfalls

zweidimensional konzeptualisiert und in eine kognitive und eine affektive Komponente zer-

legt. Anschließend erfolgt eine Analyse möglicher Treiber der Bankreputation, die in einem

Hypothesengerüst mündet, welches auf die Treiberkonstrukte Attraktivität, Corporate Social

Responsibility, finanzieller Erfolg, Produkt- und Beratungsqualität sowie Preisattraktivität

abstellt. Das so gebildete Grundmodell der Unternehmensreputation im Retail Banking wird

in der Folge um die Kundenverhaltenswirkung erweitert, welche über das latente Konstrukt

Kundenloyalität abgebildet wird. Der zweite Hauptteil wird durch eine Zusammenfassung

sämtlicher Hypothesen sowie einer strukturellen Darstellung des erweiterten Modells abge-

schlossen.

Im dritten Hauptteil erfolgt die empirische Analyse der postulierten Wirkungszusammenhän-

ge aus den aufgestellten Modellen. Die quantitative Analyse basiert auf einer Strukturglei-

chungsanalyse, deren grundlegende Funktionsweise zunächst dargestellt wird. Daneben wer-

den die unterschiedlichen Konstruktspezifikationen sowie der Prozess zu deren Operationali-

sierung erläutert. Die Strukturgleichungsanalyse kennt mit der kovarianz- und der varianzba-

sierten Methode zwei unterschiedliche Verfahren. Nach einer Vorstellung der jeweiligen me-

thodischen Grundlagen werden diese vor dem Hintergrund des Forschungsvorhabens einander

gegenübergestellt, um so ein problemadäquates Analyseverfahren auszuwählen. Da die vari-

anzbasierte Partial-Least-Squares(PLS)-Methode für die Analyse gewählt wird, werden zu-

dem die für dieses Verfahren relevanten Gütekriterien für die Beurteilung der Messmodelle

und des Strukturmodells diskutiert. Das zweite Kapitel im dritten Hauptteil widmet sich dem

Aufbau der empirischen Analyse zur Überprüfung der postulierten Modellstruktur. Hierzu

wird zunächst die Konzeption der empirischen Erhebung vorgestellt. Die Datenerhebung hat

15 Eine Darstellung des Reputationsmodells von Schwaiger erfolgt in K. 2.1.3, S. 65-68.

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mit Unterstützung eines regionalen Kreditinstituts stattgefunden, so dass die Einschätzung

eines zufälligen Querschnitts realer Kunden dieses Instituts zur Überprüfung des Modells her-

angezogen werden konnte. Nach der erforderlichen Operationalisierung der Modellkonstrukte

werden die Ergebnisse der empirischen Überprüfung vorgestellt. Neben der Beurteilung der

Messmodelle wird insbesondere das Strukturmodell analysiert und das aufgestellte Hypothe-

sengerüst überprüft. Die Ergebnisse werden abschließend inhaltlich gewürdigt. Im Rahmen

eines Fazits erfolgen ein resümierender Blick auf die erarbeiteten Ergebnisse und ein Aus-

blick auf weiteren Forschungsbedarf im Umfeld des vorliegenden Untersuchungsobjektes.

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Erster Teil: Charakterisierung und Bedeutung der Unternehmensreputation mit Blick auf das Retail Banking

A. Explikation des Begriffs Unternehmensreputation

I. Das Konstrukt Einstellung als Vorstufe der Unternehmensreputation

Psychische bzw. innere Vorgänge von Individuen werden grundsätzlich in aktivierende und

kognitive Prozesse unterteilt, die jeweils von Innenreizen oder von Außenreizen ausgelöst

werden. Aktivierende Prozesse werden in diesem Zusammenhang als Vorgänge aufgefasst,

die mit inneren Erregungen und Spannungen verbunden sind und das menschliche Verhalten

antreiben. Unter kognitiven Prozessen versteht man hingegen Vorgänge der gedanklichen

Informationsaufnahme, -verarbeitung und -speicherung.16

Das Verhalten eines Individuums wird in der Regel durch komplexe Prozesse beeinflusst,

welche aus einem teilweise undurchsichtigen Zusammenspiel von aktivierenden und kogniti-

ven Vorgängen hervorgehen. Diese werden wiederum entweder dem aktivierenden oder dem

kognitiven Variablensystem zugeordnet, je nachdem welche Komponente dominiert.17 Die

folgende Abb. 1 fasst das skizzierte System der psychischen Variablen zusammen:

Abb. 1: Gesamtsystem der psychischen Variablen18

16 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 51 f.; Foscht/Swoboda (2007), S. 37 f. und 73 f.; Pe-

pels (2005), S. 51 f. 17 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 51 f.; Balderjahn/Scholderer (2007), S. 7. 18 In Anlehnung an Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 52.

Außenreize Innenreize

aktivierendeVorgänge

kognitiveVorgänge

komplexe Prozesse

Verhalten

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7

Das Konstrukt der Einstellung ist eines der bedeutsamsten komplexen Prozesse und steht im

Fokus zahlreicher Untersuchungen der Sozialpsychologie und der Konsumentenverhaltensfor-

schung.19 Dies ist u.a. darauf zurückzuführen, dass Einstellungen als besonders verhaltensbe-

stimmend sowie zugleich als relativ leicht mess- und beeinflussbar gelten und das theoreti-

sche Fundament für die Analyse von Image und Reputation20 bilden.21 Nichtsdestotrotz haben

sich in der wissenschaftlichen Literatur noch keine einheitliche Definition und Konzeption der

Einstellung herausgebildet. Allerding gilt als grundlegender Konsens, dass unter dem Einstel-

lungsbegriff eine psychologische Tendenz zu verstehen ist, die sich in der zusammenfassen-

den Bewertung eines spezifischen Objektes mit einem bestimmten Grad von Zu- oder Abnei-

gung ausdrückt.22 Als Einstellungsobjekt kommen sämtliche Elemente in Frage, die ein Indi-

viduum sich vorstellen oder wahrnehmen kann und somit jeder Stimulus, der sich auf einer

Positivitätsdimension bewerten lässt. Das dargelegte Begriffsverständnis impliziert, dass mit

der Äußerung einer Einstellung ein wertendes Urteil über einen Stimulusgegenstand einher-

geht, wobei sich Einstellungen im Hinblick auf Stärke und Richtung unterscheiden lassen.23

Aus den differenten Einstellungsdefinitionen heraus wurde eine Reihe konzeptueller Modelle

entwickelt, die sich mit der Bildung bzw. Zusammensetzung des Einstellungskonstrukts aus-

einandersetzen und die sich sowohl bezüglich der Dimensionalität als auch der inhaltlichen

Ausrichtung der zu berücksichtigenden Komponenten unterscheiden. Keiner der nachfolgend

dargestellten Ansätze hat sich bislang im Schrifttum nachhaltig als allgemein gültig durchge-

setzt, was vor allem auch daran liegt, dass die Frage nach den einstellungsbildenden Kompo-

nenten nur in Abhängigkeit von dem zu bewertenden Objekt bzw. Stimulusgegenstand be-

antwortet werden kann.24

Eindimensionale Modelle postulieren zumeist die ausschließliche Relevanz der affektiven

Komponente als Indikator für die bewertende Natur der Einstellung. Unter der affektiven

Komponente versteht man in diesem Zusammenhang die Gefühle oder Emotionen, die mit

19 Vgl. Ajzen (2008), S. 530; Gröppel-Klein (2004), S. 206; Trommsdorff (2004), S. 491; Bagozzi et al. (2002),

S. 4; Ajzen (2001), S. 28; Petty et al. (1997), S. 610. 20 Eine Abgrenzung der Begriffe Image und Reputation erfolgt in K. 1.1.3, S. 16-18.

21 Vgl. Trommsdorf (2009), S. 145; Haddock/Maio (2007), S. 188 f.; Bohner (2002), S. 266; Six/Eckes (1996), S. 7 f.; Stahlberg/Frey (1996), S. 219.

22 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 211 und 215 f.; Haugtvedt/Kasmer (2008), S. 419 f.; Haddock/Maio (2007), S. 189; Malhotra (2005), S. 417; Ajzen (2001), S. 28; Ajzen/Fishbein (2000), S. 2; Petty et al. (1997), S. 611. Dieses grundlegende Begriffsverständnis geht auf die Arbeit von Eagly/Chaiken (1993) zurück.

23 Vgl. Haddock/Maio (2007), S. 189 f. 24 Vgl. Stahlberg/Frey (1996), S. 222; S. 57; Lilli (1980), S. 183.

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8

einem Einstellungsgegenstand assoziiert sind.25 Dahingegen nehmen multidimensionale Ein-

stellungsmodelle an, dass eine Einstellung aus dem Zusammenspiel mehrerer Komponenten

entsteht. Ein im Schrifttum viel diskutierter Ansatz ist das Dreikomponentenmodell, nach

dem Einstellungen eine affektive, eine kognitive und eine konative Komponente besitzen. Die

kognitive Komponente ist wissensbasiert und umfasst die vom Verstand geprägten Überzeu-

gungen, Gedanken und Merkmale, die mit dem Einstellungsobjekt verbunden sind. Die kona-

tive Komponente hingegen ist handlungsbezogen und bezieht sich auf Intentionen sowie be-

obachtbare Verhaltensweisen gegenüber einem Einstellungsobjekt.26 Der Dreikomponenten-

ansatz impliziert die sogenannte (E)instellungs-(V)erhaltens-Hypothese, nach der Einstellun-

gen zumindest teilweise das zukünftige Verhalten bestimmen.27 Die Gültigkeit dieser Hypo-

these ist jedoch sowohl in der sozialpsychologischen als auch in der marketingorientierten

Literatur umstritten, was vor allem auf die widersprüchlichen Ergebnisse empirischer Unter-

suchungen zurückzuführen ist.28

Es existieren verschiedene Interpretationen bezüglich der kausalen Zusammenhänge der ein-

zelnen Komponenten im Rahmen der Dreikomponententheorie. Das mehrdimensionale ABC-

Modell29 der Einstellung integriert die unterschiedlichen Auffassungen, indem die drei Kom-

ponenten Affekt, Überzeugung und Verhalten in drei unterschiedlichen Varianten miteinander

verknüpft werden und somit auch drei differente Wege der Einstellungsbildung beschreiben.30

25 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 210 f. und 217; Balderjahn/Scholderer (2007), S. 65;

Haddock/Maio (2007), S. 190; Hawkins et al. (2007), S. 399 f.; Nieschlag (2002), S. 594; Stahlberg/Frey (1996), S. 221.

26 Vgl. Balderjahn/Scholderer (2007), S. 65 f.; Haddock/Maio (2007), S. 190 f.; Foscht/Swoboda (2007), S. 63; Hawkins et al. (2007), S. 397 f.; Pepels (2005), S. 63; Bohner (2002), S. 268; Nieschlag (2002), S. 596.

27 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 217 f.; Trommsdorf (2009), S. 151; Ajzen, I. (2008), S. 534 f.; Pepels (2005), S. 63; Bagozzi et al. (2002), S. 67 f.; Bohner (2002), S. 300. In der sozialwissen-schaftlichen Forschung sind zahlreiche Modelle entwickelt worden, um zu erklären, wie sich ein Verhalten aus Einstellungen vorhersagen lässt. Einige der bedeutsamsten Erklärungsmodelle sind die Theorie des über-legten Handelns von Fishbein/Ajzen (1975), das MODE-Modell von Fazio (1990) und das integrative Modell von Eagly/Chaiken (1993).

28 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 217 f.; Haugtvedt/Kasmer (2008), S. 425 f.; Balder-jahn/Scholderer (2007), S. 89 f.; Foscht/Swoboda (2007), S. 64; Six (1998), S. 209; Stahlberg/Frey (1996), S. 238; Eckes/Six (1994), S. 255 f.; Lilli (1980), S. 179.

29 A steht für „affect“ und damit für die emotionalen Eindrücke gegenüber einem Einstellungsobjekt. B steht behaviour und meint die Verhaltensabsicht bzw. Intention hinsichtlich eines Einstellungsgegenstandes. C steht schließlich für cognition und umfasst alle kognitiv geprägten Überzeugungen hinsichtlich eines Einstel-lungsobjekts. Vgl. Solomon et al. (2006), S. 140.

30 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 218 f.; Solomon et al. (2006), S. 141. Die drei Wege der Einstellung sind mit den Fachtermini „standard learning hierarchy“, „low-involvement hierarchy“ und „experiental hierarchie“ belegt. Für eine ausführlichere Erläuterung siehe beispielhaft Solomon et al. (2006), S. 140 f.

Page 21: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

9

Abb. 2: ABC-Modell der Einstellung31

Allerdings wird in der Mehrzahl der wissenschaftlichen Publikationen der Dreikomponenten-

ansatz verworfen bzw. zu der Auffassung hin abgewandelt, dass eine Einstellung als ein

zweidimensionales, aus einer affektiven und einer kognitiven Komponente bestehendes Kon-

strukt angesehen werden kann und dass sie einen direkten Einfluss auf die Verhaltensintention

und einen indirekten Einfluss auf das Verhalten besitzt, welches wiederum im Zeitablauf auf

die Einstellung zurückwirkt.32 Der entsprechende Zusammenhang ist in Abb. 3 kausalgrafisch

zusammengefasst:

31 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 219; Solomon et al. (2006), S. 141. 32 Vgl. Trommsdorff (2009), S. 151; Petty et al. (1997), S. 613. Die gemeinsame Bedeutung von affektiven und

kognitiven Komponenten für die Einstellungsbildung wurde auch empirisch belegt. Vgl. dazu Malhotra (2005), S. 479; Ajzen (2001), S. 34; Six (1998), S. 209.

Überzeu-gungen

Überzeu-gungen

Überzeu-gungen

Affekt

Affekt

Affekt

Verhalten

Verhalten

Verhalten

Einstellung beruht auf kognitiver Informations-verarbeitung

Einstellung beruht auf Verhaltens-lernprozessen

Einstellung beruht auf hedonistischem

Konsum

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Abb. 3: Zweikomponentenmodell der Einstellung33

II. Herleitung einer Begriffsdefinition

Der Begriff Unternehmensreputation wird in der Literatur unterschiedlich definiert und ver-

wendet sowie teilweise mit verwandten Begriffen gleich gesetzt.34 Seinen etymologischen

Ursprung hat der Begriff Reputation in den lateinischen Wörtern „reputatio = Erwägung“ und

„reputare = berechnen, zurechnen“.35 Im deutschen Sprachgebrauch ist mit der Reputation das

Ansehen oder der Ruf einer Person, einer Gruppe oder einer Organisation gemeint36, die ent-

sprechenden Begriffe finden daher oftmals eine synonyme Verwendung37. Im englischen

Sprachgebrauch wird auf die Einschätzung des Charakters abgestellt: „(1) the beliefs or opin-

ions that are generally held about someone or something, (2) a widespread belief that some-

one or something has a particular characteristic"38.

Die fehlende Einigkeit über die Definition des Reputationsbegriffes39 ist zum Teil in der Viel-

zahl der Disziplinen begründet40, welche sich mit dem Konstrukt aus der Perspektive ihrer

33 In Anlehnung an Trommsdorff (2009), S. 151. 34 Vgl. Horster (2013), S. 8; Helm (2011), S. 5; Fuchs (2009), S. 27. 35 Vgl. Behrens (2006), S. 101 f. 36 Vgl. Duden (2007); Brockhaus (2006). 37 Vgl. Sandig (1962), S. 9; Wiedmann (2001), S. 6. 38 Compact Oxford English Dictionary (2008). 39 Wenn in der Folge der Begriff Reputation verwendet wird, dann ist damit immer die Unternehmensreputation

gemeint. 40 Vgl. Deephouse (2000), S. 1091 f.

Verhaltens-absicht

kognitiveKomponente

affektiveKomponente

realesVerhalten

Einstellung

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jeweiligen Fachrichtung auseinandersetzen. So lässt sich z.B. für die Bereiche Soziologie41,

Ökonomie42, Rechnungslegung43 und Strategisches Management44 feststellen, dass die diszip-

linäre Sichtweise das Reputationsverständnis beeinflusst.

Einen selektiven Überblick deutsch- und englischsprachiger Definitionen bietet Abb. 4:

Quelle Definition

Backhaus (1999), S. 651.

„Reputation ergibt sich als Summe von Einzelerwartungen und -erfahrungen über Vertrauenswürdigkeit und Kompetenz.“

Barnett/Jermier/Lafferty (2006), S. 34.

„Observers' collective judgements of a corporation based on as-sessments of the financial, social, and environmental impacts at-tributed to the corporation over time.“

Eberl (2006a), S. 12. „Reputation [kann] damit als einstellungsähnliches Konstrukt de-finiert werden, das analog zu Einstellungen ausschließlich durch denotative Merkmale zu erfassen ist.“

Fombrun/Gardberg/Sever (2000), S. 242.

„A corporate reputation is a collective construct that describes the aggregate perceptions of multiple stakeholders about a company's performance.“

Fombrun/Rindova (2000), S. 78 f.

„Reputation is defined by the overall estimation of a firm by ist stakeholders, which is expressed by the net affective reactions of customers, investors, employees, and the general public.“

Gotsi/Wilson (2001), S. 29.

„A corporate reputation is a stakeholder's overall evaluation of a company over time. This evaluation is based on the stakeholder's direct expieriences with the company, any other form of commu-nication and symbolism that provides information about the firm's actions and/or a comparison with the actions of other leading ri-vals.“

Helm (2007a), S. 32.

„Verkürzt lässt sich die Reputation als die von Stakeholdern aner-kannte Leistungsfähigkeit und der anerkannte Leistungswillen der Unternehmung bezeichnen, die sich in dem von ihr erwarteten Verhalten gegenüber einzelnen Stakeholdern wie auch gegenüber der Gesellschaft niederschlagen.“

Müller (1996), S. 93.

„Reputation einer Person oder eines Unternehmens ist das, was andere diesen - insbesondere gestützt auf vergangene Erfahrungen - als glaubhafte Charakteristika künftiger Verhaltensweisen zu-schreiben.“

Abb. 4: Ausgewählte deutsch- und englischsprachige Definitionen der Unterneh-

mensreputation im Überblick45

41 Vgl. Abrahamson/Fombrun (1992), DiMaggio/Powell (1983), Shapiro (1987). 42 Vgl. Myers/Majluf (1984), Ross (1977), Stigler (1962), Weigelt/Camerer (1998). 43 Vgl. Dufrene et al. (1998). 44 Vgl. Caves/Porter (1977), Dutton/Dukerich (1991).

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12

Quelle Definition

Wiedmann (2007), S. 38 f.

„Unternehmensreputation lässt sich dabei gleichsetzen mit: a) den Wahrnehmungen und/oder Vermutungen aller Stakeholder hin-sichtlich z.B. der Produkte und Dienstleistungen, Prozesse und Aktivitäten, Mitarbeiter und Organisation sowie des unternehmeri-schen Erfolges oder der sog. „Performance“, plus b) deren Bewer-tung vor dem Hintergrund unterschiedlicher Maßstäbe …“

Abb. 4: Ausgewählte deutsch- und englischsprachige Definitionen der Unterneh-

mensreputation im Überblick (Fortsetzung)

Folgerichtig konstatieren Gotsi/Wilson vor dem Hintergrund einer durchgeführten Metastudie:

„there is no unambiguous, generally accepted definition for the term corporate reputation"46.

Auch mit einem Fokus auf ausschließlich wirtschaftswissenschaftliche Literatur bleibt die

Begrifflichkeit Unternehmensreputation vage, wobei dies nicht negativ zu beurteilen ist, da

für schwer fassbare Realitätsphänomene ein entsprechend unscharfes Begriffsexplikat typisch

ist.47

Wenngleich es an einer einheitlichen Definition fehlt, stellen Barnett/Jermier/Lafferty im

Rahmen einer auf die Definition von Unternehmensreputation bezogenen Metastudie eine

gemeinsame definitorische Grundrichtung fest, identifizierten aber auch drei unterschiedliche

Gruppen in Bezug auf das Begriffsverständnis: „reputation as a state of awareness, reputati-

on as an assessment and reputation as an asset“48. Die Definitionsansätze innerhalb der ers-

ten Gruppe verstehen unter Unternehmensreputation die aggregierte Wahrnehmung der Sta-

keholder bezüglich eines Unternehmens, wobei ausdrücklich damit einhergehende Beurtei-

lungen und Handlungen seitens der Stakeholder ausgeklammert werden.49 Die zweite Gruppe

bezieht hingegen ein Werturteil über das im Fokus stehende Unternehmen explizit mit ein50,

wohingegen die dritte Gruppe Unternehmensreputation als Ressource oder Vermögensgegen-

stand auffasst51. Die ersten beiden Gruppen verneinen keineswegs die Wertkomponente der

45 Die Anordnung der Definitionen in der Tabelle orientiert sich an der alphabetischen Reihenfolge der Nach-

namen des (erstgenannten) Autors. 46 Vgl. Gotsi/Wilson (2001), S. 24. 47 Vgl. Fombrun/Wiedmann (2001), S. 46. 48 Barnett/Jermier/Lafferty (2006), S. 32.

49 Vgl. für viele Fombrun/Riel (2004), S. 32 f.; Fombrun/Gardberg/Barnett (2000), S. 87; Müller (1996), S. 117; Shapiro (1983), S. 678.

50 Vgl. für viele Lewellyn (2002), S. 452 f.; Wartick (2002), S. 373-380; Gotsi/Wilson (2001), S. 29.

51 Vgl. für viele Mahon (2002), S. 438.

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Unternehmensreputation, schreiben diesem Aspekt jedoch keine definitorische Relevanz zu,

sondern sehen hier eher einen Bezug zu den Auswirkungen von Unternehmensreputation.52

Im Rahmen dieser Arbeit wird unter Unternehmensreputation das aggregierte Werturteil einer

Stakeholdergruppe eines Unternehmens verstanden, dass aus der direkten und indirekten

Kommunikation mit dem Unternehmen im Zeitablauf erwächst. In Anlehnung an das Kon-

strukt der Einstellung setzt sich das Werturteil aus einer affektiven und einer kognitiven

Komponente zusammen.53 Im Fokus von auf diesem Begriffsverständnis basierenden Analy-

sen können und müssen allerdings verschiedene Aggregationsebenen stehen, so dass das Re-

putationsbild eines einzelnen Individuums54, einer spezifischen Stakeholder-Gruppierung

(z.B. Kunden, Mitarbeiter oder Eigentümer) sowie der Summe sämtlicher Stakeholder Unter-

suchungsgegenstand sein kann.55

52 Vgl. Barnett/Jermier/Lafferty (2006), S. 32 f.

53 Vgl. Kapitel 1.1.1, S. 4. Siehe dazu auch Schwaiger/Cannon (2004), S. 239; Schwaiger (2004), S. 49; Dow-ling (2001), S. 20 f.; Hall (1992), S. 138.

54 Der Begriff Reputationsbild auf der Ebene eines einzelnen Individuums wird auch von Schütz verwendet. Vgl. Schütz (2005), S. 8.

55 Die Definiton der relevanten Bezugsgruppe wird in der Literatur ebenfalls kontrovers diskutiert. Siehe dazu exemplarisch Bayer (2011), S. 55-57 und die dort angegebene Literatur.

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Abb. 5: Aggregationsebenen der Unternehmensreputation56

Die Ausprägung der Unternehmensreputation wird von verschiedenen Merkmalen determi-

niert, die von Stakeholder zu Stakeholder bezüglich ihrer Bedeutung und Beurteilung teilwei-

se deutlich variieren.57

Zu diesen reputativen Merkmalen58 wird in der Literatur59 mitunter die wahrgenommene Pro-

dukt- bzw. Leistungsqualität60, die Übernahme gesellschaftlicher Verantwortung61, das Her-

56 Eigene Darstellung. 57 Vgl. Fombrun/Shanley (1990), S. 254.

58 Der Begriff wird ebenfalls von Helm verwendet. Vgl. Helm (2007), S. 57.

59 Die aufgeführten Determinanten dienen nur als unverbindliches und unvollständiges Beispiel. Die Reihenfol-ge hat keinen wertenden Charakter. Eine Herleitung von Reputationstreibern aus Kundensicht im Retailban-king findet sich in K. 2.2.2, S. 73-83.

60 Vgl. für viele Schwalbach (2004), S. 1266; Shenkar/Yuchtman-Yaar (1997), S. 1371; Weigelt/Camerer (1988), S. 448; Shapiro (1983), S. 659.

61 Vgl. für viele Eberl/Schwaiger (2006), S. 422 f.; Shenkar/Yuchtman-Yaar (1997), S. 1376; Fombrun/Shanley (1990), S. 234.

Unternehmens-reputation

Reputation aus Kundensicht

Reputationsbild Kunde A

Reputationsbild Kunde B

Reputationsbild Kunde C

.

.

.

Reputation aus Mitarbeitersicht

Reputation aus Eigentümersicht

.

.

.

1. Ebene: einzelne

Individuen

2. Ebene: Anspruchs-

gruppen

3. Ebene: alle

Stakeholder

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kunftsland62, die Branche63, der wirtschaftliche Erfolg64, die Aktienkursentwicklung65, das

Charisma der Unternehmensleitung sowie deren fachliche Kompetenz66 gezählt.67

Die Unternehmensreputation lässt sich allerding nicht, wie von einigen Autoren propagiert68,

über die additive Verknüpfung der einzelnen reputativen Merkmale ermitteln. Es bedarf viel-

mehr eines ganzheitlichen Ansatzes, bei dem die Bedeutung der einzelnen Determinanten und

deren Beziehung zueinander zu ermitteln sind.69

Ergänzt man die Aufspaltung der Unternehmensreputation nach einzelnen Stakeholder-

Gruppen gemäß Abb. 5 um die reputativen Merkmale so ergibt sich folgende vereinfachte

Matrix der Reputationstreiber:

Abb. 6: Reputationsmatrix70

Diese Aufspaltung veranschaulicht, dass je nach Stakeholder-Fokus ein – auf die Matrix be-

zogen – unterschiedlicher Aggregationsgrad gebildet werden kann.

62 Vgl. für viele Dowling (1993), S. 102.

63 Vgl. für viele Winn/MacDonald/Zietsma (2008), S. 35 f.; Schwaiger/Eberl (2004), S. 637 f.; Mahon (2002), S. 425.

64 Vgl. für viele Roberts/Dowling (2002), S. 1077 f.

65 Vgl. für viele Loefert (2007), S. 31.

66 Vgl. für viele Kitchen/Laurence (2003), S. 106.

67 Vgl. Groenland (2002), S. 210 f.

68 Vgl. Nguyen/Leblanc (2001), S. 228 f.

69 Vgl. für einen Auszug verschiedener Messmodelle der Unternehmensreputation K. 2.1.1, S. 54-56 sowie auf die dort verwiesene Literatur.

70 In Anlehnung an Helm (2007), S. 59.

M1S1 M1S2 M1S3 M1S4 M1Sn

M2S1 M2S2 M2S3 M2S4 M2Sn

M3S1 M3S2 M3S3 M3S4 M3Sn

M4S1 M4S2 M4S3 M4S4 M4Sn

MnS1 MnS2 MnS3 MnS4 MnSn

Kunden Mit-arbeiter

Aktionäre Presse Stake-holder n

Leistungsqualität

Preisniveau

soziales Engagement

wirtschaftlicher Erfolg

Merkmal n

Stakeholder-Gruppen

repu

tativ

eM

erkm

ale

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III. Einordnung der Unternehmensreputation in den Kontext verwandter Konstrukte

Es gibt zahlreiche Konstrukte, die auf Unternehmen bezogene Wahrnehmungen behandeln.

An dieser Stelle soll der Fokus auf denjenigen liegen, die mit der Unternehmensreputation in

einem engen inhaltlichen Zusammenhang stehen und für die Erlangung eines klaren Begriffs-

verständnisses von dieser abzugrenzen sind. Dies sind insbesondere die Unternehmensidenti-

tät und das Unternehmensimage71.

Die Abgrenzung der Unternehmensidentität von der Unternehmensreputation wird im Schrift-

tum zum Großteil unkritisch gesehen.72 Auf der Betrachtungsebene eines einzelnen Individu-

ums beschreibt die Identität die subjektive Selbsteinschätzung einer Person, die auch als

Selbstkonzept oder Selbstbild bezeichnet wird. Dieses Selbstbild ist von der Beurteilung des

Individuums durch seine Umwelt, dem Fremdbild, abzugrenzen. Über eine wechselseitige

Spiegelung beeinflussen die beiden Konstrukte sich permanent gegenseitig. Daher wird die

Ausbildung einer gefestigten und ausgeprägten Identität von den kommunikativen und inter-

aktiven Kompetenzen eines Individuums beeinflusst.73 Dieses Grundverständnis lässt sich

auch im Kontext unternehmensbezogener Identitäten anwenden. Unter Unternehmensidentität

versteht man demnach das Selbstbild eines Unternehmens, welches durch die im Unterneh-

men verankerten kollektiven Werte- und Verhaltenssysteme manifestiert74 und den Stakehol-

dern über den adäquaten Einsatz entsprechender Kommunikationsinstrumente vermittelt

wird75.76

Der Transport der Unternehmensidentität zu den Stakeholdern gelingt allerding nicht immer

exakt, so dass ein divergierendes Bild vermittelt wird, welches oftmals als Unternehmen-

simage bezeichnet wird.77 Im Unterschied zur Begrifflichkeit der Unternehmensidentität ist

diese Definition aber nicht unstrittig und auch hinsichtlich der Beziehungsstruktur zwischen

den Konstrukten Unternehmensimage und Unternehmensreputation besteht bis heute keine

einheitliche Sichtweise.78 Gotsi/Wilson unterscheiden auf der Basis einer umfassenden Litera-

71 Oftmals werden, auch in deutscher Literatur, die entsprechenden englischen Begriffe Corporate Identity und

Corporate Image verwendet.

72 Vgl. für viele Helm (2007a), S. 38.

73 Vgl. Brockhaus (2006).

74 Vgl. Barnett/Jermier/Lafferty (2006), S. 34

75 Vgl. Prauschke (2007), S. 49.

76 Bei einigen Autoren findet sich zudem die Auffassung, dass die Unternehmensidentität das Meinungsbild der internen Anspruchsgruppen bezüglich des Unternehmens darstellt. Vgl. dazu exemplarisch Davies et al. (2001), S. 113 f.

77 Vgl. Eberl (2006a), S. 11.

78 Vgl. Helm (2007a), S. 33.

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17

turauswertung zwei Grundausprägungen hinsichtlich des Beziehungsverständnisses der bei-

den Konstrukte. Die sogenannte „analogous school of thought“ verwendet die beiden Begriffe

identisch, wohingegen die „differenciated school of thought“ auf unterschiedlichen Wegen

eine Differenzierung vornimmt.79 Die „differenciated school of thought“ unterscheidet wiede-

rum drei Strömungen: (1) Image und Reputation können als überschneidungsfreie Konstrukte

angesehen werden, die voneinander völlig unabhängig sind, (2) Reputation stellt eine Deter-

minante des Image dar und (3) Reputation ergibt sich aus der Summe von Imagebildungspro-

zessen sämtlicher Stakeholder eines Unternehmens.80 Die nachfolgende Abb. 7 stellt die be-

schriebenen Denkschulen und deren Vertreter im Überblick dar:

Abb. 7: Ausprägungen im Beziehungsverständnis der Konstrukte Unterneh-

mensimage und Unternehmensreputation81

79 Vgl. Gotsi/Wilson (2001), S. 24-28. Die Veröffentlichungen der „differenciated school of thought” sind

mehrheitlich jüngeren Datums als die der “analogous school of thought”, was darauf schließen lässt, dass sich eine differenzierte Auseinandersetzung mit den beiden Konstrukten erst im Zeitablauf entwickelt hat, mittlerweile aber als anerkannt gilt. Dies wird auch durch entsprechende Publikationen bestätigt, die bzgl. Des Veröffentlichungszeitpunktes nach der Literaturstudie von Gotsi und Wilson erschienen sind. Vgl. für viele Bayer (2011), S. 57-60; Camara (2011), S. 48-53; Fuchs (2009), S. 27; Schrader (2008), S. 68 f.; Wiedmann/Peuser/Krumstroh (2004), S. 5-10.

80 Vgl. Bayer (2011), S. 58; Eberl (2006a), S. 11; Gotsi/Wilson (2001), S. 25.

81 In Anlehnung an Eberl (2006a), S. 11; Gotsi/Wilson (2001), S. 25.

Unternehmensimage = Unternehmensreputation

Unternehmensimage ≠ Unternehmensreputation

Keine Überschneidung von Image und

Reputation

Reputation als Summe von

Imagebildungsprozessen aller Stakeholder

Reputation als Determinante von

Image

Beziehungsverständnis der Konstrukte Unternehmensimage und Unternehmensreputation

Abratt (1989), Bernstein (1984), Bromley (1993), Dichter (1985), Dowling (1993), Dutton/Dukerich/Harquail (1994), Kennedy (1977), Shenkar/Yuchtman-Yaar (1997)

Brown/Dacin (1997), Grunig (1993), Semons (1998), Weiss/Anderson/MacInnis (1999)

Barich/Kotler (1991),Mason (1993)

Fombrun (1996), Fombrun/Shanley (1990), Gotsi/Wilson (2001),Gray/Balmer (1998), Saxton (1998)

Page 30: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

18

In der Literatur scheint sich demnach die Tendenz durchzusetzen, Reputation und Image von-

einander zu unterscheiden, den beiden Konstrukten aber eine gewisse Ähnlichkeit zuzuschrei-

ben. Beiden gemeinsam ist, dass die Wahrnehmung des Unternehmens durch bestimmte An-

spruchsgruppen von Bedeutung ist. Als Abgrenzungskriterien können die Dimensionen der

zeitlichen Stabilität und der Einfluss der Unternehmenskommunikation dienen.82 Auf Basis

des bereits beschriebenen Konstrukts der Unternehmensidentität als Selbstbild des Unterneh-

mens, beschreibt das Unternehmensimage den angestrebten Wahrnehmungszustand bei einer

bestimmten Anspruchsgruppe83, der im Gegensatz zur Unternehmensreputation auch kurzfris-

tig aufgebaut bzw. im Zeitablauf verändert und maßgeblich durch die Instrumente der Unter-

nehmenskommunikation beeinflusst werden kann.84 Die Unternehmensreputation wird eben-

falls von den kommunizierten Botschaften des Unternehmens beeinflusst, jedoch in einem

deutlich geringeren Ausmaß. Der direkten Erfahrung Dritter und deren Kommunikation

kommt im Entstehungs- und Wandlungsprozess der Unternehmensreputation eine größere

Bedeutung zu, weswegen diese ein realistischeres Bild des tatsächlichen Wahrnehmungszu-

stands des Unternehmens beschreibt. Die Unternehmensreputation ist folglich im Zeitablauf

stabiler und für deren Entwicklung bedarf es eines langfristig konsistenten Verhaltens des

Unternehmens.85

82 Vgl. Eberl (2006a), S. 11.

83 Die diesbezüglichen Zielgruppen sind üblicherweise externe Stakeholder wie Kunden oder Kapitalgeber. Vgl. Bayer (2011), S. 59; Helm (2007a), S. 17; Barnett/Jermier/Lafferty (2006), S. 28.

84 Vgl. Gray/Balmer (1998), S. 697.

85 Vgl. Horster (2013), S. 11; Eberl (2006a), S. 11; Gray/Balmer (1998), S. 696 f.

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19

B. Theoriegeleitete Erklärungsansätze zur Wirkung des Konstrukts Unternehmens-reputation

I. Reputation im Kontext der Informationsökonomik

Die Neue Institutionenökonomik stellt einen seit den 1970er-Jahren aufstrebenden For-

schungszweig der Wirtschaftswissenschaften dar und betrachtet die aus der Interaktion von

Wirtschaftssubjekten hervorgehenden Probleme.86 Im Gegensatz zur neoklassischen Theorie87

wird der institutionelle Rahmen von Tauschprozessen nicht mehr als gegeben vorausgesetzt,

vielmehr steht dessen Untersuchung im Mittelpunkt und damit einhergehend die Fragen, wie

dieser entsteht, welche Wirkungen er entfaltet und wie Institutionen ausgestaltet sein sollten.

Unter Institutionen versteht man in diesem Zusammenhang Systeme formgebundener und

formungebundener Normen oder Regeln einschließlich ihrer Durchsetzungsmechanismen.88

Zu den Ansätzen der Neuen Institutionenökonomik werden die Transaktionskostentheorie89,

die Property-Rights-Theorie90 und die Principal-Agent-Theorie91 gezählt. Allen Ansätzen liegt

die gemeinsame Prämisse92 zugrunde, dass die Interaktion der Marktteilnehmer auf unvoll-

kommenen und asymmetrisch verteilten Informationen basiert.93 Hierdurch können sowohl

auf Nachfrager- wie auch auf Anbieterseite Unsicherheiten auftreten. Bei der Analyse der

damit einhergehenden Probleme schließt sich die Informationsökonomik der Neuen Instituti-

onenökonomik an.94 Die Informationsökonomik95 zielt darauf ab, Aussagen über das Verhal-

ten unter Unsicherheit zu treffen und das Funktionieren von Märkten zu erklären, die durch

asymmetrische Informationsverteilung der begrenzt rational handelnden Marktteilnehmer und

86 Vgl. Fichtner (2006), S. 15. Zur Bedeutung der Neuen Institutionenökonomik und insbesondere der Informa-

tionsökonomik zur theoretischen Fundierung der Unternehmensreputation siehe Helm (2007a), S. 96-108; Prauschke (2007), S. 105-110; Fichtner (2006), S. 11-87.

87 Eine ausführliche Abgrenzung der Neuen Institutionenökonomik von der Neoklassik findet sich exempla-risch bei Richter/Furubotn (2010), S. 1-14.

88 Vgl. Richter/Furubotn (2010), S. 7; Helm (2007a), S. 98. 89 Vgl. Richter/Furubotn (2010), S. 55-86; Picot (1982); Williamson (1979); Coase (1937).

90 Vgl. Richter/Furubotn (2010), S. 87-144; Demsetz (1967); Coase (1960).

91 Vgl. Richter/Furubotn (2010), S. 145-317.; Jensen/Meckling (1976). 92 Für eine umfängliche Darstellung der Prämissen der Neuen Institutionenökonomik siehe für viele Rich-

ter/Furubotn (2010), S. 1-14.

93 Vgl. Fichtner (2006), S. 15; Kaas (1995), S. 971.

94 Vgl. Weiber/Adler (1995), S. 43 f.

95 Vgl. Wittmann (1959); Marschak (1954).

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Opportunismusrisiko gekennzeichnet sind. Darüber hinaus analysiert sie mögliche Vorge-

hensweisen, die zur Reduktion der Unsicherheiten herangezogen werden können.96

Die Informationsökonomik unterscheidet grundsätzlich zwischen der Umweltunsicherheit und

der Marktunsicherheit. Die Umweltunsicherheit entsteht durch Faktoren, die außerhalb des

Absatzmarktes liegen. Derartige exogene Umweltvariablen liegen üblicherweise außerhalb

des direkten Einflussbereichs der Marktteilnehmer. Vor diesem Hintergrund ist die Umwelt-

unsicherheit für die Informationsökonomik von nur nachgelagerter Bedeutung. Marktunsi-

cherheit hingegen entsteht durch eine asymmetrische Informationsverteilung zwischen den

Transaktionspartnern bzw. unvollständige Informationen hinsichtlich für den Austauschpro-

zess relevanter Marktfaktoren.97

Bei vorliegender Marktunsicherheit besteht für den besser informierten Marktteilnehmer die

Möglichkeit zu opportunistischem, d. h. zu ausschließlich individuell nutzenmaximierendem

Verhalten.98 Daher sind die Transaktionspartner bestrebt, die bestehende Unsicherheit zu

überwinden, indem durch entsprechenden Informationstransfer eine Informationssymmetrie

hergestellt wird. Die Informationsökonomik kennt zwei diesem Zweck dienende Instrumente:

das Signaling als aktive Informationsübermittlung durch die besser informierte Partei und das

Screening als aktive Informationsbeschaffung durch die schlechter informierte Partei.99

Beim Signaling ergreift der besser informierte Transaktionsteilnehmer die Initiative. Grund-

sätzlich kann dies sowohl ein auf dem Markt aktiver Anbieter als auch ein Nachfrager bzw.

einer der korrespondierenden Stakeholder sein, wobei üblicherweise der Anbieter gegenüber

den Stakeholdern einen Informationsvorsprung aufweist.100 Zur Unsicherheitsreduktion bei

den Nachfragern kann der Anbieter auf verschiedene Maßnahmen des Signaling zurückgrei-

fen, wie z. B. Kommunikationsmaßnahmen, Qualitäts- und Kundenzufriedenheitsgarantien

oder Übermittlung von positiven Testergebnissen und Qualitätszertifikaten.101 Aus Sicht der

Informationsökonomik ist es von zentraler Bedeutung, dass die Signale auch tatsächlich zur

Reduktion der Informationsdefizite beitragen. Die übermittelten Informationen müssen daher

glaubwürdig sein und dem schlechter informierten Stakeholder einen verlässlichen Rück-

96 Vgl. Helm (2007a), S. 98; Kaas (1995), S. 971.

97 Vgl. Adler (1994), S. 10 f.

98 Vgl. Stigler (1961). 99 Vgl. Prauschke (2007), S. 106; Kaas (1995), S. 974 f.; Weiber/Adler (1995), S. 52.

100 Vgl. Prauschke (2007), S. 107; Kaas (1991), S. 360. 101 Vgl. Fichtner (2006), S. 62 f.

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schluss auf die für ihn im Transaktionsprozess relevanten Merkmale ermöglichen.102 Sofern

die aus diesem Prozess resultierenden Kosten irreversible Investitionen darstellen, führen die-

se zum Aufbau von Marktaustrittsbarrieren.103

Beim Screening geht die Initiative hingegen vom schlechter informierten Marktteilnehmer aus

und somit typischerweise von einem Stakeholder des Anbieters. Der Informationsnachfrager

versucht durch Informationsbeschaffung die Gefahr eines Fehlverhaltens im Austauschpro-

zess zu verringern.104 Die Informationsökonomik unterscheidet folgende Strategien zur In-

formationsbeschaffung:105

• Bei der Strategie der direkten Informationssuche beurteilt der schlechter informierte Sta-

keholder die für ihn relevanten Merkmale des Anbieters durch direkte Beobachtung.

• Sofern der schlechter informierte Stakeholder die für ihn relevanten Eigenschaften des

Anbieters nicht direkt beobachten kann oder nicht bereit ist, die dafür notwendigen Res-

sourcen zu investieren, kann er auf die Strategie der leistungsbezogenen Informationssub-

stitute zurückgreifen. Die Beurteilung verfügbarer Informationssubstitute dient somit als

Approximation für die eigentlich relevanten Merkmale.

• Bei der Strategie der leistungsübergreifenden Informationssubstitute greift der schlechter

informierte Stakeholder auf Informationen zurück, die eher globalen Charakter besitzen

und sich auf den Anbieter im Allgemeinen beziehen.

Insgesamt weist die Informationsökonomik mehrere Bezugspunkte zur Unternehmensreputa-

tion auf, die sich wie folgt zusammenfassen lassen:

• Die Beziehung zwischen einem Unternehmen und seinen Stakeholdern ist oftmals von

einer asymmetrischen Informationsverteilung zugunsten des Unternehmens geprägt, was

dazu führt, dass die Stakeholder eine gewisse Unsicherheit empfinden. Durch die glaub-

hafte Übermittlung von relevanten Informationssignalen kann diese Unsicherheit durch

das Unternehmen reduziert werden und zugleich eine mit gesteigertem Vertrauen einher-

gehende positive Reputation aufgebaut werden, die dem Unternehmen einen dauerhaften

Vertrauensvorschuss verschaffen kann.106

102 Vgl. Prauschke (2007), S. 107; Kaas (1995), S. 976. 103 Vgl. Helm (2007a), S. 98.

104 Vgl. Adler (1994), S. 63 f.

105 Vgl. Prauschke (2007), S. 107.

106 Vgl. Prauschke (2007), S. 108.

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• Als geeignete Signaling-Maßnahmen erscheinen aus Sicht des Unternehmens neben klas-

sischen Kommunikationsaktivitäten107 vor allem die Ausstrahlung der Führungskräfte hin-

sichtlich Kompetenz und Professionalität, die kundenorientierte Arbeitsweise der Mitar-

beiter oder das soziale und gesellschaftliche Engagement des Unternehmens.108 Daneben

kann durch die in der Vergangenheit erzielte Unternehmensperformance den Stakeholdern

vermittelt werden, dass das Angebot des Unternehmens nachgefragt wird und dieses er-

folgreich am Markt agiert.109 Ausgesendete Signale die von den Stakeholdern als relevant

und positiv beurteilt werden vermindern deren Unsicherheit und begünstigen den Reputa-

tionsaufbau. Mitunter wird die Unternehmensreputation selbst als ein die Unsicherheit re-

duzierendes Signal betrachtet, welche sich wiederum aus den bereits genannten Signaling-

Maßnahmen zusammensetzt, die in diesem Kontext dann als Teilsignale interpretiert wer-

den.110

• Mit der als Screening bezeichneten aktiven Informationsbeschaffung steht den Stakehol-

dern ein weiteres Instrument zur Reduktion der Informationsdefizite zur Verfügung. Eine

positive Beurteilung des Anbieters auf Basis der eingesammelten Informationen kann

wiederum den Aufbau einer positiven Unternehmensreputation ermöglichen. Informati-

onsträger kann in diesem Zusammenhang zum einen das zu beurteilende Unternehmen

selbst sein, zum anderen können aber auch Informationen genutzt werden, die von Dritten

bereitgestellt werden.111

• Die Unsicherheitsreduktion durch die Bewertung leistungsübergreifender Informations-

substitute ist für den Untersuchungsgegenstand Unternehmensreputation von besonders

hoher Bedeutung. Vor dem Hintergrund knapper Ressourcen bei den Stakeholdern stellt

die Beurteilung eines Unternehmens auf der Basis von Schlüsselinformationen eine oft-

mals anzutreffende Heuristik dar. Eine solche Bewertung kann sich auf unternehmensbe-

zogen Merkmale wie Innovationsfreudigkeit, Internationalisierungsgrad oder spezifischere

Merkmale wie die Angebotsqualität sowie auf marktbezogene Merkmale wie die Indust-

riezugehörigkeit stützen. Diese Schlüsselindikatoren ersetzen somit die eigentlich für

107 Vgl. Kaas (1991), S. 360.

108 Vgl. Kaas (1995), S. 976.

109 Vgl. Fombrun/Shanley (1990), S. 250.

110 Vgl. Helm (2007a), S. 100; Fombrun/Shanley (1990), S. 234. 111 Vgl. Kaas (1995), S. 977.

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einen Stakeholder relevanten Informationen, da diese zum Zeitpunkt der Bewertung nicht

verfügbar sind oder deren Erhebung zu Ressourcenkonflikten führt.112

• Die Unternehmensreputation besitzt somit wie dargestellt eine Informationsfunktion, da

die übermittelten Signale und das vergangene Verhalten des Anbieters zur Prognose zu-

künftigen Verhaltens herangezogen werden können. Darauf basierend besitzt die Reputa-

tion aber auch eine Anreiz-/Sanktionsfunktion, da der Anbieter vom Aufbau einer positi-

ven Reputation im Sinne einer langfristigen Gewinnmaximierung profitiert bzw. bei

Übermittlung falscher Informationen zwar kurzfristige Gewinnmaximierung betreiben

kann, langfristig jedoch mit negativen ökonomischen Folgen zu rechnen hat.113

II. Reputation im Rahmen ressourcentheoretischer Ansätze

Der Ressourcenansatz bzw. Resource-Based View114 entstand in den 1980er Jahren als eigen-

ständiger Zweig des strategischen Managements, der sich sowohl mit theoretischen als auch

anwendungsorientierten Fragestellungen beschäftigt. Das hauptsächliche Interesse gilt dabei

der Betrachtung von selbsterschaffenen Ressourcen, die essentiell für das Überleben der be-

trachteten Organisation sind und die Basis der Existenz und Nachhaltigkeit von Wettbewerbs-

vorteilen darstellen.115 Es wird angenommen, dass festzustellende Performanceunterschiede

zwischen Unternehmen im Wesentlichen auf deren unterschiedliche Ausstattung mit spezifi-

schen strategischen Ressourcen zurückzuführen sind.116

Der Ressourcenbegriff wird in der wissenschaftlichen Literatur uneinheitlich verwendet, so

dass keine allgemein anerkannte Definition existiert. Auf Basis einer umfassenden Herleitung

legt Freiling folgende Definition vor: „Zusammenfassend ist von Ressourcen im Kontext des

Resource-Based View dann zu sprechen, wenn (in Märkten beschaffbare) Inputgüter durch

Veredelungsprozesse zu unternehmenseigenen Merkmalen für Wettbewerbsfähigkeit weiter-

entwickelt worden sind und die Möglichkeit besteht, Rivalen von der Nutzung dieser Ressour-

112 Vgl. Prauschke (2007), S. 110.

113 Vgl. Fichtner (2006), S. 13 f.

114 Der Ansatz des Resource-Based View findet sich in der Literatur unter verschiedenen Bezeichnungen, wie resource-based perspective, resource-based theory, ressourcenbasierter Ansatz Ressourcenabhängigkeitsan-satz. Vgl. dazu Freiling (2009), S. 5 und die dort angegebene Literatur. Die Grundidee des Resource-Based View geht auf Penrose (1959) zurück, der Unternehmen als einzigartiges Bündel von materiellen und imma-teriellen Ressourcen charakterisiert. Für eine umfassende Darstellung des Ressourcenansatzes siehe für viele Freiling (2009).

115 Vgl. Ates (2008), S. 67; Brühl/Horch/Orth (2008), S. 5. 116 Vgl. Freiling (2009), S. 5.

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cen in nachhaltiger Weise auszuschließen.“117 Ein solches Begriffsverständnis führt unmittel-

bar zu der Erkenntnis, dass einige Inputgüter oder Produktionsfaktoren homogen sein können,

bei Ressourcen aber stets von Heterogenität auszugehen ist.118

In der Literatur finden sich zahlreiche Ansätze zur Systematisierung möglicher Ressourcen,

wobei die Unterteilung in materielle und immaterielle Ressourcen als unstrittig gilt und im

Kontext der letztgenannten neben Markennamen und Patenten oftmals auch die Reputation

genannt wird.119

Damit eine Ressource zu einem nachhaltigen und somit auf lange Sicht nicht nivellierbaren

Wettbewerbsvorteil führt, wird in der Literatur von bestimmten Eigenschaften ausgegangen.

Eine Ressource muss demnach wertvoll, knapp, nicht-imitierbar und nicht-substituierbar

sein.120

Nachfolgende Abbildung 8 fasst die postulierte Wirkungskette des Ressourcenansatzes zu-

sammen:

Abbildung 8: Wirkungskette des Ressourcenansatzes121

Bei der Beantwortung der Frage, ob die Reputation eines Unternehmens als Ressource zu

identifizieren ist, kann auf die oben genannten Eigenschaften bzw. Isolationskriterien zurück-

gegriffen werden.

117 Freiling (2009), S. 22. Zur Herleitung dieser Definition, wie auch zum unterschiedlichen Verständnis des

Ressourcenbegriffes in der Literatur siehe Freiling (2009), S. 11-22.

118 Vgl. Freiling (2009), S. 22; Helm (2007a), S. 115.

119 Vgl. Brühl/Horch/Orth (2008), S. 3; Helm (2007a), S. 114. 120 Vgl. Barney (1991), S. 105 f. Unter dem Akronym VRIO werden die hier aufgeführten Eigenschaften mitun-

ter noch um die organisationsbezogene Spezifität ergänzt. VRIO steht für Value, Rareness, Inimitability und Organizational specifity. Vgl. Helm (2007a), S. 118 und die dort angegebene Literatur. Diese Eigenschaften werden in der Literatur auch als Isolationselemente bezeichnet. Eine Erweiterung und zugleich Präzisierung der in der Literatur zu findenden Isolationselemente liefert Freiling (2009), S. 104-109.

121 In Anlehnung an Freiling (2009), S. 6; Brühl/Horch/Orth (2008), S. 7.

Ressourcen

Eigenschaften:- wertvoll- knapp- nicht-imitierbar- nicht-substituierbar

Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil

- Kostenunterschied / Effizienz

- Nettonutzen-unterschied / Effektivität

Finanzielle Performance

- Gewinn- Return on

Investment

Unternehmensperspektive Marktperspektive

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Eine positive Unternehmensreputation trägt zur Vorteilsgenerierung am Absatzmarkt bei. Die

Reputation wird von Nachfragern als Qualitätsmerkmal interpretiert und beeinflusst ceteris

paribus die Kaufentscheidung des Kunden bzw. kann auf bestimmten Märkten das entschei-

dende Kaufkriterium sein, so dass der Unternehmensreputation eine Wertschöpfung zu-

kommt.122

Reputation kann nur entstehen, wenn das jeweilige Unternehmen ein gewisses Maß an Visibi-

lität aufweist.123 Als soziale Visibilität bezeichnet man in diesem Kontext das Ausmaß, in

dem ein einzelnes Unternehmen im Berücksichtigungsfeld einer Zielgruppe verankert ist.124

Die soziale Visibilität von Unternehmen ist heterogen verteilt. Dies hat zur Folge, dass die

Unternehmensreputation ein knappes Gut darstellt. Nicht alle Unternehmen werden durch alle

relevanten Interessengruppen wahrgenommen und somit kann sich mitunter keine Unterneh-

mensreputation bilden.125 Diese Einschätzung wird zusätzlich durch die empirisch beobacht-

bare ungleiche Verteilung positiver Reputationen gestützt.126

Grundsätzlich verfolgen Unternehmen das Ziel einen begründeten Wettbewerbsvorteil mög-

lichst langfristig aufrechtzuerhalten. Daher weist eine Ressource ein besonders hohes strategi-

sches Potenzial auf, wenn sie sich vor den Imitationsversuchen der Wettbewerber erfolgreich

abschirmen lässt.127 Die Ressourcen müssen dazu bestimmte Eigenschaften aufweisen, die es

den Wettbewerbern erschweren oder im Idealfall gar unmöglich machen, gleiche Ressourcen

zu erschaffen bzw. auf diese zurückzugreifen.128 In der Literatur werden insbesondere folgen-

de Einflussgrößen diskutiert, die zu einem Imitationsschutz beitragen können:

• Die gesamtheitliche historische Entwicklung eines Unternehmens in allen Facetten stellt

aufgrund der damit verbundenen Einzigartigkeit die Basis für eine Ressourcenentwicklung

dar. Die idiosynkratische Entwicklung eines Unternehmens und die damit aufgebaute Tra-

dition ist nicht exakt reproduzierbar und damit ein starker Imitationsschutz.129 Die Reputa-

122 Vgl. Helm (2007a), S. 118; Fombrun/Shanley (1990), S. 234. 123 Vgl. Fombrun/Shanley (1990), S. 246.

124 Vgl. Wiedmann (2001), S. 17. Unter einem Evoked Set versteht man die individuell als relevant erachtete Alternativenmenge, die sich spontan bildet und nochmals in Teilmengen unterteilt werden kann. Vgl. Trommsdorff/Teichert (2011), S. 90-92.

125 Vgl. Helm (2007a), S. 118.

126 Vgl. Kotha/Rajgopal/Rindova (2000), S. 574. Das große Kontinuum bei der Reputationsbeurteilung zeigt sich exemplarisch bei den RQ-Studien, die bewusst nur Unternehmen mit einem hohen Bekanntheitsgrad un-tersuchen. Vgl. für viele Wiedmann/Buxel (2004); Wiedmann (2004).

127 Eine ausführlichere Auseinandersetzung mit dem Schutz vor Imitations- und Substitutionsbestrebungen der Konkurrenz liefert Freiling (2001), S. 112-145.

128 Vgl. Brühl/Horch/Orth (2008), S. 6; Helm (2007a), S. 118. 129 Vgl. Barney (1991), S. 108; Dierickx/Cool (1989), S. 1507.

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26

tion eines Unternehmens basiert gleichsam auf deren historischer Entwicklung im Sinne

der umgesetzten Strategien und daraus abgeleiteten Handlungen sowie der resultierenden

im Gedächtnis verankerten Wahrnehmungen der Stakeholder.130

• Ein im Wettbewerbsvergleich überlegener Verbund aus Inputgütern und Ressourcen lie-

fert die Grundlage zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen. Dabei bestimmen das Aus-

maß der Interdependenzen der verbundenen Elemente und die soziale Komplexität den

Schutz vor Imitation.131 Ein Netzwerk aus Inputgütern bzw. Ressourcen kann als sozial

komplex bezeichnet werden, wenn durch die Vielzahl der Beziehungsmuster zwischen In-

dividuen und deren Eigendynamik eine Erfassung und Duplizierung von Ressourcen na-

hezu unmöglich gemacht wird.132 Wie bei der Modellierung der Unternehmensreputation

noch zu zeigen sein wird, steht diese in Beziehung zu einem breiten Set unterschiedlicher

Indikatoren.

• Je unklarer die Entstehung eines Wettbewerbsvorteils aus dem Zusammenspiel zwischen

den Ressourcen eines Unternehmens ist, desto schwieriger fällt eine Imitation. Die kausale

Ambiguität gilt in besonderem Maße auch für das latente Konstrukt Unternehmensreputa-

tion, da es oftmals unklar bleibt, auf welcher Grundlage es einem Unternehmen gelingt ei-

ne besonders positive Reputation herauszubilden.133

• Darüber hinaus bewirken sogenannte zeitverdichtende Vorteile, dass ein zeitlicher Rück-

stand in der Ressourcengenerierung nicht durch einen kurzfristig höheren Aufwand aus-

geglichen werden kann.134 Die Reputation eines Unternehmens bildet sich in einem lang-

fristigen Prozess, der auch auf den Erfahrungen der Stakeholder mit dem Unternehmen

basiert. Dieser Bildungsprozess lässt sich nur eingeschränkt abkürzen.

Ein mit der mangelnden Imitierbarkeit verwandtes Kriterium der Ressourcenbildung ist die

Forderung nach nicht möglicher oder zumindest eingeschränkter Substituierbarkeit. Funktio-

nale Äquivalente können den durch eine Ressource generierten Wettbewerbsvorteil auf zwei

Arten gefährden: zum einen durch Generierung des Leistungsvorsprungs auf einem ähnlichen

Wege, aber ohne vollständige Imitation und zum anderen durch Generierung neuartiger Res-

sourcen im Zuge von Innovationprozessen, die im Vergleich zur Ausgangsressource eine

130 Vgl. Helm (2007a), S. 119; Mahon (2002), S. 423.

131 Vgl. Barney (1991), S. 108-111.

132 Vgl. Bürki (1996), S. 119.

133 Vgl. Freiling (2001), S. 128-145; Barney (1991), S. 110; Fombrun/Shanley (1990), S. 254.

134 Vgl. Brühl/Horch/Orth (2008), S. 6; Dierickx/Cool (1989), S. 1507.

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äquivalente oder sogar überlegene Funktionalität aufweisen.135 Beide Substitutionswege sind

bei der Ressource Unternehmensreputation nur sehr eingeschränkt anwendbar. Es kann zwar

versucht werden, durch Reputation entstandene Kaufanreize bei Kunden durch z. B. Preis-

nachlässe oder Garantien zu kompensieren, dies ist aber nur unter Inkaufnahme von ökonomi-

schen Nachteilen möglich und darüber hinaus nicht bei allen Stakeholder-Gruppierungen

wirksam bzw. führt mitunter zu konträren Resultaten.136

Im Kontext der Ressourcentheorie kann die Reputation eines Unternehmens auch als Mobili-

tätsbarriere interpretiert werden.137 Durch eine spezifische Reputationsausprägung erwarten

die Stakeholder eines Unternehmens eine dieser entsprechenden zukünftigen Handlungsweise.

Eine Divergenz zwischen der Erwartung und der tatsächlichen Unternehmenshandlungen

könnte die aufgebaute Reputation beschädigen. Die Irreversibilität des zur Bildung der Repu-

tation getroffenen Verbundes aus Entscheidungen führt somit zu einer gewissen Pfadabhän-

gigkeit bzw. zu einer Mobilitätsbarriere.138

III. Reputationswirkung in spieltheoretischen Ansätzen

Die Spieltheorie analysiert strategische Entscheidungssituationen, in denen das Ergebnis nicht

nur vom Handeln des einzelnen, sondern auch vom Handeln der anderen beteiligten Akteure

abhängt. Diese Interdependenz ist zudem allen Entscheidungsträgern bewusst und muss bei

der Ableitung des rationalen Entscheidungsverhaltens der involvierten Parteien berücksichtigt

werden. Derartige Modelle strategischen Handelns unter Einfluss sozialer Interaktionen sind

Grundlage aller Sozialwissenschaften und somit auch der Betriebswirtschaftslehre.139 Als

Teilgebiet der Mathematik bietet die Spieltheorie ein formales Instrumentarium zur Analyse

solcher Situationen, die oftmals einer ökonomischen Problemstellung oder Theorie entsprin-

gen.140 Ein Beispiel für eine spieltheoretische Entscheidungssituation in seiner einfachsten

Form stellt das klassische Gefangenendilemma dar141, da es für die Entscheidungsträger eine

135 Vgl. Brühl/Horch/Orth (2008), S. 6 f.; Barney (1991), S. 111 f. 136 Vgl. Helm (2007a), S. 120; Kotha/Rajgopal/Rindova (2000), S. 4. 137 Vgl. Helm (2007a), S. 122 f. Die Unternehmensreputation kann darüber hinaus auf einem Markt eine Ein-

tritts- oder Austrittsbarriere darstellen. Vgl. dazu Helm (2007a), S. 123 f.; Fichtner (2006), S. 125-128. 138 Vgl. Freiling (2001), S. 148.

139 Vgl. Diekmann (2010), S. 7.

140 Vgl. Holler/Illing (2006), S. 1. 141 Für eine ausführliche Darstellung des grundlegenden Gefangenendilemmas und der Anwendung der Grund-

idee im ökonomisch geprägten Fallbeispiel siehe für viele Sieg (2010), S. 5-14; Lohmann (2000), S. 38-50.

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trivial abzuleitende strikt dominante Strategie gibt, die unabhängig von der Aktion des jeweils

anderen gilt. Wesentlich komplexere Situationen ergeben sich, wenn es keine dominanten

Strategien gibt und die Entscheidungsfindung von der gegenseitigen Erwartung über das Ver-

halten und die Erwartungshaltung sämtlicher Mitspieler abhängt. Von zentraler Bedeutung für

die Lösungsfindung ist das sogenannte Nash-Gleichgewicht, eine Strategiekombination, bei

der jeder Spieler der Gleichgewichtsstrategie folgt bzw. keinen Anreiz hat von dieser abzu-

weichen und somit der erwartete Nutzen maximiert wird.142

Reputation kann in spieltheoretischen Überlegungen nur eine Rolle spielen, wenn drei Vo-

raussetzungen erfüllt sind:

1. Das Unternehmen und deren Stakeholder stehen in einem wiederkehrenden bzw. auf Dau-

er angelegten Verhältnis zueinander, so dass von einem iterativen Spielaufbau auszugehen

ist. Unter dieser Bedingung ist es möglich, auf das im Zeitablauf gezeigte Verhalten der

anderen Spielteilnehmer zu reagieren bzw. dieses in die eigene Entscheidungsfindung ein-

zubeziehen.143

2. Das Beziehungsgefüge zwischen einem Unternehmen und seinen Stakeholdern stellt trotz

seiner langfristigen Anlage ein endliches Spiel dar. Aufgrund des Terminationseffekts144

ist allerdings nur bei unendlicher Iteration der Spiele von einem kooperativen Verhalten

der Akteure auszugehen. Daher ist von unterschiedlichen Spielertypen und von einer un-

vollständigen Information über diese auszugehen.145

3. Ein Unternehmen und dessen Stakeholder stehen als Spielteilnehmer in einer derartigen

Beziehung zueinander, dass das Unternehmen bei unkooperativem Verhalten gegenüber

einem Stakeholder, selbst wenn diese Beziehung nur auf einer Einzeltransaktion beruht,

mit Nachteilen aus der Beziehung zu den jeweils anderen Stakeholdern zu rechnen hat,

falls diese davon erfahren.146

Unter diesen Rahmenbedingungen kommt der Reputation im Entscheidungsfindungsprozess

der Spieler eine wesentliche Rolle zu, da diese die Möglichkeit haben, sich im Zeitablauf eine

142 Vgl. für viele Sieg (2010), S. 14-16; Holler/Illing (2006), S. 9 f.

143 Vgl. Helm (2007a), S. 109.

144 Beim Terminationseffekt wird davon ausgegangen, dass bei endlichen Spielen die letzte Spielrunde Aus-gangsbasis für eine Rückwärtsinduktion ist. In der letzten Spielrunde fehlt der Anreiz für ein kooperatives Verhalten, da eine anschließende Vergeltung bzw. Defektion der anderen Spielteilnehmer nicht mehr statt-finden kann. Daraus lässt sich sukzessive ableiten, dass auch in der jeweiligen Vorrunde ein kooperierendes Verhalten nicht lohnenswert ist, so dass sich individuell rational verhaltende Spieler von Beginn an unkoope-rativ verhalten. Vgl. Brenzikofer (2002), S. 130.

145 Vgl. Holler/Illing (2006), S. 171; Kreps/Wilson (1982), S. 275.

146 Vgl. Helm (2007a), S. 109.

Page 41: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

29

Reputation im Sinne eines Rufes als kooperativer Spieler aufzubauen. Diese Reputation hat

eine gewisse Signalwirkung, dient anderen Teilnehmern als Informationsquelle und zieht so-

mit Spieler an, die ebenfalls eine kooperative Spielstrategie verfolgen. Die Wertgenerierung

der Reputation liegt in der Differenz aus den durch kooperatives Verhalten erzielten Spieler-

gebnissen und den bei opportunistischem Verhalten erzielbaren Resultaten.147

Die Prämisse einer unvollständigen Information über die jeweiligen Spielertypen lässt sich

nochmals in Informationsunvollkommenheit und -unvollständigkeit differenzieren. Von erste-

rer spricht man bei einem Informationsmangel hinsichtlich der in der Vergangenheit tatsäch-

lich gezeigten Handlungen. Informationsunvollständigkeit liegt hingegen vor, sofern die Mo-

tive und Charakteristika eines Spielers für die anderen Parteien unklar bleiben.148

Reputation kommt vor dem Hintergrund dieser Unterteilung vor allem dann eine Bedeutung

zu, wenn in einem Spiel strategische Entscheidungen auf Grundlage des erwarteten zukünfti-

gen Verhaltens der jeweils anderen Akteure unter Informationsunvollständigkeit zu treffen

sind.149 Die Reputation vervollständigt in diesem Fall die einem Spieler zugeschriebenen Mo-

tive und Eigenschaften, welche wiederum als Indikation für dessen Verhalten dienen. Die

Reputation eines Spielers bildet sich zu Beginn auf der Grundlage von Vermutungen der an-

deren Spieler über die verhaltensrelevanten Eigenschaften. Bei wiederholter Interaktion er-

gänzen die tatsächlich gezeigten Handlungen, sofern diese als Indikator für zukünftiges Ver-

halten eingeschätzt werden, die Informationsbasis für die Reputationsbildung. Die Reputation

eines Spielers unterliegt somit im Zeitablauf einer gewissen Dynamik. Dadurch wird eine

intertemporale Verknüpfung erzeugt, die die Spieler dazu bewegt, gleichsam die kurzfristige

Ergebniswirkung ihrer Handlungen sowie deren Auswirkung auf die Reputationsbildung und

damit die langfristige Ergebniswirkung zu berücksichtigen.150

147 Vgl. Brenzikofer (2002), S. 130 f.

148 Vgl. Brenzikofer (2002), S. 131. Zu den relevanten Eigenschaften eines Spielers gehören z. B. Präferenzen, verfügbare Strategien, das Wissen über andere Spieler sowie über andere Elemente des Spiels. Vgl. Lohmann (2000), S. 253 f.

149 Vgl. Lohmann (2000), S. 252 f.

150 Vgl. Helm (2007a), S. 110 f.; Brenzikofer (2002), S. 131; Milgrom/Roberts (1982), S. 283 f.

Page 42: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

30

Zusammenfassend kann konstatiert werden, dass in der Spieltheorie Reputation als Konse-

quenz aus sichtbar kooperativem sowie erwartungskonformem Verhalten erwächst.151 Eine

Erfassung oder gar Erklärung der möglichen Vielfalt an Reputationstreibern und deren Zu-

sammenspiel vermag die Spieltheorie aufgrund ihrer restriktiven Prämissen und der mit den

mathematischen Modellen einhergehenden formalen Darstellung nicht zu leisten.

151 Vgl. Helm (2007a), S. 112.

Page 43: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

31

C. Herausforderungen im Retail Banking unter besonderer Berücksichtigung der Unternehmensreputation

I. Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes Retail Banking

Im Rahmen der Marktbearbeitung erfolgt bankseitig grundsätzlich eine Markt- bzw. Kunden-

segmentierung152, mit dem Ziel, den größtmöglichen Erfolgsbeitrag durch den Einsatz absatz-

politischer Instrumente, die auf jeweils relativ homogene Kundengruppen zugeschnitten sind,

zu generieren.153 Eines dieser Marktsegmente ist das Retail Banking, für das eine eindeutige

und einheitliche Definition bis heute weder in der wissenschaftlichen Literatur noch in der

praktischen Anwendung existent ist.154 Der Retail Banking-Markt lässt sich allerdings über

eine angebots- und nachfrageseitige Spezifizierung näherungsweise eingrenzen.

Bankkunden werden auf oberster Ebene in die Makrosegmente Privatkunden, Firmenkunden

und institutionelle Kunden unterteilt, wobei eine weitere institutsspezifische Differenzierung

innerhalb der Gruppierungen vorgenommen werden kann.155 Die Privatkunden lassen sich

beispielsweise weiter in Retail- bzw. Mengen- sowie Individualkunden156 unterteilen. Das

Mengengeschäft ist hierbei durch Kunden gekennzeichnet, die in hoher Zahl einen ähnlichen

Bedarf mit jeweils moderatem Volumen aufweisen und die daher mit einem hoch standardi-

sierten Produktangebot bedient werden.157 Als Segmentierungskriterien greift die Bankpraxis

häufig auf das Nettoeinkommen und das Geldvermögen der Kunden zurück.158 Die Obergren-

ze für Retailkunden weist eine institutsspezifisch hohe Schwankung auf, liegt allerdings in

Deutschland bezüglich des Nettoeinkommens bei zumeist monatlich (mtl.) 3.000 bis 5.000

Euro und in Bezug auf das Geldvermögen bei 50.000 bis 100.000 Euro. Diese Segmentierung

hat zur Folge, dass die dem Retail Banking zugeordneten Privatkunden sich durch ein dem

152 Marktsegmentierung stellt die Unterteilung einer heterogenen Gesamtheit von Nachfragern in homogene

Teilgruppen, den sogenannten Segmenten, dar. Für eine detaillierte Darstellung vgl. für viele Meffert/Bruhn (2009), S. 111 f.; Meffert/Burmann/Kirchgeorg (2008), S. 182 f.; Wöhe (2008), S. 409 f.

153 Vgl. Swoboda (2001), S. 142.

154 Vgl. für viele Stöppel (2009), S. 5; Oehler (2005), S. 84; Adrion (1997), S. 8 f.

155 Vgl. Koot (2005), S. 24.

156 Die Individualkunden werden oftmals wiederum in die Bereiche Mass Affluent bzw. Private Banking und Wealth Management unterteilt. Bei letzterem unterscheidet man noch nach verwaltetem Vermögen in High Net Worth Individuals (HNWI), Very HNWI und Ultra HNWI. Vgl. für viele Stöppel (2009), S. 6.

157 Vgl. Keck/Hahn (2006), S. 26.

158 Die Segmentierung der Kundschaft auf der Basis ausschließlich monetärer Merkmale wird in der Literatur kritisch gesehen und, wenngleich nur vereinzelt, auch in der Praxis um andere Merkmale ergänzt. Es lassen sich folgende fünf Merkmalsgruppen unterscheiden: geographische Kriterien, sozioökonomische Kriterien, psychographische Kriterien, Kriterien des beobachtbaren Kundenverhaltens sowie Kriterien der Kosten- und Leistungsrechnung. Vgl. Swoboda (2001), S. 151-163. Für eine auf weitere Segmentierungskriterien bezoge-ne kritische Analyse siehe zur Brügge (2003), S. 54-88.

Page 44: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

32

Bevölkerungsdurchschnitt entsprechendes Einkommen und Geldvermögen kennzeichnen und

den Großteil der Bevölkerung ausmachen (vgl. Abb. 9).

Abb. 9: Strukturierung privater Haushalte in Deutschland nach Nettogeldvermögen

und mtl. Haushaltsnettoeinkommen159

Die angebotenen Bankdienstleistungen160 im Retail Banking umfassen den Zahlungsverkehr,

Geldanlagen, Kreditgeschäfte, Bausparen, Versicherungen sowie Wertpapiergeschäfte. Am

Markt sind die jeweiligen Produkte mit bankspezifischer Ausgestaltung zu finden, so dass die

Namen und Produktmerkmale im Detail variieren, letztlich aber einen ähnlichen Bedarf abde-

cken.161

159 Auswertung auf Basis von Daten des Statistischen Bundesamtes. Vgl. dazu Statistisches Bundesamt (2008)

und Statistisches Bundesamt (2007).

160 Die Vertriebs- und Beratungsaktivitäten von Banken werden dem Dienstleistungssektor zugerechnet. Bank-dienstleistungen sind typischerweise immateriell, schnell imitierbar und nicht patentrechtlich geschützt. Vgl. für viele Peters (2008), S. 18; Häßler (2004), S. 32 f.

161 Vgl. Peters (2008), S. 18; Häßler (2004), S. 2; Adrion (1997), S. 11. Banken bieten gewöhnlich sowohl selbst erstellte als auch fremdbezogene Produkte an. Zur Zusammensetzung der bankbetrieblichen Wertschöpfung vgl. Koch (2009), S. 14 f.

Verteilung des mtl. Haushaltsnettoeinkommensprivater Haushalte in TEUR

Verteilung des Nettogeldvermögensprivater Haushalte in TEUR

Kumulative Verteilung des mtl. Haushaltsnettoeinkommens privater Haushalte in TEUR

Kumulative Verteilung des Nettogeldvermögensprivater Haushalte in TEUR

20,96%

33,48%

19,02%

14,71%11,83%

unter 1,3 1,3 bis 2,6 2,6 bis 3,6 3,6 bis 5 über 5

56,20%

16,60%14,20%

9,80%

3,20%

unter 25 25 bis 50 50 bis 100 100 bis 250 über 250

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

unter 1,3 1,3 bis 2,6 2,6 bis 3,6 3,6 bis 5 über 5

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

unter 25 25 bis 50 50 bis 100 100 bis 250 über 250

Page 45: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

33

Demgegenüber sieht die Bank sich beim Geschäft mit Individualkunden einer spezifischen

und exklusiven Nachfrage gegenüber, bei der im jeweiligen Einzelfall wesentlich höhere Ge-

schäftsvolumina als im Retailgeschäft zur Disposition stehen. Zielsetzung ist die ganzheitli-

che Betreuung bei Finanzierungsbedarfen und im Vermögensmanagement über alle Anlage-

klassen und Landesgrenzen hinweg.162 Dementsprechend geht das Dienstleistungsangebot

auch wesentlich weiter als im Retail Banking und umfasst individuelle Beratungsleistungen in

Verbindung mit einem ausgeweiteten Instrumentarium, wie es in Teilen auch im institutionel-

len Geschäftsfeld eingesetzt wird.163 Allerdings gestaltet sich der Übergang zwischen den

Geschäftsfeldern fließend und einige Basisdienstleistungen des Retail Banking (wie z. B. der

Zahlungsverkehr) werden ebenfalls von Individualkunden in Anspruch genommen.164

Zusammenfassend lässt sich Retail Banking definieren als das breit ausgerichtete Mengenge-

schäft mit Privatkunden sowie kleineren Geschäfts- und Firmenkunden, bei dem in erster Li-

nie standardisierte und wenig erklärungsbedürftige Produkte vertrieben werden. Die vorlie-

gende Arbeit bezieht sich ausschließlich auf Privatkunden, da diese im Vergleich zu Ge-

schäftskunden eine zahlenmäßig größere Bedeutung haben sowie einen diesen gegenüber dif-

ferierenden Bedarf bzw. Anspruch an eine Bankbeziehung, was wiederum Auswirkungen auf

den im späteren Verlauf der Arbeit fokussierten Untersuchungsgegenstand der Bankreputation

haben kann.165 Da die Segmentierung des den empirischen Teil der Arbeit begleitenden Kre-

ditinstitutes multivariat erfolgt und nicht öffentlich ist, erfolgt keine quantitative Arbeitsdefi-

nition des Retail Banking unter Rückgriff auf die Kriterien des monatlichen Nettoeinkom-

mens und des Geldvermögens.166

162 Vgl. Häßler (2004), S. 2; Swoboda (2001), S. 316 f. 163 Vgl. Oehler (2005), S. 84.

164 Vgl. Rolfes (1997a), S. 97.

165 Eine solche Eingrenzung des Untersuchungsgegenstands ist im Schrifttum durchaus üblich. Vgl. dazu exemplarisch Stöppel (2009), S. 7 f. und Albers (2007), S. 7.

166 Eine im Gegensatz zu dieser Arbeit quantitative Abgrenzung findet sich bspw. bei Stöppel (2009), S. 7. Al-lerdings prüft dieser bei der Beurteilung des Datenrücklaufs auch nur eines der beiden Kriterien. Vgl. Stöppel (2009), S. 121.

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34

II. Aktuelle wettbewerbliche Rahmenbedingungen im Retail Banking in Deutschland

1. Identifikation von allgemeinen umweltbezogenen Wettbewerbstreibern

Der deutsche Bankenmarkt sieht sich bereits seit mehreren Jahren einem tief greifenden

Wandlungsprozess ausgesetzt, dessen Ende aus heutiger Sicht noch nicht absehbar ist und der

im Retail Banking primär eine Intensivierung des Wettbewerbs und eine Stärkung der Macht-

position der Nachfrager zur Folge hat.167 Die Dynamik und Wettbewerbsintensität eines

Marktes sind von verschiedenen Faktoren abhängig, die im wirtschaftswissenschaftlichen

Schrifttum in unterschiedlicher Weise systematisiert werden. Dem direkten Wettbewerbsum-

feld werden die Strukturen und Verhaltensweisen von Anbietern und Nachfragern zugeordnet,

die unmittelbar die Machtverhältnisse im Markt und den Wettbewerbsdruck determinieren.

Die Marktteilnehmer reagieren interaktiv auf ihre Umwelt und beeinflussen sich gegenseitig

in einem andauernden Prozess. Neben der auf interaktives Verhalten zurückzuführenden

Wettbewerbsdynamik lassen sich auch allgemeine und vom Wesen branchenunabhängige

Treiber des Wettbewerbs identifizieren.168 Für den deutschen Retail Banking-Markt können

diese in folgende vier Gruppen zusammengefasst werden: sozio-kulturelle, technologische,

ökonomische sowie politische/rechtliche Entwicklungen.169 Abb. 10 stellt die relevanten Zu-

sammenhänge dar, die letztlich dazu geführt haben, dass die Anbieter sich auf einem gesättig-

ten Markt in einem harten Verdrängungswettbewerb befinden, während die Kunden ihre Ver-

handlungsmacht über selektive Nachfrage zur Realisation verbesserter Preis-/

Leistungsverhältnisse einsetzen.170

167 Vgl. Keck/Hahn (2006), S. 15; Büschgen (2002), S. 44. 168 Vgl. für viele Meffert/Burmann/Kirchgeorg (2008), S. 231 f.; Welge/Al-Laham (2008), S. 290 f. Diese spre-

chen in diesem Zusammenhang auch von einer Analyse der Makroumwelt. 169 Für weitere Definitionen und Systematisierungsansätze der Wettbewerbstreiber im deutschen Bankenmarkt

vgl. Stöppel (2009), S. 8-20; Kirmße (2008), S. 3-6; Rolfes (2007), S. 10-14; Keck/Hahn (2006), S. 29-38; Rolfes (2006), S. 108-112; Schüller/Schneider (2006), S. 10-19; Koot (2005), S. 61-69; Oehler (2005), S. 84 f.; Lumma (2003), S. 38-46; zur Brügge (2003), S. 10-20; Schierenbeck (1999), S. 5-10; Rolfes (1997a), S. 99-104.

170 Vgl. Stöppel (2009), S. 8.

Page 47: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

35

Abb. 10: Wettbewerbstreiber im Retail Banking in Deutschland171

Unter sozio-kulturellen Umweltfaktoren werden im Allgemeinen Variablen subsumiert, die

einen Wertewandel in der Gesellschaft determinieren und damit das moralische bzw. ethische

Grundgerüst sowie die Arbeitsmentalität und das Freizeitverhalten beeinflussen. Dies hat ge-

wöhnlich auch erheblichen Einfluss auf die kundenseitige Einstellung und Erwartungshaltung

gegenüber bestimmten Produkten und Dienstleistungen.172 Der Wertewandel in der deutschen

Gesellschaft ist durch eine postmaterialistische und postmoderne Grundorientierung geprägt,

die dazu geführt hat, dass Wertemuster wie Ich-Orientierung, Ökologiebewusstsein und

Selbstverwirklichung in der Wertehierarchie aufgestiegen sind. Dies geht einher mit einer

zunehmenden Verkürzung und Flexibilisierung von Arbeitszeiten, welche in Verbindung mit

der Tertiarisierung den Trend zur Dienstleistungs- und Freizeitgesellschaft begründet.173 Die

Nachfrage im Dienstleistungssektor nimmt daher stetig zu, allerdings treffen die Anbieter auf

zunehmend informierte und anspruchsvolle Kunden, die eine erhöhte Wechselbereitschaft 171 In Anlehnung an Stöppel (2009), S. 9.

172 Vgl. Welge/Al-Laham (2008), S. 294. Die soziale Umwelt, wozu menschliche Interaktion und die dazu benö-tigten Organisationen, Werte und Normen zählen, hat einen erheblichen Einfluss auf Konsumentscheidungen. Für eine verhaltenspsychologische Analyse der direkten Umwelterfahrungen, unterteilt in nähere und weitere soziale Konsumentenumwelt, vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 461-597. Für eine Be-trachtung der indirekten Umwelterfahrungen bzw. der Medienumwelt von Konsumenten vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 598-680.

173 Vgl. Meffert (2009), S. 6 f.; Keck/Hahn (2006), S. 31; Büschgen (2002), S. 35 f.

sozio-kulturelle Entwicklungen

ökonomische Entwicklungen

technologische Entwicklungen

direktes Wettbewerbsumfeld

Anbieterseitige Dynamik• Aggressive

Marktbearbeitung• Eintritt neuer

Wettbewerber• Ausweitung der

Vertriebswege• Produktinnovationen• Preisdruck

NachfragerseitigeDynamik• Abnehmende

Kundenloyalität• Technologieakzeptanz• Steigender

Informationsgrad• Steigende

Verhandlungsmacht

permanenteWettbewerbs-intensivierung

politische/rechtliche

Entwicklungen

Page 48: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

36

aufweisen und bei ihren Kaufentscheidungen bewusst aus einem Pool von Optionen wäh-

len.174 Dieser grundsätzliche Trend zur Multi-Optionen-Gesellschaft zeigt sich im Retail Ban-

king beispielsweise darin, dass Kunden zunehmend Mehrfachbankverbindungen aufbauen

und sich immer mehr vom klassischen Hausbankmodell lösen.175

Im Kontext der sozio-kulturellen Umweltfaktoren ist auch die demographische176 Entwick-

lung der deutschen Bevölkerung anzusiedeln, die den beschriebenen Wertewandel noch ver-

stärkt und aus der sich die folgenden drei Trends ergeben:

• Demographischer Alterungsprozess177 der Bevölkerung178,

• absoluter Rückgang der Bevölkerungsanzahl und

• Entwicklung zur multikulturellen Gesellschaft179.

Die Alterung der deutschen Bevölkerung ist ein auch in den nächsten Jahrzehnten andauern-

der Prozess, der vor über 100 Jahren begonnen hat und im Wesentlichen auf ein komplexes

Zusammenspiel von Geburtenrate und Mortalität zurückführen ist. Abb. 11 veranschaulicht,

dass das Ergebnis dieser Populationsdynamik ein umfassender Wandel im Altersaufbau der

Bevölkerung von einer Dreiecks- zu einer Urnenform ist.180

174 Vgl. Meffert (2009), S. 457.

175 Vgl. Scheer/Strenge (2007), S. 142; Schüller (1997), S. 61. 176 Die Demographie befasst sich mit dem Zustand und den Veränderungen der Bevölkerungszusammensetzung

und -zahl mithilfe von Bevölkerungsstatistiken. Untersuchungsgegenstände sind Fertilität, Mortalität, und Migration sowie die daraus resultierende Struktur des Bevölkerungsbestandes. Vgl. für viele Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2008a), S. 6; Brockhaus (2006).

177 „Das Altern beschreibt den Wandel in der Altersstruktur einer Bevölkerung. Eine Bevölkerung altert demo-graphisch, wenn die Zahl und der Anteil älterer Menschen an der Bevölkerung zu ungunsten der Jüngeren ansteigt. Es geht also nicht nur um die Zunahme der Zahl älterer Menschen, sondern um Anteilsverschiebun-gen zwischen den Altersgruppen.“ Definition entnommen aus Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2009), S. 22.

178 Für eine praxisorientierte Analyse der Konsequenzen einer alternden Gesellschaft für das strategische und operative Bankmanagement siehe Müller (2006), S. 55-64.

179 Umfangreiche Bevölkerungsbewegungen haben insbesondere in den letzten 40 Jahren zu einer deutlich hete-rogeneren Struktur der Nationalitäten in Deutschland geführt. Mittlerweile sind ca. 8 % der in Deutschland lebenden Bevölkerung Ausländer und knapp 19 % der Einwohner haben einen Migrationshintergrund. Vgl. dazu Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2008a), S. 20.

180 Vgl. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2008a), S. 8; Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2008b), S. 4.

Page 49: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

37

Abb. 11: Altersstruktur der Bevölkerung in Deutschland 1950, 2010 und 2060181

Die zurückgehende Geburtenrate und der zunehmende relative Anteil älterer Personen gehen

mit einer Verschiebung der relativen Bedeutung von Formen partnerschaftlichen Zusammen-

181 Auswertung auf Basis von Daten des Statistischen Bundesamtes (2015).

6% 4% 2% 0% 2% 4% 6%

< 5

5–9

10–14

15–19

20–24

25–29

30–34

35–39

40–44

45–49

50–54

55–59

60–64

65–69

70–74

75–79

80–84

85+

Anteil an der Gesamtbevölkerung

Alt

er

Deutsche Alterspyramide 2010

Männer 2010 Frauen 2010

6% 4% 2% 0% 2% 4% 6%

< 5

5–9

10–14

15–19

20–24

25–29

30–34

35–39

40–44

45–49

50–54

55–59

60–64

65–69

70–74

75–79

80–84

85+

Anteil an der Gesamtbevölkerung

Alt

er

Deutsche Alterspyramide von 1950

Männer 1950 Frauen 1950

4% 3% 2% 1% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6%

< 5

5–9

10–14

15–19

20–24

25–29

30–34

35–39

40–44

45–49

50–54

55–59

60–64

65–69

70–74

75–79

80–84

85+

Anteil an der Gesamtbevölkerung

Alt

er

Deutsche Alterspyramide 2060

Männer 2060 Frauen 2060

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38

lebens einher, weg von Familien und hin zu Single-Haushalten und Lebensgemeinschaften

bzw. Ehepaaren ohne Nachwuchs.182 Dies hat erhebliche Folgen für die Bedarfsstruktur der

Kundschaft im Retail Banking und provoziert damit indirekt einen angebotsseitigen Anpas-

sungsdruck.183

Neben der Bevölkerungsstruktur verändert sich auch die absolute Bevölkerungszahl, deren

Dynamik durch die Relation von Geburten zu Sterbefällen sowie grenzüberschreitenden

Wanderungsbewegungen bestimmt wird.184 Der seit über 30 Jahren zu beobachtende Sterbe-

überschuss wurde lange Zeit durch ein positives Wanderungssaldo überkompensiert, so dass

die Bevölkerung in Deutschland bis zum Jahr 2002 auf knapp über 82,5 Millionen Einwohner

anstieg. Von da an reichte die weiterhin positive Wanderungsbilanz allerdings nicht mehr aus

den wachsenden Sterbeüberschuss zu kompensieren, so dass seitdem ein Bevölkerungsrück-

gang zu verzeichnen ist, der sich auch in Zukunft fortsetzen wird. Nach Prognosen des Statis-

tischen Bundesamtes wird sich die Bevölkerung in Deutschland von knapp 81,5 Millionen

Einwohnern in 2010 auf 70 Millionen bis zum Jahr 2060 reduzieren.185 Diese Entwicklung hat

einen im Zeitablauf stark rückläufigen Retail Banking-Markt zur Folge, weshalb mit einer

weiteren Zunahme der Wettbewerbsintensität zu rechnen ist.

Die moderne Informations- und Kommunikationstechnik hat sich in den vergangenen Jahren

stetig weiterentwickelt und die Nutzung von Computer, Internet und Mobilfunk zu privaten

und beruflichen Zwecken ist für viele Menschen mittlerweile eine Selbstverständlichkeit. Der

stetige Zuwachs von Internetnutzern auf nunmehr 73 % der Menschen in Deutschland geht

einher mit einem branchenübergreifenden Bedeutungszuwachs des Online-Handels.186 Die

technologischen Entwicklungen und die damit verbundenen Veränderungen der Vertriebs-

strukturen werden als primäre Auslöser der Wettbewerbsverschärfung im Privatkundenge-

schäft angesehen.187 Dies liegt insbesondere in der Tatsache begründet, dass die Möglichkei-

ten Bankgeschäfte über das Telefon und insbesondere das Internet abzuwickeln die hohe

Markteintrittsbarriere eines Filialnetzes abgesenkt und in der Folge den Eintritt neuer Wett-

bewerber, wie beispielsweise Direktbanken, erst ermöglicht haben. Die gestiegene Affinität

182 Vgl. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2008a), S. 26; Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung

(2008a), S. 6.

183 Vgl. Rolfes (2007), S. 10 f.; Müller (2006), S. 52-58. 184 Vgl. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2008a), S. 12. 185 Vgl. Statistisches Bundesamt (2015).

186 Vgl. Czajka/Mohr (2010), S. 282.

187 Vgl. Scheer/Strenge (2007), S. 142; Swoboda (2001), S. 18; Rolfes (1997b), S. 2. Für eine ausführliche Dar-stellung der technologischen Innovationen im Retail Banking und deren strategische Bedeutung für das Ver-triebsmanagement siehe Keck/Hahn (2006), S. 39-51.

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39

der Nachfrager Informations- und Kommunikationstechnik zur Abwicklung ihrer Finanzge-

schäfte zu nutzen geht mit der Erwartungshaltung einher, auch über diese Kanäle bedient zu

werden und erleichtert den Vergleich von Bankdienstleistungen mit Blick auf das Preis-/

Leistungsverhältnis.188

Die ökonomische Entwicklung eines Landes wirkt sich direkt auf die Nachfrage nach Bank-

dienstleistungen und die Risikosituation im Kreditbestand189 aus, wobei für das Retail Ban-

king insbesondere die Arbeitslosenquote, die Einkommens- und Vermögensentwicklung pri-

vater Haushalte sowie deren Verschuldung von Bedeutung sind.190 Die privaten Geldvermö-

gen haben sich in den letzten Jahrzehnten durch ein enormes Wachstum ausgezeichnet.191

Neben der hohen Sparquote192 ist dies vor allem auf die wirtschaftliche und politische Stabili-

tät zurückzuführen, die eine derartige Wohlstandsbildung erst ermöglichen. Bei dieser Ent-

wicklung sind allerdings die ungleiche Vermögensverteilung193 und der damit verbundene

relative Rückgang mittlerer Vermögen und Einkommen zu berücksichtigen, die eine negative

Auswirkung auf die Marktattraktivität im Retail Banking haben. Eine Analyse der aktuellen

ökonomischen Rahmenbedingungen des Bankgeschäfts muss mit einem Verweis auf die

weltweite Banken-, Finanz- und Wirtschaftskrise einhergehen, die ihren Ursprung im Sommer

2007 als US-Immobilienkrise hat.194 Eine der zahlreichen Folgen195 der Krise in Deutschland

war ein massiver Rückgang der Ergebnisse. Der gesamte Jahresüberschuss vor Steuern im

Jahr 2008 reduzierte sich gegenüber dem Vorjahr um mehr als 45 Mrd. Euro.196

Neben den ökonomischen Folgen wirkt sich die Finanzkrise im Retail Banking auch unmit-

telbar durch einen massiven Verfall des Vertrauens der Nachfrager aus197, was seit langer Zeit

erstmals dazu führt, dass nicht mehr der Preis bedeutsamster Auslöser von Kundenwanderun-

188 Vgl. Rolfes (2007), S. 11.

189 Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen wirken natürlich nicht nur auf das Kreditrisiko sondern auch auf die anderen Risikoarten, denen ein Kreditinstitut ausgesetzt ist und korrespondieren daher mit dem Gesamt-bankrisiko.

190 Vgl. Büschgen (2002), S. 37.

191 Das Geldvermögen der privaten Haushalte in Deutschland hat sich von 1750,5 Mrd. Euro im ersten Quartal 1991 auf 4671,7 Mrd. Euro im vierten Quartal 2009 erhöht. Vgl. Deutsche Bundesbank (2010).

192 Die Sparquote der privaten Haushalte in Deutschland ist in den letzten Jahren auf nunmehr 11,3 % gestiegen. Vgl. Statistisches Bundesamt (2010).

193 Das oberste Prozent vereint in Deutschland 20 % und das wohlhabendste Dezil 60 % des Gesamtvermögens auf sich. Die Daten entstammen der Vermögenserhebung im Rahmen des sozio-ökonomischen Panels des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung und beziehen sich auf das Jahr 2002. Vgl. Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (2007), S. 665 und 668.

194 Für eine detaillierte Darstellung der Ursachen für die und Mechanismen während der Finanzkrise siehe für viele Stiglitz (2010).

195 Für eine Diskussion der Folgen aus der Finanzkrise siehe für viele Rolfes (2011), S. 16 f.

196 Vgl. Gischer/Reichling (2010), S. 45.

197 Vgl. Böhnke (2011), S. 40; Jaschinski (2009), S. 874; Walter (2009), S. 1267.

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40

gen ist, sondern die Reputation einer Bank und das ihr entgegengebrachte Vertrauen.198 Die

wahrgenommene Qualität der Bankdienstleistung war für den Kunden bereits vor der Krise

bedeutsamer als der Preis. Abb. 12 zeigt, dass die Qualitätsorientierung aber weiter an Bedeu-

tung gewonnen hat:

Abb. 12: Bedeutung von Preis und Qualität beim Abschluss von Finanzprodukten199

Die Vertrauenskrise bricht bislang stabile Kunde-Bank-Beziehungen auf und sorgt bei vielen

Nachfragern für eine Orientierungslosigkeit, die wiederum in einem verstärkten Wettbewerb

um die nun unsicheren Kunden mündet.200

Die durch die Politik vorgegebenen rechtlichen Rahmenbedingungen des Bankgeschäfts ha-

ben sich in den letzten Jahrzehnten deutlich verändert. Beispiele für gesetzliche Vorschriften,

die in den letzten Jahren den Rahmen wettbewerblichen Handelns beeinflusst haben sind die

Novellen des Kreditwesengesetzes, die MaRisk, die Solvabilitätsverordnung und die Richtli-

nie über Märkte für Finanzinstrumente (Markets in Financial Instruments Directive – Mi-

FID).201 Die Umsetzung der skizzierten Regelungen war und ist mit erheblichen Kosten ver-

bunden, die aufgrund des geringeren Geschäftsvolumens in besonderem Maße kleine und

mittelgroße Banken treffen.202 Im Nachgang der Aufarbeitung der bereits oben erwähnten

198 Vgl. Pohle (2010), S. 91; Dietz (2009), S. 31 f.

199 In Anlehnung an Pohle (2010), S. 92.

200 Vgl. Böhnke (2011), S. 41, 52-54.

201 Für eine ausführlichere Darstellung der Entwicklung der Bankregulierung in Deutschland siehe Rolfes (2008), S. 15-29.

202 Für eine detaillierte Analyse von Kosten und Nutzen der Regulierung mit einem besonderen Fokus auf klei-nere und mittlere Banken in Deutschland siehe Schüller (2013); Schüller (2011), Rolfes (2005).

23 %

18 %

21 %

30 %

36 %

58 %

62 %

60 %

50 %

52 %

Preis Qualität

Primäres Entscheidungskriterium beim Abschluss von Finanzprodukten

2009

2008

2007

2005

2004

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41

Finanzkrise deuten sich zudem weitere Neuerungen an203, hier seien exemplarisch weitere

MaRisk-Novellen, die Erweiterung der Alternative Investment Fund Managers (AIFM)-

Richtlinie204 und die neue Richtlinie über Märkte für Finanzinstrumente (MiFID II) in Ver-

bindung mit der ergänzenden Finanzmarktverordnung (Markets in Financial Instruments Re-

gulation – MiFIR)205 genannt.206

2. Wettbewerbsintensivierung durch anbieterseitige Veränderungen

Die beschriebenen Entwicklungen der umweltbezogenen Wettbewerbstreiber sowie die nach-

frageseitigen Veränderungen haben zahlreiche Anpassungen auf der Anbieterseite forciert,

wobei die Neugestaltung der Wettbewerberstruktur und eine strikter bedarfsorientierte Diffe-

renzierung der angebotenen Dienstleistungen im Retail Banking zu den gravierendsten Ver-

änderungen zu zählen sind. Ausgelöst durch die Absenkung von Eintrittsbarrieren sind in den

letzten Jahren zahlreiche neue Anbieter in den Bankenmarkt eingetreten, was eine Verschie-

bung der Marktanteile zur Folge hatte. Die traditionellen Wettbewerber207 dominieren bezüg-

lich der Kundenvolumina zwar nach wie vor den Markt, haben aber insgesamt Marktanteile

eingebüßt. Zu den neuen Wettbewerbern zählen Tochtergesellschaften ausländischer Groß-

banken, neu entstandene Direktbanken sowie diverse Anbieter aus dem Segment der soge-

nannten Non- und Nearbanks. Diese sind untereinander derart heterogen, dass sie die traditio-

nellen Wettbewerber über die unterschiedlichsten strategischen Ansätze angreifen.208

Unter Nearbanks versteht man Anbieter von Finanzdienstleistungen, die gemäß § 1 KWG

zwar nicht zu den Kreditinstituten zu zählen sind, aufgrund ihres zum Teil ergänzenden, im

203 Nach der massiven Inanspruchnahme von Staatsgarantien stehen unterschiedliche Konzepte der langfristigen

Stabilisierung des Bankensystems zur Diskussion, über die Erhöhung der von den Banken vorzuhaltenden Haftungsmasse bis hin zu unterschiedlichen Risikofonds. Vgl. dazu Rolfes (2009a); Rolfes (2009b).

204 Die Regelungen in der AIFM-Richtlinie sind darauf angelegt, einen harmonisierten und strikten Regulie-rungs- und Kontrollrahmen für die Tätigkeiten von Verwaltern alternativer Investmentfonds herbeizuführen. Vgl. Amtsblatt der Europäischen Union (2011).

205 Eines der zentralen Themen von MiFID II und MiFIR ist die Verbesserung des Anlegerschutzes mit einem besonderen Fokus auf Informations- und Offenlegungspflichten von Wertpapierfirmen. Vgl. für viele Bau-er/Glos/Menhart (2016), S. 12 f.

206 Für einen groben Überblick siehe exemplarisch Bauer/Glos/Menhart (2016), S. 8-16. Für eine Bewertung des Fortschritts in der Regulierung von Kreditinstituten unter Berücksichtigung der neuen Institutionen und Strukturen der Finanzaufsicht siehe Dombret (2017).

207 Zu den traditionellen Wettbewerbern werden an dieser Stelle die Sparkassen und Volksbanken sowie die privaten Groß- und Regionalbanken gezählt. Diese werden oftmals auch als Universalbanken bezeichnet. Vgl. für viele Hartmann-Wendels/Pfingsten/Weber (2010), S. 30 f.

208 Vgl. Oehler (2005), S. 84.

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42

Wesentlichen aber substituierenden Dienstleistungsangebots allerdings in einer direkten Kon-

kurrenzsituation zu traditionellen Banken stehen. Zu dieser Anbietergruppe zählen beispiels-

weise Versicherungen209 , Kreditkarten-Organisationen, Leasing- und Factoringunterneh-

men.210 Unter Nonbanks sind auf der anderen Seite z. B. Handelsunternehmen211 und Indust-

rieunternehmen212 zu verstehen. Beiden Gruppen ist gemein, dass sie durch Fokussierung auf

ertragreiche Nischen oder Wertschöpfungskettenelemente in einen intensiven Wettbewerb zu

den klassischen Universalbanken treten, die typischerweise einen deutlich größeren vertikalen

wie horizontalen Integrationsgrad in Bezug auf Finanzdienstleistungen aufweisen.213

Die neuen Wettbewerber sind i. d. R. nicht auf den Distributionskanal Filialgeschäft ausge-

richtet, sondern nutzen die Chancen innovativer Vertriebswege oder der Kombination von

Vertriebskanälen im Sinne eines Multikanalvertriebs.214 Den neuen Wettbewerbern gelingt es

dabei durch ihre hohe Innovationskraft häufig besser, die jeweils neuesten Möglichkeiten der

Informations- und Telekommunikationstechnik auszunutzen.215

In Bezug auf die Fokussierung auf den Megatrend „technologische Entwicklung“ hat sich

unter den neuen Wettbewerbern eine Untergruppe gebildet, die unter dem Begriff Fintech

zusammengefasst werden. Unter Fintechs, der Begriff setzt sich zusammen aus den Wörtern

„Financial Services“ und „Technology“216, versteht man eine Gruppe neuer Wettbewerber,

die sich bewusst einzelne Teile der Wertschöpfungskette von Universalbanken herausgreifen,

um unter Nutzung der Fortschritte in der Digitaltechnik ein optimiertes Produkt für den End-

kunden anzubieten.217 Fintechs treten aber nicht nur als Wettbewerber klassischer Banken auf,

sondern suchen zunehmend auch die Kooperation mit Universalbanken oder werden sogar in

diese integriert.218 Bei einer Systematisierung der Geschäftsmodelle von Fintechs lassen sich

209 Zum Themenfeld Verknüpfung von Bank- und Versicherungsdienstleistung, auch Bankassurance genannt,

vgl. für viele Meyer (2001).

210 Vgl. Springer Gabler Verlag (2015).

211 In Deutschland bieten zahlreiche Lebensmittel-Discounter und Einzelhändler, wie u. a. Tchibo, LIDL, Aldi und Plus, Bankprodukte an. Zu den angebotenen Produkten gehören z. B. Kreditkarten, Versicherungen und Zahlungsverkehrsprodukte an. Vgl. Stöppel (2009), S. 13.

212 Die automobilherstellerverbunden Banken und Leasinggesellschaften sind z. B. Marktführer für automobile Finanzdienstleistungen in Deutschland, einem volkswirtschaftlich bedeutendem Wachstumsmarkt. Das jähr-liche Kreditvolumen zur Finanzierung von privaten und gewerblichen Neuzulassungen beträgt alleine jähr-lich ca. 47,7 Milliarden Euro. Vgl. AKA (2016), S. 2.

213 Vgl. Stöppel (2009), S. 13.

214 Für eine Darstellung der unterschiedlichen Vertriebskanäle im Bankgeschäft und eine integrierte Steuerung dieser siehe Stillfried (2007).

215 Vgl. Stöppel (2009), S. 14.

216 Vgl. Schmidt (2014), S. 76.

217 Vgl. Koye/Auge-Dickhut (2017), S. 70; Paxmann/Rosbach (2015), S. 5.

218 Vgl. Mihm (2016), S. 54 f.; Kühner (2015), S. 22-25.

Page 55: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

43

Dienstleistungen in den Kontexten „Zahlungsverkehr“, „Vermögensmanagement“ und „Fi-

nanzierung“ unterscheiden.219 Im Cluster „Vermögensmanagement“ zeigt sich, dass selbst bei

vermeintlich komplexen Fragestellungen, wie der Schaffung von Anlagelösungen für Privat-

kunden, zunehmend ein digitales Angebot Verbreitung findet. Hierbei wird die persönliche

Kundenberatung in der Filiale ersetzt durch eine computergestützte onlinebasierte Zusam-

menstellung eines Portfolios für einen Kunden. Diese vollautomatisierte Dienstleistung, i. d.

R. als Robo Advice bzw. Robo Advisor bezeichnet, wird sowohl von einigen klassischen

Universalbanken220 als auch von gänzlich neuen Wettbewerbern221 angeboten.222 Ein weiterer

Trend im Kontext der Geldanlage ist das sogenannte Social Trading, bei dem über eine Inter-

netplattform die Anlagestrategie von einzelnen Portfoliomanagern veröffentlicht sowie fort-

laufend nachverfolgt wird. Privatanleger können über diese Plattformen eine Vermögensver-

waltung in Form der Nachbildung einzelner oder auch mehrerer dieser Anlagestrategien ab-

schließen.223

Die neuen Wettbewerber greifen durch ihre starke Fokussierung die interessantesten Kunden

und Wertschöpfungskettenbestandteile der Universalbanken an. Die Kundenbeziehung zur

Universalbank bleibt in der Folge zwar zumeist bestehen, beschränkt sich aber auf wenig er-

tragsstarke Produkte und Service-Dienstleistungen. Im Ergebnis nimmt der Anteil an dem

potenziellen Gesamtertrag, den eine Universalbank mit einem Kunden erzielen kann, sukzes-

sive ab.224

Die klassischen Universalbanken sind zu einer Reaktion aufgefordert, da ansonsten lediglich

die wenig ertragsstarken oder risikoreichen Kundengruppen sowie die ertragsschwachen oder

komplexen Produktgruppen bei ihnen verbleiben. Dies würde mittelfristig über einen adver-

sen Selektionsprozess zu einer Verdrängung führen. Kurzfristig können die Universalbanken

versuchen über ihre Preispolitik zu reagieren225, mittel- und langfristig erscheint aber aus-

schließlich eine dauerhafte Adaptionsfähigkeit in Verbindung mit einer positiven stabilen

Unternehmensreputation geeignet, um im harten Verdrängungswettbewerb zu überleben.

219 Vgl. Dorfleitner/Hornuf (2016), S. 19; Paxmann/Rosbach (2015), S. 7-9.

220 Ausführungen zu Integrationsansätze von Robo Advice z. B. im Sparkassensektor finden sich bei Benz (2016), S. 45-53.

221 Für einen Marktüberblick in Deutschland siehe Benz (2016), S. 44 f.

222 Vgl. Wittrock/Münstermann (2017), S. 116 f.; Benz (2016), S. 37 f.; Mihms (2016), S. 56.

223 Vgl. Wittrock/Münstermann (2017), S. 118; Kosak (2016), S. 65 f. 224 Vgl. Stöppel (2009), S. 16.

225 Vgl. Stöppel (2009), S. 17.

Page 56: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

44

3. Wettbewerbsintensivierung durch nachfragerseitige Veränderungen

Der Großteil der Privatkunden in Deutschland folgte bis Mitte der 60er-Jahre strikt dem

Hausbankprinzip und erledigte seine Finanzgeschäfte über nur eine Bankverbindung, welche

wiederum innerhalb der Familie auch durch die nachfolgende Generation fortgeführt wur-

de.226 Der bereits beschriebene Wertewandel in der Gesellschaft227 hat zu einer Differenzie-

rung des Verbraucherverhaltens geführt. Es wird zunehmend schwieriger, die Kundenbedürf-

nisse und deren Verhalten auf der Basis einfach fassbarer Merkmale wie Einkommen, Alter,

Geschlecht oder Beruf vorherzusehen. Vielmehr leitet sich dieses mittlerweile aus der jewei-

ligen individuellen Lebenssituation sowie der Einstellung zu einer Vielzahl gesellschaftspoli-

tisch relevanter Themen, wie z. B. technikbasierte Kommunikation, Ökologie und soziale

Verantwortung ab.228 In ähnlicher Weise wie dies auch in anderen Branchen zu beobachten

ist, erfolgt auch auf dem Markt für Finanzdienstleistungen eine zunehmende Tendenz zum

sogenannten hybriden Kunden229, so dass mittlerweile über 50 % der Bankkunden ein hybri-

des Kaufverhalten aufweisen230. Ein hybrider Nachfrager folgt nicht mehr konsequent einer

Preis- oder Qualitätsorientierung, sondern zeigt ein multioptionales Kaufverhalten. Dieses

Verhalten ist aber keineswegs irrational, sondern eine situationsbedingte Optimierung seitens

des Kunden.231 Zur Befriedigung der immer individuelleren Kundenbedürfnisse bedarf es

daher innovativer und individueller Problemlösungen, die möglichst gut zum Kunden und

seiner jeweiligen Lebenssituation passen.232

Der leichtere Zugang zu relevanten Informationen des Bank- und Finanzmarktes sowie die

Aufbereitung durch Banken, Medien und spezialisierte Dienstleister führen zu einer hohen

Produkt- und Preistransparenz für standardisierte und somit vergleichbare Produkte. Preisver-

gleiche zu diesen Standardprodukten, wie z. B. Girokonten, Depots und Einlagengeschäft,

sind kontinuierlich über Auswertungen der Presse oder über tagesaktuelle Informationen auf

Internetportalen zu finden. Durch den deutlich gestiegenen Informationsgrad des Kunden tritt

226 Vgl. Alpar/Noll (2006), S. 65.

227 Siehe K. 1.3.2.1, S. 35-36.

228 Vgl. Kahl (2005), S. 33.

229 Vgl. PwC (2017). 230 Vgl. Investors Marketing (2006), S. 65 f.

231 Vgl. Fritz (2005), S. 18 f.

232 Vgl. Oehler (2005), S. 88.

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45

dieser selbstbewusster gegenüber den Finanzdienstleistern auf und gewinnt somit eine größere

Eigenständigkeit bei der Anbieter- und Produktauswahl.233

Das zunehmend digitale Angebot von Finanzdienstleistungen durch etablierte Universalban-

ken und Fintechs basiert neben den großen Fortschritten in der Leistungsfähigkeit und dem

Reifegrad von Technologien auch auf der Erwartungshaltung der Kunden. Vor dem Hinter-

grund der Erfahrungen mit Informationstechnologie in vielen anderen Lebensbereichen sind

Bankkunden aufgeschlossen gegenüber digitalen Bankdienstleistungen bzw. fordern diese

sogar zunehmend ein.234 Neben dem stationären Online-Banking gilt dies auch zunehmend für

die Nutzung von mobilen Endgeräten für Bankgeschäfte.235 Einer aktuellen Studie nach wi-

ckelt mittlerweile knapp die Hälfte der Kunden ihre Finanz- und Bankgeschäfte auch online

ab.236 Die Zahl der Online-Girokonten hat sich von knapp 42 Mio. in 2009 auf über 62 Mio.

in 2016 erhöht.237 Die Substitutionskraft der Online-Kanäle gegenüber der persönlichen Bera-

tung ist allerdings in starkem Maße vom betrachteten Produkt abhängig und sinkt mit steigen-

dem Erklärungsbedarf eines Produktes.238 Es ist davon auszugehen, dass mittlerweile der

Großteil der Bankkunden zu den sogenannten „Multi-Channel-Customers“ zählt, die eine

Kombination aus stationärem Vertrieb, Telefon- und Internetbanking239 nutzen und somit nur

noch eine Minderheit ausschließlich über den Filialbesuch mit der Bank in Kontakt steht.240

Dieser Trend macht sich auch in der Entwicklung des Filialnetzes bemerkbar. Seit dem Jahr

2000 wurden über 10.000 Standorte geschlossen und somit jede vierte Bankfiliale. Sollte sich

233 Vgl. Stöppel (2009), S. 17 f.

234 Vgl. Dombret (2015), S. 860.

235 Gemäß einer Befragung von Ernst & Young verteilt sich der Einsatz von Endgeräten beim Online-Banking wie folgt: 49 % nutzen einen Laptop, 39 % nutzen einen Desktop-/Heimcomputer, 20 % nutzen ein Smart-phone und 10 % nutzen ein Tablet. Die Nutzung von Smartphone und Tablet ist allerdings bei den Teilneh-mern bis zu einem Alter von 20 Jahren überproportional ausgeprägt, so dass mit einer zukünftigen Bedeu-tungszunahme zu rechnen ist. Vgl. Ernst & Young (2017), S. 5 f.

236 Vgl. Ernst & Young (2017), S. 3. Die Gruppe der Befragten im Alter von 31 bis 40 Jahren weist mit 56 Pro-zent die größte Affinität für Online-Bankgeschäft auf. Bemerkenswert ist allerdings, dass selbst unter der äl-teste Gruppe der Teilnehmer, die 61 Jahre oder älter sind, 42 Prozent auch online Bankgeschäfte abwickeln.

237 Vgl. Statista (2017), S. 9.

238 Vgl. Deplazes (2002), S. 39. 239 Einer aktuellen Studie nach erwartet die Finanzdienstleistungsindustrie allerdings einen weiteren Bedeu-

tungsverlust der physischen Interaktion. Während erwartet wird, dass die Interaktionskanäle Videokonferenz, Chat und E-Mail zukünftig an Bedeutung zunehmen wird davon ausgegangen, dass der physische und posta-lische Kontakt zum Kunden nachlassen wird. Vgl. Horváth & Partners (2015), S. 8.

240 Vgl. Horváth & Partners (2015), S. 6-8; Stillfried (2009), S. 2. Das Ergebnis dieser Entwicklung ist zunächst eine steigende Anzahl parallel eingesetzter Distributionskanäle durch die Unternehmen und auf diesem Wege eine Zunahme des Kontaktvolumens mit den Endkunden, ohne das eine Koordination der Ansprache erfolgt. Dies kann zur Folge haben, dass den Kunden identische oder zumindest ähnliche Informationen über ver-schiedene Kanäle erreichen und er dies als Informationsüberlastung. Eine konzeptionelle Diskussion des ge-eigneten Kanal-Mixes und eine Optimierungsansatz im Multi Channel Management liefern Freitag/Wilde (2013).

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46

diese Entwicklung mit gleich bleibendem Tempo fortsetzen, so hätte sich im Jahr 2035 das

Filialnetz in Deutschland mehr als halbiert.241 Tendenziell ist aufgrund der hohen Internetaffi-

nität der jungen Generation zumindest mit einem weiteren Rückgang der Bedeutung von

Bankfilialen zu rechnen.

Eine hohe Verfügbarkeit von Standard-Finanzdienstleistungen im Internet ermöglicht ein

komfortables Management der Verbindungen zu diversen Dienstleistern und führt zu einer

Anonymisierung der Kunde-Bank-Beziehung.242 Als Folge sind eine langfristige Erosion der

Kundenloyalität gegenüber Banken sowie eine höhere Wechselbereitschaft der Kunden fest-

zustellen.243 Über die gezielte Auswahl von Angeboten einzelner Wettbewerber streben die

Kunden über die Realisierung von Preis- und Leistungsvorteilen eine persönliche Nutzenma-

ximierung an.244

Zusammenfassend kann festgehalten, dass auch die skizzierten Entwicklungen auf der Nach-

fragerseite einen immensen Wettbewerbsdruck auslösen und in der Folge zu einer Anpas-

sungsnotwendigkeit bei der Qualität, dem Preis oder der Umsetzungsgeschwindigkeit von

Dienstleistungsangeboten führen.245 Zur Gewinnung von Kunden müssen diese Dimensionen

zur Zufriedenheit erfüllt werden. Die Unternehmensreputation einer Bank dient dem Kunden

vor diesem Hintergrund unbewusst als heuristisches Instrument und kann dessen Entschei-

dung somit maßgeblich beeinflussen.

241 Vgl. KfW Research (2017), S. 1.

242 Vgl. Stöppel (2009), S. 19.

243 Vgl. Koot (2005), S. 65.

244 Vgl. Deplazes (2002), S. 35.

245 Vgl. Stöppel (2009), S. 20

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47

III. Bedeutung der Unternehmensreputation im Retail Banking

1. Zusammenhang zwischen Reputation, unternehmerischem Erfolg und dem Ver-halten von Stakeholdern

Zahlreiche Studien befassen sich mit dem Zusammenhang zwischen unternehmerischem Er-

folg und Reputation und kommen zu dem Schluss, dass Unternehmen mit einer positiven Re-

putation erfolgreicher sind als Konkurrenten, deren Reputation als schwächer einzustufen

ist246.247 Dieser mehrfach hypothetisierte Zusammenhang konnte nicht nur im angelsächsisch

geprägten Raum nachgewiesen werden, sondern auch im Rahmen einer empirischen Erhe-

bung für deutsche Großunternehmen.248 Vor diesem Hintergrund wird die Unternehmensrepu-

tation auch als unternehmerische Ressource mit wertstiftendem Charakter interpretiert.249

Grundsätzlich ist davon auszugehen, dass diese Zusammenhänge auch auf das Bankgeschäft

im Marktsegment Retail Banking übertragbar sind.

Der besondere Wert der Unternehmensreputation für ein Unternehmen liegt darin begründet,

dass diese über die gesamte Breite des Stakeholder-Universums wirkt und somit auf vielfa-

chen Wegen die Rahmenbedingungen eines Unternehmens im Wettbewerb verbessern kann.

In der Literatur findet sich oftmals die Metapher eines Magneten, der die unterschiedlichen

Interessengruppen eines Unternehmens anzieht. Daher ist die Unternehmensreputation auch

nicht nur für die Funktionsbereiche Marketing oder Unternehmenskommunikation von Be-

deutung, sondern nahezu für sämtliche Funktionsbereiche eines Unternehmens.250

246 Vgl. Eberl (2006a), S. 21. 247 Die meisten Studien sind allerding hinsichtlich der Wirkrichtung nicht exakt aufgebaut. Es kann allerdings

davon ausgegangen werden, dass multiple Kausalitäten vorliegen und der finanzielle Erfolg eines Unterneh-mens sowie dessen Reputation sich gegenseitig beeinflussen. Inhaltlich spricht man in einem solchen Fall auch von Wirkungsinterdependenzen. Vgl. Helm (2007a), S. 79-81.

248 Als zu beurteilende Unternehmen wurden die zum Zeitpunkt der Untersuchung im Aktienindex DAX 30 befindlichen Unternehmen herangezogen. Der unternehmerische Erfolg wurde mit der Kennzahl net income beurteilt und die Einschätzung zur Unternehmensreputation durch eine breit angelegte repräsentative telefo-nische Befragung erhoben. Mit Hilfe eines zweistufigen Regressionsmodells konnte sodann ein hochsignifi-kanter Einfluss der Reputation auf den unternehmerischen Erfolg nachgewiesen werden. Vgl. Eberl/Schwaiger (2005).

249 Vgl. K. 1.2.2, S. 23-27.

250 Vgl. Helm (2007a), S. 62 f.

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Abb. 13: Reputation mit Anziehungskraft auf eine Vielfalt von Stakeholdern eines

Unternehmens251

In Bezug auf die Anspruchsgruppe der Mitarbeiter kann davon ausgegangen werden, dass

eine positive Reputation eine akquisitorische Kraft besitzt, so dass die Mitarbeitergewinnung

erleichtert wird und die Vertragsabschlusskosten tendenziell sinken. Darüber hinaus sind Mit-

arbeiter von Unternehmen mit gutem Ruf in einem höheren Maß intrinsisch motiviert, was

sich wiederum auf die Produktivität auswirkt.252

Auch bei Eigen- und Fremdkapitalgebern ist von einem Reputationseffekt auszugehen. Eine

positive Reputation erleichtert den Zugang zu Investoren und kann sich positiv auf die Finan-

zierungskosten auswirken.253 Für private Anleger wurde zudem nachgewiesen, dass Aktien

von Unternehmen mit guter Reputation tendenziell ein höheres Gewicht in deren Anlagestra-

tegie erhalten und die Unternehmensreputation somit als Marktanomalie im Rahmen von

Behavioral-Finance-Ansätzen interpretiert werden kann.254 Für Banken ist diese Erkenntnis

ungleich wichtiger als für Industrieunternehmen, da im Einlagegeschäft jede Kundentransak-

tion als Investition interpretiert werden kann und sich die hier angesprochene kapitalmarktori-

251 Entnommen aus Fombrun/Wiedmann (2001), S. 46

252 Vgl. Helm (2007a), S. 63; Fombrun/Gardberg/Barnett (2000), S. 89. In der Literatur findet sich sogar die Argumentation, dass Unternehmen mit hohen Reputationswerten in der Folge mit sinkenden Stückkosten rechnen dürfen. Vgl. Stigler (1962), S. 102.

253 Vgl. Eberl (2006a), S. 23. Geringere Finanzierungskosten resultieren aus einer verbesserten Risikoeinschät-zung von Unternehmen mit guter Reputation. Die Risikoprämie stellt wiederum ein zentrales Element sowohl bei der Festlegung der Fremdkapitalkosten, als auch bei den auf den Erwartungen der Aktionäre basierenden Eigenkapitalkosten dar. Vgl. Srivastava/McInish/Wood/Capraro (1997).

254 Vgl. die Arbeit von Schütz (2005), der zu diesem Teilaspekt eine breit angelegte experimentelle Untersu-chung vorlegt.

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entierte Auswirkung von Unternehmensreputation unmittelbar im Konsumverhalten der

Bankkunden widerzuspiegeln vermag.

Die Stakeholdergruppen eines Unternehmens besitzen alle einen individuellen Stellenwert

und tangieren auf jeweils spezifische Weise die Bestrebungen eines Unternehmens, erfolg-

reich zu wirtschaften. Zweifelsfrei nimmt allerdings die Interessengruppe der Kunden eine

besondere Stellung ein, da Kunden die direkten Austauschpartner des Unternehmens auf dem

Absatzmarkt sind und somit unabdingbar für dessen Überleben. Es gibt zahlreiche Hinweise

in der Literatur, dass durch positive Reputation weniger Kunden ein Unternehmen verlassen

und zugleich mehr Neukunden gewonnen werden können, was gemeinsam zu einer größeren

und dem Unternehmen verbundeneren Kundenbasis führt.255

Eine von Eberl vorgelegte empirische Analyse unter Studierenden zum Zusammenhang von

Unternehmensreputation und Kaufverhalten kommt zu dem Schluss, dass die Reputation ei-

nes Unternehmens Auswirkungen auf das Kaufentscheidungsverhalten und die Zahlungsbe-

reitschaft von Konsumenten hat und somit zwei Variablen des Kundenverhaltens positiv be-

einflusst. In dieser Studie konnte auch gezeigt werden, dass Unternehmensreputation tatsäch-

lich als Informationssurrogat wirkt, dem Individuum als Schlüsselinformation in der Evalua-

tionsentscheidung dient und auf diesem Wege insbesondere bei Produkten mit hohen Vertrau-

enseigenschaften ein Preispremium erzielt werden kann.256

2. Regulatorische Bedeutung von Reputationsrisiken

Im Bankgeschäft versteht man unter dem Risikobegriff allgemein die Gefahr, dass der tat-

sächliche Wert einer Zielgröße von der diesbezüglichen Erwartung abweicht.257 Die bankbe-

trieblichen Risikoarten lassen sich unterscheiden in Kredit- bzw. Ausfallrisiken,

Markt(preis)risiken, Liquiditätsrisiken und Unternehmensrisiken.258 Die zu den Unterneh-

mensrisiken gehörenden Reputationsrisiken werden aufsichtsrechtlich, wie z. B. auch die stra-

tegischen Risiken, zu den sonstigen Risiken gezählt.259

255 Vgl. Eberl (2006a), S. 24 f.

256 Vgl. Eberl (2006a), S. 189.

257 Vgl. Rolfes (2008), S. 8.

258 Vgl. Hartmann-Wendels (2010), S. 332.

259 Vgl. Basel Committee for Banking Supervision (2006), S. 208

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50

Der Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht definiert Reputationsrisiken wie folgt:

„Reputational risk can be defined as the risk arising from negative perception on the part of

customers, counterparties, shareholders, investors or regulators that can adversely affect a

bank’s ability to maintain existing, or establish new, business relationships and continued

access to sources of funding (e.g. through the interbank or securitisation markets).”260

Während Reputationsrisiken lange Zeit eher als optional zu berücksichtigende Komponente

im Risikomanagement einer Bank angesehen wurden, rücken sie zunehmend in den Fokus der

Bankenaufsicht. Dies liegt auch darin begründet, dass Reputationsrisiken für andere Risikoar-

ten wie ein Katalysator wirken und deren Schadenspotenzial um ein Vielfaches erhöhen kön-

nen. Im Kontext schlagend werdender Liquiditätsrisiken können Reputationsrisiken sogar die

Liquiditätsbeschaffung einer Bank oder einer Gruppe von Banken massiv beeinträchtigen und

somit die Stabilität des Finanzsystems als Ganzes gefährden.261

In einem Ergänzungspapier zum Basel II-Rahmenwerk aus dem Jahr 2009 fordert der Baseler

Ausschuss für Bankenaufsicht die Kreditwirtschaft explizit dazu auf, Reputationsrisiken in

den bankweiten Risikomanagementprozess zu integrieren. Ein besonderer Fokus wird auf die

Identifikation und Bewertung von Reputationsrisiken sowie deren Berücksichtigung im Rah-

men der Risikotragfähigkeitsanalyse gelegt. Die Betrachtung von Reputationsrisiken soll zu-

dem Eingang in den Prüfungsprozess bei Neuprodukteinführungen finden. Die Auswirkungen

von Reputationsrisiken auf andere Risikoarten, wie z. B. Kredit- und Liquiditätsrisiken, sollen

anhand von Stresssimulationen analysiert werden.262

Die Forderung der Bankenaufsicht, Reputationsrisiken in der Risikotragfähigkeitsanalyse ex-

plizit zu berücksichtigen, würde allerdings eine Quantifizierung voraussetzen. Bis heute liegt

ein anerkanntes und nachvollziehbares Instrumentarium hierzu nicht vor, wenngleich der Re-

gulator die Bankindustrie mit der Veröffentlichung des Basel II-Rahmenwerks im Jahr 2006

hierzu aufgerufen hatte:

260 Vgl. Basel Committee for Banking Supervision (2009), S. 19. 261 Vgl. Kaiser (2010), S. 127.

262 Vgl. Basel Committee for Banking Supervision (2009), S. 19 f.

Page 63: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

51

„Although the Committee recognises that ‘other’ risks, such as reputational and strategic

risk, are not easiliy measurable, it expects industry to further develop techniques for manag-

ing all aspects of these risks.“263

Es bleibt zu konstatieren, dass der Stellenwert von Reputationsrisiken unter regulatorischen

Gesichtspunkten in den letzten Jahren zugenommen hat und davon auszugehen ist, dass sich

diese Tendenz fortsetzt. Umso wichtiger erscheint es, die methodischen Mängel beim Um-

gang mit Reputationsrisiken sukzessive abzustellen, so dass eine Integration in den Risikoma-

nagementprozess der Gesamtbank erfolgen kann.

3. Erfassung der Unternehmensreputation als Voraussetzung des Reputations(risiko)managements

Wie bereits im vorangegangenen Kapitel angedeutet, erfolgt der Umgang mit Risiken ideal-

erweise strukturiert entlang eines Risikomanagementprozesses bzw. -kreislaufes gemäß nach-

folgender Darstellung:

263 Vgl. Basel Committee for Banking Supervision (2006), S. 208.

Page 64: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

52

Abb. 14: Risikomanagement-Kreislauf264

Die Instrumentarien der Risikosteuerung erlauben es einer Bank, einem Risiko mit einer adä-

quaten, im Einklang mit der Risikopolitik stehenden Maßnahme zu begegnen. Damit dies

sinnvoll erfolgen kann, sind die vorangehenden Prozessschritte der Identifikation und Risiko-

bewertung allerdings unabdingbar.265 Nach einer umfassenden Recherche bleibt festzuhalten,

dass es bei sämtlichen Prozessschritten des Managements von Reputationsrisiken in Banken

Forschungsbedarf gibt, wie in nachfolgender Abb. 15 zusammenfassend aufzeigt wird.

264 Entnommen aus Springer Gabler Verlag (2016a).

265 Vgl. ebenda.

Page 65: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

53

Abb. 15: Ansätze für Forschungsbedarf beim Management von Reputationsrisiken in

Banken266

Sinnvollerweise sollte der identifizierte Forschungsbedarf in einer sachlogischen Reihenfolge

adressiert werden, so dass sich die vorliegende Arbeit der Erfassung von Unternehmensrepu-

tation, mit der bereits beschriebenen Schwerpunktsetzung auf das Retail Banking und die In-

teressengruppe der Kunden, widmet.

266 Eigene Darstellung.

Identifikation Quantifizierung Steuerung

Forschungsbedarf

• Zahlreiche unterschiedliche Definitionen von Reputation

• Unklarheit über die relevanten Stakeholdergruppen

• Unklarheit über die relevanten Dimensionen

• Unklarheit über die relevanten Treiber

• …

• Kein Ansatz zur Messung von Reputationsrisiken vorhanden

• Verschiedene Ansätze zur Messung des Reputations-niveaus und zur Identifikation von Reputationstreibern

• Fokus: USA sowie Konsum-und Industriegüter

• Methodenvielfalt bzw. Methodenchaos

• …

• Verschiedene isolierte Steuerungsinstrumente vorhanden

• Aufgrund der Probleme in der Identifizierung und Quantifizierung fehlt es an einem systematischen Steuerungsinstrumentarium

• …

Forschungsbedarf Forschungsbedarf

Page 66: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

54

Zweiter Teil: Entwicklung eines Modells der Unternehmensreputation und deren Wir-kung im Retail Banking

A. Vergleichende Analyse bestehender Messmodelle der Unternehmensreputation

I. Übersicht ausgewählter Konzepte zur Messung der Unternehmensreputation

Dem Management der Unternehmensreputation und folglich auch der quantitativen Erfassung

dieses Konstrukts wird sowohl von wissenschaftlicher Seite267 als auch von der Unterneh-

menspraxis268 eine hohe Bedeutung zugesprochen. Wie bereits festgestellt269, entzieht sich die

Unternehmensreputation als latente psychische Variable einer unmittelbaren Messung. In

Kombination mit der Vielzahl unterschiedlicher Definitionsansätze und theoretischer Veran-

kerungen270 liegt darin auch der Grund, dass sich ein heterogener Katalog von Messansätzen

entwickelt hat.271

Direkte Messansätze haben insbesondere außerhalb der wissenschaftlichen Literatur einen

hohen Stellenwert und sind weit verbreitet. Dabei wird die Unternehmensreputation zumeist

über einen Indexwert272 abgebildet, der sich aus einer Mittelwertanalyse ergibt. Die Teilneh-

mer einer Erhebung werden dabei gebeten, die Reputation eines bestimmten Unternehmens

auf einer vorgegebenen Skala einzuschätzen. Eine solche Vorgehensweise findet sich z. B.

beim vom Manager Magazin in einem zweijährigen Abstand erhobenen Imageprofile.273 Bei

der indirekten Erfassung ergibt sich die Unternehmensreputation hingegen aus der Berück-

sichtigung unterschiedlicher Attribute bzw. Variablen. Die in diesem Zusammenhang ein-

fachste Vorgehensweise ist die arithmetische Mittelwertbildung der Ergebnisse einer Erhe-

bung der als relevant erachteten Attribute. Als Beispiele für diese Methodik lassen sich der

vom amerikanischen Wirtschaftsmagazins Fortune ermittelte Reputation-Score274 und der

267 Vgl. für viele Helm/Liehr-Gobbers/Storck (2011), S. 91; Wiedmann (2006), S. 147; Schieren-

beck/Grüter/Kunz (2004), S. 2 f.; Schwaiger/Cannon (2004), S. 238 und 241; Gardberg/Fombrun (2002), S. 303.

268 Vgl. für viele Böhnke (2011), S. 54 f.; Einwiller/Kuhn (2001), S. 189 f.; Pohl/Zaby (2008), S. 12 f.; Goedde-Menke et al. (2009); Atkins/Bates/Drennan (2006), S. 5-8; The Economist Intelligence Unit (2005).

269 Vgl. K. 1.1.2, S. 12.

270 Vgl. K. 1.1.2, S. 11 f.

271 Vgl. für viele Helm/Liehr-Gobbers/Storck (2011), S. 91; Gardberg/Fombrun (2002), S. 303. Für einen Über-blick empirischer Arbeiten zur Unternehmensreputation siehe Prauschke (2007), S. 81-85.

272 Für einen Überblick alternativer Indizes zur Erfassung der Unternehmensreputation siehe Wartick (2002). 273 Vgl. Schwaiger/Cannon (2004), S. 243. Neben der direkten Einschätzung der Unternehmensreputation wer-

den die Probanden auch darum gebeten, die ihrer Meinung nach wichtigsten Faktoren für den Ruf eines Un-ternehmens aus einer vorgegebenen Liste auszuwählen. Vgl. Helm (2007a), S. 139.

274 Vgl. Ballen (1992), S. 34.

Page 67: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

55

Harris-Fombrun Reputation Quotient (RQ)275 anführen. Diese Verfahren sind zwar sehr popu-

lär, sehen sich jedoch zumeist dem berechtigten Vorwurf ausgesetzt, dass sie wissenschaftli-

chen Ansprüchen nicht genügen. Das liegt daran, dass die jeweiligen Operationalisierungen

nicht im Detail veröffentlicht und statistische Gütekriterien in der Regel nicht ermittelt wer-

den. Die Leistungsfähigkeit des verwendeten Instrumentariums entspricht zudem nicht dem

aktuellen Stand der empirischen Analysemöglichkeiten.276

Neben der direkten und indirekten Erfassung der Unternehmensreputation über Mittel-

wertanalysen finden sich in der wissenschaftlichen Literatur vor allem aber auch Studien, in

denen komplexe multivariate Analysemethoden277, wie z. B. die Faktorenanalyse, die multiple

Regressionsanalyse oder die Strukturgleichungsanalyse, zum Einsatz kommen. Die entwickel-

ten Messkonzepte unterscheiden sich methodisch zum einen danach, ob die Unternehmensre-

putation als ein- oder zweidimensionales278 Konstrukt definiert ist und ob die Verknüpfung

mit den Indikatoren einer formativen oder reflektiven Spezifikationshypothese folgt. Formati-

ve Indikatoren gehen einem Konstrukt ursächlich voraus und formen dieses, wohingegen re-

flektive Indikatoren als Folge eines Konstruktes interpretiert werden können.279 Die reflektive

Messung der Unternehmensreputation findet sich z. B. bei Doney/Canon280, Giering281,

Nguyen/LeBlanc282, Einwiller283 und Rabe284. Aus Sicht der Unternehmenspraxis geht eine

reflektive Messung mit dem Nachteil einher, dass die die Unternehmensreputation beeinflus-

senden Faktoren und somit auch die Stellhebel für abzuleitende Steuerungsmaßnahmen nicht

erfasst werden. Dies ist ein wesentlicher Grund für die in der jüngeren Vergangenheit stark

zunehmende Präsenz der formativen Modellierung in der wissenschaftlichen Literatur und das

obwohl die Überprüfung formativ spezifizierter Modelle methodische Probleme aufwirft.285

275 Vgl. Fombrun/van Riel (2004).

276 Vgl. Helm (2005b), S. 97.

277 Für einen Überblick und eine Darstellung alternativer multivariater Analysemethoden siehe für viele Back-haus et al. (2008).

278 Die meisten Ansätze interpretieren Reputation als eindimensionales Konstrukt. Eine Ausnahme stellt die von Schwaiger vorgestellte zweidimensionale Erfassung der Unternehmensreputation dar. Vgl. Schwaiger (2004).

279 Eine ausführliche Darstellung und Abgrenzung formativer und reflektiver Spezifikationen erfolgt in K. 3.1.1.2, S. 95-99.

280 Vgl. Doney/Cannon (1997).

281 Vgl. Giering (2000). 282 Vgl. Nguyen/Leblanc (2001).

283 Vgl. Einwiller (2003). 284 Vgl. Rabe (2005).

285 Vgl. dazu die Ausführungen in K. 3.1.1.2 und K. 3.1.3.2.

Page 68: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

56

Entsprechende Erhebungen liefern z. B. Wiedmann/Boecker286, Wiedmann/Meissner/Fusy287,

Helm288 und Walsh289.

Abb. 16 fasst die Systematik der diskutierten Quantifizierungsansätze abschließend zusam-

men:

Abb. 16: Systematik bestehender Konzepte zur Messung der Unternehmens-

reputation290

II. Übersicht empirischer Beiträge zu Treibern der Unternehmensreputation

Empirische Studien, die sich mit den Einflussfaktoren der Unternehmensreputation befassen,

haben in den letzten Jahren zwar zugenommen, sind allerdings im Vergleich291 noch immer

286 Vgl. Wiedmann/Boecker (2005).

287 Vgl. Wiedmann/Meissner/Fusy (2003).

288 Vgl. Helm (2007a); Helm (2005b).

289 Vgl. Walsh (2006). 290 In Anlehnung an Prauschke (2007), S. 69.

291 Eine wesentlich intensivere Auseinandersetzung, sowohl in Bezug auf die Anzahl der wissenschaftlichen Beiträge als auch der inhaltliche Breite und Tiefe der Studien, erfolgte bislang z. B. mit den Konstrukten Kundenzufriedenheit, Kundenbindung und Vertrauen.

direkte Messungindirekte Messung

Messung der Unternehmensreputation

Mittelwertanalysenmultivariate

Analysemethoden

als eindimen-sionales Konstrukt

als zweidimen-sionales Konstrukt

formativ reflektivformativ und

reflektiv

Page 69: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

57

unterrepräsentiert und in Teilen von minderer Qualität, sofern aktuelle wissenschaftliche

Maßstäbe angelegt werden.292

Eine systematische Erfassung und Kategorisierung der identifizierten Treiber der Unterneh-

mensreputation liefern nur ausgewählte Studien. Wiedmann/Buxel293 differenzieren im Kon-

text der Unternehmensreputation z. B. Maßnahmen nach innen und nach außen. Fombrun/van

Riel294 hingegen unterscheiden in ihrer auf den Daten der amerikanischen RQ-Studie von

2001 aufbauenden Analyse die Dimensionen Product & Services, Social Responsibility,

Workplace Environment, Vision & Leadership, Financial Performance und Emotional

Appeal. Schwaiger295 fasst die die Unternehmensreputation beeinflussenden Indikatoren eben-

falls inhaltlich zusammen und unterscheidet die Kategorien Verantwortung, Qualität, Attrak-

tivität und Performance.

Nachfolgende Abb. 17 gibt einen Überblick über die Datenbasis, die im jeweiligen Modell

verwendeten Variablen, die angewendete Analysemethodik sowie die Erkenntnisse ausge-

wählter Studien.296

292 Vgl. Prauschke (2007), S. 71.

293 Vgl. Wiedmann/Buxel (2004).

294 Vgl. Fombrun/van Riel (2004).

295 Vgl. Schwaiger (2004).

296 Die Zusammenfassung lehnt sich an die Darstellung bei Prauschke (2007), S. 81-85 an und ergänzt diese um ausgewählte Elemente und Studien.

Page 70: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

58

Quelle Datenbasis untersuchte Variable(n)

Analyse-methodik Erkenntnisse

Fombrun/ Shanley (1990)

Reputati-onswerte aus Fortune-befragung 1985 bei 292 Managern und Analys-ten weitere Da-ten aus Da-tenbanken Compustat, O'Neill Datagraphs

Markterfolg, leistungs-abhängiges Marktrisi-ko, Dividendenrendite, bisheriger Finanzer-folg, bisheriges leis-tungsabhängiges Fi-nanzrisiko, Eigenkapi-talkonzentration auf institutionelle Anbie-ter, Beitrag zum Wohl der Gesellschaft, Me-dienpräsenz, positive Medienberichterstat-tung, Größe, Werbein-tensität, Fremddiversi-fikation

Regressions-analyse

Profitabilität, Werbein-tensität, Größe, Kon-zentration des Eigenka-pitals auf institutionelle Anbieter, Verhältnis Markt- zu Buchwert, niedrige Dividenden-rendite, Beitrag zum Wohl der Gesellschaft beeinflussen die Repu-tation positiv. Risiko, Medienpräsenz, Fremddiversifikation beeinflussen die Repu-tation negativ.

Abb. 17: Ausgewählte Reputationsstudien

Page 71: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

59

Quelle Datenbasis untersuchte Variable(n)

Analyse-methodik Erkenntnisse

Riahi-Bel-kaoui/ Pavlik (1991)

Reputations-werte aus Fortune-befragung 1987/88 von 114 Firmen weitere Da-ten aus Da-tenbank Compustat

Unternehmensgröße, zukünftige Investiti-onsmöglichkeiten, Ka-pitalumschlag, Um-satzrendite

Regressions-analyse

Alle Faktoren haben einen positiven Ein-fluss auf die Unter-nehmensreputation.

Cordeiro/ Schwal-bach (2000)

Reputations-werte aus Fortune-befragung 1997 weitere Grö-ßen als Proxies über die Jahre 1991-1996

früherer Unterneh-menserfolg, Wachs-tumsmöglichkeiten, Unternehmensgröße, Finanzierungsrisiken

Regressions-analyse

Bisheriger Unterneh-menserfolg, Wachs-tumsmöglichkeiten, Unternehmensgröße beeinflussen die Repu-tation positiv. Finanzierungsrisiken beeinflussen die Repu-tation negativ.

Groenland (2002)

zwei Fokus-gruppen-interviews mit acht Konsumen-ten und acht Führungs-kräften

Produkte und Services, Kernprodukte, soziale Verantwortung, Auf-tritt der Unternehmens-repräsentanten, persön-liche Erfahrung

Häufigkeits-auswertung, qualitative Auswertung

Ein guter Ruf bei Un-ternehmen im Ser-vicebereich hängt we-sentlich von einer an-gemessenen Abwick-lung bisheriger Leis-tungen ab. Unternehmen werden nach ihren Kernleis-tungen bewertet, insbe-sondere Unternehmen mit negativer Reputati-on. Charismatische Reprä-sentanten und social responsibility wirken positiv auf die Reputa-tion.

Abb. 17: Ausgewählte Reputationsstudien (Fortsetzung)

Page 72: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

60

Quelle Datenbasis untersuchte Variable(n)

Analyse-methodik Erkenntnisse

Kitchen/ Laurence (2003)

schriftliche Befragung von ca. 1.000 Füh-rungs-kräften aus acht Ländern

Kunden, Mitarbeiter, CEO Reputation, Shareholder, Regie-rung, Printmedien, Finanzanalysten, In-dustrieanalysten, Rundfunkmedien, Ge-werkschaftsvertreter, Internet, Klägeranwälte

Mittelwert-analyse, Häufigkeits-auswertung

Kunden, Mitarbeiter, CEO Reputation, Shareholder und Printmedien sind Top 5 Beeinflusser der Un-ternehmensreputation.

Wang/Lo/ Hui (2003)

persönliche Befragung von 350 Kunden von fünf Banken in China

Servicequalität und Produktqualität

Kausal-analyse

Beide Dimensionen haben einen positiven Einfluss auf die Repu-tation.

Dowling (2004)

159 Bewer-tungen von ins-gesamt zwölf Unter-nehmen durch Tiefe-ninterviews mit 25 Jour-nalisten

market presence, social accountability, corpo-rate capabilities & per-formance, corporate personality und media relations

Regressions-analyse

Außer market presence haben alle Faktoren einen signifikant posi-tiven Einfluss auf die Unternehmensreputati-on; social accountabili-ty hat den stärksten Einfluss.

Fombrun/ van Riel (2004)

Daten der amerikani-schen RQ-Studie von 2001

Product & Services, Social Responsibility, Workplace Environ-ment, Vision & Lead-ership, Financial Per-formance und Emo-tional Appeal

Kausal-analyse

Reputation wird stark positiv beeinflusst von Emotional Appeal und schwach positiv von Financial Performance. Vision & Leadership hat keinen signifikan-ten Einfluss, die ande-ren Dimensionen ha-ben einen indirekten Einfluss über Emotio-nal Appeal.

Abb. 17: Ausgewählte Reputationsstudien (Fortsetzung)

Page 73: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

61

Quelle Datenbasis untersuchte Variable(n)

Analyse-methodik Erkenntnisse

Machat-schke (2004)

telefonische Befragung von ca. 2.500 deut-schen Füh-rungskräften im Zwei-jahreszeit-raum von 1990 bis 2004

Managementqualität, Innovationskraft, Kommunikationsfä-higkeit, Kundenorien-tierung, Produktquali-tät, Preis-Leistungs-Verhältnis, Mitarbei-terorientierung, Wachstumsdynamik, Attraktivität für Mana-ger, Ertrags- und Fi-nanzkraft, Internationa-lisierung, Umweltori-entierung, Unabhän-gigkeit

Mittelwert-analyse

Managementqualität, Kundenorientierung und Produktqualität sind in einem Quer-schnittvergleich über 14 Jahre die Faktoren mit dem größten Ein-fluss auf die Reputati-on. Weitere wichtige Fak-toren sind das Preis-Leistungs-Verhältnis sowie die Ertrags- und Finanzkraft (Top 2 bzw. 3 in 1990-1996).

Schwaiger (2004)

telefonische Befragung von Perso-nen in 1.717 Haushalten in Deutsch-land, UK und USA

Attraktivität, Verant-wortung, Performance, Qualität

Kausal-analyse

Reputation wird über die Konstrukte Sympa-thie und Kompetenz zweidimensional ge-messen. Diese Zwei-dimensionalität kann empirisch bestätigt werden. Attraktivität, Verant-wortung und Qualität beeinflussen die Sym-pathie positiv, wohin-gegen Performance negativ auf die Sympa-thie wirkt. Attraktivität, Perfor-mance und Qualität beeinflussen die Kom-petenz positiv, wohin-gegen Verantwortung negativ auf die Kom-petenz wirkt.

Abb. 17: Ausgewählte Reputationsstudien (Fortsetzung)

Page 74: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

62

Quelle Datenbasis untersuchte Variable(n)

Analyse-methodik Erkenntnisse

Schwaiger/ Eberl (2004)

Daten aus der Erhebung von Schwaiger (2004), ge-trennt nach Versicherungs- und Nicht-versicherungs-unternehmen

siehe Schwai-ger (2004)

Kausal-analyse

Grundsätzlich lässt sich das Modell von Schwaiger (2004) auch für Versicherer bestäti-gen. Allerdings kann eine Ver-schiebung der Bedeutung ein-zelner Treiber identifiziert werden. Die Dimension Attraktivität wirkt stärker auf die affektive Reputationsdimension als bei anderen Unternehmen. Die Konstrukte Attraktivität und Verantwortung hingegen haben keinen signifikanten Einfluss auf die Kompetenz.

Prauschke (2007)

Online-Befragung von 510 Personen (Nutzung von universitäts-nahen Mailing-Listen) Erhebung für ehemalige Staatsunter-nehmen und vergleichbare private Unter-nehmen

Merkmale der Produkte, des Managements, der Unterneh-menskultur, der Kommunikati-on, der Perfor-mance, stake-holderbezogene und maktspezi-fische Merkma-le

Kausal-analyse

Die Unternehmensreputation wird direkt positiv beeinflusst durch das Preis-/Leistungs-verhältnis, die Kompetenz des Vorstandsvorsitzenden, die Kundenorientierung, das sozia-le Verantwortungsbewusstsein, die Qualität der Kommunikati-on und den historischen Unter-nehmenserfolg. Eine indirekte Beeinflussung erfolgt durch den positiven Einfluss der Qualität der Kommunikation auf das Preis-/ Leistungsverhältnis. die Kom-petenz des Vorstandsvorsitzen-den, die Kundenorientierung und das soziale Verantwor-tungsbewusstsein. Der Einfluss des Faktors histo-rischer Unternehmenserfolg auf die Unternehmensreputation ist bei ehemaligen Staatsunter-nehmen größer als bei den pri-vaten Vergleichsunternehmen.

Abb. 17: Ausgewählte Reputationsstudien (Fortsetzung)

Page 75: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

63

Quelle Datenbasis untersuchte Variable(n)

Analyse-methodik Erkenntnisse

Helm (2007a)

persönliche Befragung von 762 Konsumen-ten sowie schriftliche Befragung von 665 Privat-aktionären und 485 Mitarbei-tern eines füh-renden inter-nationalen Konsumgüter-herstellers

Qualität der Produk-te, Preis-Leistungs-Verhältnis der Pro-dukte, Engagement für den Umwelt-schutz, unternehme-rischer Erfolg, Ver-halten gegenüber Mitarbeitern, Kun-denorientierung, Engagement für wohltätige Zwecke, finanzielle Lage des Unternehmens, Qualifikation des Managements, Ein-haltung von Werbe-versprechen

Kausal-analyse

Konsumenten-Sample: Ei-nen signifikant positiven Einfluss auf die Unterneh-mensreputation haben die Indikatoren Qualität der Produkte, Engagement durch den Umweltschutz, Kundenorientierung, Preis-/ Leistungs-Verhältnis der Produkte und Einhaltung der Werbeversprechen. Aktionärs-Sample: Einen signifikant positiven Ein-fluss auf die Unterneh-mensreputation haben die Indikatoren Qualität der Produkte, unternehmeri-scher Erfolg, Kundenorien-tierung, Engagement für wohltätige Zwecke, Preis-/ Leistungs-Verhältnis der Produkte und Einhaltung der Werbeversprechen. Mitarbeiter-Sample: Einen signifikant positiven Ein-fluss auf die Unterneh-mensreputation haben die Indikatoren Verhalten ge-genüber Mitarbeitern, Kun-denorientierung, Preis-/ Leistungs-Verhältnis der Produkte und Einhaltung der Werbeversprechen.

Abb. 17: Ausgewählte Reputationsstudien (Fortsetzung)

Page 76: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

64

Quelle Datenbasis untersuchte Variable(n)

Analyse-methodik Erkenntnisse

Wied-mann/ Boecker (2005)

telefonische Befragung von 350 Per-sonen zur Reputation von Banken und Sparkas-sen, 230 Personen zur Reputation von Versi-cherungen und 210 Per-sonen zur Reputation von Ener-gieversor-gern

Es werden drei bran-chenspezifische Mess-modelle aufgestellt. Die Modelle für Ener-gieversorger und Versi-cherungen werden nicht im Detail gezeigt. Das Modell für Banken enthält folgende Dimen-sionen: Wirtschaftlich-keit, Emotionale Attrak-tivität, Vertrauenswür-digkeit, Dienstleistungs-kompetenz, Regionale Bedeutung, Produkte & Preise, Professionalität der Führung, Regionale Bedeutung (nochmals unterteilt in Jugendun-terstützung, wirtschaftli-che Verantwortung und gesellschaftliche Ver-antwortung).

Kausa-lanalyse

Die Autoren kommen zu dem Ergebnis, dass eine einheitliche standardisier-te Messung der Unter-nehmensreputation über die drei in der Studie ver-tretenen Branchen zu suboptimalen Ergebnis-sen führt. Zur Generie-rung realitätsnaher Er-gebnisse und Erfolg ver-sprechender Handlungs-empfehlungen sind spezi-elle, auf die jeweilige Branche bezogene Repu-tationsmodelle notwen-dig.

Abb. 17: Ausgewählte Reputationsstudien (Fortsetzung)

Resümierend lassen sich die folgenden Erkenntnisse aus der Durchsicht der empirischen Bei-

träge zu den Treibern der Unternehmensreputation festhalten:

• Die empirischen Untersuchungen entsprechen bezüglich Modellentwicklung und empiri-

scher Überprüfung oftmals nicht dem aktuellen wissenschaftlichen Standard.

• Zahlreiche empirische Arbeiten beziehen sich auf Sekundärdaten.

• Bei der bisherigen Forschung ist eine Konzentration auf kognitiv geprägte Einflussfakto-

ren zu beobachten.

• Zu stakeholder-, kulturkreis- und branchenspezifischen Besonderheiten gibt es nur wenige

Erkenntnisse. Die vorhandenen Studien sprechen sich allerdings für die Notwendigkeit ei-

ner jeweils angepassten Modellierung aus.

• Die Unternehmensreputation im deutschen Retail Banking ist bislang kaum untersucht

worden. Insbesondere fehlt es an einer theoretisch fundierten und spezifischen Modellbil-

dung und einer adäquaten Überprüfung auf Basis hochwertiger Daten.

Page 77: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

65

III. Modellierung der Unternehmensreputation nach Schwaiger

Mit seinem im Jahr 2004 vorgestellten Ansatz zur Messung der Unternehmensreputation ver-

folgt Schwaiger das Ziel einer, im Vergleich zu den bislang vorhandenen und problembehaf-

teten Operationalisierungsansätzen, umfassenderen Messung und gleichzeitigen Erklärung des

Konstrukts Unternehmensreputation, um dessen Komplexität auf diesem Wege gerecht zu

werden.297 Zu diesem Zweck orientiert er sich bei der Konzeption am Einstellungskonstrukt298

und zerlegt die Unternehmensreputation in zwei Bestandteile: der kognitiv geprägten Kompe-

tenz und der affektiv geprägten Sympathie. Diese wiederum dienen als Zielvariablen für ein

auf formativ299 spezifizierten Treiberkonstrukten basierendem Strukturgleichungsmodell300,

werden zugleich aber auch über reflektive301 Indikatoren operationalisiert. Diese Vorgehens-

weise hat in erster Linie methodische Gründe, ist aber gleichfalls inhaltlich nachvollziehbar

und steht im Einklang mit dem definierten Reputationsverständnis.302

Zur Konkretisierung der für das Modell relevanten Indikatoren wurden im Rahmen einer um-

fassenden Literaturdurchsicht die in bereits publizierten Messmodellen verwendeten Indikato-

ren extrahiert. Dieser Prozessschritt wurde um qualitative Interviews mit den relevanten Beur-

teilern ergänzt, um letztlich einen möglichst umfassenden initialen Indikatorenkatalog zu ge-

nerieren. Dafür wurden zunächst zwei Fokusgruppen- und mehrere Experteninterviews

durchgeführt, bei denen die Teilnehmer gebeten wurden, sämtliche Aspekte aufzulisten, die

sie mit dem Konstrukt Unternehmensreputation assoziieren. Auf diesem Wege sind insgesamt

61 Indikatoren gesammelt worden, die in einem nächsten Schritt über qualitative Interviews

mit 40 Personen auf Klarheit und Verständlichkeit geprüft und im Ergebnis auf 37 Indikato-

ren verdichtet wurden. Im Rahmen einer quantitativen Vorstudie wurden 332 Personen um

eine Einschätzung einiger DAX-Unternehmen gebeten. Als Ergebnis einer Varianzanalyse303

konnte den Indikatoren eine zufrieden stellende Trennkraft bescheinigt werden. Abschließend

wurden diejenigen Indikatoren aus dem Modell ausgeschlossen, die bei einer durchgeführten

297 Vgl. Schwaiger/Cannon (2004), S. 244.

298 Dieser definitorischen Auffassung wird auch in der vorliegenden Arbeit gefolgt. Vgl. K. 1.1.2, S. 13.

299 Eine Definition und Abgrenzung des formativen Messmodells erfolgt in K. 3.1.1.2.

300 Eine methodische Einführung in die Analyse mit Strukturgleichungsmodellen erfolgt in K. 3.1.1.1.

301 Ebenso wie die formative Spezifikation wird auch das reflektive Messmodell in K. 3.1.1.2 vorgestellt.

302 Vgl. Schwaiger/Cannon (2004), S. 245.

303 Mit der Varianzanalyse wird die Wirkung einer oder mehrerer unabhängiger auf eine oder mehrere abhängige Variablen untersucht. Vgl. Backhaus (2008), S. 152. Für eine ausführlichere Darstellung siehe Backhaus (2008), S. 151-179.

Page 78: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

66

Hauptkomponentenanalyse geringe Faktorladungen304 und Kommunalitäten305 aufwiesen.

Diese Bereinigung mündete in einem finalen Set von 21 Indikatoren.306

Im Rahmen der Hauptuntersuchung wurden insgesamt 900 Probanden aus Deutschland,

Großbritannien und den USA telefonisch gebeten, vier ausgesuchte Unternehmen nach den 21

Indikatoren zu beurteilen. Zur Aufdeckung möglicher Strukturzusammenhänge wurde eine

explorative Faktorenanalyse307 durchgeführt, aus der folgende vier übergeordnete Faktoren

resultierten: Qualität, Performance, Verantwortung und Attraktivität.308 Die zwei Dimensio-

nen der Unternehmensreputation wurden jeweils über drei reflektiv spezifizierte Indikatoren

operationalisiert. Die Indikatoren für die latente Variable Sympathie wurden zum Großteil

dem Brand Potential Index (BPI®) der GfK Marktforschung309 entnommen, während die Indi-

katoren für das Konstrukt Kompetenz bislang ausschließlich durch Experteneinschätzungen

validiert wurden.

Die Unternehmensreputation lässt sich somit zum einen exogen, d. h. anhand einer Indexbil-

dung der 21 verwendeten formativ spezifizierten Variablen, messen. Dies hat den Vorteil,

dass auf diesem Wege konkrete Handlungsempfehlungen für das Reputationsmanagement

abgeleitet werden können. Zum anderen kann die Unternehmensreputation über die, den zwei

Reputationsdimensionen zugeordneten sechs reflektiv spezifizierten Indikatoren endogen er-

fasst werden. Aus dem Sympathie- und Kompetenzwert lässt sich wiederum ein aggregierter

Wert der Unternehmensreputation bestimmen. Da bislang nicht von einer linearen Abhängig-

keit der beiden Reputationsdimensionen ausgegangen werden kann, wird die differenzierte

Darstellung bevorzugt.310

Die nachfolgende Abb. 18 zeigt das Modell und die Ergebnisse der empirischen Erhebung

von Schwaiger im Überblick:

304 Eine Faktorladung entspricht der Korrelation zwischen einem Faktor und einer Ausgangsvariable. Sie gibt

somit Auskunft über die Stärke und die Richtung des Zusammenhangs zwischen latenten Variablen und Indi-katoren. Vgl. Backhaus (2008), S. 328.

305 Die Kommunalität gibt den Umfang an Varianzerklärung an, den die Faktoren gemeinsam für eine Aus-gangsvariable liefern. Vgl. Backhaus (2008), S. 327.

306 Vgl. Schwaiger (2004), S. 57-59.

307 Für eine ausführlichere Darstellung der Anwendungsgebiete und Vorgehensweise der explorativen Faktoren-analyse siehe Backhaus (2008), S. 323-387.

308 Vgl. Schwaiger/Cannon (2004), S. 247.

309 Vgl. Hupp (2000), S. 45 f.

310 Vgl. Kirstein (2009), S. 74; Schütz (2005), S. 19.

Page 79: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

67

Abb. 18: Reputationsmessmodell von Schwaiger311

311 In Anlehnung an Schwaiger/Cannon (2004), S. 250.

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0,20

0,14

Page 80: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

68

Vor dem Hintergrund des Managements der Unternehmensreputation ist es von besonderem

Interesse, dass die Wirkzusammenhänge nicht durchgehend positiv sind. Zum einen lässt sich

ein negativer Einfluss des Konstrukts Performance auf die endogene latente Variable Sympa-

thie feststellen. Zum anderen hat das Konstrukt Verantwortung eine negative Bedeutung für

die kognitive Reputationsdimension Kompetenz. Insofern ist die jeweilige relative Bedeutung

der beiden endogenen Variablen im Anwendungsfall ausschlaggebend für die inhaltliche

Ausgestaltung des Reputationsmanagements.312

Das vorgestellte Modell von Schwaiger überzeugt im Hinblick auf die theoretische Fundie-

rung bzw. Herleitung des Reputationsverständnisses, die Datenerhebungsphase, die explizite

Berücksichtigung der Indikatorspezifikation sowie die empirische Überprüfung des aufge-

stellten Modellzusammenhangs.313 Vor dem Hintergrund, dass ein universelles Modell zur

Erfassung der Unternehmensreputation angestrebt wurde, erscheint die Beschränkung auf

lediglich drei Länder kritisch. Differierende kulturelle Hintergründe könnten eine Anpassung

des Modells nötig machen, wobei das Bestreben einer weltweit einheitlichen Modellbildung

ohnehin kritisch zu hinterfragen ist. Dies gilt in gleichem Maße für die undifferenzierte Ana-

lyse der betrachteten Branchen und befragten Stakeholder. Bei derart komplexen psychischen

Variablen wie der Unternehmensreputation erscheint bei der Modellbildung eine Orientierung

am Kulturkreis, an der Branche sowie der adressierten Stakeholdergruppe angemessen.314

Insgesamt stellt das Modell von Schwaiger einen, vor allem auch im Vergleich zu den bishe-

rigen Messmodellen, qualitativ hochwertigen Ansatz dar. Die weitgehende Erfüllung wissen-

schaftlicher Ansprüche und die erstmalige explizite Berücksichtigung emotionaler Aspekte

können insgesamt überzeugen. Es erscheint sinnvoll, im Kern auf ein bewährtes Messkonzept

zurückzugreifen, dieses jedoch länder-, stakeholder- und vor allem branchenspezifisch anzu-

passen.315 Daher dient der vorgestellte Ansatz als grundlegender Orientierungsrahmen für die

eigene Modellbildung.

312 Vgl. Kirstein (2009), S. 75; Eberl (2006a), S. 179. 313 Vgl. Kirstein (2009), S. 75 f.; Schütz (2005), S. 19. 314 Vgl. Wiedmann/Boecker (2005), S. 7. Eine andere Meinung vertritt Helm, die sich gegen eine auf die jewei-

lige Stakeholdergruppe bezogene Modellbildung ausspricht. Vgl. Helm (2007b). 315 Vgl. Bayer (2011), S. 70; Wiedmann/Boecker (2005), S. 7.

Page 81: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

69

B. Konzeption eines Grundmodells zur Erfassung der Unternehmensreputation und deren Treiber im Retail Banking

I. Zweidimensionale Konzeptualisierung der Bankreputation

Aufgrund der Definition316 der Unternehmensreputation als einstellungsähnlich und in Anleh-

nung an Untersuchungen auf der Basis des Modells von Schwaiger317 wird die Bankreputation

in dieser Arbeit als zweidimensionales Konstrukt aufgefasst, welches sich aus einer kognitiv

geprägten und einer affektiv geprägten Dimension zusammensetzt318. Eine inhaltliche Ausei-

nandersetzung mit den beiden Komponenten erfolgt in den nachfolgenden Kapiteln.

1. Kognitive Komponente

Die kognitive Dimension319 der Unternehmensreputation bezieht sich auf die Beurteilung des

Reputationsträgers hinsichtlich der Frage, ob er seine Leistungsziele erreicht hat und wird in

Anlehnung an Schwaiger mit dem Begriff Kompetenz umschrieben.320 Da es sich um eine

subjektive Wahrnehmung handelt, könnte präzisierend auch der Begriff Kompetenzvermu-

tung verwendet werden.321

Kognitionen können definiert werden „als eigenständig bewusst zu machende Wissenseinhei-

ten, d. h. als subjektives Wissen, das bei Bedarf zur Verfügung steht, sei es intern als gespei-

cherte Information, die durch Erinnern (Abrufen) verfügbar ist, sei es als externe Informati-

on, die durch Wahrnehmen (Aufnehmen) verfügbar wird“322. Kognitive Vorgänge lassen sich

als gedankliche Prozesse beschreiben, mit deren Unterstützung das Individuum Kenntnis von

seiner Umwelt und von sich selbst erlangt. Die gedankliche Kontrolle und willentliche Steue-

rung von Verhaltensweisen erfolgt durch kognitive Vorgänge. Eine übliche Einteilung kogni-

tiver Prozesse unterscheidet die Vorgänge:

• Informationsaufnahme,

• Informationsverarbeitung und

316 Siehe K. 1.1.2, S. 13.

317 Vgl. Weißensteiner (2014); Fuchs (2009); Kirstein (2009); Eberl (2006a); Schwaiger (2004).

318 In der jüngeren Literatur besteht weitgehend Einigkeit darüber, dass es sich bei der Unternehmensreputation um ein Konzept aus affektiven und kognitiven Aspekten handelt. Vgl. für viele Horster (2013), S. 89.

319 In der Literatur findet sich auch der Begriff der funktionalen Reputation, welche inhaltlich mit der hier disku-tierten kognitiven Dimension deckungsgleich ist. Vgl. Eisenegger/Imhof (2009), S. 246.

320 Vgl. Schwaiger (2004), S. 57 und 65.

321 Vgl. Horster (2013), S. 90.

322 Trommsdorff (2011), S. 75.

Page 82: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

70

• Informationsspeicherung.323

Die Forschung zu Kognitionen und kognitiven Prozessen beschäftigt sich zudem mit der phy-

sischen Repräsentation von Wissen im Gehirn bzw. mit der neurophysiologischen Zuordnung

zu Gehirnarealen. Einen in der Literatur zur Gedächtnisforschung weit verbreiteten Erklä-

rungsansatz liefert das Dreispeichermodell mit den drei Einheiten sensorischer Speicher,

Kurzzeitspeicher und Langzeitspeicher.324 Eine beispielhafte, vereinfachte Darstellung eines

solchen Mehrspeichermodells liefert Abb. 19:

Abb. 19: Mehrspeichermodell der Gedächtnisforschung325

Das Gedächtnis lässt sich nach der Dauer der Informationsspeicherung in die verschiedenen

Subsysteme des Dreispeichermodells einteilen. Das sensorische Gedächtnis speichert Infor-

mationen nur über eine Zeitspanne von Millisekunden bis hin zu wenigen Sekunden und ist

für die Zwischenspeicherung neuer Information verantwortlich, die das Gehirn über Sinnes-

eindrücke erreichen. Bei dieser Art der Erinnerung spielen zentral gesteuerte Prozesse, wie

Bewusstsein oder Aufmerksamkeit, in der Regel keine bedeutende Rolle. Diese können je-

doch bei der Übertragung von Information in das Kurzzeitgedächtnis einen großen Einfluss

haben, welches die Grundlage bewusster Informationsverarbeitung ist. Das Kurzzeitgedächt-

nis ist ein Speicher, der eine eng begrenzte Menge von Information in einem unmittelbar ver-

fügbaren Zustand bereithält. Das Langzeitgedächtnis ist das dauerhafte Speichersystem des

Gehirns. Es handelt sich nicht um ein einheitliches Gebilde, sondern um mehrere Speicher-

leistungen für verschiedene Arten von Information. Das deklarative Gedächtnis speichert Fak-

ten und Ereignisse, die entweder zur eigenen Biographie gehören (episodisches Gedächtnis)

oder das so genannte Weltwissen eines Menschen ausmachen, wie zum Beispiel berufliche

Kenntnisse, Fakten aus Geschichte, Politik etc. (semantisches Gedächtnis). Das prozedurale

323 Vgl. Trommsdorff (2011), S. 74-77. Für eine ausführliche Auseinandersetzung mit den Vorgängen Informa-

tionserweb, -verarbeitung und -speicherung siehe für viele Trommdorff (2011), S. 212-269.

324 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 274 f. 325 In Anlehnung an Amann/Wipplinger (2001).

Sensorisches Gedächtnis

Aufbereitung für das Kurzzeitgedächtnis

� Merkmalanalyse� Erkennen der

Reizinformation� Mustererkennung� Benennung

Kurzzeit-gedächtnis

wiederholende Einübung

Aufarbeitung für das Langzeitgedächtnis

Modifizierende Einübung

Langzeitgedächtnis

deklarativ semantisch

prozedural

episodisch

Page 83: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

71

Gedächtnis umfasst Fertigkeiten, die in der Regel automatisch eingesetzt werden. Dazu gehö-

ren vor allem motorische Abläufe. Prozedurale Gedächtnisinhalte werden überwiegend durch

implizites Lernen erworben, semantische hingegen durch explizite Lernvorgänge.326

Aufgrund der elementaren Bedeutung der kognitiven Dimension für die Einstellung und aus

dieser erwachsende Verhaltensabsichten sowie der vorgelegten Definition von Unternehmens-

reputation327 ist die mit dem Begriff Kompetenz überschiebene kognitive Reputationsdimen-

sion explizit in die Modellbildung einzubeziehen.

2. Affektive Komponente

Die affektive328 Komponente329 der Unternehmensreputation bezieht sich auf die emotionale

Anziehungskraft des Reputationsträgers, wird analog zur Verwendung bei Schwaiger mit dem

Begriff Sympathie umschrieben330 und manifestiert sich in einer positiv bzw. negativ ausge-

prägten emotionalen Einstellung gegenüber dem Unternehmen.331

Innerhalb des Systems der psychischen Variablen sind die Emotionen den aktivierenden Vor-

gängen zuzuordnen332, die ein Individuum antreiben und dafür sorgen, dass dieses aktiv wird

und handelt.333 Als gemeinsame Basis der in der Literatur vorzufindenden Erklärungsvor-

schläge für den Begriff Emotion, kann festgehalten werden, dass diese eine subjektiv erlebte,

innere Erregung repräsentieren, die in unterschiedlichen Bewusstheitsgraden wahrgenommen

und individuell als angenehm oder unangenehm empfunden werden.334 Entsprechend können

Emotionen definiert werden „als einen Zustand innerer Erregung, welcher durch einen kon-

kreten Stimulus ausgelöst wird (Objektbezug) und durch Stärke (schwach bis stark), Richtung

(positiv oder negativ) und Art (Gefühlstyp und Ausdruck) bestimmt wird“335. Emotionen kön-

326 Vgl. Trommsdorff (2011), S. 77-79; Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 276-281.

327 Siehe K. 1.1.2, S. 13.

328 Die Begriffe Affekt und Emotion werden für diese Arbeit synonym verwendet. In der Literatur findet sich mitunter auch eine differenzierende Betrachtung dieser sowie weiterer verwandter Begriffe, wie z. B. Gefühl und Stimmung. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 100-103.

329 Die affektive Reputationsdimension wird in der Literatur auch als expressiven Reputation bezeichnet. Vgl. Eisenegger/Imhof (2009), S. 248.

330 Vgl. Schwaiger (2004), S. 57 und 65.

331 Vgl. Horster (2013), S. 90; Eisenegger/Imhof (2009), S. 248. 332 Siehe K. 1.1.1.

333 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 51. 334 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 56. 335 Trommsdorff (2011), S. 60.

Page 84: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

72

nen durch innere neuronale Prozesse oder durch externe Stimuli entstehen und haben einen

großen Einfluss auf die Auswahl situationsadäquater Verhaltensweisen von Individuen.336

Im Laufe der Zeit haben sich verschiedene Emotionstheorien entwickelt. Nach dem verhal-

tenswissenschaftlichen Begriffsverständnis ist eine Emotion ein erhebliches Reaktionsmuster

mit deutlichen Veränderungswirkungen der viszeralen Systeme337. Dieses Begriffsverständnis

geht mit der Annahme einher, dass es mit Furcht, Wut und Liebe lediglich drei Kernemotio-

nen gibt, aus denen alle weiteren emotionalen Reaktionen hervorgehen.338

Die Zwei-Faktoren-Theorie als bis heute einflussreiche Emotionstheorie hat diesen Ansatz um

die kognitive Interpretation bei der Empfindung von Emotionen erweitert. Als erster Faktor

muss bei einer Emotion eine physiologische Erregung vorliegen, die sich vornehmlich in ei-

ner unspezifischen Aktiviertheit zeigt. Ergänzend bedarf diese Erregung bzw. die durch diese

hervorgerufene Aktiviertheit stets einer kognitiv geprägten Interpretation als zweiten Faktor.

Das Individuum nimmt somit eine gedankliche Einordnung der inneren Erregungsvorgänge

vor und interpretiert diese in der einen Situation z. B. als Ärger und in der anderen Situation

z. B. als Freude. Die Zwei-Faktoren-Theorie geht davon aus, dass bei Fehlen eines der beiden

Faktoren, eine mögliche Emotion nicht als solche wahrgenommen werden kann.339

Emotionen weisen eine enge Verbindung zu allen anderen verhaltenstheoretischen Konstruk-

ten auf, haben eine verhaltensauslösende bzw. -beeinflussende Wirkung und sind ein zentrales

Element des Einstellungskonstrukts340. Vor dem Hintergrund des in dieser Arbeit gewählten

Verständnisses der Unternehmensreputation als einstellungsähnliches Konstrukt341, stellt die

affektive Komponente einen zentralen Baustein der Unternehmensreputation dar und ist ent-

sprechend in der Modellbildung zu berücksichtigen.

336 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 100. 337 Viszeral bezeichnet die Zugehörigkeit zu den Eingeweiden bzw. inneren Organen und eine entsprechende

Veränderungswirkung wäre z. B. eine erhöhte Herzschlagrate. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 103.

338 Vgl. Trommsdorff (2011), S. 61.

339 Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein (2009), S. 103 f. 340 Zum Einstellungskonstrukt siehe K. 1.1.1.

341 Siehe K. 1.1.2, S. 13.

Page 85: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

73

II. Postulierte Treiber der Bankreputation

1. Attraktivität

Das Treiberkonstrukt Attraktivität wird bereits in der empirischen Analyse von Schwaiger

verwendet342 und identifiziert u. a. den Einfluss der Sichtbarkeit oder Wahrnehmbarkeit des

Unternehmens für die Stakeholder als Treiber der Unternehmensreputation.343 Dabei geht es

aber nicht ausschließlich um die objektiv beobachtbare Präsenz, sondern insbesondere auch

um die Einschätzung der Stakeholder.344

Ein bedeutender Teilaspekt des latenten Konstrukts Attraktivität ist die Mitarbeiterperspekti-

ve. Viele Reputationsstudien zeigen, dass die Attraktivität eines Unternehmens als Arbeitge-

ber nicht nur für die Reputationseinschätzung der Arbeitnehmer, sondern auch für andere

Stakeholdergruppen relevant ist, obgleich diese keine direkte Erfahrung hinsichtlich dieser

Komponente sammeln können.345

Ein weiterer häufig genannter Einflussfaktor der Unternehmensreputation ist die Qualifikation

und Vertrauenswürdigkeit des Managements oder auch nur des Vorstandsvorsitzenden bzw.

Chief Executive Officers.346 Die Isolierung dieses Aspekts erscheint eher für den angelsächsi-

schen Kulturkreis angemessen und wird in der vorliegenden Arbeit als Vertrauenseigen-

schaft347 mit dem Treiber Attraktivität erfasst348.

Es ist davon auszugehen, dass die Wahrnehmung des umschriebenen Attraktivitätskonstrukts

gleichgerichtete Wahrnehmungen hinsichtlich der Unternehmensreputation bewirkt, so dass

folgende Hypothesen formuliert werden können:

H 1a: Je höher die Attraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird,

desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

342 Ein ähnliches Treiberkonstrukt findet sich auch in den RQ-Studien und wird dort als Emotional Appeal be-

zeichnet. Vgl. Wiedmann (2004), S. 6.

343 Vgl. Schwaiger/Cannon (2004), S. 250.

344 Vgl. Eberl (2006a), S. 18; Fombrun/Shanley (1990), S. 239. 345 Vgl. Helm (2007a), S. 278. Untersuchungen weisen darauf hin, dass ein fairer Umgang mit den Mitarbeitern

positiv und eine hohe Fluktuationsquote negativ auf die Unternehmensreputation wirken. Vgl. Weißensteiner (2014), S. 65.

346 Vgl. für viele Fombrun/Gardberg/Sever (2000).

347 Vgl. für eine ähnliche Argumentation Helm (2007a), S. 278. 348 Für eine ausführliche Diskussion der Bedeutung von Vertrauen für die Unternehmensreputation siehe

Fichtner (2006), S. 37-87.

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74

H 1b: Je höher die Attraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird,

desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

2. Corporate Social Responsibility

Im Kontext der jüngeren Reputationsforschung findet sich zunehmend eine Auseinanderset-

zung mit dem Treiber Corporate Social Responsibility (CSR).349 Das heutige Verständnis des

Konstruktes CSR ist geprägt von einer wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit dem Be-

griff seit über siebzig Jahren.350 Die Entwicklung des Begriffsverständnisses ist zum einen

geprägt von einer Verlagerung der Verantwortung für gesellschaftliche Belange von der Ma-

nagementebene auf das gesamte Unternehmen351 und zum anderen von einer Ergänzung der

zunächst ausschließlichen Auseinandersetzung mit den ethisch-moralischen Verantwortlich-

keiten eines Unternehmens um Implikationen auf deren Verhalten352. Trotz einer weiterhin

bestehenden Vielfalt in der Begriffsauslegung erlangt die Definition des Grünbuches der EU-

Kommission eine breite Zustimmung und gilt insbesondere in Europa als anerkannt.353 Das

Begriffsverständnis der EU-Kommission wird auch für die vorliegende Arbeit nachvollzogen,

so dass CSR folgendermaßen definiert wird: CSR ist „ein Konzept, das den Unternehmen als

Grundlage dient, auf freiwilliger Basis soziale Belange und Umweltbelange in ihre Unter-

nehmenstätigkeit und in die Wechselbeziehungen mit den Stakeholdern zu integrieren. Sozial

verantwortlich handeln heißt nicht nur, die gesetzlichen Bestimmungen einhalten, sondern

über die bloße Gesetzeskonformität hinaus ‚mehr‘ zu investieren in Humankapital, in die

Umwelt und in die Beziehungen zu anderen Stakeholdern“ 354.355

349 Vgl. für viele Kirstein (2009), S. 4; Prauschke (2007), S. 152.

350 Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit dem Konstrukt CSR geht auf eine Veröffentlichung von Bowen aus dem Jahr 1953 zurück, der darauf verwies, dass Unternehmer neben dem wirtschaftlichen Erfolg ihrer Unternehmen auch zugleich der Übernahme gesellschaftlicher Verantwortung verpflichtet seien. Vgl. Bowen (1953), S. 6.

351 Vgl. Davis (1967), S. 46.

352 Der Wandel im Begriffsverständnis weg von einem rein normativen Charakter wurde oftmals begleitet durch die Einführung des Begriffes Corporate Social Responsiveness. Vgl. für viele Ackerman/Bauer (1976).

353 Vgl. Loew et al. (2004), S. 73.

354 Europäische Kommission (2001), S. 8.

355 Für eine ausführliche Auseinandersetzung mit dem Begriffsverständnis des Konstruktes CSR, dessen Ent-wicklung im Zeitablauf sowie der Abgrenzung zu ähnlichen Konstrukten, wie u. a. Corporate Social Respon-siveness, Corporate Social Performance, Corporate Societal Marketing, Corporate Citizenship und Corporate Sustainability vgl. Duong Dinh (2011), S. 13-20; Kirstein (2009), S. 45-59. Eine beispielhafte Darstellung von Gestaltungsparametern des CSR-Engagement findet sich bei Duong Dinh (2011), S. 21-23.

Page 87: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

75

Verschiedene wissenschaftliche Untersuchungen konnten nachweisen, dass Aktivitäten, die

unter dem Oberbegriff CSR subsumiert werden können, wie z. B. die Etablierung oder Ver-

besserung von Sozial- und Umweltstandards oder der Einsatz für wohltätige Zwecke, einen

positiven Effekt auf die Wahrnehmung der Unternehmen bei unterschiedlichen Interessen-

gruppen356 sowie auch finanzielle Vorteile357 begründen können.358 Eine positive Wahrneh-

mung der CSR eines Unternehmens kann zum einen Kaufentscheidungen beeinflussen, zur

Befriedigung ethischen Konsums359 beitragen und somit unmittelbar der Gewinnerzielung

dienen. Das Phänomen des ethischen Konsums findet sich unter verschiedenen Begriffen zu-

nehmend auch bei Investitionsentscheidungen auf Kapitalmärkten, wodurch die CSR-

Aktivitäten eines Unternehmens auch positiven Einfluss auf dessen Unternehmenswert haben

können.360 Zum anderen kann eine positive CSR-Wahrnehmung die Reputation eines Unter-

nehmens verbessern und somit zur langfristigen Existenzsicherung und Generierung immate-

rieller Vermögenswerte beitragen.361

Die Bedeutung von CSR für die Unternehmensreputation lässt sich zudem aus der Informa-

tionsökonomik ableiten. CSR-Akivitäten können eine geeignete Signaling-Maßnahme des

Unternehmens darstellen, um öffentlich darzulegen, dass das Unternehmen neben der Verfol-

gung ökonomischer Ziele auch gesellschaftliche Verantwortung übernimmt und den Interes-

sen von unterschiedlichen Stakeholdern nachkommt. Dieses Verhalten vermag Unsicherheiten

bei möglichen Transaktionsparteien zu reduzieren und in der Folge positiv auf den Aufbau

von Unternehmensreputation zu wirken.362

Die zunehmende Anzahl kritischer und gut informierter Verbraucher und eine hinsichtlich

sozialer Aspekte unternehmerischen Handels sensible Öffentlichkeit machen CSR zu einem

geeigneten Profilierungsinstrument.363 Grundsätzlich kann davon ausgegangen werden, dass

die Bedeutung von CSR als Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb vor allem im Dienst-

356 Vgl. für viele für viele Brown/Dacin (1997).

357 Vgl. für viele Hillman/Keim (2001).

358 Vgl. Prauschke (2007), S. 152 f.

359 Der ethische Konsument berücksichtigt bei seiner Kaufentscheidung neben den klassischen Kaufargumenten auch die soziale Verträglichkeit der Leistung. Er ist bestrebt den Einfluss einer Kaufentscheidung auf Um-welt und Gesellschaft zu identifizieren und möglichst positiv zu gestalten. Vgl. Duong Dinh (2011), S. 26.

360 Vgl. Duong Dinh (2011), S. 28; Barnett/Salomon (2006), S. 1102.

361 Vgl. Duong Dinh (2011), S. 24.

362 Vgl. Kaas (1995), S. 976; Fombrun/Shanley (1990), S. 239. Siehe auch die Ausführungen in K. 1.2.1.

363 Vgl. Duong Dinh (2011), S. 25. Dieser Trend hat sogar mittlerweile dazu geführt, dass sich Kreditinstitute hinsichtlich ihrer Positionierung gänzlich CSR-orientiert aufstellen und somit eine entstandene Nische beset-zen. Siehe hierzu die Positionierung der GLS Gemeinschaftsbank eG unter http://www.gls.de.

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76

leistungsbereich eine hohe Bedeutung aufweist364 und somit auch im Retail Banking von Re-

levanz ist.

Somit ergeben sich folgende Hypothesen:

H 2a: Je höher die Corporate Social Responsibility eines Kreditinstituts durch die Kunden

eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

H 2b: Je höher die Corporate Social Responsibility eines Kreditinstituts durch die Kunden

eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

Die Ergebnisse des Modells von Schwaiger zeigen im Zusammenhang mit dem Treiberkon-

strukt Verantwortung, dass dieses einen negativen Einfluss auf die kognitive Dimension der

Unternehmensreputation besitzt.365 In der vorliegenden Arbeit wird die latente Variable Ver-

antwortung erweitert bzw. in das Konstrukt CSR integriert, so dass auch bei diesem der be-

schriebene Effekt angenommen werden könnte. In einer weiteren Studie zur Unternehmensre-

putation konnte die negative Wirkung von CSR auf die Variable Kompetenz nicht bestätigt

werden366, so dass in der vorliegenden Arbeit ein abgeschwächter Zusammenhang postuliert

wird:

H 2c: Die Corporate Social Responsibility hat einen stärkeren positiven Einfluss auf die af-

fektive als auf die kognitive Komponente der Unternehmensreputation.

3. Finanzieller Erfolg

In der Literatur besteht weitgehend Einigkeit367, dass der ökonomische Erfolg und die finanzi-

elle Stabilität eines Unternehmens einen Treiber der Unternehmensreputation darstellen. Eini-

ge Studien vermuten in diesem Faktor die bedeutsamste oder sogar einzig relevante Einfluss-

größe.368 Diese Einschätzung liegt mitunter an dem sogenannten finanziellen Halo-Effekt, der

in einigen Studien identifiziert werden konnte. Damit ist gemeint, dass die Beurteilung des

finanziellen Erfolgs eines Unternehmens auf alle anderen Treiber der Unternehmensreputation

364 Vgl. Prauschke (2007), S. 153.

365 Vgl. Schwaiger/Cannon (2004), S. 250.

366 Vgl. Kirstein (2009), S. 228 und 246.

367 In den Studienergebnissen finden sich nur vereinzelt Hinweise auf eine untergeordnete bzw. nicht vorhande-ne Relevanz des finanziellen Erfolgs eines Unternehmens für seine Reputation. Vgl. Dunbar/Schwalbach (2000), S. 10; Capraro/Srivastava (1997).

368 Vgl. Eberl (2006a), S. 17.

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77

ausstrahlt und diese maßgeblich beeinflusst. Dieser Effekt wurde z. B. für die AMAC- und

GMAC369-Daten der amerikanischen Fortune-Umfragen370 nachgewiesen.371 Vor dem Hinter-

grund der Definition des Konstrukts Unternehmensreputation in dieser Arbeit muss allerdings

von einer Treiberpluralität ausgegangen werden, so dass anzunehmen ist, dass der ökonomi-

sche Erfolg eine wichtige, jedoch keinesfalls die einzige Determinante der Unternehmensre-

putation repräsentiert. Zudem ist hervorzuheben, dass es auch bei diesem relativ gut objektiv

erfassbaren Konstrukt um dessen subjektiv wahrgenommene Ausprägung durch die Stakehol-

der eines Unternehmens geht.

Für das Modell der Unternehmensreputation im Retail Banking werden folgende Wirkungs-

beziehungen postuliert:

H 3a: Je höher der finanzielle Erfolg eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt

wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

H 3b: Je höher der finanzielle Erfolg eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt

wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

Wie bereits bei dem Reputationstreiber CSR372 geht Schwaiger in seinem Modell auch bei der

Determinante finanzieller Erfolg von unterschiedlichen Wirkrichtungen auf die beiden Di-

mensionen der Unternehmensreputation aus. Neben einem positiven Einfluss auf die kogniti-

ve Dimension wird postuliert, dass eine Verbesserung des finanziellen Erfolgs negative Aus-

wirkungen auf die Beurteilung der affektiven Dimension der Unternehmensreputation be-

sitzt.373 Letzteres konnte allerding in weiteren Reputationsstudien nicht bestätigt werden.374

Die grundlegende Vermutung, dass finanzieller Erfolg für Konsumenten auf emotionaler

Ebene nicht zwingend positiv belegt ist, kann zwar nachvollzogen werden, aber insbesondere

im Bankgeschäft geht der finanzielle Erfolg auch mit Stabilität einher und berührt damit Ver-

trauensfragen, wie z. B. das Gefühl der Sicherheit, dass die Bank ihre vertraglichen Verpflich-

369 Die Abkürzungen stehen für America’s Most Admired Companies (AMAC) und Global Most Admired

Companies (GMAC).

370 Die AMAC-Studie wird seit 1983 und die GMAC-Studie seit 1997 jährlich durch das Fortune Magazine beauftragt und ist das wohl populärste Reputationsranking. Die Analysen sind für die vorliegende Arbeit irre-levant und werden nicht weiter betrachtet, da sie konzeptionell und messtheoretisch problematisch sind und wissenschaftlichen Ansprüchen nicht genügen. Vgl. für viele Kirstein (2009), S. 63-66; Eberl (2006a), S. 12 f.; Brown/Dacin (1997); Bromley (1993), S. 176.

371 Vgl. Prauschke (2007), S. 78 f.; Fryxell/Wang (1994), S. 11-13; Bromley (1993), S. 176; Fombrun/Shanley (1990), S. 252

372 Siehe K. 2.2.2.2.

373 Vgl. Schwaiger/Cannon (2004), S. 250.

374 Vgl. Vgl. Kirstein (2009), S. 228 und 246; Eberl (2006a), S. 178.

Page 90: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

78

tungen gegenüber dem Kunden erfüllen kann. Daher wird der Annahme eines negativen Ef-

fekts von finanziellem Erfolg auf die Sympathiewerte eines Unternehmens nicht gefolgt und

auch hier ein abgeschwächter Wirkzusammenhang angenommen:

H 3c: Der finanzielle Erfolg hat einen stärkeren positiven Einfluss auf die kognitive als auf

die affektive Komponente der Unternehmensreputation.

4. Produkt- und Beratungsqualität

Die Bedeutung der Leistungserstellung eines Unternehmens für dessen Reputation, dies gilt

für materielle und immaterielle Produkte bzw. Dienstleistungen gleichermaßen, wurde bereits

in vielen Reputationsanalysen bestätigt und ist intuitiv nachvollziehbar.375 Als wesentliche

Teilaspekte dieses Treibers werden zumeist die Qualität der Produkte und Dienstleistungen

sowie das Preis/-Leistungsverhältnis genannt.376 Einige Analysen zeigen aber auch, dass der

Preis eines Produktes bzw. insbesondere die wahrgenommene Preisgerechtigkeit als separater

Treiber der Unternehmensreputation in Betracht kommt.377 Dies gilt umso stärker je aus-

tauschbarer die angebotenen Leistungen sind.378 Aufgrund der hohen Bedeutung des Preises

für Nachfrager im Retail Banking379 und des kompetitiven Wettbewerbsumfeld380 wird in der

vorliegenden Arbeit daher eine Trennung dieser Aspekte in zwei separat zu betrachtende Re-

putationstreiber vorgenommen.

Da Bankprodukte und die mit ihrem Vertrieb einhergehende Beratung immaterieller Natur

sind, sind die in der Wissenschaft diskutierten Qualitätskomponenten materieller Produkte381

entsprechend auf den Dienstleistungskontext anzupassen. Nach Bruhn definiert sich Dienst-

leistungsqualität wie folgt: „Dienstleistungsqualität ist die Fähigkeit eines Anbieters, die Be-

375 Helm (2005b); Schwaiger (2004), S. 65; Fombrun/Gardberg/Sever (2000), S. 253. 376 Vgl. Helm (2007a), S. 276-278.

377 Vgl. Schrader (2008), S. 84 f.; Walsh (2006), S. 106; Campbell (1999). Preis- und Produktpolitik sind zudem zwei separate Elemente des sogenannten Marketing Mix, welcher zudem noch aus der Vertriebs- und Kom-munikationspolitik besteht. Vgl. für viele Siems (2009), S. 4.

378 Für viele einfache Bankprodukte, wie sie zunehmend im Retail Banking zu finden sind, kann davon ausge-gangen werden, dass Produktqualitäten gegenüber dem Preis deutlich in den Hintergrund treten. Vgl. Stöppel (2009), S. 28.

379 Vgl. Stöppel (2009), S. 27.

380 Siehe K. 1.3.2.2.

381 Die Qualität eines Produktes setzt sich nach Garvin (1984) z. B. aus folgenden acht Elementen zusammen: primäre Leistungsmerkmale (performance), Ausstattung (features), Zuverlässigkeit (reliability), Norment-sprechung (conformance), Haltbarkeit (durability), Kundendienst (serviceability), Ästhetik (aesthetics) und wahrgenommene Qualität (perceived quality). Vgl. Schrader (2008), S. 91; Garvin (1984), S. 41-43.

Page 91: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

79

schaffenheit einer primär intangiblen und der Kundenbeteiligung bedürfenden Leistung auf-

grund von Kundenerwartungen auf einem bestimmten Anforderungsniveau zu erstellen. Sie

bestimmt sich aus der Summe der Eigenschaften bzw. Merkmale der Dienstleistung, bestimm-

ten Anforderungen gerecht zu werden.“ 382

Die Eigenschaften bzw. Merkmale der Dienstleistungs- wie auch der Produktqualität lassen

sich in objektive und in subjektiv wahrgenommene Elemente unterscheiden383. Die objektiven

Elemente können anhand definierter und einheitlicher Leistungsmerkmale und Qualitätsstan-

dards nachvollzogen werden, wohingegen die subjektiven Qualitätselemente von der indivi-

duellen Beurteilung des Konsumenten abhängen, welche wiederum durch u. a. Emotionen,

individuelle Vorstellungen oder spezifische Vorurteile beeinflusst wird.384

Im Retail Banking sind trotz vielfach standardisierter Produkte und Prozesse zahlreiche Wett-

bewerber bestrebt, sich am Markt über ein möglichst hohes objektives Qualitätsniveau bei

vielen Eigenschaften ihrer Produkt- und Beratungsleistungen zu differenzieren. Die tatsäch-

lich von den Konsumenten als relevant beurteilten Eigenschaften sind allerdings zum einen

sehr unterschiedlich ausgeprägt und können zudem stark von der Einschätzung der Bank ab-

weichen. Somit ist der Qualitätsbegriff, insbesondere wenn dessen Bedeutung für latente

Konstrukte wie Unternehmensreputation, Kundenloyalität oder Einstellung untersucht wird,

nicht objektiv zu beurteilen, sondern stets subjektiv zu erfassen.385

Die wahrgenommene Qualität spielt in der Einstellungsbildung gegenüber einem Produkt eine

zentrale Bedeutung und wird in der Literatur oftmals mit dem jeweiligen Produkt gleichge-

setzt. Konsumenten streben im Regelfall ein möglichst hohes Qualitätsniveau an, wobei sie

zur Erfüllung eines notwendigen Grundnutzens einen qualitativen Mindeststandard verlangen,

bei dessen Nichterfüllung eine Transaktion bzw. eine Geschäftsverbindung gar nicht erst er-

wogen wird. Es kann daher davon ausgegangen werden, dass der wahrgenommenen Produkt-

und Beratungsqualität im Rahmen der Reputationsbildung eine hohe Bedeutung beigemessen

werden muss.386 In diesem Zusammenhang wird Vielfach auf die Relevanz der Kun-

382 Bruhn (2008), S. 38.

383 In der Literatur finden sich noch zahlreiche andere Qualitätsdimensionen. Ein Ansatz ist die Unterscheidung in eine Potenzial-, Prozess und Ergebnisdimension. Die Potenzialdimension bezieht sich auf die Leistungsvo-raussetzungen des Dienstleistungsanbieters, die Prozessdimension adressiert die Prozessqualität während der Leistungserstellung und die Ergebnisdimension umfasst die abschließende Beurteilung der Leistung am Ende des Dienstleistungsprozesses. Vgl. Meffert/Bruhn (2008), S. 96.

384 Vgl. Schrader (2008), S. 91 f.; Meffert/Burmann/Kirchgeorg (2008), S. 301.

385 Vgl. Trommsdorff (2009), S. 143.

386 Vgl. Schrader (2008), S. 93-95.

Page 92: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

80

denorientierung eines Unternehmens hingewiesen387, die sich allerdings in einer entsprechen-

den Produkt- und Beratungsqualität manifestiert und daher mit diesem Treiberkonstrukt als

abgedeckt gilt.

Die Berücksichtigung der Produkt- und Beratungsqualität als Reputationstreiber führt zu fol-

genden Hypothesen:

H 4a: Je höher die Produkt- und Beratungsqualität eines Kreditinstituts durch die Kunden

eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

H 4b: Je höher die Produkt- und Beratungsqualität eines Kreditinstituts durch die Kunden

eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

5. Preisattraktivität

Wie bereits im vorherigen Kapitel ausgeführt wird die wahrgenommene Preisattraktivität in

seinen unterschiedlichen Facetten in der vorliegenden Arbeit, obgleich verbunden mit der

Produkt- und Beratungsqualität, als separater Treiber der Unternehmensreputation angenom-

men. Unter einem Preis versteht man die von einem Käufer zu erbringende, in der Regel in

Geldeinheiten gemessene Höhe der Gegenleistung für den Bezug der Leistung eines Anbie-

ters.388 Eine Besonderheit bei Bankprodukten ist, dass der Preis mitunter in Form eines Zins-

satzes erhoben wird, der bei Aktiv- und Passivprodukten unterschiedlich zu interpretieren ist.

Unabhängig von den konkreten Umständen sind Nachfrager bei Passivprodukten, wie z. B.

Tages-, Termin- und Festgeldanlagen, bestrebt, einen möglichst hohen Zins zu erhalten. Bei

Aktivprodukten, wie z. B. Kontokorrent-, Konsum und Immobilienkrediten, hingegen wird

ein möglichst niedriger Zins angestrebt.389

Bei dem Erwerb eines Produktes oder einer Dienstleistung erfolgt üblicherweise eine Abwä-

gung des Nutzens aus der Leistung des Anbieters und den dafür zu entrichtenden Preis durch

den Nachfrager.390 Übersteigt der wahrgenommene Nutzen den Preis, so wird ein Konsument

sich in der Regel für den Kauf des Produktes bzw. den Bezug der Dienstleistung entscheiden.

387 Vgl. Helm (2007a), S. 277.

388 Vgl. Siems (2009), S. 1. Andere übliche Bezeichnungen für den Begriff Preis, die auch im Bankgeschäft von Relevanz sein können, sind z. B. Gebühr, Honorar, Provision, Zins, Prämie oder Rate. Vgl. ebenda, S. 1.

389 Eine empirische Herleitung von Preis-Absatz-Funktionen für verschiedene Bankprodukte im Retail Banking findet sich bei Stöppel (2009).

390 Vgl. Meffert/Burmann/Kirchgeorg (2008), S. 482.

Page 93: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

81

Bei einem ansteigenden Preis wird der Konsument ab einem bestimmten Schwellwert, dem

sogenannten Prohibitivpreis391, die Transaktion ablehnen. Der funktionale Zusammenhang

zwischen dem Preis und der erwarteten Absatzmenge wird über eine Preis-Absatz-Funktion

abgebildet, wobei die individuellen Preis-Absatz-Funktionen von sämtlichen relevanten Nach-

fragern aggregiert werden.392

Unabhängig vom konkreten Funktionsverlauf der Preis-Absatz-Funktionen weisen Konsu-

menten üblicherweise eine negative Preiselastizität auf. Aus diesem auch als Sacrifice-Effekt

bezeichneten Zusammenhang lässt sich die Allokationsfunktion eines Preises ableiten. Nach-

frager verfügen über ein nur begrenztes Einkommen und sind daher auch in ihren Konsument-

scheidungen limitiert. Zur Allokation des verfügbaren Einkommens kommt dem Preis eine

zentrale Bedeutung zu. Hierfür sind mögliche Konsumentscheidungen mit einem erwarteten

Nutzeneffekt zu belegen und in Relation zu den jeweiligen Preisen zu setzen, so dass auf die-

ser Basis über den Einsatz des verfügbaren Einkommens entschieden wird.393

Eine gesondert zu beachtende Form eines Preisurteils ist die mit einem bestimmten Preis ein-

hergehende Fairnesswahrnehmung. Ein Nachfrager beurteilt die Preisfairness eines Anbieters

durch einen Vergleich der eigenen Aufwand-Nutzen-Relationen mit der von anderen Markt-

teilnehmern, wie z. B. dem Anbieter und weiteren Nachfragern.394 Preisgerechtigkeit liegt

vor, wenn die verglichenen Verhältnisse zumindest annähernd übereinstimmen.395

Ein Preisurteil wird von einem Nachfrager zunächst jeweils für eine bestimmte Transaktion

und somit zeitpunkt- und leistungsbezogen gefällt. Neben der Beurteilung des Preises bei ei-

ner jeden Kaufentscheidung ist im Reputationskontext aber vor allem auch das Preiswissen

von Bedeutung, welches sich aus den im Zeitablauf gemachten aggregierten und einen Anbie-

ter betreffenden Preisurteilen eines Konsumenten im Rahmen eines selektiven Lernprozesses

391 Bei der Preis-Absatz-Funktion ist der Prohibitivpreis der Preis, bei dem die Funktion die x-Achse schneidet

und somit gerade keine einzige Einheit mehr verkauft wird. Vgl. Siems (2009), S. 91.

392 Vgl. Schrader (2008), S. 95; Homburg/Krohmer (2006), S. 680. Bei der Beurteilung durch den Konsumenten spielt die Preiskalkulation der Bank nur eine untergeordnete Rolle. Dies liegt unter anderem auch an der für Verbraucher komplexen Kalkulationslogik. Zur Einzelgeschäftskalkulation in der Banksteuerung siehe Rol-fes (2008); Paul/Schwarz (2006); Flechsig (2006). Ein zentrales Element der Preiskalkulation ist die dynami-sche Investitionsrechnung und als Teil davon die Marktzinsmethode. Siehe hierzu insbesondere Rolfes (2003).

393 Vgl. Schrader (2008), S. 96; Esch/Hermann/Sattler (2008), S. 299 f.

394 Vgl. Siems (2009), S. 247. Einen wesentlich ausführlicheren und komplexeren Ansatz zur Erklärung von Preisfairness unter Berücksichtigung der Teilaspekte Verteilungsgerechtigkeit, Verfahrensgerechtigkeit, In-teraktionsgerechtigkeit und Machtasymmetrie findet sich bei Diller (2008), S. 165-167.

395 Der beschriebene Zusammenhang geht auf die Equitytheorie zurück, die sich mit der Gerechtigkeit von Aus-tauschbeziehungen beschäftigt und ursprünglich zur Erklärung der Einkommensgerechtigkeit entwickelt wurde. Vgl. Meffer/Bruhn (2009), S. 77.

Page 94: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

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im Langzeitgedächtnis ergibt. Damit dieses Preiswissen einprägsam und verfügbar bleibt, ist

dieses aber eher unpräzise und besteht lediglich aus vereinfachten Kognitionen.396 In der Lite-

ratur findet sich zudem der Begriff des Preisimage397, welches einem Anbieter, im Gegensatz

zu kurzfristigen Preisaktionen, eine über einen längeren Zeitraum stabile Preiseinschätzung

durch die Nachfrager zuschreibt und diese davon entlastet, fortwährend Preisvergleiche auf

der Basis aktueller Daten durchführen zu müssen.398

Daneben kann dem Preis auch eine Signalfunktion zugeschrieben werden. Nachfragern ist es

aufgrund eines oft unübersichtlich breiten Produktangebots mit vielfältigen und nur in Nuan-

cen unterschiedlichen Produkteigenschaften in der Regel nicht möglich, ein objektives Urteil

zu fällen, so dass Heuristiken eingesetzt werden müssen. In diesem Zusammenhang können

Konsumenten den Preis als Indikator für die zu erwartende Qualität heranziehen und beurtei-

len diese umso besser, je höher der Preis ist. Der Preis fungiert somit als Substitut für fehlen-

des Produktwissen.399 Dieser Mechanismus greift insbesondere, wenn der Konsument zum

einen in relevantem Ausmaß Informationsnachteile gegenüber dem Anbieter hat und zum

anderen die Kaufentscheidung mit sozialen, psychologischen oder ökonomischen Risiken

einhergeht.400 Dies dürfte bei der Beratung und dem Produkterwerb im Retail Banking der

Regelfall sein.

Die Bedeutung des Preises im Retail Banking hat sich in den letzten Jahrzenten grundlegend

geändert.401 Die tiefgreifenden Veränderungen des Wettbewerbsumfelds402, u. a. ein insbe-

sondere bei wenig komplexen Produkten über den Preis ausgetragener Wettbewerb403, haben

dazu geführt, dass die Kunden bei der Beurteilung der Beziehung zu ihrer Bank dem grund-

396 Vgl. Trommsdorff (2008), S. 93 f.

397 Inhaltlich werden die Begriffe Preiswissen und Preisimage in der Literatur zumeist synonym verwendet. Vgl. Siems (2009), S. 242.

398 Vgl. Trommsdorff (2008), S. 96.

399 Vgl. Siems (2009), S. 43, 269 f. Eine ähnliche positive Wirkung hat ein hoher Preis auch bei dem sogenann-ten Veblen-Effekt. Ursächlich für diesen auch als Snob-Effekt bezeichneten Mechanismus können Prestige-denken, Abgrenzungswünsche oder hedonistische Nutzeneffekte sein. Vgl. ebenda, S. 43 f.; Töpfer (2005), S. 588; Böcker (1994), S. 42.

400 Vgl. Meffert/Burmann/Kirchgeorg (2008), S. 500 f.; Schrader (2008), S. 96. Für eine ausführlichere Darstel-lung der preisabhängigen Qualitätsbeurteilung siehe Siems (2009), S. 269-274.

401 Bis zum Jahr 1967 waren die Obergrenzen für Soll- und Habenzinsen im KWG geregelt. Eine schrittweise Liberalisierung der staatlichen Regulierung von Bankpreisen hat erst danach stattgefunden. Vgl. Koot (2005), S. 58 f.

402 Siehe K. 1.3.2.

403 Insbesondere Direktbanken orientieren sich in ihrer wettbewerbsstrategischen Ausrichtung konsequent an einer Preis-Mengen-Strategie und verbinden folglich eine dauerhaft niedrige Preissetzung mit einer nur auf diese fokussierten aggressiven Kommunikation. Vgl. Stöppel (2009), S. 34.

Page 95: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

83

sätzlichen Preisniveau und der wahrgenommenen Preisfairness eine hohe Bedeutung beimes-

sen.404

Die beschriebenen Zusammenhänge lassen darauf schließen, dass die wahrgenommene Preis-

attraktivität bzw. -gerechtigkeit einen Treiber der Unternehmensreputation darstellt, so dass

sich folgende Hypothesen ergeben:

H 5a: Je höher die Preisattraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt

wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

H 5b: Je höher die Preisattraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt

wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

III. Struktureller Aufbau des Grundmodells der Bankreputation

Auf Basis theoretischer Überlegungen in Verbindung mit der Sichtung und Bewertung beste-

hender Untersuchungen zum Forschungsgegenstand ist es gelungen, ein auf insgesamt 12

Forschungshypothesen basierendes Modell zur Unternehmensreputation im Retail Banking zu

entwickeln und somit das erste Forschungsanliegen zu adressieren. Zur besseren Übersicht

und Nachvollziehbarkeit sind die entwickelten Hypothesen in der nachfolgenden Abb. 20

zusammenfassend dargestellt.

404 Vgl. Stöppel (2009), S. 31-33.

Page 96: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

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Nr. Hypothesen

1a Je höher die Attraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

1b Je höher die Attraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

2a Je höher die Corporate Social Responsibility eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

2b Je höher die Corporate Social Responsibility eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

2c Die Corporate Social Responsibility hat einen stärkeren positiven Einfluss auf die affektive als auf die kognitive Komponente der Unternehmensreputation.

3a Je höher der finanzielle Erfolg eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

3b Je höher der finanzielle Erfolg eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

3c Der finanzielle Erfolg hat einen stärkeren positiven Einfluss auf die kognitive als auf die affektive Komponente der Unternehmensreputation.

4a Je höher die Produkt- und Beratungsqualität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

4b Je höher die Produkt- und Beratungsqualität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

5a Je höher die Preisattraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

5b Je höher die Preisattraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

Abb. 20: Hypothesen zum Grundmodell der Unternehmensreputation im Retail

Banking

Die in den vorangegangenen Kapiteln erarbeiteten Zusammenhänge werden resümierend in

Form eines hypothesenbasierten Strukturmodells in Abb. 21 visualisiert:405

405 Aus Darstellungsgründen sind die Hypothesen 2c und 3c nicht im Strukturmodell dargestellt.

Page 97: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

85

Abb. 21: Strukturmodell zur Unternehmensreputation im Retail Banking406

Angesichts der bereits dargelegten regulatorischen und ökonomischen Relevanz möglicher

Folgewirkungen unterschiedlich ausgeprägter Unternehmensreputationen für die Wettbewer-

ber im Retail Banking in Deutschland407, ist eine entsprechende Berücksichtigung im Struk-

turmodell von großem Interesse. Daher erfolgt in den nachfolgenden Kapiteln, exemplarisch

für die ökonomisch besonders wichtige Stakeholdergruppe der Kunden, eine theoriegeleitete

Ergänzung des Hypothesensets um die Kundenverhaltenswirkung der Unternehmensreputati-

on im Retail Banking.

406 Eigene Darstellung.

407 Siehe K. 1.3.3.

Sympathie

Kompetenz

Attraktivität

Corporate SocialResponsibility

Finanzieller Erfolg

Preisattraktivität

Produkt- und Beratungsqualität

H2a

H2b

H1a

H1b

H3a

H3b

H4a

H4b

H5a

H5b

Page 98: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

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C. Erweiterung des Grundmodells der Bankreputation um die Auswirkungen auf das Kundenverhalten

I. Erfassung des zukünftigen Kundenverhaltens über die Kundenloyalität

Die Forschung zum Thema Kundenloyalität hat ihre Ursprünge im Konsumgüterbereich und

war in den Anfängen geprägt von einem rein am beobachtbaren Wiederkaufverhalten orien-

tierten Begriffsverständnis.408 Dieses verhaltensorientierte Loyalitätskonzept wurde sukzessi-

ve erweitert, so dass neben dem vergangenen Verhalten der Kunden auch deren Verhaltensab-

sicht berücksichtigt wird.409 Zudem ist die Loyalität, ähnlich wie die latente Variable Unter-

nehmensreputation, ein einstellungsähnliches Konstrukt und von affektiven und kognitiven

Wahrnehmungen beeinflusst.410 Die einstellungsbezogenen psychologischen Entscheidungs-

und Bewertungsprozesse eines Kunden können im Zeitablauf zu einer emotionalen Verbun-

denheit und somit zu Kundenbindung411 bzw. -loyalität führen.412

Ein Kunde zeigt dem Begriffsverständnis nach loyales Verhalten, wenn er Produkte bzw.

Dienstleistungen eines Anbieters wiederholt nachfragt. Damit zufällige Wiederholungskäufe

nicht fälschlicherweise als Kundenloyalität ausgelegt werden, wird das Loyalitätsverständnis

häufig um die Weiterempfehlung413 des Anbieters sowie Zusatzkäufe des Kunden bei dem

entsprechenden Anbieter ergänzt. Dies ermöglicht die indirekte Berücksichtigung der Einstel-

lungskomponente der Kundenloyalität, da davon auszugehen ist, dass die Weiterempfehlung

eines Anbieters und die Intensivierung der Geschäftsbeziehung nur bei einer positiven Ein-

stellung gegenüber einem Anbieter zu erwarten sind und somit auf wirkliche Kundenloyalität

hindeuten.414

Hinsichtlich der zeitlichen Dimension ist beim Loyalitätsbegriff zwischen einer ex post- und

einer ex ante-Betrachtung zu unterscheiden. Da in der vorliegenden Arbeit die Bedeutung der

408 Die Literaturlage zeigt, dass das verhaltensorientierte Begriffsverständnis in frühen Veröffentlichungen bis in

die 1970er Jahre dominant war. Vgl. Koot (2005), S. 5 f. 409 Vgl. Giering (2000), S. 14-17.

410 Vgl. Helm (2007a), S. 191.

411 Die Begriffe Kundenloyalität und Kundenbindung werden in der Literatur teilweise synonym verwendet, teilweise aber auch voneinander abgegrenzt. Ein oftmals genannter Unterschied der beiden Konstrukte ist die lediglich der Kundenbindung zugeschriebenen Facette der Gebundenheit. Damit ist eine unfreiwillige Loyali-tät bzw. unechte Bindung gegenüber dem Anbieter gemeint, die aufgrund zu hoher Wechselkosten für den Kunden entsteht. Vgl. Eggert (1999), S. 53. In dieser Arbeit ist die Gebundenheit nicht Teil des untersuchten Kundenverhaltens. Dies berücksichtigend ist eine Differenzierung dieser Begrifflichkeiten nicht notwendig und unterbleibt daher.

412 Vgl. Hollmann (2012), S. 10.

413 In diesem Zusammenhang wird auch von einer sogenannten Supportive Behaviour gesprochen, die sich in der Weiterempfehlungsabsicht manifestiert. Vgl. Horster (2013), S. 92.

414 Vgl. Giering (2000), S. 16.

Page 99: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

87

Unternehmensreputation für die Kundenloyalität untersucht werden soll, ist die vergangen-

heitsbezogene Komponente der Loyalität zu vernachlässigen. Eine aktuell wahrgenommene

Unternehmensreputation kann aus Kausalitätsüberlegungen heraus stets nur das zukünftige

Kundenverhalten beeinflussen.415 Die nachfolgende Abbildung veranschaulicht den beschrie-

benen Zusammenhang:

Abb. 22: Dimensionen der Kundenloyalität und ihre Bedeutung im Untersuchungs-

kontext416

Bei der Entwicklung von Kundenloyalität werden vier zu durchlaufende Phasen unterschie-

den. In der ersten Phase erfolgt ein rationaler Abgleich von Nutzen aus dem Angebot des Un-

ternehmens, den entstehenden Kosten sowie den Kosten-Nutzen-Relationen alternativer An-

gebote.417 Ein daraus entstehender Nettonutzen kann zu kognitiver Loyalität führen. In der

zweiten Loyalitätsphase bildet sich auf Sympathie basierende affektive Loyalität als emotio-

nale Verbundenheit zum Unternehmen. Bezugspunkt ist hier zumeist nicht mehr die einzelne

Leistung des Anbieters, sondern das für die Leistungserstellung verantwortliche Unterneh-

men. Die kognitive und die affektive Loyalität führen in der dritten Phase zu einer Verhal-

tensabsicht und somit zu konativer Loyalität. In der letzten Phase setzt der Kunde seine aus

415 Vgl. Giering (2000), S. 17.

416 In Anlehnung an Giering (2000), S. 17; Homburg/Faßnacht/Werner (1998), S. 393. 417 Ein vergleichbarer Wirkzusammenhang wurde bereits oben im Zusammenhang mit dem Reputationstreiber

Preisattraktivität diskutiert. Vgl. K. 2.2.2.5.

Hypothetisierte Kundenverhaltenswirkung der Unternehmensreputation

bisheriges Verhalten

Verhaltens-absicht

Kundenloyalität

Kauf-verhalten

Weiter-empfehlung

Wiederkauf-absicht

Zusatzkauf-absicht

Weiter-empfehlung

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der einstellungsbasierten Loyalität erwachsene Verhaltensabsicht in tatsächliches Verhalten

um. Diese beobachtbare aktionale Loyalität418 drückt sich dann in erhöhten Wiederkauf-, Zu-

satzkauf- oder Weiterempfehlungsaktivitäten aus.419 Wie bereits dargelegt stehen im Fokus

dieser Arbeit die ersten drei Phasen der Kundenloyalität, so dass sich folgende Hypothesen

ergeben:

H 6: Je kompetenter (= kognitive Komponente der Unternehmensreputation) ein Kreditin-

stitut von den Kunden wahrgenommen wird, desto stärker ist die Kundenloyalität aus-

geprägt.

H 7: Je sympathischer (= affektive Komponente der Unternehmensreputation) ein Kreditin-

stitut von den Kunden wahrgenommen wird, desto stärker ist die Kundenloyalität aus-

geprägt.

Die Untersuchung von Kirstein auf der Basis eines vergleichbaren Modells für deutsche Au-

tomobilhersteller weist darauf hin, dass die affektive Reputationsdimension eine höhere Be-

deutung für die Kaufabsicht besitzt als die kognitive Komponente.420 Dieser Zusammenhang

ist insbesondere nachvollziehbar, wenn auf Basis rationaler und objektiver Kriterien eine Un-

terscheidung der verschiedenen Unternehmen eines Marktes schwer fällt. Übertragen auf die

vorliegende Untersuchung lässt sich folgende Hypothese ableiten:

H 8: Die affektive Reputationsdimension Sympathie hat einen stärkeren positiven Einfluss

auf die Kundenloyalität als die kognitive Reputationskomponente Kompetenz.

418 Diese Phase ist aus Unternehmenssicht von zentraler Bedeutung, da erst die aktionale Loyalität zu ökonomi-

schen Folgen führt. 419 Vgl. Duong Dinh (2011), S. 34-36. Oliver (1999), S. 35 f. 420 Vgl. Kirstein (2009), S. 246.

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89

II. Strukturelle Darstellung des erweiterten Modells der Bankreputation

Mit der Ergänzung des Hypothesensets im vorangegangenen Kapitel um die Wirkung der

Unternehmensreputation auf die Kundenverhaltensabsicht kann das zweite Forschungsanlie-

gen als bearbeitet deklariert werden. Abb. 22421 zeigt das um die Hypothesen H6 und H7 er-

weiterte Strukturmodell.

Abb. 23: Erweitertes Strukturmodell zur Unternehmensreputation im Retail

Banking422

Ziel der weiteren Ausführungen wird es sein, die durch das entwickelte Modell postulierten

Wirkungszusammenhänge einer empirischen Überprüfung zu unterziehen und sich somit dem

dritten Forschungsanliegen zu widmen. Wie der Abbildung zu entnehmen ist, zeichnet sich

das entwickelte Strukturmodell durch eine ausgesprochen hohe Komplexität aus. Es ist zu

421 Aus Darstellungsgründen ist die Hypothese 8 nicht im Strukturmodell abgebildet.

422 Eigene Darstellung.

Sympathie

Kompetenz

Kundenloyalität

Attraktivität

Corporate SocialResponsibility

Finanzieller Erfolg

Preisattraktivität

Produkt- und Beratungsqualität

H6

H7

H2a

H2b

H1a

H1b

H3a

H3b

H4a

H4b

H5a

H5b

Page 102: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

90

konstatieren, dass die Treiberkonstrukte als exogene Variablen nicht im unmittelbaren Wirk-

zusammenhang mit der endogenen Variable Kundenloyalität modelliert sind, sondern durch

die beiden Reputationsdimensionen Sympathie und Kompetenz mediiert werden. Zur Ge-

samtbeurteilung der Güte eines derartigen Modells ist es erforderlich, sämtliche hypothetisier-

ten Wirkungsbeziehungen simultan zu überprüfen.423 Eine besondere Herausforderung stellt

in diesem Zusammenhang die Tatsache dar, dass die Konstrukte, auf welche sich die einzel-

nen Hypothesen beziehen, latente Variablen424 sind, die sich per Definition einer unmittelba-

ren Messbarkeit entziehen. Damit eine quantitative Überprüfung der aufgestellten Modellhy-

pothesen dennoch gelingen kann, sind die latenten Variablen über geeignete erfassbare Hilfs-

konstrukte425 zu operationalisieren426.

Im Zuge der empirischen Untersuchung bietet es sich an auf das Verfahren der Strukturglei-

chungsanalyse zurückzugreifen, welches zu Beginn des nachfolgenden dritten Hauptteils aus-

führlich dargestellt wird.

423 Vgl. Kirstein (2009), S. 138.

424 Siehe K. 3.1.1.1.

425 Vgl. Backhaus/Erichson/Weiber (2011), S. 65 f. 426 Vgl. Kornmeier (2009), S. 165.

Page 103: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

91

Dritter Teil: Empirische Analyse der Unternehmensreputation und deren Bedeutung für die Kundenloyalität im Retail Banking

A. Methodische Grundlagen der Modellierung latenter Konstrukte mit Strukturglei-chungsanalysen

I. Grundlagen der Darstellung latenter Konstrukte mit Strukturgleichungsanalysen

1. Begrifflichkeiten und Ablauf einer Strukturgleichun gsanalyse

Die Erklärung und Prognose von Sachverhalten der Realität ist eines der zentralen Anliegen

der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Dazu bedienen diese sich der Bildung von Model-

len, in denen entsprechende Zusammenhänge auf der Basis von Theorien oder sachlogischen

Überlegungen dargestellt werden.427 Unter dem Begriff der Strukturgleichungsanalyse428 wer-

den in diesem Kontext multivariate statistische Verfahren zur empirischen Untersuchung von

komplexen429 Wirkungszusammenhängen zwischen mehreren Variablen subsumiert. Diese

Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge werden üblicherweise durch ein lineares Gleichungssys-

tem430 abgebildet, welches Grundlage für die anschließende empirische Schätzung der Wir-

kungskoeffizienten zwischen den betrachteten Variablen und der Filterung von Messfehlern

ist. Neben der Überprüfung von Beziehungen zwischen manifesten und somit direkt messba-

ren Größen, erlaubt die Strukturgleichungsanalyse insbesondere auch die Analyse von Zu-

sammenhängen zwischen Variablen, die sich einer direkten Messbarkeit entziehen. Diese so

genannten hypothetischen oder latenten Konstrukte sind in den Sozial- und Wirtschaftswis-

senschaften von großer Bedeutung und stehen daher im Fokus zahlreicher Untersuchungen.

427 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 3. 428 Alternativ werden diese in der Literatur auch oftmals unter dem Begriff der Kausalanalyse zusammengefasst.

Diese Bezeichnung ist jedoch nicht unumstritten, da nur unter besonderen Bedingungen Rückschlüsse auf re-ale Kausalitäten gezogen werden können. Vgl. für viele Kuß/Eisend (2010), S. 268 f.; Hom-burg/Pflesser/Klarmann (2008), S. 549; Scholderer/Balderjahn/Paulssen (2006), S. 641-643; Ringle (2004b), S. 7. Deshalb wird im weiteren Verlauf der Arbeit dem Begriff der Strukturgleichungsanalyse gefolgt.

429 Mit komplexen Wirkungszusammenhängen ist in diesem Zusammenhang die simultane Betrachtung mehre-rer Kausalhypothesen gemeint. Vgl. Boßow-Thies/Panten (2009), S. 365.

430 Damit einher geht die Annahme, dass die betrachteten Variablen in einem linearen Verhältnis zueinander stehen. Reale Phänomene weisen allerdings oftmals eine nicht-linearen Verbindung zueinander auf. Die em-pirische Prüfung derart gestalteter Modelle erfolgt häufig unter Rückgriff auf das Konzept der neuronalen Netze. Vgl. dazu Weiber/Mühlhaus (2010), S. 267-273; Buckler (2008); Buckler/Hennig-Thurau (2008); Scholderer/Balderjahn/Paulssen (2006), S. 643-646.

Page 104: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

92

Als Beispiel hierfür lassen sich psychologische Phänomene wie Motivation oder Zufrieden-

heit anführen.431

Zu Beginn einer Strukturgleichungsanalyse stehen grundsätzlich intensive sachlogische Über-

legungen zu den Beziehungen zwischen den betrachteten Variablen, die in einem theoretisch

fundierten und anschließend zu prüfenden Hypothesensystem aufgehen.432 Je nach methodi-

scher Ausgestaltung433 erfolgt die Überprüfung von Abhängigkeitsbeziehungen unter Rück-

griff auf die empirisch ermittelten Varianzen oder Kovarianzen von Indikatorvariablen.434

Diese Indikatorvariablen stellen die empirische Repräsentation der latenten Konstrukte dar

und dienen somit deren Operationalisierung.435 Grundlage für die Bestimmung der unbekann-

ten Modellparameter ist das Fundamentaltheorem der Pfadanalyse, nach dem die empirischen

Korrelationen zwischen den endogenen Variablen und den diesen vorgelagerten Größen an-

hand der Pfadkoeffizienten und den übrigen Korrelationen reproduziert werden können.436

Das Beziehungsgefüge zwischen den hypothetischen Konstrukten wird anhand eines Struk-

turmodells dargestellt, wobei die abhängigen latenten Variablen als endogene und die unab-

hängigen latenten Variablen als exogene Variablen bezeichnet werden. Formal kann das

Strukturmodell folgendermaßen beschrieben werden:437

(1) � = �� + �� + �

Dabei stellt η den Vektor der latenten endogenen Variablen und ξ den Vektor der latenten

exogenen Variablen dar. Die Parameter- bzw. Koeffizientenmatrizen B, die die postulierten

kausalen Beziehungen zwischen den η-Variablen modelliert, und Γ, die die postulierten Be-

ziehungen zwischen den ξ- und η-Variablen modelliert, enthalten die Pfadkoeffizienten des

Strukturmodells. Die Residualvariable ζ fasst die Fehlervariablen zusammen und ist somit ein

Vektor von Fehlergrößen im Strukturmodell.

431 Vgl. Backhaus/Erichson/Weiber (2011), S. 12. Eine allgemein gehaltene Aufzählung der zahlreichen An-

wendungsfelder findet sich exemplarisch bei Homburg/Klarmann (2006), S. 728; Jöreskog/Sörbom (1989), S. 1.

432 Vgl. Ringle (2004b), S. 7.

433 Mit der Kovarianz- und der Varianzstrukturanalyse haben sich zwei grundsätzliche Strömungen der linearen Strukturgleichungsanalyse entwickelt. Vgl. Scholderer/Balderjahn (2006), S. 57; Bliemel et al. (2005), S. 10; Ringle (2004b), S. 5.

434 Vgl. Homburg/Pflesser/Klarmann (2008), S. 549. 435 Vgl. Backhaus/Erichson/Weiber (2011), S. 65 f. Im Rahmen der Operationalisierung bzw. Spezifizierung

gibt es inhaltlich bedeutsame Unterschiede, die sich unter anderem auch auf die Methodenwahl auswirken können. Vor diesem Hintergrund wird diese Thematik ausführlich in einem separaten Kapitel behandelt. Vgl. dazu unten K. 3.1.1.2.

436 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 25. 437 Vgl. Huber et al. (2007), S. 4; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 717; Jöreskog/Sörbom (1989), S. 3; Jö-

reskog/Sörbom (1982), S. 404.

Page 105: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

93

Aufgrund der notwendigen Operationalisierung der latenten Konstrukte wird für diese jeweils

ein Messmodell formuliert, das die vermuteten Zusammenhänge zwischen den empirischen

Indikatoren und den latenten Variablen widerspiegelt.438 Das Strukturmodell und die zwei

Messmodelle vereinen sich zu einem vollständigen Strukturgleichungsmodell. Das dargestell-

te Beziehungsgefüge lässt sich grafisch durch ein Pfaddiagramm439 veranschaulichen:

Abb. 24: Pfaddiagramm für ein beispielhaftes Strukturgleichungsmodell440

Die Messmodelle der latenten exogenen Größe werden mit der Variable X bezeichnet, wohin-

gegen diejenigen der latenten endogenen Konstrukte mit der Variable Y belegt sind. Da nicht

von einer fehlerfreien Messung ausgegangen werden kann, sind die entsprechenden Residual-

variablen δ und ε ebenfalls Teil des Strukturgleichungsmodells. Die Variable γ ist der Regres-

sionskoeffizient für die Abbildung des Zusammenhangs zwischen der latenten exogenen und

der latenten endogenen Variable.441

438 Im Schrifttum wird in diesem Zusammenhang häufig auf die Zweisprachentheorie von Carnap (1966), und

auf deren Umsetzung in die empirische Forschung hingewiesen. Diese unterscheidet zwischen einer theoreti-schen und einer Beobachtungssprache, welche über Korrespondenzregeln in einen Zusammenhang gebracht werden. Vgl. dazu exemplarisch Nitzl (2010), S. 1 f.; Hartig/Frey/Jude (2008), S. 145-147; Fassot/Eggert (2005), S. 34-36; Fornell (1989), S. 160.

439 Für eine ausführliche Darstellung von Pfaddiagrammen und der Pfadanalyse, vor allem im Kontext von Strukturgleichungsmodellen, vgl. Kline (2011), S. 103-112; Loehlin (2004), S. 1-32; Riekeberg (2002), S. 803 f.; Diamantopoulos/Siguaw (2000), S. 22-27.

440 In Anlehnung an Backhaus/Erichson/Weiber (2011), S. 66. 441 Vgl. Backhaus/Erichson/Weiber (2011), S. 66; Ringle (2004b), S. 8 f.

ξ1 η

1

γ

Messmodell 1 X

1

Messmodell 2 X

2

Messmodell Y

1

Messmodell der latent exogenen Variablen

Messmodell der latent endogenen Variablen

Strukturmodell

ε1

δ1

δ1

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94

2. Reflektiv versus formativ spezifizierte Konstrukte

Die Operationalisierung der latenten Variablen eines Strukturgleichungsmodells erfordert die

Konstruktion von Messmodellen, welche die Abhängigkeitsstruktur bzw. die Wirkrichtung

von einer latenten Variable und den ihr zugeordneten manifesten Variablen, die auch als Indi-

katoren bezeichnet werden, erfasst. Grundsätzlich lassen sich mit reflektiven und formativen

Messmodellen zwei Spezifikationsvarianten unterscheiden, die sowohl isoliert als auch kom-

biniert angewendet werden können.442 Die Wahl der Spezifizierungsvariante ist im Anwen-

dungsfall gründlich zu prüfen und inhaltlich zu begründen. In der Literatur finden sich zahl-

reiche Fälle, bei denen insbesondere die reflektive Verknüpfung443 ohne Begründung oder

Diskussion angewendet wurde, obwohl oftmals eine formative Operationalisierung angemes-

sener wäre.444

Bei der reflektiven445 Spezifikation stellt das latente Konstrukt die Ursache für die Indikatoren

dar. Folglich führt eine Veränderung der latenten Variable zu einer Veränderung aller dieser

zugeordneten Indikatoren, so dass diese eine möglichst hohe Korrelation zueinander aufwei-

sen sollten. Ein durchgängiger Korrelationskoeffizient von 1 würde den Idealfall einer fehler-

freien Messung anzeigen. Unter Rückgriff auf die in der Literatur gängige Nomenklatur vi-

sualisiert die folgende Abb. 25 die Zusammenhänge bei einem reflektiven Messmodell mit

drei Variablen. Die Pfeilrichtungen sind der Wirkungsrichtung entsprechend von der latenten

Variablen auf die Indikatoren gerichtet.

442 Vgl. zu den Spezifikationsvarianten für viele Christophersen/Grape (2009), S. 104-106; Giere et al. (2006), S.

680; Eberl/Mitschke-Collande (2006), S. 3-9; Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 36; Haenlein/Kaplan (2004), S. 288-290; Rossiter (2002), S. 314-318; Fornell/Bookstein (1982), S. 441.

443 Die Dominanz reflektiv spezifizierter Messmodelle ist bereits lange bekannt. Vgl. Bollen (1989), S. 65. 444 Vgl. Eberl (2006b), S. 652; Fassot (2006), S. 68 f.; Ringle (2004a), S. 6; Eggert/Fassot (2003), S. 6-8; Dia-

mantopoulos/Winklhofer (2001), S. 269. 445 Die Indikatoren eines reflektiv spezifizierten Messmodells werden im internationalen Schrifttum auch mit

den Ausdrücken „reflective“ (vgl. Fornell/Bookstein (1982), S. 441), „elicting“ (vgl. Rossiter (2002), S. 316) oder „effects“ (vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 305) bezeichnet. Vgl. auch Kirstein (2009), S. 143.

Page 107: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

95

Abb. 25: Reflektiv spezifiziertes Messmodell für eine latente Variable446

Formal lässt sich das reflektive Messmodell als System linearer Gleichungen folgendermaßen

darstellen:447

(2) � = � + �

Die Abhängigkeit der manifesten Variablen xi vom latenten Konstrukt ξ wird hierbei durch

die Ladung448 λi erfasst. Die Ladung gibt an, wie groß die gemeinsame Varianz des Indikators

mit der latenten Variablen ist und zeigt somit auf, wie gut die Indikatoren die latente Variable

abbilden.449 Da nicht von einer fehlerfreien Messung ausgegangen werden kann, ist für jeden

Indikator noch eine Störvariable δi zu erfassen.

Die reflektive Spezifizierung geht von der dahinter stehenden Logik mit dem Domain-

Sampling-Model einher, nach dem bei der Definition eines hypothetischen Konstrukts auch

gleichzeitig seine Domain zu erfassen ist.450 Unter der Domain versteht man in diesem Kon-

text alle manifesten Variablen, die mit dem latenten Konstrukt in einer Kausalbeziehung ste-

hen. Aufgrund dieser Gemeinsamkeit müssen diese Indikatoren eine hohe Korrelation zuei-

nander aufweisen. Dies hat zur Folge, dass sämtliche Indikatoren a priori den gleichen Grad

446 In Anlehnung an Christophersen/Grape (2009), S. 104; Kirstein (2009), S. 144; Eberl (2006a), S. 74; Fas-

sot/Eggert (2005), S. 37; Edwards/Bagozzi (2000), S. 161. 447 Vgl. Eberl (2006a), S. 76; Edwards/Bagozzi (2000), S. 161; Jöreskog/Sörbom (1982), S. 405; For-

nell/Larcker (1981), S. 41. 448 Die Bezeichnung Ladung geht auf die Faktorenanalyse zurück, die der reflektiven Messung zu Grunde liegt.

Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718. 449 Vgl. Henseler (2005), S. 74. 450 Vgl. Eberl (2006a), S. 74; Nunnally/Bernstein (1994), S. 216-220; Churchill (1979), S. 68.

x1 x

2

ξ

x3

δ1 δ

2 δ

3

λ1 λ

2 λ

3

mit:

ξ latente Variable

x Vektor der manifesten Variablen

Λ Matrix der Faktorladungen λ zwischen ξ und x

δ Vektor der Störvariablen

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96

an Validität451 besitzen und bei identischer Reliabilität452 beliebig austauschbare Messungen

der latenten Variable darstellen.453 Da die theoretisch notwendige Erfassung des gesamten

Indikatorenuniversums nahezu unmöglich ist, macht man sich diesen Umstand zunutze und

stellt auf eine Auswahl möglichst hoch korrelierender Indikatoren ab. In diesem Kontext

spricht man auch vom Prinzip der Austauschbarkeit von Indikatoren, nach dem die Wahl der

Indikatoren zur Abbildung des latenten Konstrukts beliebig erfolgen kann, sofern ein homo-

genes Indikatorenuniversum besteht.454

Im Gegensatz zum reflektiven Messmodell kehrt sich die Wirkungsbeziehung zwischen mani-

fester und latenter Variable bei einer formativen455 Operationalisierung um, denn die be-

obachtbaren Indikatoren verursachen nun die korrespondierende latente Variable. Die Verän-

derung nur einer manifesten Variable löst auch immer eine Veränderung bei der latenten Va-

riablen aus. Eine simultane Veränderung der anderen Indikatoren ist dabei nicht erforderlich

und einzig von den Korrelationen zwischen den manifesten Variablen abhängig. Im umge-

kehrten Fall geht die Veränderung der latenten Variable nicht zwingend mit einer Verände-

rung aller Indikatoren einher. Im Gegensatz zum reflektiven Fall stellt der Korrelationskoeffi-

zient zwischen den Indikatoren eines formativen Messmodells kein Gütemaß dar und kann

somit alle Werte im zulässigen Intervall zwischen minus eins und eins annehmen, ohne dass

dadurch ein Rückschluss auf die Eignung der Indikatoren zur Erklärung der latenten Variable

gezogen werden kann.456 Damit ist auch klar, dass das aus dem Domain-Sampling-Model

abgeleitete Prinzip der Austauschbarkeit von Indikatoren für formativ spezifizierte Messun-

gen keine Gültigkeit besitzt. Für eine valide Operationalisierung ist es vielmehr notwendig

451 Validität bzw. Gültigkeit eines Messverfahrens ist ein Maß zur Beurteilung, ob exakt das gemessen wird, was

inhaltlich gemessen werden soll. Vgl. Berekhoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 82 f.; Diekmann (2009), S. 256-261; Himme (2009), S. 485; Hartig/Frey/Jude (2008), S. 136; Herrmann/Homburg/Klarmann (2008), S. 11; Schnell/Hill/Esser (2008), S. 154; Churchill/Iacobucci (2005), S. 293-295; Nunnally/Bernstein (1994), S. 83; Bohrnstedt (1970), S. 91.

452 Die Reliabilität bzw. Zuverlässigkeit eines Messverfahrens ist dann gegeben, wenn bei wiederholter Messung eines Objekts mit einem Messinstrument unter gleichen Voraussetzungen die Resultate präzise und stabil re-produziert werden können. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 81; Diekmann (2009), S. 250-256; Himme (2009), S. 485; Herrmann/Homburg/Klarmann (2008), S. 11; Schermelleh-Engel/Werner (2008), S. 114; Schnell/Hill/Esser (2008), S. 151; Churchill/Iacobucci (2005), S. 295; Nunnally/Bernstein (1994), S. 248; Bohrnstedt (1970), S. 82 f.

453 Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 200. 454 Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 133 f.; Churchill (1979), S. 68. 455 Die Indikatoren eines formativ spezifizierten Messmodells werden im internationalen Schrifttum auch mit

den Ausdrücken „formative“ (vgl. Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 269; Fornell/Bookstein (1982), S. 441), „formed“ (vgl. Rossiter (2002), S. 314) oder „causes“ (vgl. Bollen/Lennox (1991), S. 305) bezeich-net. Vgl. auch Kirstein (2009), S. 145.

456 Vgl. Kornmeier (2009), S. 173; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 271; Bollen (1984), S. 377 f.

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sämtliche als relevant identifizierten Indikatoren zu erfassen und zwar unabhängig von den

jeweiligen Korrelationen.457

Die veränderte Grundstruktur zeigt sich auch in der folgenden Abb. 26, die ein formatives

Messmodell mit einer latenten Variablen und drei Indikatoren darstellt. Die Pfeilrichtungen

sind der Wirkungsrichtung entsprechend von den manifesten auf die latente Variable gerich-

tet.

Abb. 26: Formativ spezifiziertes Messmodell für eine latente Variable458

In mathematischer Schreibweise lässt sich ein formatives Messmodell folgendermaßen dar-

stellen:459

(3) � = � � + ����+. . . +�� + �

Das hypothetische Konstrukt η ergibt sich, ähnlich dem klassischen multivariaten Regressi-

onsmodell, als Linerarkombination der Indikatoren xi. Die Regressionskoeffizienten πi zeigen

das Gewicht des jeweiligen Indikators bei der Abbildung der latenten Variable an. Da die In-

dikatoren jeweils einen kausalen Bestandteil des Konstrukts darstellen, existieren Messfehler

nur auf der Ebene der latenten Variablen und werden durch ζ repräsentiert.

Abschließendes soll die Unterschiedlichkeit reflektiver und formativer Spezifikation von

Messmodellen anhand eines vergleichenden Beispiels aufgezeigt werden. Dafür bietet sich die 457 Vgl. Eberl (2006a), S. 78. 458 In Anlehnung an Christophersen/Grape (2009), S. 105; Kirstein (2009), S. 145; Eberl (2006a), S. 77; Fas-

sot/Eggert (2005), S. 39; Edwards/Bagozzi (2000), S. 162. 459 Vgl. Eberl (2006a), S. 79; Temme (2006), S. 184; Edwards/Bagozzi (2000), S. 162; Bollen/Lennox (1991),

S. 306.

x1 x

2

η

x3

π1 π

2 π

3

mit:

η latente Variable

ζ Störterm

x Vektor der manifesten Variablen

Π Matrix der Regressions- koeffizienten π zwischen η und x

R Korrelationsmatrix der manifesten Variablen

ζ

r12

r23

r13

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98

Operationalisierung des latenten Konstrukts Trunkenheit an. Als formative Indikatoren kämen

beispielsweise die Mengen an konsumierten alkoholischen Getränken und deren jeweiliger

Alkoholgehalt in Frage, wobei diese Aufzählung noch nicht vollständig wäre. Die Messung

der latenten Variable würde bei Elimination einer der verzehrten alkoholischen Getränke er-

heblich an Validität verlieren. Anders verhält es sich bei der Messung mit reflektiv spezifi-

zierten Indikatoren, da diese inhaltlich mögliche Folgen der Trunkenheit darstellen. Beispiele

wären der Blutalkoholspiegel, die Größe des Sichtfeldes oder die Reaktionsfähigkeit. Eine

Erhöhung der latenten Variable Trunkenheit würde unmittelbar zu einer Veränderung der auf-

geführten reflektiv spezifizierten Indikatoren führen, eine Elimination einer dieser Indikatoren

hingegen würde die latente Variable inhaltlich kaum verändern.460

3. Prozess der Konstruktoperationalisierung

In der Vergangenheit sind immer wieder Fehlspezifikationen im Rahmen publizierter Mess-

modelle461 festgestellt worden. Dies kann erhebliche negative Folgen für die Präzision der

Messung und die inhaltliche Validität der untersuchten Modellbeziehungen haben. Bei einem

irrtümlich formativen Messmodell würden beispielsweise Indikatoren mit geringer Korrelati-

on zueinander beibehalten, mit der Folge einer abnehmenden internen Konsistenz. Eine irr-

tümlich reflektive Spezifikation würde dagegen mit einem Skalenbereinigungsprozess zur

Erhöhung der internen Konsistenz einhergehen, was eventuell zur Folge hätte, dass relevante

Indikatoren eliminiert und die inhaltliche Stimmigkeit des Konstrukts geschmälert würden.462

Die aufgezeigten Probleme verdeutlichen die Notwendigkeit eines inhaltlich fundierten und

möglichst objektiven Operationalisierungsprozesses. Während in der Vergangenheit die Ope-

rationalisierung ausschließlich reflektiv spezifizierter Messmodelle vor allem quantitativ ge-

prägt war463, spielt bei den aktuellen Verfahren die qualitative Komponente eine immer grö-

ßere Rolle. In diesem Kontext findet das verallgemeinerte Operationalisierungsparadigma von

460 Vgl. Nitzl (2010), S. 5 f.; Ringle et al. (2006), S. 83; Ringle (2004b), S. 22; Chin (1998b), S. 9. 461 Nachweise fehlspezifizierter Messmodelle, die in renommierten Marketingzeitschriften publiziert wurden,

finden sich in zahlreichen Metastudien. Vgl. dazu exemplarisch Fassot/Eggert (2005), S. 42-46; Eberl (2004), S. 22-24; Jarvis et al. (2003), S. 205-212.

462 Vgl. Albers/Hildebrandt (2006), S. 7, 24; Eberl (2006b), S. 654-655; Eberl/Mitschke-Collande (2006), S. 11-13; Giere et al. (2006), S. 683; Eberl (2004), S. 12-14; Jarvis et al. (2003), S. 202; Bollen/Lennox (1991), S. 308.

463 Vgl. beispielsweise die kennzahlenorientierte Vorgehensweise nach Churchill (1979).

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Rossiter (2002) zunehmend Beachtung464, nach dem, wie Abb. 27 zeigt, sechs Prozessschritte

zu durchlaufen sind.

Abb. 27: C-OAR-SE-Operationalisierungsprozess465

Von herausragender Bedeutung ist der dritte Prozessschritt, in dem die Spezifikationsart be-

stimmt wird. Neben der theoretischen Fundierung stützt sich diese Operationalisierungsstufe

vor allem auch auf die Einschätzung des Forschers466, von Experten oder Personen aus dem

Kreis der Grundgesamtheit.467 Zu diesem Zwecke werden verschiedene Fragenkataloge bzw.

Entscheidungsfragen benutzt, deren bereinigte Synthese in Abb. 28 zusammengefasst ist und

die sich auf drei Kernfragen verdichten lassen:468

• Fragenblock 1: In welche Richtung zeigt die kausale Verknüpfung zwischen dem hypo-

thetischen Konstrukt und den Indikatoren?

• Fragenblock 2: Sind die Indikatoren austauschbar und für die inhaltliche Ausgestaltung

des hypothetischen Konstrukts notwendig?

• Fragenblock 3: Wie hoch ist die Kovariation zwischen hypothetischem Konstrukt und den

entsprechenden Indikatoren sowie die Korrelation der Indikatoren untereinander?

464 Vgl. für viele Kirstein (2009), S. 148-153; Eberl (2006a), S. 81 f. Für eine kritische Diskussion siehe Dia-

mantopoulos (2005); Finn/Kayande (2005); Rossiter (2005). 465 In Anlehnung an Rossiter (2002), S. 306 f. 466 Vgl. Jarvis et al. (2003), S. 203. 467 Vgl. Rossiter (2002), S. 306. 468 Vgl. Kirstein (2009), S. 150. Aufgrund vermeintlicher Redundanzen reduzieren einige Wissenschaftler den

Fragenkatalog auch die eine Frage, ob eine Veränderung der latenten Variable eine Veränderung sämtlicher Indikatoren zur Folge hat (reflektiv) oder die Veränderung einer manifesten Variable bereits eine Verände-rung des hypothetischen Konstrukts hervorruft (formativ). Vgl. Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 47.

(1) Construct definition

(2) Object classification

(3) Attribute classification

(4) Rater identification

(5) Scale formation

(6) Enumeration

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100

Entscheidungsfrage positive Antwort

Block 1

Sind die Indikatoren definierende Charakteristika des Konstrukts? formativ Sind die Indikatoren Manifestationen des hypothetischen Konstrukts? reflektiv Stellen die Indikatoren die Ursache des latenten Konstruktes dar? formativ Ergeben sich die Indikatoren als Folge (Konsequenz) des Konstruktes? reflektiv Ist die Beziehung zwischen den Beobachtungen und dem theoretischen Modell deduktiver Natur (also sind die Beobachtungen vom Modell ab-hängig)?

reflektiv

Ist die Beziehung zwischen den Beobachtungen und dem theoretischen Modell induktiver Natur (also sind die theoretischen Variablen abhängig von den Beobachtungen)?

formativ

Stehen die Indikatoren dem latenten Konstrukt zeitlich gesehen vor? formativ Steht das latente Konstrukt zeitlich gesehen vor den Indikatoren? reflektiv

Block 2

Messen die Indikatoren alle das "Gleiche" in einem engeren Sinn? reflektiv

Würde die Elimination eines Indikators den konzeptionellen Inhalt des Konstrukts verändern?

reflektiv

Lassen sich einzelne Indikatoren durch andere ersetzen bzw. sind die In-dikatoren beliebig austauschbar?

reflektiv

Block 3

Würden Änderungen in der Ausprägung der Indikatoren eine Verände-rung des Konstrukts verursachen?

formativ

Sind Konstellationen vorstellbar, bei denen die Indikatoren nicht hoch miteinander korrelieren?

formativ

Wenn einer von mehreren (gleich kodierten) Indikatoren seine Ausprä-gung plötzlich in eine bestimmte Richtung ändert, verändern sich dann notwendigerweise alle übrigen Indikatoren in gleicher Weise?

reflektiv

Geht eine Veränderung des latenten Konstrukts notwendigerweise mit einer Veränderung aller Indikatoren einher?

reflektiv

Geht die Veränderung eines Indikators notwendigerweise mit einer Ver-änderung des latenten Konstrukts einher?

formativ

Abb. 28: Fragenkatalog zur Bestimmung der Spezifikationshypothese469

Diese rein qualitative Vorgehensweise wird mitunter durch eine statistische Unterstützung

begleitet.470 In diesem Kontext findet sich häufig der Hinweis auf den Tetrad-Test nach Bol-

len/Ting471. Da der Fokus im vorliegenden Untersuchungskontext aber auf inhaltlichen Über-

469 In Anlehnung an Nitzl (2010), S. 12; Christophersen/Grape (2009), S. 110; Eberl (2006b), S. 6; Jarvis et al.

(2003), S. 202 f.; Rossiter (2002), S. 321; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 270; Chin (1998b), S. 9; Bollen (1989), S. 65; Fornell (1989), S. 163 f.

470 Über die Einbindung qualitativer und quantitativer Entscheidungskomponenten gibt es derzeit keine Eini-gung. Vgl. exemplarisch Eberl (2006a), S. 102; Diamantopoulos (2005); Finn/Kayande (2005); Rossiter (2005).

471 Für eine ausführliche Darstellung der Konzeption und Anwendung des Tetrad-Tests vgl. Gudergan et al. (2008); Eberl (2006a), S. 106-112; Bollen/Ting (2000).

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101

legungen beruhen soll472 und auch der Tetrad-Test mit zahlreichen Einschränkungen versehen

ist473, wird dieser im Folgenden ausgeblendet.

Zur Operationalisierung einer latenten Variable sollten zudem grundsätzlich mehrere Indika-

toren verwendet werden, da auf diesem Wege Verzerrungen ausgeglichen werden können, die

durch unsystematische Messfehler hervorgerufen werden.474

Abschließend bleibt festzuhalten, dass nahezu immer eine formative als auch eine reflektive

Messung einer latenten Variable möglich ist und die Spezifikation des Messmodells daher

vom Anliegen der Untersuchung abhängt. Interessieren beispielsweise die Ursachen bzw.

Treiber eines Konstruktes, so sollten formative Indikatoren benutzt werden. Steht die Erfas-

sung einer latenten Variable durch mit Messfehlern behafteten Indikatoren im Vordergrund,

so ist ein reflektives Messmodell zu wählen. Über ein sogenanntes MIMIC475-Modell lassen

sich bei Bedarf beide Spezifikationsarten in die Operationalisierung einbeziehen.

II. Vergleichende Darstellung kovarianz- und varianzbasierter Strukturgleichungs-modelle

1. Methodische Grundlagen der Kovarianzstrukturanalyse

Der kovarianzanalytische Ansatz der Strukturgleichungsanalyse sowie das erste korrespondie-

rende Softwarepaket LISREL476 sind insbesondere auf die Arbeiten von Jöreskog477 zurück-

472 Eine kennziffernorientierte Vorgehensweise geht immer mit der Gefahr einher, inhaltliche Argumente zu

vernachlässigen. Vgl. Christophersen/Grape (2009), S. 110. 473 Vgl. Eberl (2006a), S. 107; Eberl (2004), S. 19 f. 474 Eine verbreitete Empfehlung lautet, mindestens zwei bis vier Indikatoren zu verwenden. Eine Studie von

Drolet/Morrison weist hingegen darauf hin, dass bereits ab dem dritten Indikator eine qualitative Verbesse-rung reflektiver Messmodelle nicht mehr erwartet werden kann. Grundsätzlich ist darauf zu achten, die Indi-katoren-Batterie gemäß der theoretischen Grundlage auszugestalten und nicht aufgrund statistischer Kenn-zahlen zu begrenzen. Vgl. Kornmeier (2009), S. 175 f.; Schnell et al. (2008), S. 134-136; Hair et al. (2006), S. 786; Trommsdorff (2004), S. 486; Drolet/Morrison (2001), S. 201; Chin/Newsted (1999), S. 311.

475 MIMIC steht für Multiple Indicators Multiple Causes. Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 211; Herr-mann/Huber/Kressmann (2006), S. 49; Jöreskog/Goldberger (1975), S. 631.

476 Das Akronym LISREL setzt sich zusammen aus: LInear Structural RELationships. Vgl. für viele Diamanto-poulos/Siguaw (2000), S. 4; Aufgrund der weiten Verbreitung findet sich der Begriff LISREL nach wie vor häufig als Synonym für die Kovarianzstrukturanalyse. Im Nachgang zu diesem ersten Programm sind vom Ansatz vergleichbare Softwareanwendungen, wie z.B. EQS oder AMOS entwickelt worden. Vgl. Back-haus/Erichson/Weiber (2011), S. 107. Für einen kritischen Vergleich der verfügbaren Software siehe Hilde-brandt/Görz (1999), S. 13-20.

477 Vgl. Jöreskog et al. (2001); Jöreskog/Sörbom (1996); Jöreskog (1978); Jöreskog (1973); Jöreskog (1971). Für eine ergänzende Darstellung vgl. Diamantopoulos/Siguaw (2000).

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102

zuführen. Die starke Verbreitung dieses Ansatzes478 wird vor allem der frühen Verfügbarkeit

dieser ausgereiften und anwenderfreundlichen Software zugeschrieben.479 Die Grundidee ei-

ner Kovarianzstrukturanalyse besteht darin, mit Hilfe eines Schätzverfahrens und unter Rück-

griff auf eine empirische Kovarianzmatrix Rückschlüsse auf Abhängigkeitsbeziehungen zwi-

schen latenten Variablen in einem Strukturgleichungsmodell zu ziehen.480 Neben der regressi-

onsanalytischen Verknüpfung der latenten Variablen im Strukturmodell stellt das Konzept der

konfirmatorischen Faktorenanalyse die Grundlage der Kovarianzstrukturanalyse dar. Die ma-

nifesten Indikatorvariablen sind über ein Hypothesensystem mit den hinter diesen stehenden

hypothetischen Konstrukten verknüpft, die somit als Faktoren interpretiert werden können.481

Das Strukturmodell einer Kovarianzstrukturanalyse ist formal identisch mit der oben bereits

eingeführten Formel (1). Die Messmodelle für die endogene und exogene latente Variable

lassen sich mit folgenden Formeln beschreiben:482

(4) � = ��� + � y = Λ�η + ε

(5) � = ��� + �

Unter der Voraussetzung, dass das Strukturmodell identifiziert483 ist, lässt sich die Kovari-

anzmatrix Σ der manifesten Variablen x und y durch die Strukturparameter ausdrücken:484

(6) Σ = Σ (Β, Γ, Λy, Λx, Φ, Ψ, Θε , Θδ)

Die in der Gleichung verwendeten Variablen Φ, Ψ, Θε , Θδ repräsentieren die Parameter- bzw.

Kovarianzmatrizen der Vektoren ξ, ζ, ε und δ. Der Grundgedanke der Kovarianzstrukturana-

478 Beispielsweise belegen Homburg/Baumgartner, dass im Zeitraum von 1977 bis 1992 der LISREL-Ansatz

beinahe 90 Prozent der publizierten Strukturgleichungsmodellierungen zu Grunde lag. Vgl. Hom-burg/Baumgartner (1995), S. 1098.

479 Vgl. Eberl (2006a), S. 83; Hildebrandt (2004), S. 552; Chin/Newsted (1999), S. 309. 480 Vgl. Backhaus/Erichson/Weiber (2011), S. 67; Zinnbauer/Eberl (2005), S. 566; Riekeberg (2002), S. 803. 481 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 47. 482 Vgl. Homburg/Pflesser/Klarmann (2008), S. 554; Jöreskog/Sörbom (2001), S. 2. Die Formeln der Messmo-

delle weisen bereits darauf hin, dass die Kovarianzstrukturanalyse in ihrer Grundform auf die reflektive Spe-zifikation ausgerichtet ist. In der Literatur findet sich jedoch mitunter die irrtümliche Aussage, dass mit Hilfe der Kovarianzstrukturanalyse ausschließlich reflektive Messmodelle verarbeitet werden können. Dies ist je-doch nicht korrekt, da unter besonderen Bedingungen auch formative Messmodelle integriert werden können. Dazu sei exemplarisch auf die bereits oben erwähnten MIMIC-Modelle verwiesen. Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 211; Temme (2006), S. 184; Jöreskog/Goldberger (1975), S. 631.

483 Ein Modell gilt als identifiziert, wenn die aus der Erhebung extrahierten Informationen ausreichen, um die Modellparameter eindeutig bestimmen zu können. Vgl. Hair et al. (2006), S. 783; Hildebrandt (2004), S. 546; Diamantopoulos/Siguaw (2000), S. 48. Für eine ausführliche Diskussion der Identifikationsprüfung und möglicher Probleme vgl. Eberl (2006a), S. 84 f.; Kline (2011), S. 124-130; Bollen (1989), S. 88-104.

484 Vgl. Homburg/Pflesser/Klarmann (2008), S. 557; Riekeberg (2002), S. 808.

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103

lyse besteht nun darin, die Modellparameter so zu schätzen, dass die Diskrepanz zwischen der

Kovarianzmatrix Σ und der empirischen Kovarianzmatrix Σ� minimiert wird:485

(7) �(�� − �) → "#$

Zur diesem Zweck stehen diverse Schätzverfahren zur Verfügung, wobei zumeist die Maxi-

mum-Likelihood-Methode Anwendung findet.

Nach erfolgter Parameterschätzung wird abschließend die Qualität des Strukturgleichungs-

modells überprüft. Die restriktiven Annahmen486 einer Kovarianzstrukturanalyse ermöglichen

den Einsatz von interferenzstatistischen Gütemaßen und erlauben die Formulierung von Sig-

nifikanzaussagen, was in der Literatur als einer der herausragenden Vorteile dieses Ansatzes

wahrgenommen wird.487

Die zu diesem Zweck heranzuziehenden Gütekriterien lassen sich grundsätzlich in globale

und lokale Gütemaße488 unterteilen. Globale Anpassungsmaße zielen auf die Qualität des ge-

samten Modells ab und fokussieren sich daher auf das Gelingen der oben beschriebenen Mi-

nimierung der beiden Kovarianzmatrizen Σ und Σ�. Lokale Gütemaße beziehen sich hingegen

auf die einzelnen Messmodelle bzw. auf einzelne Pfadkoeffizienten. Einschränkend muss

jedoch erwähnt werden, dass diese Gütekriterien implizit von durchgängig reflektiv spezifi-

zierten Messmodellen ausgehen.489

485 Vgl. Eberl (2006a), S. 84; Ringle (2004b), S. 14. 486 Es wird vorausgesetzt, dass die Beobachtungen unabhängig sind und die Variablen einer identischen Vertei-

lung gehorchen. Die Anwendung der Maximum-Likelihood-Methode erfordert darüber hinaus eine multiva-riate Normalverteilung der manifesten Variablen. Vgl. Eberl (2006a), S. 86; Götz-Liehr-Gobbers (2004), S. 714.

487 Vgl. Eberl (2006a), S. 86. 488 Da geprüft wird, wie gut sich die Modellstruktur an die empirischen Daten anpasst, wird in der Literatur auch

häufig von Anpassungsmaßen gesprochen. Vgl. Homburg/Pflesser/Klarmann (2008), S. 560. Die Begriffe werden auch in dieser Arbeit synonym verwendet.

489 Die Gütemaße im Kontext der Kovarianzstrukturanalyse sollen an dieser Stelle nicht im Detail vorgestellt werden. Für einen ausführlichen Überblick vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 103-178.

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104

2. Methodische Grundlagen der Partial-Least-Squares(PLS)-Methode

Die Entwicklung der PLS-Methode geht auf die Arbeiten von Wold490 zurück und stellt einen,

die Kovarianzstrukturanalyse ergänzenden Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodel-

len dar. Wesentliche Bestandteile dieser beiden Grundströmungen sind identisch, wie im Fol-

genden gezeigt wird, gibt es aber Unterschiede in der Nomenklatur und vor allem im Analy-

seprozess.491 Die PLS-Analyse hat lange Zeit nur wenig Beachtung gefunden, wird in den

letzten Jahren aber immer häufiger angewendet.492 Diese Entwicklung ist insbesondere auf

eine, im Vergleich zur Kovarianzstrukturanalyse zeitlich stark nach hinten versetzte Verfüg-

barkeit ausgereifter Software zurückzuführen. Aktuell verbreitet eingesetzte Programme sind

z.B. LVPLS von Lohmöller493, PLS-Graph von Chin494 und SmartPLS von Ring-

le/Wende/Will495.496

Die PLS-Methodik basiert auf dem regressionsanalytischen Denkansatz und zielt auf eine

optimale Rekonstruktion der empirischen Datenstruktur ab, weswegen PLS eine bessere

Prognosequalität als die Kovarianzstrukturanalyse besitzt.497 Zu diesem Zweck werden iterie-

rend einzelne Regressionsgleichungen des Gesamtmodells konstant gehalten, während für den

restlichen Teil Kleinst-Quadrate-Schätzer bestimmt werden. Die PLS-Methodik ist letztlich

eine kombinierte Verwendung von Hauptkomponenten498- und kanonischer Korrelationsana-

lyse499.500

Beim PLS-Ansatz wird ebenfalls zwischen einem Strukturmodell und den Messmodellen der

endogenen und exogenen latenten Variablen unterschieden.501 Die formale Darstellung ist im

490 Vgl. Wold (1985); Wold (1982a); Wold (1982b); Wold (1980). 491 Vgl. Eberl (2006a), S. 88. Für einen ausführlichen Methodenvergleich vgl. Scholderer/Balderjahn (2006);

Scholderer/Balderjahn (2005); Götz/Liehr-Gobbers (2004). 492 Vgl. Henseler/Ringle/Sinkovics (2009), S. 282; Fassot (2005), S. 22-24. 493 Vgl. Lohmöller (1987); für weitere Erläuterungen siehe auch Lohmöller (1989). 494 Vgl. Chin (1992-2002). 495 Vgl. Ringle/Wende/Will (2005). 496 Ein vergleichender Softwareüberblick findet sich bei Temme/Kreis/Hildebrandt (2006); Reinecke (2005),

S. 367-382; Temme/Kreis (2005), S. 193-208. In der vorliegenden Arbeit kommt die Software SmartPLS zum Einsatz, da diese ein hohes Entwicklungspotenzial aufweist und zugleich benutzerfreundlich ist. Vgl. Nitzl (2010), S. 21; Temme/Kreis (2005), S. 206.

497 Vgl. Nitzl (2010), S. 16; Bliemel et al. (2005), S. 11. 498 Zur Hauptkomponentenanalyse siehe Backhaus et al. (2008), S. 350-352.

499 Zur kanonischer Korrelationsanalyse siehe Härdle/Simar (2012), S. 385-396.

500 Vgl. Betzin/Henseler (2005), S. 54. 501 Das Strukturmodell wird oftmals auch als inner relation bezeichnet. Abgrenzend dazu werden die Messmo-

delle auch als outer relation bezeichnet. Vgl. Eberl (2006a), S. 89.

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105

Wesentlichen identisch zu den Formeln (1)502, (4) und (5)503, wird allerdings explizit um for-

mativ spezifizierte Messmodelle ergänzt:504

(8) � = %&� + '&

(9) � = %(� + '(

Die Matrizen Π* und Π+ enthalten die jeweiligen Regressionskoeffizienten, während ν* und

ν+ die Regressionsresiduen repräsentieren.

Die Gewichtsrelationen zwischen den latenten und den manifesten Variablen bilden den drit-

ten Bestandteil eines PLS-Modells und sind zugleich von wesentlicher Bedeutung für den auf

die Logik der multivariaten Regression zurückzuführenden iterativen Schätzalgorithmus. Die-

se werden verwendet, um latente Variablen als Linearkombination der gewichteten Mittelwer-

te ihrer empirisch erhobenen Indikatorenausprägungen zu schätzen und ergeben sich bei re-

flektiver Spezifikation aus den Faktorladungen und bei formativen Messmodellen aus den

Regressionskoeffizienten:505

(10) �̂ = -&�

(11) �. = -(�

Die Schätzung der Parameter des Strukturmodells mit der PLS-Methode lässt sich in drei Pro-

zessschritte aufteilen: (1) eine Initialisierung, (2) eine iterative Schätzung der latenten Para-

meter unter Berücksichtigung der gesamten Strukturbeziehung und (3) die Bestimmung der

Beziehungsgewichte des inneren und äußeren Modells anhand einfacher und multipler Re-

gressionen.506

502 Siehe S. 92.

503 Siehe S. 102. 504 Vgl. Huber et al. (2007), S. 5. Durch die explizite Berücksichtigung formativ spezifizierter Messmodelle sind

im PLS-Ansatz drei Modi für Messmodelle latenter variablen im Strukturmodell möglich. Neben der rein re-flektiven (Modus A) und rein formativen (Modus B) Messung sämtlicher latenter Variablen können die Spe-zifizierungsvarianten auch gemischt werden (Modus C). Vgl. Ringle (2004b), S. 20 f.; Fornell/Bookstein (1982), S. 441.

505 Vgl. Kirstein (2009), S. 168 f.; Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 37; Ringle (2004a), S. 9; Ringle (2004b), S. 23 f.; Lohmöller (1992), S. 352 f.; Lohmöller (1989), S. 29; Noonan/Wold (1982), S. 75.

506 Vgl. Boßow-Thies/Panten (2009), S. 369 f.; Hermann/Huber/Kressmann (2006), S. 36-38; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 722-724; Chin/Newsted (1999), S. 320; Lohmöller (1992), S. 352 f.; Lohmöller (1989), S. 29 f.; Wold (1982b), S. 12.

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106

Abb. 29: Ablaufschritte des PLS-Schätzalgorithmus507

Der Algorithmus wird über die Bestimmung von Startwerten für alle latenten Variablen initia-

lisiert, die sich aus jeder nichttrivialen Linearkombination der zugehörigen Indikatoren erge-

ben können.508 Die sich daran anschließende iterative Schätzung der latenten Variablen be-

ginnt mit der inneren Approximation, wobei grundsätzlich auf das Centroid-, das Faktor-509

und das Pfadgewichtungsschema zurückgegriffen werden kann. Da die Entscheidung für ein

bestimmtes Schema nur geringen Einfluss auf das Schätzergebnis hat510, wird im Folgenden

507 In Anlehnung an Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 723. 508 Aus pragmatischen Gründen bietet es sich an, dem jeweils ersten Indikator einer latenten Variablen den Wert

1 zuzuordnen und die restlichen Indikatoren zunächst mit dem Wert 0 zu gewichten. Vgl. Chatelin et al. (2002), S. 9 f.

509 Für eine Darstellung des Centroid- und Faktorgewichtungsschemas siehe exemplarisch Lohmöller (1989), S. 39 f.

510 Vgl. Kornmeier (2009), S. 189; Haenlein/Kaplan (2004), S. 291; Noonan/Wold (1982), S. 91-94.

Schritt 2: Iterative Schätzung der latenten Variablen

Schritt 1: Initialisierung / Erstellung der Ausgangslösung Jede latente Variable wird als eine Linearkombination der ihr zugehörigen Indikatoren ausgedrückt

Innere Approximation Minimierung der Varianz der Störterme der endogenen latenten Variablen im

Strukturmodell

Äußere Approximation Bei reflektiven Messmodellen durch einfache Regression Bei formativen Messmodellen durch multiple Regression

Konvergenztest

Schritt 3: Bestimmung der Pfadkoeffizienten des inneren und äußeren Modells

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lediglich das am weitesten entwickelte Pfadgewichtungsschema vorgestellt. Für dieses ist eine

Unterteilung der latenten Variablen in Vorgänger und Nachfolger einer latenten Bezugsva-

riable notwendig. Das Gewicht der Vorgänger wird über die Regressionskoeffizienten einer

multiplen Regression bestimmt, bei der sämtliche Vorgänger als unabhängige und die latente

Bezugsvariable als abhängige Variable definiert sind. Die Nachfolger werden hingegen mit

ihrer jeweiligen Korrelation zum latenten Zielkonstrukt gewichtet.511 Bei der inneren Schät-

zung der Konstruktwerte ist zwischen exogenen und endogenen latenten Variablen zu unter-

scheiden. Für erstere entspricht der Schätzwert dem Ergebnis der initialen Approximation aus

Schritt 1, für die endogenen latenten Variablen ergibt sich dieser hingegen aus der Summe der

übrigen latenten Variablen.512

Die sich anschließende äußere Approximation dient ebenfalls der Bestimmung von Schätz-

werten für die latenten Variablen und erfolgt in Abhängigkeit von den zugrunde liegenden

Messmodellen durch eine gewichtete Summenbildung der jeweils einem latenten Konstrukt

zugeordneten Indikatoren. Bei reflektiv spezifizierten Messmodellen ergeben sich die äußeren

Gewichte aus den Regressionskoeffizienten der einfachen Regression, mit den latenten Kon-

strukten als unabhängige und den Indikatoren als abhängige Variablen. Bei Verwendung for-

mativer Messmodelle entsprechen die Gewichte hingegen den Regressionskoeffizienten einer

multiplen Regression, wobei die latente Variable nun als abhängige und die ihrer Operationa-

lisierung dienenden Indikatoren als unabhängige Variablen interpretiert werden. Die äußeren

Schätzwerte für die latenten Konstrukte ergeben sich schließlich aus einer Linearkombination

der diesen jeweils zugeordneten Indikatoren.513

Die Ergebnisse dienen wiederum als Grundlage für eine erneute innere Approximation, wobei

der PLS-Algorithmus vorgibt, dass diese Iteration solange durchlaufen wird, bis sich die Ver-

änderung der Gewichte unter einem festgelegten Konvergenzkriterium befindet.514 In der Li-

teratur wird beispielsweise ein Abbruch der Iteration vorgeschlagen, sobald die Summe der

quadrierten Differenzen der Gewichtsänderungen den Wert 0,00001 unterschreitet.515 Der

511 Vgl. Henseler (2005), S. 73; Panten (2005), S. 219 f. 512 Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 722 f. 513 Vgl. Boßow-Thies/Panten (2009), S. 370; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 723. 514 Vgl. Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 38; Das Unterschreiten eines Konvergenzkriteriums genügt den

Ansprüchen der empirischen Forschung. Einen theoretischen Beweis für Konvergenz von Modellen mit mehr als zwei latenten Konstrukten gibt es im Schrifttum bislang allerdings nicht. Vgl. Fornell/Cha (1994), S. 63.

515 Vgl. Wold (1982b), S. 14.

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Algorithmus zur Bestimmung der Messmodelle schließt immer mit der äußeren Approximati-

on der latenten Variablen.516

Zum Abschluss erfolgt die Berechnung der Strukturmodellparameter. Die Pfadwerte ergeben

sich als Regressionskoeffizienten aus multiplen Regressionen mit jedem endogenen Konstrukt

als abhängige und deren Vorgängern als unabhängigen Variablen.517

Zur Überprüfung der Qualität des Strukturmodells stehen bei der PLS-Methode wesentlich

weniger Güterkriterien zur Verfügung als bei der Kovarianzstrukturanalyse, auf globale Gü-

temaße zur Evaluierung der Modellanpassung muss gänzlich verzichtet werden.518

3. Wahl eines problemadäquaten Analyseverfahrens

PLS ist zeitlich etwa parallel zur Kovarianzstrukturanalyse entstanden und galt lange Zeit als

alternativer Ansatz der Strukturgleichungsanalyse. Mittlerweile hat sich jedoch die Einsicht

etabliert, dass die beiden Methoden in einer ergänzenden Beziehung zueinander stehen, da sie

unter alternativen Rahmenbedingungen und Zielvorstellungen einen unterschiedlichen Eig-

nungsgrad aufweisen.519 Letztlich liegt es in der Verantwortung des Forschers die für den

konkreten Anwendungsfall geeignete Methodik zu identifizieren. In der folgenden Tabelle

sind die bedeutendsten Unterschiede aufgeführt, anhand derer die Präferenz für ein bestimm-

tes Analyseverfahren abgeleitet werden kann:

516 Vgl. Henseler (2005), S. 74. 517 Vgl. Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 724. 518 Vgl. Ringle et al. (2006), S. 86. Die Beurteilung der Modellgüte beim PLS-Ansatz wird in Kapitel 3.1.3 aus-

führlich beschrieben. Die grundlegenden Unterschiede zwischen der PLS- und Kovarianzstrukturanalyse, auch hinsichtlich der Modellüberprüfung, werden explizit im nachfolgenden Kapitel adressiert.

519 Vgl. Scholderer/Balderjahn (2006), S. 67; Fornell/Cha (1994), S. 52.

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Kriterium PLS Kovarianzstrukturanalyse Hauptziel Prognoseorientiert:

Erklärung latenter Variablen und/oder Indikatorvariablen

Parameterorientiert: Erklärung empirischer Datenstrukturen

Verteilungsannahmen nicht notwendig normalverteilt

Multivariate Normalvertei-lung der Indikatoren und unabhängige Beobachtun-gen

Konsistenz der Schätzer

Konsistent, wenn Fallzahl und Indikatorenzahl hoch ("consistency at large")

Konsistent

Unsinnige Werte und Korrekturwerte

Können nicht auftreten Möglich

Latente Variable Werte werden explizit geschätzt

Werte sind nicht determiniert

Messmodelle Reflektiv und/oder formativ

Primär reflektiv (formativ nur unter bestimmten Be-dingungen möglich)

Theorieanforderungen Flexibel Hoch Modellkomplexität Hochkomplexe Modelle

analysierbar Begrenzt

Stichprobengröße Auch für kleine Stich-proben geeignet

Notwendigkeit relativ großer Stichproben

Implikationen Optimal für Prognosegenauigkeit

Optimal für Parametergenauigkeit

Gütebeurteilung der Schätzung

Heuristische, nicht-parametrische Verfahren

Interferenzstatistische Verfahren

Abb. 30: Vergleichende Gegenüberstellung von PLS und Kovarianzstrukturanalyse520

Ein wesentlicher Unterschied521 zwischen den beiden Ansätzen ist die Ausrichtung an diffe-

renten Zielsetzungen. Die Kovarianzstrukturanalyse hat einen konfirmatorischen Charakter

und prüft über die empirisch ermittelten Kovarianzmatrizen eines theoretisch abgeleiteten

Beziehungsgefüges die Validität des Modells. Grundvoraussetzung dieser Überprüfung ist die

Verfügbarkeit einer etablierten Theorie. Im Gegensatz dazu eignet sich PLS besonders gut für

die Überprüfung von neuartigen Theorien. Wie bereits gezeigt wurde zielt der PLS-Ansatz auf

die Maximierung des Erklärungsgehaltes von Abhängigkeitsbeziehungen ab und ist daher

520 In Anlehnung an Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 44; Bliemel et al. (2005), S. 11; Panten (2005),

S. 226; Chin/Newsted (1999), S. 314. 521 Die folgende Argumentation greift nur die Unterschiede heraus anhand derer die Eignung der jeweiligen

Methodik für den vorliegenden Untersuchungsgegenstand abgeleitet werden kann.

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insbesondere für die Prognose und die Theorieherleitung geeignet, wenngleich die Aufstel-

lung des Hypothesensystems unter PLS ebenfalls auf einer soliden theoretischen Herleitung

basieren sollte.522

Die Möglichkeit der Verwendung unterschiedlich spezifizierter Messmodelle und die damit

einhergehende Komplexität stellen einen weiteren zentralen Unterschied zwischen den beiden

Ansätzen dar. Reflektive Messmodelle sind bei der Kovarianzstrukturanalyse der Standard-

fall. Es ist zwar ein verbreitetes Missverständnis, dass die Kovarianzstrukturanalyse formativ

spezifizierte Messmodelle nicht abbilden kann523, dies erweist sich allerdings als komplex und

gelingt auch nur unter bestimmten Rahmenbedingungen524. Der PLS-Ansatz erlaubt hingegen

die Überprüfung reflektiver und formativer Zusammenhänge, jeweils isoliert oder auch ge-

mischt, ohne dass dies mit einer erhöhten Komplexität einhergeht, so dass beide Spezifikati-

onsvarianten als Standardfall deklariert werden können.525

Ein großer Vorteil der Kovarianzstrukturanalyse ist die Möglichkeit, bei der Beurteilung der

Modellgüte auf interferenzstatistische Verfahren zurückgreifen zu können. Globale Gütema-

ße, die sich auf die Eignung des gesamten Modells beziehen, stehen beim PLS-Ansatz gar

nicht zur Verfügung, weswegen auf heuristische, nicht-parametrische Verfahren zurückgegrif-

fen werden muss.526

Im Schrifttum herrscht weitgehend Einigkeit, dass bei der Analyse komplexerer Strukturglei-

chungsmodelle mit formativen Spezifikationshypothesen der PLS-Ansatz gegenüber der

Kovarianzstrukturanalyse zu bevorzugen ist.527 Daher kommt dieser auch für die empirische

Untersuchung in dieser Arbeit zum Einsatz. Für den Einsatz von PLS spricht zudem, dass das

Erkenntnisinteresse im Rahmen dieser Arbeit neben dem Beziehungsgefüge zwischen den

latenten Variablen auch auf die Messgrößen ausgerichtet ist und das postulierte Strukturglei-

chungsmodell aufgrund der fehlenden theoretischen Etablierung als neuartig einzustufen

522 Vgl. Nitzl (2010), S. 17; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 721. 523 Vgl. Scholderer/Balderjahn (2005), S. 93 f. 524 Eine Möglichkeit der Abbildung formativer Spezifikationshypothesen ist die bereits erwähnte Verwendung

sogenannter MIMIC-Modelle. Einen Überblick weiterer Varianten findet sich bei Kirstein (2009), S. 156 f. 525 Vgl. Fassot (2005), S. 24 f. 526 Vgl. Kirstein (2009), S. 161; Huber et al. (2007), S. 10; Betzin/Henseler (2005), S. 50; Fassot (2005), S. 26.

Eine detailliertere Darstellung der beim PLS-Ansatz verfügbaren Gütekriterien erfolgt in Kapitel 3.1.3. 527 Vgl. Eberl (2006a), S. 96.

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111

ist.528 Die aufgeführten Vorzüge des PLS-Ansatzes wiegen den Nachteil einer im Vergleich

zur Kovarianzstrukturanalyse begrenzten Möglichkeit der Güteprüfung mehr als auf.

III. Beurteilung der Güte im Rahmen der PLS-Methode

1. Evaluierung reflektiv spezifizierter Messmodelle

Zur Beurteilung reflektiv spezifizierter Messmodelle auf Validität und Reliabilität steht ein

breites Spektrum an Gütekriterien zur Verfügung529. Diese lassen sich grundsätzlich in vier

Arten der Gütebeurteilung unterscheiden: die Inhaltsvalidität, die Indikatorreliabilität, die

Konstruktreliabilität und die Diskriminanzvalidität.530

Unter Inhaltsvalidität versteht man das Ausmaß, in dem die Indikatoren eines Messmodells

mit dem inhaltlich-semantischen Bereich der zu messenden latenten Variablen übereinstim-

men.531 Für die Beurteilung eines Messmodells hinsichtlich der Inhaltsvalidität existieren kei-

ne anerkannten objektiven Kriterien, weswegen diese zwar grundsätzlich bei der Konstruktion

von Messmodellen zu berücksichtigen ist, oftmals aber kein zweifelsfreies Validitätskriterium

im Rahmen der Güteprüfung darstellt.532 Zur Überprüfung dieses Kriteriums finden sich im

Schrifttum dennoch zwei Vorgehensweisen. Zum einen kann auf die sogenannte Expertenva-

lidität abgestellt werden, d. h. auf die Einschätzung von Experten oder Probanden der Grund-

gesamtheit, ob die vorliegende Verknüpfung von Indikatoren mit einer latenten Variable in-

haltlich korrekt und umfassend erscheint. Vor diesem Hintergrund haben Anderson/Gerbing

zwei Indizes zur Überprüfung der Zuordnungsgüte und der Inhaltsrelevanz entwickelt, die

beispielsweise im Rahmen einer Voruntersuchung angewendet werden können:533

(12) /01 = 345

528 Vgl. Kornmeier (2008), S. 187; Huber et al. (2007), S. 13; Bliemel et al. (2005), S. 10 f.; Chin/Newsted

(1999), S. 336. 529 Für die Gütebeurteilungen von Messungen ist die Nutzung einer Vielzahl von Kriterien denkbar. Im Schrift-

tum herrscht jedoch Einigkeit, dass die Reliabilität und die Validität von zentraler Bedeutung sind. Vgl. für viele Berekhoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 80; Schnell/Hill/Esser (2008), S. 151.

530 Vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 73; Bollen (1989), S. 184-222; Churchill (1979), S. 68-73.

531 Vgl. Hartig/Frey/Jude (2008), S. 140 f.; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 73; Bohrnstedt (1970), S. 91 f. 532 Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 155.

533 Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 41 f.; Eggert/Fassot (2003), S. 5; Anderson/Gerbing (1991), S. 734. Hilde-brandt/Temme betonen nichtsdestotrotz die herausragende Bedeutung der Inhaltvalidität und der daher not-wendigen systematischen Itemkonstruktion. Vgl. Hildebrandt/Temme (2006), S. 634.

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112

(13) 607 = 348395

Zur Ermittlung dieser Indizes werden die Indikatoren sämtlicher verwendeten Messmodelle in

eine zufällige Anordnung gebracht und einer Auswahl von Probanden mit der Bitte vorgelegt,

diese den ihrer Meinung nach inhaltlich passenden Konstrukten zuzuordnen. Beim psa-Index

wird die Anzahl richtiger Zuordnungen nc in Relation zu der Anzahl der Probanden N gesetzt.

Je höher der Indexwert ausfällt, umso größer ist das angezeigte Maß an Übereinstimmung.

Der Wertebereich liegt zwischen Null und Eins. Der csv-Index berechnet sich hingegen aus

dem Verhältnis der Differenz der Anzahl richtiger Zuordnungen nc und der häufigsten Fehl-

zuordnungen n0 zur Anzahl der Befragungspersonen. Der Wertebereich des csv-Index liegt

zwischen -1 und +1, wobei deutlich positive Werte auf eine höhere inhaltliche Relevanz hin-

weisen.534 Daneben kann die Inhaltsvalidität durch Überprüfung des Messmodells auf eine

einfaktorielle Faktorstruktur mit Hilfe der explorativen Faktorenanalyse überprüft werden.535

Die Indikatorreliabilität gibt den Varianzanteil eines Indikators an, der durch das zugrunde

liegende latente Konstrukt erklärt werden kann. Die verbleibende Restgröße ist auf den Mess-

fehler zurückzuführen.536 Hierzu wird oftmals auf die Ladungen selbst abgestellt, die statis-

tisch signifikant von Null verschieden sein sollen. Dies drückt sich wiederum in der Forde-

rung nach diesbezüglichen Mindestwerten von mindestens 0,7 aus. Ladungen der latenten

Variablen auf die Indikatorvariablen mit einem Wert größer als 0,7 implizieren zugleich, dass

mehr als 50 Prozent der Varianz einer manifesten Indikatorvariable auf das latente Konstrukt

zurückzuführen sind.537

Gegenüber der Indikatorreliabilität kommt der Überprüfung der Güte auf Konstruktebene eine

besonders hohe Bedeutung zu.538 Dies geschieht unter Rückgriff auf die Konstruktreliabilität,

die die Eignung der einem latenten Konstrukt zugeordneten Indikatoren für dessen Messung

beschreibt und eine starke Beziehung dieser Indikatoren zueinander fordert. Die entsprechen-

534 Vgl. Fassott/Eggert (2005), S. 41 f.; Anderson/Gerbing (1991), S. 734.

535 Vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 73; zur explorativen Faktorenanalyse siehe für viele Backhaus et al. (2008), S. 323-387; Homburg/Klarmann/Pflesser (2008), S. 271-303.

536 Vgl. Homburg/Klarmann/Pflesser (2008), S. 286; Churchill/Iacobucci (2005), S. 295.

537 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 122; Ringle/Spreen (2007), S. 212; Hulland (1999), S. 198. Da bei Anwen-dung von PLS die Ladungen tendenziell überschätzt werden, fordern Herrmann/Huber/Kressmann einen noch restriktiveren Grenzwert von 0,8. Vgl. Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 56.

538 Vgl. Nitzl (2010), S. 25; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 727; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 402. Aller-dings ist trotz der Verfügbarkeit und weiten Verbreitung quantitativer Realibilitätskriterien stets auch der Blick auf die Inhaltvalidität zu richten. Sind Indikatoren aufgrund inhaltlicher Überlegungen als bedeutend einzustufen, so können diese demnach auch bei schwachen quantitativen Realibilitätswerten im Modell ver-bleiben. Die finale Einschätzung obliegt letztlich dem Forscher. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 732.

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113

de Überprüfung kann anhand des Cronbachschen Alphas und der internen Konsistenz erfol-

gen.539

Cronbachs Alpha stellt das am häufigsten verwendete Reliabilitätsmaß dar540 und lässt sich

nach folgender Formel berechnen:541

(14) : = 338 ;1 − ∑>?

@

>A@B

Hierbei steht n für die Anzahl der Indikatoren, σi2 für die Varianz des Indikators i und σx

2 für

die Gesamtvarianz der latenten Variable.542 Der Wertebereich liegt zwischen Null und Eins,

wobei ein höherer Wert auf eine stärkere interne Konsistenz hinweist. Eine gängige Unter-

grenze liegt bei 0,7543, allerdings wird bei der Verwendung von lediglich zwei oder drei Indi-

katoren bereits ein Grenzwert von 0,4544 akzeptiert. Sofern einige Indikatoren den Grenzwert

unterschreiten, stellt eine sukzessive Elimination eine mögliche Handlungsoption dar. Zur

Ermittlung der Reihenfolge wird auf die Item-to-Total-Korrelation abgestellt, die als Korrela-

tion eines Indikators mit der Summe aller Indikatoren des Konstrukts definiert ist. Als akzep-

table Untergrenze gilt hier ein Wert von 0,5.545

Darüber hinaus hat sich die interne Konsistenz als bedeutendes Gütemaß bei der Beurteilung

der Konstruktreliabilität etabliert.546 Diese ist auch gegenüber Cronbachs Alpha vorzuzie-

hen547 und formal wie folgt definiert:548

(15) C$DEF$EGH$I#IDE$J = (∑ K?? )@(∑ K?? )@L∑ 71M(N?)?

In diesem Zusammenhang werden unter die Ladung zwischen der latenten und der jeweili-

gen manifesten Variablen i und unter var(εR) die Varianz des Messfehlers verstanden.

539 Vgl. Kirstein (2009), S. 179; Zinnbauer/Eberl (2005), S. 568. 540 Vgl. Schermelleh-Engel/Werner (2008), S. 125.

541 Vgl. Cronbach (1951), S. 299. Zur Herleitung siehe für viele Nunnally/Bernstein (1994), S. 230-236.

542 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 111; Himme (2009), S. 489. 543 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 110; Himme (2009), S. 489; Peter (1999), S. 180.

544 Vgl. Kornmeier (2008), S. 226; Zinnbauer/Eberl (2005), S. 568; Peter (1999), S. 180.

545 Vgl. Zinnbauer/Eberl (2004), S. 6 f.

546 Vgl. Hildebrandt/Temme (2006), S. 624; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 727. In der Literatur hat sich in diesem Kontext die kombinierte Berücksichtigung von Gütemaßen der ersten und zweiten Generation durch-gesetzt. Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 115.

547 Dies liegt daran, dass Cronbachs Alpha im Rahmen von PLS die interne Konsistenz tendenziell unterschätzt. Vgl. Henseler/Ringle/Sinkovics (2009), S. 298 f.

548 Vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 74; Ringle (2004a), S. 19; Zinnbauer/Eberl (2004), S. 7; Chin (1998a), S. 320; Fornell/Larcker (1981), S. 45; Bagozzi (1980), S. 127.

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Der Wertebereich der internen Konsistenz reicht von Null bis Eins. Im Rahmen der Güteprü-

fung werden in der Literatur unterschiedliche Untergrenzen als akzeptabel angesehen, wobei

entsprechende Werte von 0,6 bis 0,7 als gängig gelten.549

Ein vollständiger Validierungsprozess erfordert neben den bislang erläuterten Prüffeldern die

Berücksichtigung der Diskrimininanzvalidität. Diese liegt vor, sofern sich die Messung unter-

schiedlicher latenter Variablen signifikant unterscheiden.550 In der Literatur hat sich in diesem

Zusammenhang das Fornell/Larcker-Kriterium als relevantes Maß durchgesetzt551, nach wel-

chem die durchschnittlich durch einen Faktor erfasste Varianz (DEV) größer zu sein hat, als

jede quadrierte Korrelation dieser latenten Variablen mit einer anderen latenten Variablen im

Modell.552 Die DEV gibt den prozentualen Anteil der über die zugeordneten Indikatoren er-

klärten Streuung einer latenten Variablen an und soll als selbstständiges Kriterium einen Wert

von 0,5 nicht unterschreiten, da in diesem Fall der Großteil der Varianz dem Fehlerterm zu-

zuordnen wäre.553 Sie lässt sich nach folgender Formel bestimmen, wobei die Faktorladungen

im Unterschied zur internen Konsistenz direkt quadriert werden:554

(16) STU = ∑ K?@?

∑ K?@? L∑ 71M(N?)?

Ergänzend besteht die Möglichkeit eines Vergleichs der Korrelationen, die die reflektiv spezi-

fizierten latenten Variablen mit dem Set an Indikatoren bilden. Von Diskriminanzvalidität

kann in diesem Zusammenhang ausgegangen werden, sofern die Korrelationen der Indikato-

ren zu dem diesen zugeordneten Konstrukt durchgängig größer sind als die Korrelation der-

selben Indikatoren zu allen anderen Konstrukten.555

Für die Herleitung von Aussagen zur statistischen Signifikanz der Parameterschätzungen wird

auf das Resampling-Verfahren des Bootstrapping zurückgegriffen. Die daraus resultierende t-

Statistik inklusive der Signifikanzwerte stellt ein anerkanntes Gütemaß dar. Allerdings sind 549 Vgl. Ringle/Spreen (2007), S. 212; Hulland (1999), S. 198; Bagozzi/Yi (1988), S. 80 f.

550 Vgl. Boßow-Thies/Panten (2009), S. 376.

551 Ein weiterer Ansatz zur Beurteilung der Diskriminanzvalidität ist der χ2-Differenztest. Vgl. Zinnbauer/Eberl (2005), S. 569; Bagozzi (1980), S. 144. Das Fornell/Larcker-Kriterium gilt im Gegensatz zu diesem prinzipi-ell als konservativeres Kriterium. In der Literatur wir daher oftmals explizit auf den χ2-Differenztest verzich-tet, mitunter wird dieser auch gar nicht vorgestellt. Vgl. für viele Kirstein (2009), S. 181; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 74 f.; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 399 f.

552 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 134 f.; Eberl/Zinnbauer (2005), S. 595; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 75; Fornell/Larcker (1981), S. 46.

553 Vgl. Nitzl (2010), S. 26; Ringle/Spreen (2007), S. 212; Eberl/Zinnbauer (2005), S. 595; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 403.

554 Vgl. Hildebrandt/Temme (2006), S. 625; Homburg/Giering (1996), S. 11; Fornell/Larcker (1981), S. 46.

555 Vgl. Ringle (2004a), S. 21; Bollen/Lennox (1991), S. 308.

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115

erneut inhaltliche Argumente bedeutsamer, so dass ein geringes Signifikanzniveau nicht

zwingend zur Elimination von Indikatorvariablen führt.556 Beim Bootstrapping wird auf Basis

der empirischen Rohdaten durch wiederholtes Ziehen mit Zurücklegen einer großen Anzahl

von (Pseudozufalls-)Stichproben gezogen, für die jeweils die Modellparameter geschätzt wer-

den. Daraufhin ist es möglich die Verteilung der Gesamtstichprobe zu bestimmen, die dann

wiederum zur Berechnung von t-Werten und zur Ableitung von Signifikanzaussagen verwen-

det werden kann.557

2. Güteprüfung formativ spezifizierter Messmodelle

Für die Evaluierung formativer Messmodellen steht gegenüber der reflektiven Operationali-

sierung ein wesentlich geringerer Katalog an Prüfkriterien zur Verfügung. Dies liegt einerseits

daran, dass diesbezügliche Forschungsbemühungen erst in der jüngeren Vergangenheit unter-

nommen wurden. Vor diesem Hintergrund erhält die Validierung durch Experten bzw. den

Forscher selbst eine maßgebliches Bedeutung.558 Da formative Indikatoren nicht notwendi-

gerweise hoch korreliert sein müssen, sind darüber hinaus zahlreiche bei der Beurteilung re-

flektiver Messmodelle eingesetzte Gütekriterien nicht sinnvoll, da sie auf eben dieser Annah-

me beruhen.559 Dies hat zur Folge, dass eine Reliabilitätsprüfung unterbleiben muss und der

Fokus ausschließlich auf der Überprüfung der Validität560 liegt.561

556 Vgl. Kirstein (2009), S. 177 f. und 184; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 83.

557 Vgl. Kline (2011), S. 42 f.; Reimer (2009), S. 527-533; Kornmeier (2008), S. 200; Ringle/Spreen (2007), S. 213; Henseler (2005), S. 74; Ringle (2004a), S. 18. Für eine Darstellung der alternativen Jackknife-Methode siehe Reimer (2009), S. 524-527; Chin (1998a), S. 318-320.

558 Vgl. Zinnbauer/Eberl (2004), S. 9.

559 Vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 76; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 271.

560 Die Überprüfung der Validität eines formativ spezifizierten Messmodells wird in der Literatur kontrovers diskutiert. Rossiter hält sämtliche quantitativen Überprüfungsmethoden für unnötig, da ausschließlich die wohlüberlegte Meinung des Forschers oder von Experten Relevanz besitzt. Vgl. Rossiter (2002), S. 315. Die-ser Meinung schließt sich diese Arbeit allerdings nicht an, vielmehr sollen die Vorzüge quantitativer und qua-litativer Güteprüfung kombiniert werden, so dass eine isolierte Verfehlung eines Gütemaßes nicht zwangs-läufig zum Ausschluss dieses Indikators bzw. Messmodells führt.

561 Vgl. Nitzl (2010), S. 29; Diamantopoulos/Riefler/Roth (2008), S. 1215.

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Ähnlich wie bereits für den reflektiven Spezifikationsfall dargestellt, lässt sich die Inhaltsva-

lidität im Vorfeld der Hauptuntersuchung über den psa-Index zur Beurteilung der Zuord-

nungsqualität und den csv-Index zur Evaluierung der Inhaltsrelevanz erfassen.562

Über einen Vergleich der Indikatorgewichte kann auf die Bedeutung des jeweiligen Indikators

für die Bildung der latenten Variable geschlossen werden, wobei ab einem Unterschreiten

eines Grenzwertes von 0,1 ein Indikator als nicht bedeutend eingestuft wird.563 Aufgrund der

inhaltlichen Herleitung des Indikatoren-Sets kann es allerdings auch sinnvoll sein Indikatoren

mit einem Gewicht unter 0,1 im Modell zu belassen, um auf diese Weise das theoretisch erar-

beitete Fundament des Modells nicht anzugreifen. Letztlich sollten inhaltliche Beweggründe

schwerer wiegen als eine mögliche Verbesserung der Modellparsimonität über einen Trial-

and-Error-Prozess.564

Für die Herleitung von Aussagen zur statistischen Signifikanz der Parameterschätzungen wird

erneut auf das Resampling-Verfahren des Bootstrapping zurückgegriffen.565

Darüber hinaus hat eine Prüfung auf Multikollinearität zu erfolgen, die Auskunft darüber gibt,

ob es lineare Abhängigkeiten zwischen den Variablen gibt und wie stark diese gegebenenfalls

ausgeprägt sind.566 Im Gegensatz zu reflektiver ist diese bei formativer Spezifikation der

Messmodelle nicht wünschenswert. Dies liegt daran, dass durch die Interdependenzen im Fall

hoher Multikollinearität die Identifikation der isolierten Bedeutung einzelner Indikatoren für

die latente Variable verhindert wird.567 Einen ersten Hinweis auf mögliche Multikollinearität

liefern die wechselseitigen Korrelationen der betrachteten Indikatoren, wobei Werte unter 0,8

als unproblematisch gelten.568 Allerdings lassen sich bei der Betrachtung der

Korrelationskoeffizienten nur paarweise Abhängigkeiten identifizieren, so dass eine hohe

Multikollinearität im Messmodell eventuell unerkannt bleibt. Zur Kollinearitätsanalyse

multipler Abhängigkeiten haben sich vor diesem Hintergrund die Bestimmung der Toleranz

562 Vgl. K. 3.1.3.1. 563 Vgl. Giere et al. (2006), S. 687; Ringle (2004a), S. 22; Lohmöller (1989), S. 60 f.

564 Vgl. Kirstein (2009), S. 184; Helm (2005a), S. 250 f.; Jarvis et al. (2003), S. 202; Rossiter (2002), S. 315. 565 Vgl. K. 3.1.3.1. 566 Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 87-90; Hair et al. (2006), S. 226-230.

567 Vgl. Nitzl (2010), S. 30. 568 Vgl. Kornmeier (2008), S. 196; Helm (2005a), S. 248; Eggert/Fassot (2003), S. 6; Diamantopou-

los/Winklhofer (2001), S. 272. Herrmann/Huber/Kressmann sehen gar Korrelationen bis zu einem Wert von 0,9 als unproblematisch. Vgl. Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 56.

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(T) und derem Kehrwert, dem Varianzinflationsfaktors (VIF), etabliert569. Der VIF gibt an,

wie stark die Varianz eines Parameterschätzers durch Multikollinearität zunimmt:570

(17) V = 1 −W�

(18) UCX = 8Y?

@

Dabei stellt RR� das Bestimmtheitsmaß dar, das sich aus der Regression der unabhängigen Va-

riablen auf die übrigen Variablen in der Regressionsfunktion ergibt. Die üblicherweise in der

Literatur angeführte Akzeptanzschwelle für den VIF liegt bei einer Obergrenze von 10.571

Reinartz et al.572 schlagen mit der externen bzw. nomologischen Validität573 zudem ein weite-

res Gütekriterium vor. Da formativ spezifizierte Messmodelle im PLS-Ansatz annahmegemäß

mit einer fehlerfreien Messung einhergehen, gelingt die Ermittlung von Fehlertermen nur über

eine zusätzliche reflektive Messung des latenten Konstrukts und somit also in Form eines

MIMIC-Modells.574 Eine zugleich reflektive und formative Spezifizierung wurde bereits oben

anhand der latenten Variablen Trunkenheit gezeigt.575

3. Gütekriterien zur Beurteilung des Strukturmodells

Im Anschluss an die Überprüfung der reflektiv und formativ spezifizierten Messmodelle er-

folgt eine Beurteilung des Strukturmodells. Wie bereits erläutert, kommen bei PLS-Modellen

nicht-parametrische Tests zum Einsatz, da bei den wenig restriktiven Verteilungsannahmen

interferenzstatistische Methoden nicht angewendet werden können.576

569 Auf die Darstellung des ergänzenden Konditionsindex wir hier verzichtet, da auf diesen im Rahmen der Em-

pirie nicht zurückgegriffen wird. Vgl. dazu Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 79 f.; Belsley/Kuh/Welsch (1980), S. 117 f.

570 Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 89; Hair et al. (2006), S. 227. 571 Vgl. Giere et al. (2006); S. 687; Hair et al. (2006), S. 227; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 79. Bei

kleineren Stichproben sollte ein konservativerer Grenzwert von 4 gewählt werden. Vgl. Ringle/Spreen (2007), S. 214.

572 Vgl. Reinartz/Krafft/Hoyer (2004), S. 298 f.

573 Vgl. Diamantopoulos/Riefler/Roth (2008), S. 1216; Bagozzi (1980), S. 148-153.

574 Vgl. Giere et al. (2006); S. 687; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 80 f. Alternativ könnte auch mit einer Phantomvariablen operiert werden. Vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 80-82; Diamantopoulos/ Winklhofer (2001), S. 272-274.

575 Vgl. K. 3.1.1.2. 576 Vgl. Kirstein (2009), S. 188 f.; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 730.

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Ein bedeutendes Gütemaß zur globalen Beurteilung des Strukturmodells ist das Be-

stimmtheitsmaß W�.577 Dieses gibt den Anteil der erklärten Streuung einer endogenen Variab-

len an der Gesamtstreuung an und liegt im Wertebereich zwischen 0 und 1. Das Be-

stimmtheitsmaß ist umso größer, je höher der Anteil der erklärten Varianz an der Gesamtvari-

anz ist.578

In der Literatur fehlt ein eindeutiger Hinweis auf die notwendige Höhe von W�, vielfach wird

jedoch auf die von Chin aufgestellten Richtwerte verwiesen579. Dieser bezeichnet Werte um

0,67 als „substanziell“, solche um 0,33 als „mittelgut“ und Werte um 0,19 als „schwach“.580

Bei einer Orientierung an veröffentlichten PLS-Ergebnissen stellt Ringle fest, dass W�-Werte

ab 0,4 akzeptiert werden.581 Sollte das primäre Ziel einer Untersuchung allerdings nicht in

einer möglichst umfassenden Erklärung der endogenen latenten Variablen bestehen, sondern

vielmehr in der Analyse von Kausalbeziehungen, so ist die Einhaltung kritischer Grenzwerte

von nachgelagerter Bedeutung.582

Darüber hinaus lässt sich die Güte des Modells anhand der Vorzeichen, Höhe und Signifikanz

der Pfadkoeffizienten beurteilen. Standardisierte Pfadkoeffizienten besitzen einen Wertebe-

reich von -1 bis 1, wobei der Einfluss einer latenten Variable mit zunehmender Abweichung

von 0 in beide Richtungen zunimmt.583 Werte ab einer Höhe von 0,1 bzw. 0,2 gelten als ak-

zeptabel.584 Zur Überprüfung der statistischen Signifikanz wird analog zu der Vorgehensweise

bei den Messmodellen auf das Resamplingverfahren des Bootstrapping zurückgegriffen.585

Ob eine unabhängige latente Variable einen substantiellen Beitrag zur Erklärung einer abhän-

gigen latenten Variable liefert, lässt sich mit der auf der Kennzahl W� basierenden Effektstär-

ke �� messen.586 Der Gehalt des Erklärungsbeitrags ergibt sich dabei aus der Veränderung

von W� der endogenen latenten Variablen, indem das Strukturmodell einmal mit (W3[\]^_^� )

577 Vgl. Ringle (2004a), S. 14; Nitzl (2010), S. 33; Chin/Newsted (1999), S. 316.

578 Vgl. Backhaus (2008), S. 69 f.

579 Vgl. für viele Nitzl (2010), S. 33; Kirstein (2009), S. 189; Kornmeier (2008), S. 198.

580 Vgl. Chin (1998a), S. 323.

581 Vgl. Ringle (2004a), S. 15.

582 Vgl. Kirstein (2009), S. 189 f.

583 Vgl. Nitzl (2010), S. 34. 584 Vgl. Ringle (2004a), S. 15; Lohmöller (1989), S. 60 f. Dies gilt auch für entsprechend negative Werte, in

diesem Fall also -0,1 bzw. -0,2.

585 Vgl. K. 3.1.3.1. 586 Vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 84; Cohen (1988), S. 410-413.

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119

und einmal ohne (W_�[\]^_^� ) die entsprechende exogene Variable geschätzt wird. Die Effekt-

stärke ergibt sich somit aus folgender Formel:

(19) �� = Y?`4abcdc@ 8YdA4abcdc

@

8Y?`4abcdc@

Bei der Effektstärke lässt ein Wert von 0,35 auf einen substantiellen, von 0,15 auf einen mo-

deraten und von 0,02 auf einen schwachen Erklärungsbeitrag der endogenen durch die exoge-

ne Variable schließen.587

Die Prognosegüte des Strukturmodells lässt sich auf Basis eines von Geisser588 und Stone589

entwickelten nicht parametrischen Testverfahrens ermitteln. Die Ermittlung des Stone-

Geisser-Kriteriums e� basiert auf der Blindfolding-Technik, die systematisch einen Teil der

empirisch ermittelten Rohdaten für endogenene hypothetische Konstrukte mit reflektiv spezi-

fizierten Messmodellen ausblendet, um sie anschließend mit dem Strukturmodell zu schät-

zen.590 Der Wert für e� ergibt sich dann aus einem Vergleich der Schätzwerte mit den tat-

sächlichen Erhebungswerten und lässt sich formal wie folgt berechnen:591

(20) e� = 1 −∑ fgg∑ hgg

Ti steht in diesem Zusammenhang für die quadrierten Fehler der geschätzten Werte und ji

für die quadrierten Fehler der jeweiligen übrigen tatsächlichen Erhebungswerte. Mit S wird

der Abstand zwischen zwei aufeinander auszulassenden und anschließend zu schätzenden

Fällen bezeichnet. Sofern der ermittelte Wert für e� größer als 0 ist, kann dem Strukturmodell

Prognoserelevanz attestiert werden.592

Abschließend wird zur Überprüfung der Reliabilität des Strukturmodells wie bereits bei den

Messmodellen auf die Hilfsprozedur des Bootstrapping zurückgegriffen, wobei signifikante

Pfade mit postuliertem Vorzeichen die aufgestellten Hypothesen stützen und im entgegenge-

setzten Fall diese widerlegen.593

587 Vgl. Ringle/Spreen (2007), S. 215; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 731; Chin (1998a), S. 317; Cohen (1988),

S. 413. 588 Vgl. Geisser (1974).

589 Vgl. Stone (1974). 590 Vgl. Nitzl (2010), S. 35 f.; Henningsson et al. (2001), S. 406. 591 Vgl. Nitzl (2010), S. 36; Ringle (2004a), S. 17; Chin (1998a), S. 317.

592 Vgl. Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 85; Fornell/Cha (1994), S. 73; Chin (1998a), S. 318.

593 Vgl. Kirstein (2009), S. 191; Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005), S. 83 f.; Ringle (2004a), S. 18.

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120

Da für PLS kein anerkanntes globales Fitmaß zur Gesamtbeurteilung existiert, ist eine kumu-

lative Betrachtung sämtlicher als relevant erachteter Gütekriterien notwendig. Sofern diese in

allen Teilstrukturen als erfüllt angesehen werden, kann das Gesamtmodell als zuverlässig ein-

geschätzt werden.594 Allerdings wird eine nur geringfügige Abweichung von den definierten

Grenzwerten der Gütemaße in der Forschungspraxis als relativ unproblematisch betrachtet,

dies gilt insbesondere für die Verfehlung einzelner lokaler Gütekriterien.595

594 Vgl. Weiber/Mühlhaus (2010), S. 259; Ringle/Spreen (2007), S. 216.

595 Vgl. Homburg/Pflesser/Klarmann (2008), S. 564.

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121

B. Aufbau der empirischen Analyse zur Überprüfung der postulierten Modellstruk-tur

I. Konzeption der empirischen Erhebung

1. Grundlegende Aspekte der Untersuchungsmethodik

Die für eine empirische Analyse benötigten Forschungsdaten entstammen entweder der Auf-

bereitung bereits vorhandener Daten (= Sekundärforschung) oder einer neuen Erhebung und

somit originären Datengewinnung (= Primärforschung).596 Da das zu prüfende Beziehungsge-

füge und die dafür konstruierten Messmodelle zum Teil neu sind und es in der Literatur

grundsätzlich an repräsentativen reputationsbezogenen Kundendaten im Retailbanking man-

gelt, stützt sich die nachfolgende Analyse auf Primärdaten. Zu diesem Zweck konnte eine

mittelgroße westdeutsche Sparkasse als Partner gewonnen werden.

Zur Generierung von Erhebungsdaten können unterschiedliche Instrumente597 eingesetzt wer-

den, wobei für die vorliegende Erhebung auf die in der Forschungspraxis am meisten verbrei-

tete Methode der Befragung zurückgegriffen wurde.598 Bezüglich des Kommunikationswe-

ges599 lässt sich zwischen der persönlichen, der telefonischen, der schriftlichen und der Onli-

ne-Befragung differenzieren.600 Die persönliche Befragung kommt wegen der erheblichen

Bindung zeitlicher und finanzieller Ressourcen, der Gefahr von sachlich-inhaltlichen Ergeb-

nisverzerrungen aufgrund des direkten sozialen Interaktionsprozesses (= Interviewer-Bias)

sowie den hohen Qualifikationsanforderungen an die Interviewer für die Datenerhebung der

vorliegenden Studie nicht in Frage.601 In ähnlichen Untersuchungskontexten wurden vielfach

die schriftliche602 und die Online-Befragung603 eingesetzt. Im Vergleich zur telefonischen

Befragung liegt bei diesen Methoden jedoch eine unkontrollierte Befragungssituation vor. 596 Vgl. Olbrich/Battenfeld/Buhr (2012), S. 67 f.; Kuß/Eisend (2010), S. 40 f.; Riesenhuber (2009), S. 12.

597 Es lässt sich zwischen den Methoden der Befragung, der Beobachtung und des Experiments unterscheiden, die jeweils wieder zahlreiche Subvarianten kennen. Vgl. Broda (2006), S. 29. Für eine Beschreibung der ver-schiedenen Beobachtungsmethoden siehe Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 141-145; Diekmann (2009), S. 548-575; Broda (2006), S. 262-277. Einen Überblick über die in der Marktforschung eingesetzten Varianten des Experiments liefern Kuß/Eisend (2010), S. 147-162; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 146-184; Rack/Christophersen (2009); Broda (2006), S. 52-59.

598 Vgl. Diekmann (2009), S. 434-436 und 501-503.

599 Für einen ausführlichen, nach zahlreichen alternativen Kriterien differenzierten Überblick der Befragungsme-thoden siehe Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 89-119; Heidel (2008), S. 35.

600 Vgl. Kuß/Eisend (2010), S. 114; Kaya (2009), S. 51; Broda (2006), S. 30.

601 Vgl. Kuß/Eisend (2010), S. 117; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 98-101.

602 Vgl. exemplarisch Walsh/Dinnie/Wiedmann (2006), S. 414; Helm (2007), S. 262-266.

603 Vgl. für viele Fuchs (2009), S. 89; Prauschke (2007), S. 117-123; Einwiller/Herrmann/Ingenhoff (2005), S. 28 f.; Koot (2005), S. 155; Wiedmann/Peuser/Krumstroh (2004), S. 48-51.

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122

Aufgrund der darüber hinaus zumeist geringen Rücklaufquoten und der bei einer offenen Um-

frage im Internet deutlich erschwerten Adressierung der Zielgruppe wurde für die vorliegende

Studie die telefonische Befragung gewählt.604 Zur Reduzierung der Fehleranfälligkeit und des

Interviewer-Bias erfolgte die Befragung computergestützt anhand eines standardisierten Fra-

gebogens

(= CATI605).606 Im Vorfeld wurden die Interviewer darüber hinaus im Rahmen einer Schulung

bezüglich Ziel, Ablauf und Untersuchungsgegenstand der Erhebung informiert sowie während

der Befragung von Aufsichtspersonen begleitet.607

Bei der Entwicklung geeigneter Messmodelle lehnt sich die vorliegende Arbeit an den C-

OAR-SE-Operationalisierungsprozess608 an, ergänzt diesen allerdings explizit um die Über-

prüfung der Inhaltsvalidität nach Anderson/Gerbing609. Der Hauptuntersuchung voran geht

die Sammlung geeigneter Indikatoren auf Basis einer umfassenden Literaturdurchsicht und

die anschließende Bereinigung bzw. Verdichtung dieses Indikatorenkatalogs durch Experten-

interviews610 und die Einschätzung des Forschers. Die verbliebenen Indikatoren werden im

Anschluss durch eine schriftliche Befragung von Personen aus dem Kreis der Grundgesamt-

heit validiert.611 Zur Beurteilung des aus den vorangegangenen Prozessschritten resultieren-

den Fragenkatalogs im Hinblick auf Verständlichkeit wird abschließend ein Pretest durchge-

führt.612

604 Vgl. Homburg/Krohmer (2008), S. 29; Broda (2006), S. 31. Für weitere Vorzüge der telefonischen Befra-

gung siehe Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 102 f. Einen direkten Vergleich der diskutierten Kom-munikationsformen bezüglich Repräsentativität, Datenqualität, Aufwand und Untersuchungsdauer findet sich bei Kuß/Eisend (2010), S. 114-125. Einen ähnlichen, um das Kriterium Interviewer-Bias ergänzten Vergleich liefert Kaya (2009), S. 52-54.

605 Das in der Marktforschung gängige Akronym CATI steht für Computer-Assisted-Telephone-Interviewing, einer telefonischen Befragung, bei der der Fragenkatalog computergestützt vorliegt und der Interviewer die Antworten der Probanden unmittelbar digital speichert. Vgl. Kuß/Eisend (2010), S. 121; Heidel (2008), S. 57.

606 Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 104; Homburg/Krohmer (2008), S. 28.

607 Eine ausführliche Beschreibung der Datenerhebung erfolgt in Kapitel 3.2.1.2. 608 Vgl. K. 3.1.1.3. 609 Vgl. K. 3.1.3.1 und K. 3.1.3.2.

610 Die Interviews wurden mit wissenschaftlichen Mitarbeitern des Fachbereichs Betriebswirtschaft der Univer-sität Duisburg-Essen geführt.

611 An der Befragung nahmen 18 Retailkunden der kooperierenden mittelgroßen Sparkasse teil. Die Darstellung und Beurteilung des bereinigten Indikatorenkatalogs ist Teil der folgenden Kapitel 3.2.2 und 3.2.3.

612 Eine ähnliche Vorgehensweise findet sich exemplarisch bei Kirstein (2009), S. 201-206 und Eberl (2006a), S. 147-153.

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123

Im Anschluss an die Haupterhebung folgt die Datenanalyse mit Hilfe der Varianzstrukturana-

lyse und unter Rückgriff auf die Softwarepakete SPSS 19.0, Microsoft Excel 2008 und

SmartPLS 2.0 (beta)613.

Nachfolgende Abb. 31 bietet eine Zusammenfassung der skizzierten Vorgehensweise:

Abb. 31: Prozessschritte der empirischen Untersuchung

2. Konstruktion des Fragebogens

Da der PLS-Ansatz eine Intervallskalierung der empirisch gewonnenen Daten erfordert, er-

folgt die Datenerhebung anhand von Ratingskalen. Diese sind in der Forschungspraxis auf-

613 Vgl. Ringle/Wende/Will (2005).

Schritt 1

• Entwicklung eines initialenIndikatorenkatalogs• Methode: Literaturdurchsicht

Schritt 2

• Bereinigung und Verdichtung des Indikatorenkatalog• Methode: Persönliche Experteninterviews und Einschätzung des Forschers

Schritt 3

• Ergänzende Überprüfung der Inhaltvalidität• Methode: Schriftliche Befragung von Personen aus der Grundgesamtheit

Schritt 4

• Pretest mit Personen aus der Grundgesamtheit• Methode: Telefonische Befragung (CATI)

Schritt 5

• Hauptuntersuchung• Methode: Telefonische Befragung (CATI)

Schritt 6

• Analyse der Erhebungsdaten• Methode: Varianzstrukturanalyse bzw. PLS

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124

grund ihrer Vielseitigkeit und einfachen Handhabbarkeit weit verbreitetet614 und können, da

implizit von Äquidistanz ausgegangen wird, als quasi-metrisch615 interpretiert werden.616 Bei

der Verwendung von Ratingskalen lautet die übliche Empfehlung, den Befragten zwischen 4

und 7 Abstufungsmöglichkeiten vorzugeben. Dieser Bandbreite wird eine für die spätere Ana-

lyse ausreichende Diskriminationsfähigkeit zugesprochen, ohne dabei zugleich die Befragten

zu überfordern. Die vorliegende Befragung greift auf eine fünfstufige Likert-Skala617 zurück.

Die Abstufung reicht von 1 = „stimme voll und ganz zu“ bzw. „dieser Zugangsweg ist für

mich sehr wichtig“ bis 5 = „stimme überhaupt nicht zu“ bzw. „dieser Zugangsweg ist für

mich überhaupt nicht wichtig“. Die übliche Empfehlung, eine Ausweichkategorie („weiß

nicht, keine Antwort“) aufzunehmen, wird bei der Konstruktion des Fragebogens ebenfalls

berücksichtigt, um bei tatsächlicher Unwissenheit kein willkürliches Antwortverhalten und

somit eine Verzerrung der Erhebungsdaten zu provozieren.618

Bei der Operationalisierung der Konstrukte werden sowohl eigene als auch aus der Literatur

übernommene Messmodelle eingesetzt.619 Grundsätzlich gilt es bei der Ausgestaltung der

konkreten Fragen zu berücksichtigen, dass diese möglichst eindeutig und leicht verständlich

formuliert sein sollten.620 Bei der Planung des Gesamtumfangs des Fragebogens ist auf eine

akzeptable Beantwortungszeit zu achten.621

Zu Beginn der telefonischen Befragung wird überprüft, ob der Interviewer auch tatsächlich

mit der Zielperson verbunden ist bzw. ob diese zur Befragung zur Verfügung steht. Danach

erfolgt eine kurze Aufklärung hinsichtlich Motivation, ungefährer Dauer sowie Freiwilligkeit

und Anonymität der Umfrage. Im ersten Fragenblock wird erfragt, wer im Haushalt für die

Finanzangelegenheiten verantwortlich ist. Außerdem werden Fragen zur Hauptbankverbin-

dung, der jüngeren Beratungs- und Beschwerdehistorie sowie der präferierten Distributions- 614 Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 66.

615 Ratingskalen liefern streng genommen Daten auf einem ordinalen Skalenniveau. Die daraus resultierenden Verzerrungen sind jedoch in der Regel vernachlässigbar. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 733. Für eine vergleichende Beschreibung der verschiedenen Mess- bzw. Skalenniveaus siehe für viele Bere-koven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 64-66.

616 Vgl. Zinnbauer/Eberl (2005), S. 566; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 721.

617 Bei einer Likert-Skala erhalten die Befragten eine Vielzahl von Aussagen, denen Sie auf einer Ratingskala mehr oder weniger zustimmen können. Vgl. für viele Heidel (2008), S. 180.

618 Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 70. Dies hat allerdings zur Folge, dass mit fehlenden Werten zu rechnen ist. Der Umgang mit dieser Problemstellung wird im folgenden Kapitel 3.3.1 thematisiert.

619 Eine ausführliche Beschreibung findet sich in K. 3.1.3.1 und K. 3.1.3.2.

620 Vgl. Homburg/Krohmer (2008), S. 45. Für eine ausführliche Beschreibung der zu beachtenden Aspekte bei der Fragengestaltung siehe Kuß/Eisend (2010), S. 70-84; Churchill/Iacobucci (2005), S. 233-264.

621 Vgl. Kuß/Eisend (2010), S. 120. Bei der im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten Erhebung ist eine durch-schnittliche Dauer der Interviews von 10 bis 15 Minuten angestrebt worden.

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125

kanäle gestellt.622 Im zweiten Teil des Fragebogens wird die Einschätzung der Untersu-

chungsteilnehmer zur Unternehmensreputation erfragt. Dazu werden zunächst die Indikatoren

der beiden Reputationskomponenten Sympathie und Kompetenz erfasst. Die daran anschlie-

ßenden Fragen beziehen sich auf die fünf Treiber der Unternehmensreputation im Retailban-

king. Der dritte Fragenblock adressiert die Kundenloyalität, um den hypothetisierten Zusam-

menhang zwischen Unternehmensreputation und Kundenloyalität zu überprüfen. Abschlie-

ßend werden mit der Haushaltsgröße, dem Alter, dem Bildungsstand, den Einkommens- und

Vermögensverhältnissen und dem Geschlecht soziodemographische Merkmale erfasst.623

Eine grobe Struktur des Fragebogens liefert nachfolgende Abb. 32:

Fragen zu bisherigem Verhalten in Finanzan-gelegenheiten und be-

vorzugten Distributions-kanälen

• 1: Entscheider in Finanzangelegenheiten • 2 a/b: Hauptbankverbindung • 3: Beratung in den letzten 12 Monaten • 4 a/b: Beschwerdeverhalten in den letzten 12 Monaten • 5: Präferierter Distributionsweg Zahlungsverkehr • 6: Präferierter Distributionsweg Geldanlage • 7: Präferierter Distributionsweg Kredit

Fragen zur Unterneh-mensreputation der

Sparkasse

• 8 bis 10: Sympathie • 11 bis 13: Kompetenz • 14 bis 20: Corporate Social Responsibility • 21 bis 23: Preisgerechtigkeit • 24 bis 30: Produkt- und Beratungsqualität • 31 bis 34: Attraktivität • 35 bis 38: finanzieller Erfolg

Fragen zur Wirkung der Unternehmensreputation • 39 bis 41: Kundenloyalität

Fragen zu soziodemo-graphischen Merkmalen

• 42: Haushaltsgröße • 43: Alter • 44: Bildungsabschluss • 45: Haushaltsnettoeinkommen • 46: Geldvermögen • 47: Geschlecht (im Nachgang auszufüllen oder zu er-

fragen)

Abb. 32: Aufbau des Fragebogens

622 Einige dieser Fragen sind durch das Interesse der kooperierenden Sparkasse motiviert und finden keinen

Eingang in die Analyse der vorliegenden Arbeit.

623 Die komplette Fragebogen findet sich in Anhang 2.

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126

3. Prozess der Datenerhebung

Das Ziel des Datenerhebungsprozesses ist die mit einem hohen Repräsentativitätsanspruch624

versehene Gewinnung von Primärdaten für den Untersuchungsgegenstand. Dieser Anspruch

unterscheidet die vorliegende Arbeit auch von einigen anderen Studien, die sich, aus einem

anderen Blickwinkel betrachtet oder mit einem anderen Fokus, ebenfalls mit dem Themen-

komplex Unternehmensreputation beschäftigen.625 Zu Beginn der Erhebung ist die Grundge-

samtheit zu definieren, die in diesem Fall aus den Retailkunden der kooperierenden Sparkasse

besteht.626 Eine Vollerhebung stellt vor dem Hintergrund der Zielsetzung ein Optimum dar627,

verbietet sich üblicherweise in der Forschungspraxis und auch in dieser Arbeit aus finanziel-

len, zeitlichen und organisatorischen Gründen.628 Stattdessen wird eine Stichprobe gebildet

und somit nur ein Ausschnitt aus der Grundgesamtheit befragt. Dafür stehen verschiedene

Methoden zur Verfügung, wobei grundsätzlich zwischen den Verfahren der Zufalls- und der

bewussten Auswahl unterschieden wird.629 Zur Erlangung möglichst repräsentativer Ergeb-

nisse wird die reine Zufallsauswahl präferiert, da bei dieser die einzelnen Elemente der

Grundgesamtheit eine identische Auswahlwahrscheinlichkeit aufweisen. Zu dieser Gruppe

gehört auch die systematische Zufallsauswahl, die für die Befragung im Rahmen dieser Arbeit

angewendet wird.630

624 Eine Erhebung wird als repräsentativ bezeichnet, wenn die Ergebnisse einen zutreffenden Rückschluss auf

die Grundgesamtheit zulassen. Vgl. Kuß/Eisend (2010), S. 58; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 45. 625 Vgl. für viele Kirstein (2009), die Stipendiaten der Konrad Adenauer-Stiftung e.V. befragt sowie Eberl

(2006a), Koot (2005) und Schütz (2005), die bei ihrer Erhebung jeweils auf Studenten zurückgreifen.

626 Die genauen Kriterien und Grenzwerte der Kundenclusterung der Sparkasse werden unter Rücksicht auf geschäftspolitische Interessen nicht veröffentlicht. Die in Kapitel 1.3.1 dargelegten quantitativen Abgren-zungsmerkmale finden Anwendung.

627 Vgl. für viele Homburg/Krohmer (2008), S. 37.

628 Vgl. Kuß/Eisend (2010), S. 59; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 44 f.

629 Die Zufallsauswahl lässt sich wiederum in die einfache bzw. reine Zufallsauswahl, die geschichtete Zufalls-auswahl (stratified sampling) und die Klumpenauswahl (cluster sampling) unterteilen. Bei der bewussten Auswahl unterscheidet man Quota-Verfahren, Cut-off-Verfahren und die typische Auswahl. Darüber hinaus werden die beschriebenen Methoden mitunter auch kombiniert angewendet. Für eine ausführliche Beschrei-bung und Würdigung dieser Verfahren siehe Olbrich/Battenfeld/Buhr (2012), S. 69-71; Kuß/Eisend (2010), S. 61-70; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 46-57; Homburg/Krohmer (2008), S. 40-42.

630 Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 46.

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127

Der notwendige Mindestumfang der effektiven Stichprobe631 zur Überprüfung des aufgestell-

ten Hypothesensystems liegt bei 70 Datensätzen632. Da aber mit zunehmendem Umfang die

Präzision der Ergebnisse steigt, wird die Erhebung von 400 Datensätzen angestrebt. Über

Kundenidentifikationsnummern liegt eine anonymisierte Auflistung der Grundgesamtheit N

vor, so dass die Generierung der effektiven Stichprobe von n = 400 erfolgen kann, indem,

beginnend bei einem zufälligen Startpunkt, jeder N/n-te Kunde ausgewählt wird. Erfahrungs-

gemäß nehmen aus unterschiedlichen Gründen nicht alle vorgesehenen Probanden an der Um-

frage teil. Daher wurden über die systematische Zufallsauswahl insgesamt 1.600 Kunden

identifiziert633, um die Stichprobe bei Bedarf aufzufüllen.634

Zur Generierung einer möglichst hohen Rücklaufquote bieten sich verschiedene Instrumente

an. Auf die häufig eingesetzte Incentivierung635 durch monetäre oder sachliche Belohnung

wird bewusst verzichtet, da diese mit der Gefahr einer Verschlechterung der Antwortqualität

einhergehen kann.636 Stattdessen wird auf der Homepage der Sparkasse auf die laufende Akti-

on hingewiesen und die potenziellen Untersuchungsteilnehmer erhalten im Vorfeld der tele-

fonischen Kontaktaufnahme ein Anschreiben637 zugesandt. Dieses enthält Informationen über

die Hintergründe, die ungefähre Dauer und die Freiwilligkeit der Umfrage sowie einen Hin-

weis auf das mit der Befragung beauftragte Marktforschungsinstitut. Zudem wird explizit

darauf hingewiesen, dass die vorzunehmenden Einschätzungen streng vertraulich behandelt

und ohne namentliche Kennzeichnung ausgewertet werden. Das Anschreiben wird direkt von

der Sparkasse auf deren Briefbogen versendet und führt zwei Ansprechpartner aus dem Quali-

tätsmanagement für eventuelle Rückfragen auf. Die Informationsschreiben wurden in Wellen

631 Unter einer Stichprobe versteht man die in die Erhebung einbezogene Teilmenge der Grundgesamtheit. Die

effektive Stichprobe hingegen ist eine Teilmenge der Stichprobe, da sie nur die Objekte beinhaltet, von denen auch tatsächlich Informationen eingeholt werden können. Vgl. Homburg/Krohmer (2008), S. 37.

632 Eine gängige Heuristik zur Bestimmung des Stichprobenumfangs lautet, dass dieser mindestens zehnmal so groß sein sollte wie die maximale Anzahl formativer Indikatoren je Konstrukt oder aber mindestens zehnmal so groß wie die größte Anzahl von exogenen Konstrukten, die auf ein endogenes Konstrukt laden. Vgl. Nitzl (2010), S. 18; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 721; Ringle (2004a), S. 12. Das komplexeste formativ spezifi-zierte Messmodell des zu untersuchenden Strukturgleichungsmodells besteht aus 7 Indikatoren und die An-zahl exogener Konstrukte, die auf die beiden Reputationsdimensionen laden, beträgt jeweils 5. Demnach soll-te die Stichprobe mindestens 7 x 10 = 70 Datensätze beinhalten.

633 Die 1.600 identifizierten Datensätzen enthielten teilweise veraltete oder fehlende Informationen. Darüber hinaus haben einige Kunden im Vorfeld der Sparkasse angezeigt, dass sie nicht an dieser Umfrage teilneh-men wollen. Dies hat zu einer Reduzierung der Stichprobe auf eine bereinigte Anzahl von 1.105 Datensätzen geführt.

634 Für eine ähnliche Vorgehensweise siehe Stöppel (2009), S. 112 f. 635 Als Beispiel für Studien, die eine solche Belohnung ausloben vgl. für viele Fuchs (2009), S. 90 f.; Kirstein

(2009), S. 206; Stöppel (2009), S. 115; Kornmeier (2008), S. 210; Eberl (2006a), S. 141.

636 Vgl. Homburg/Krohmer (2008), S. 38.

637 Der vollständige Text des Anschreibens findet sich in Anhang 1.

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128

verschickt und den Kunden wurde jeweils ein Zeitfenster von 5 Tagen eingeräumt, innerhalb

dessen sie der Einbeziehung in die Befragung widersprechen konnten.

Die operative Umsetzung der computergestützten telefonischen Befragung erfolgte durch das

Sozialwissenschaftliche Umfragezentrum638. Der bereits erwähnte Pretest fand am 17. und 18.

März 2011 mit 24 Befragten statt und hat aufgrund des problemlosen Verlaufs zu keinen er-

wähnenswerten Anpassungen des Fragenkatalogs geführt. Während der Haupterhebung im

Zeitraum vom 22. März bis zum 5. Mai 2011 konnten insgesamt 402 Interviews und somit

eine als gute einzuschätzende Ausschöpfungsquote von 36,4 % realisiert werden.639 Im Nach-

gang zur Hauptuntersuchung wurden aus Plausibilitätsgründen 5 Datensätze ausgeschlos-

sen640, so dass sich eine bereinigte effektive Stichprobe von n = 397 ergibt.

II. Operationalisierung der Modellkonstrukte

1. Verankerung der reflektiv spezifizierten Konstrukte

a) Kompetenz

Die kognitive Dimension der Unternehmensreputation wird über die latente Variable Kompe-

tenz abgebildet. Eine korrespondierende Operationalisierung nach der C-OAR-SE-Prozedur

findet sich bei Schwaiger641. Die Formulierung der Indikatoren ist bewusst auf eine reflektive

Spezifikation ausgelegt und ließ sich unter Rückgriff auf den in K. 3.1.3 vorgestellten Fra-

genkatalog im Rahmen der Experteninterviews bestätigen. Für die vorliegende Arbeit wurde

die Formulierung der Indikatoren leicht angepasst, diese fokussieren aber ebenfalls die Stel-

lung im direkten Vergleich mit den Wettbewerbern, die Anerkennung in der Öffentlichkeit

und die Leistungsfähigkeit.

638 Ein Porträt der Sozialwissenschaftliches Umfragezentrum GmbH findet sich unter http://www.suz-

umfragen.de. 639 Die Kontaktaufnahme sowie die Durchführung der Interviews erfolgte von Montag bis Freitag zwischen

16.30 und 20 Uhr und Samstag zwischen 12 und 18 Uhr, wobei Termine Wochentags auch bis 21 vereinbart werden konnten. Die durchschnittliche Interviewdauer betrug 11,5 Minuten mit einem Maximum von 40 Mi-nuten und einem Minimum von 6 Minuten.

640 Bei den ausgeschlossenen Datensätzen war entweder ein Beantwortungsmuster (z. B. immer dieselbe Ant-wort) erkennbar oder der Interviewer hat vermerkt, dass es zur erheblichen Verständnisschwierigkeiten ge-kommen ist.

641 Vgl. Schwaiger (2004), S. 64. Eine positive Beurteilung der Validität auf der Grundlage empirischer Daten liefern Eberl (2006a), S. 171; Schwaiger (2004), S. 64.

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129

Indikator häufigste ge-nannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Die […] ist das führende Kredit-institut in […]. (Komp 1)

--- 20 20 0 1 1

Die […] genießt in der Öffent-lichkeit eine hohe Anerkennung. (Komp 2)

Sympathie 20 14 6 0,7 0,4

Der […] traue ich außergewöhn-lich gute Leistungen zu. (Komp 3)

--- 20 20 0 1 1

Abb. 33: Indikatoren zur Messung der Kompetenz mit korrespondierenden psa- und

csv-Werten

Zur Plausibilisierung der Inhaltsvalidität sind die Werte für den psa- und csv-Index ausgewie-

sen. Bei der Zuordnung des ersten und des dritte Indikators finden sich keine Abweichungen

zwischen der Einschätzung der Probanden und der initialen Zuordnung durch den Forscher

bzw. die Experteninterviews. Der zweite Indikator enthält zwar Fehlzuordnungen, die Indizes

weisen aber dennoch akzeptable Werte auf, so dass die gewählte Skala beibehalten wird.

b) Sympathie

Das Konstrukt Sympathie repräsentiert die affektive Komponente der Unternehmensreputati-

on und ist, wie bereits die Variable Kompetenz, in Anlehnung an Schwaiger642 reflektiv spezi-

fiziert. Als Ergebnis des zweiten Prozessschritts643 der Studie wurden die ursprünglich von

Schwaiger verwendeten Indikatoren inhaltlich und bezüglich der konkreten Ausformulierung

bestätigt. Bei der Erhebung der Indizes zur Überprüfung der Inhaltsvalidität hat es zudem

keine einzige Fehlzuordnung gegeben, so dass sich die Operationalisierung gemäß folgender

Tabelle ergibt:

642 Vgl. Schwaiger (2004), S. 64. Eine empirisch unterlegte Bestätigung der Validität findet sich bei Eberl

(2006a), S. 171; Schwaiger (2004), S. 64.

643 Vgl. K. 3.2.1.1.

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130

Indikator häufigste ge-nannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Die […] ist eine Bank, mit der ich mich besser identifizieren kann, als mit anderen Banken. (Symp 1)

--- 20 20 0 1 1

Wenn es die […] nicht mehr ge-ben würde, wäre das bedauerns-werter, als wenn es anderer Ban-ken nicht mehr geben würde. (Symp 2)

--- 20 20 0 1 1

Die […] ist ein sympathisches Unternehmen. (Symp 3)

--- 20 20 0 1 1

Abb. 34: Indikatoren zur Messung der Sympathie mit korrespondierenden psa- und

csv-Werten

c) Kundenloyalität

Zur Messung der Kundenloyalität bzw. des verwandten Konstrukts Kundenbindung haben

bereits zahlreiche empirische Analysen stattgefunden644, wobei der Fokus in Bezug auf die

untersuchte Branche breit gestreut ist und auch den Banksektor abdeckt645. Für den vorliegen-

den Untersuchungskontext bietet sich eine reflektive Spezifikation an, da der Kausalzusam-

menhang mit der Unternehmensreputation und nicht eine umfängliche Treiberanalyse der

Kundenloyalität im Fokus steht.646 Die von Lohmann im Kontext des Retail Banking gewähl-

ten reflektiven Spezifikationshypothesen beziehen sich gänzlich auf die Wahrscheinlichkeit,

mit der ein Kunde seine Bankverbindung wechselt und sind für die vorliegende Untersuchung

daher zu undifferenziert.647

644 Vgl für viele Helm (2007), Rams (2001), Giering (2000); Eggert (1999), Peter (1999), Diller (1996).

645 Vgl. für viele Koot (2005); Lohmann (1997).

646 Für einen Überblick möglicher Determinanten der Kundenbindung und korrespondierenden Studien siehe für viele Paul/Henning-Thurau (2010).

647 Lohmann differenziert dabei zwischen der kurzfristigen und langfristigen Wechselwahrscheinlichkeit. Das von ihm aufgestellte Strukturgleichungsmodell beinhaltet darüber hinaus die formativ spezifizierten Treiber-konstrukte Zufriedenheit, Vertrauen, Commitment, Investitionen, Gewohnheit und Bequemlichkeit. Für einen Überblick des Pfadmodells vgl. Lohmann (1997), S. 138.

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131

Bei der Operationalisierung der Kundenloyalität ist zu beachten, dass für die vorliegende Un-

tersuchung ausschließlich das in die Zukunft gerichtete Kundenverhalten von Interesse ist, so

dass Messmodelle, die sich auf das vergangene Kundenverhalten beziehen, ausgeblendet wer-

den.648 Koot649 hat ein Messmodell vorgestellt, das sich auf die zukünftige Verhaltensabsicht

im Retail Banking bezieht. Die Skala stellt auf die Wiederkauf-, Zusatzkauf- und Weiteremp-

fehlungsabsicht ab650 und konnte im Rahmen einer von ihm durchgeführten Studie auch empi-

risch bestätigt werden651. Daher lehnt sich die in Abb. 35 aufgeführte Ausgestaltung der Indi-

katoren für das Konstrukt Kundenloyalität an diese Skala an.

Indikator häufigste ge-nannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Ich werde die Verbindung zur […] wahrscheinlich auch in der Zukunft aufrechterhalten. (Loy 1)

Kompetenz 20 15 4 0,75 0,55

Mit hoher Wahrscheinlichkeit werde ich bei der […] bei Bedarf zusätzliche Dienstleistungen in Anspruch nehmen. (Loy 2)

Kompetenz 20 16 4 0,8 0,6

Ich werde zukünftig die Gelegen-heit nutzen, um die […] im per-sönlichen Gespräch weiterzuemp-fehlen. (Loy 3)

--- 20 20 0 1 1

Abb. 35: Indikatoren zur Messung der Kundenloyalität mit korrespondierenden psa-

und csv-Werten

648 Oftmals wird explizit zwischen dem bisherigen Verhalten und der Verhaltensabsicht unterschieden, die je-

weils über eine reflektive Spezifikationshypothese mit der latenten Variable Kundenloyalität verbunden sind. Vgl. für viele Homburg/Becker/Hentschel (2010), S. 119 f.; Homburg/Fürst (2010), S. 603; Helm (2007), S. 195; Wiedmann/Meissner/Fusy (2003), S. 82; Homburg/Faßnacht/Werner (1998), S. 393; Diller (1996), S. 86.

649 Vgl. Koot (2005). 650 Im Kontext der Kundenloyalität operationalisieren auch andere Forscher die in die Zukunft gerichtete Kun-

denloyalität unter Rückgriff auf die Wiederkauf-, Zusatzkauf- und Weiterempfehlungsabsicht. Vgl. für viele Homburg/Becker/Hentschel (2010), S. 119 f.; Homburg/Fürst (2010), S. 608; Helm (2007), S. 195; Wied-mann/Meissner/Fusy (2003), S. 82; Gerpott/Rahms (2000), S. 745; Giering (2000), S. 17; Hom-burg/Faßnacht/Werner (1998), S. 393.

651 Die genannten Indikatoren sind bereits bei der inhaltlichen Auseinandersetzung mit dem Konstrukt Kunden-loyalität in dieser Arbeit herausgearbeitet worden. Vgl. K. 2.3.2.

Page 144: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

132

Die Überprüfung der Inhaltsvalidität ergab durchgehend zufriedenstellende Indexwerte, wobei

sich der Indikator Weiterempfehlungsabsicht positiv von den anderen beiden Indikatoren ab-

hebt, da bei diesem keine einzige Fehlzuordnung vorliegt.

2. Verankerung der formativ spezifizierten Modellkonstrukte

a) Attraktivität

Zur Operationalisierung der Attraktivität lehnt sich die Arbeit an die bereits dargestellten RQ-

Studien652 und das Modell von Schwaiger653 an. Nach der Überprüfung der Rohindikatoren

und der anschließenden Adjustierung ergibt sich folgendes Messmodell:

Indikator häufigste

genannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Das gesamte Erscheinungsbild der […] gefällt mir. (Attr 1)

--- 20 20 0 1 1

Die […] ist ein vertrauenswürdi-ges Unternehmen. (Attr 2)

CSR 20 10 10 0,5 0

Der […] gelingt es, auch höchst qualifizierte Mitarbeiter für sich zu gewinnen. (Attr 3)

Produkt- und Beratungs-

qualität 20 17 3 0,85 0,7

Die […] ist eine Bank, die ich sehr respektiere. (Attr 4)

finanzieller Erfolg / CSR

20 16 2 0,8 0,7

Abb. 36: Indikatoren zur Messung der Attraktivität mit korrespondierenden psa- und

csv-Werten

Die Tabelle enthält, wie auch schon bei den reflektiv spezifizierten Modellkonstrukten, die

Indizes zur Überprüfung der Inhaltsvalidität. Bis auf den zweiten Indikator erzielt der Indika-

torenkatalog zufriedenstellende Werte bei den beiden erhobenen Indizes. Der zweite Indikator

wurde allerdings dem latenten Konstrukt Corporate Social Responsibility ebenso häufig zu-

geordnet wie der emotionalen Attraktivität. Da in den Experteninterviews die Zuordnung je-

doch eindeutig ausgefallen ist und auch in anderen Studien die Vertrauenswürdigkeit als Indi- 652 Vgl. Wiedmann (2004), S. 6; Fombrun/Wiedmann (2001), S. 49; Fombrun/Gardberg/Sever (2000), S. 253.

653 Vgl. Schwaiger (2004), S. 65.

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133

kator der Attraktivität bestätigt werden konnte654, bleibt die Zuordnung für die vorliegende

Untersuchung unverändert.

b) Corporate Social Responsibility

Die Übernahme von Verantwortung wird in zahlreichen Studien mit Reputationsbezug opera-

tionalisiert. Der RQ wählt in diesem Kontext drei Indikatoren, die den Oberbegriffen Citi-

zenship, Environmental Stewardship und Ethics zugeordnet werden.655 Das Modell von

Schwaiger enthält fünf Indikatoren und deckt im Vergleich zum RQ inhaltlich ein breiteres

Begriffsverständnis ab. Im Rahmen der Experteninterviews wurde der von Schwaiger gewähl-

te Indikator „… verhält sich gegenüber der Gesellschaft verantwortungsbewusst“ als zu vage

bzw. allgemein formuliert wahrgenommen.656 Darüber hinaus bietet es sich an, auch das Ver-

halten gegenüber den eigenen Mitarbeitern und die regionale Übernahme von Verantwortung

des Kreditinstituts657 in das Messmodell zu integrieren. Eine vor diesem Hintergrund umfang-

reichere Operationalisierung, allerdings mit Fokus auf die Automobilbranche, findet sich bei

Kirstein658. Auf Basis der vorgestellten Skalen wurde ein eigenes Messmodell entwickelt und

im Rahmen der Experteninterviews im zweiten Untersuchungsschritt verfeinert, so dass das

inhaltliche Spektrum des latenten Konstrukts umfänglich abgedeckt ist. Die Indikatoren sind

in folgender Tabelle aufgeführt und weisen durchgehend hervorragende Werte bei den Indizes

zur Überprüfung der Inhaltsvalidität auf:

654 Vgl. für viele Wiedmann/Boecker (2005), S. 11 f.; Wiedmann/Peuser/Krumstroh (2004), S. 51 f.

655 Die konkrete Formulierung der Aussagen lautet: „… supports good causes“, „… is an environmentally re-sponsible company“ und „… maintains high standards in the way it treats people“. Vgl. Fombrun/Wiedmann (2001), S. 49.

656 Für das vollständige von Schwaiger verwendete Messmodell der latenten Variable Verantwortung und die Ausformulierung der gewählten Indikatoren siehe Schwaiger (2004), S. 65.

657 Vgl. Wiedmann/Boecker (2005), S. 10.

658 Vgl. Kirstein (2009), S. 221 f.

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134

Indikator häufigste ge-nannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Die […] informiert die Öffent-lichkeit aufrichtig. (CSR 1)

--- 20 20 0 1 1

Die […] engagiert sich sozial und kulturell. (CSR 2)

--- 20 20 0 1 1

Die […] verhält sich verantwor-tungsbewusst gegenüber ihren Mitarbeitern. (CSR 3)

Attraktivität 20 19 1 0,95 0,9

Die […] fühlt sich dem Standort […] verpflichtet. (CSR 4)

--- 20 20 0 1 1

Die […] verhält sich fair gegen-über ihren Geschäftspartnern und Wettbewerbern. (CSR 5)

Produkt- und Beratungs-

qualität 20 19 1 0,95 0,9

Die […] engagiert sich für den Erhalt der Umwelt. (CSR 6)

--- 20 20 0 1 1

Die […] denkt nicht nur an Profit. (CSR 7)

--- 20 20 0 1 1

Abb. 37: Indikatoren zur Messung der Corporate Social Responsibility mit korres-

pondierenden psa- und csv-Werten

c) Finanzieller Erfolg

Der wahrgenommene finanzielle Erfolg eines Unternehmens wurde bereits in verschiedenen

Untersuchungen operationalisiert. In vergleichbaren Erhebungen sind dafür unter anderem die

Begriffe Performance659, historischer Unternehmenserfolg660 und finanzielle Performance661

verwendet worden. Diese Messmodelle sind im Kern alle ähnlich, konnten empirisch bestätigt

werden und bilden daher auch die Grundlage für die Operationalisierung in dieser Arbeit. Die

659 Vgl. Schwaiger (2004), S. 65 f.

660 Vgl. Prauschke (2007), S. 161.

661 Vgl. Helm (2005b), S. 103; Wiedmann (2004), S. 6.

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135

in der Literatur zu findenden Modelle sind allerdings um die wahrgenommene Sicherheit der

Kundeneinlagen zu ergänzen. Nach Meinung des Autors ist dieser Indikator für die Reputati-

on einer Bank, insbesondere aus Kundenperspektive, von hoher Bedeutung, weswegen es

umso verwunderlicher erscheint, dass selbst die bisherigen Untersuchungen der Unterneh-

mensreputation im Bankumfeld diesen nicht berücksichtigen.662 Das vollständige Indikatoren-

set ist der folgenden Tabelle zu entnehmen:

Indikator häufigste

genannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Die […] hat bereits in der Ver-gangenheit nachgewiesen, dass sie ein wirtschaftlich sehr erfolg-reiches Unternehmen ist. (Fin 1)

--- 20 20 0 1 1

Die […] ist finanziell erfolgrei-cher als andere Banken. (Fin 2)

--- 20 20 0 1 1

Im Vergleich zu Wettbewerbern schätze ich die wirtschaftliche Stabilität der […] als hoch ein. (Fin 3)

--- 20 20 0 1 1

Die Geldanlagen der Kunden sind bei der […] sicher. (Fin 4)

Produkt- und Beratungs-

qualität 20 18 2 0,9 0,8

Abb. 38: Indikatoren zur Messung des finanziellen Erfolgs mit korrespondierenden

psa- und csv-Werten

d) Produkt- und Beratungsqualität

Die Produktqualität wurde bereits in zahlreichen Studien mit unterschiedlichen Zielrichtungen

untersucht und operationalisiert.663 Die Angebotsqualität von Banken als Dienstleistungsun-

ternehmen mit nicht-materiellen Produkten ist jedoch von bspw. Konsumgüter- oder Indust-

662 Die bislang nicht erfolgte Berücksichtigung der Sicherheit von Kundeneinlagen könnte darin begründet lie-

gen, dass die Bedeutung dieses Aspekts im Zuge der Finanzkrise seit 2007 erheblich zugenommen hat. Siehe dazu auch die Ausführungen in K. 1.3.2.1 und die dort angegebene Literatur.

663 Vgl. Schrader (2008), S. 146.

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136

rieunternehmen zu differenzieren. Die vorliegende Operationalisierung lehnt sich daher an

bewährte Messkonzepte an664, wurde allerdings an ausgewählten Stellen angepasst, um die

Produkt- und Beratungsqualität im Retail Banking inhaltlich noch umfassender abzubilden.

Indikator häufigste

genannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Man merkt, dass der Kunden-wunsch bei der […] im Mittel-punkt steht. (PBQ 1)

Attraktivität 20 12 5 0,6 0,35

Die von der […] angebotenen Produkte und Beratungsleistun-gen sind von hoher Qualität. (PBQ 2)

--- 20 20 0 1 1

Das Serviceangebot von der […] ist gut. (PBQ 3)

Attraktivität 20 19 1 0,95 0,9

Die […] ist ein zuverlässiger Partner für ihre Kunden. (PBQ 4)

Attraktivität 20 15 3 0,75 0,6

Die Mitarbeiter der […] sind sehr kompetent. (PBQ 5)

finanzieller Erfolg

20 19 1 0,95 0,9

Die […] bietet ihren Kunden im-mer die passenden Lösungen und Produkte an. (PBQ 6)

--- 20 20 0 1 1

Ich vertraue meinem Berater und den Mitarbeitern in meiner Filiale (der […]). (PBQ 7)

Attraktivität 20 18 2 0,9 0,8

Abb. 39: Indikatoren zur Messung der Produkt- und Beratungsqualität mit korrespon-

dierenden psa- und csv-Werten

664 Das initiale Indikatorenset lehnt sich zur Abbildung der Produktqualität an Indikatoren an von Kirstein

(2009), S. 222; Schrader (2008), S. 146 f.; Prauschke (2007), S. 144-146, Walsh (2006), S. 121; Schwaiger (2004), S. 65 und Fombrun/Gardberg/Sever (2000), S. 253.

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137

e) Preisattraktivität

Zur Beurteilung von Preisen bedarf es der Bildung einer Relation. Üblicherweise wird der

Preis mit der Qualität des Angebots zum Preis-/Leistungsverhältnis kombiniert.665 Die Model-

le der Unternehmensreputation nach Schwaiger666 und dem RQ667 integrieren das Preis-/

Leistungsverhältnis in die Produktqualität. Die Angemessenheit bzw. Attraktivität der Prei-

se668 ist wie bereits oben dargestellt ein zentraler Wettbewerbsfaktor im Retail Banking in

Deutschland und wird daher in dieser Arbeit separat erfasst. Dies ermöglicht zudem die Be-

rücksichtigung einer weiteren wichtigen Relation, dem Preisvergleich mit dem Wettbewerb.

Dies ist notwendig, da die Mehrheit der Produkte im Retail Banking austauschbar ist669 und

sich Preisvergleiche sowohl technisch als auch kulturell etabliert haben. Die Befragung im

Rahmen des dritten Prozessschrittes der Untersuchung ergibt ein hohes Niveau bei der Zuord-

nungsgüte und Inhaltsrelevanz. Einzig der erste Indikator weist etwas geringere Werte auf. Da

das Preis-/Leistungsverhältnis auch dem latenten Konstrukt Produkt- und Beratungsqualität

zugeordnet werden könnte, wie auch bei anderen Studien zu sehen, ist dies inhaltlich nach-

vollziehbar. Die Mehrheit der befragten Personen ordnet diesen Indikator dennoch der Preis-

attraktivität zu und folgt somit der initialen Zuordnung des Forschers.

665 Vgl. Diller (2010), S. 441; Siems (2003), S. 33-36.

666 Vgl. Schwaiger (2004), S. 65.

667 Vgl. Wiedmann (2004), S. 6; Fombrun/Wiedmann (2001), S. 49; Fombrun/Gardberg/Sever (2000), S. 253.

668 Für einen Überblick verschiedener Dimensionen der Bewertung von Preisen siehe Diller (2010), S. 445-449. 669 Vgl. Stöppel (2009), S. 28.

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138

Indikator häufigste

genannte Fehl-zuordnung

N nc n0 psa csv

Das Preis-/ Leistungsverhältnis bei den Produkten und Dienstleis-tungen der […] halte ich für an-gemessen. (Preis 1)

Produkt- und Beratungs-

qualität 20 17 3 0,85 0,7

Das Preisniveau bei der […] ist wettbewerbsfähig. (Preis 2)

Produkt- und Beratungs-

qualität 20 19 1 0,95 0,9

Die Konditionen der […] sind insgesamt betrachtet sehr fair. (Preis 3)

--- 20 20 0 1 1

Abb. 40: Indikatoren zur Messung der Preisattraktivität mit korrespondierenden psa-

und csv-Werten

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139

III. Deskriptive Beschreibung der Erhebungsdaten

Insgesamt konnten 397 verwertbare Datensätze generiert werden, womit der notwendige

Mindestumfang deutlich übertroffen wurde. Die nachfolgende Tabelle gibt einen Überblick

über die erhobenen soziodemographischen Merkmale:

Merkmal Ausprägung Befragungsergebnisse

absolut relativ

Geschlecht weiblich 228 57,43% männlich 169 42,57%

Alter

bis 25 Jahre 43 10,83% 26 bis 35 Jahre 51 12,85% 36 bis 45 Jahre 74 18,64% 46 bis 55 Jahre 113 28,46% 56 bis 65 Jahre 84 21,16% über 65 Jahre 25 6,30%

keine Angaben 7 1,76%

Haushaltsgröße

1 Person 70 17,63% 2 Personen 150 37,78% 3 Personen 92 23,17% 4 Personen 60 15,11% 5 Personen 16 4,03%

ab 6 Personen 5 1,26% keine Angaben 4 1,01%

höchster Bildungs- abschluss

kein 3 0,76% Hauptschulabschluss 145 36,52%

Mittlere Reife 89 22,42% Abitur oder Fachabitur 97 24,43% Hochschulabschluss 55 13,85%

keine Angaben 8 2,02%

Abb. 41: Soziodemographische Struktur der Stichprobe

Page 152: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

140

Merkmal Ausprägung Befragungsergebnisse

absolut relativ

Haushaltsnetto- einkommen

bis 1.000 Euro 42 10,58% 1.000 bis 1.500 Euro 48 12,09% 1.500 bis 2.000 Euro 67 16,88% 2.000 bis 2.500 Euro 40 10,08% 2.500 bis 3.000 Euro 31 7,81%

über 3.000 Euro 72 18,14% keine Angaben 97 24,43%

Geldvermögen

bis 10.000 Euro 143 36,02% 10.000 bis 25.000 Euro 39 9,82% 25.000 bis 50.000 Euro 26 6,55% 50.000 bis 75.000 Euro 7 1,76%

über 75.000 Euro 17 4,28% keine Angaben 165 41,56%

Abb. 41: Soziodemographische Struktur der Stichprobe (Fortsetzung)

Bei der Verteilung des Geschlechts ergibt sich ein geringes Übergewicht weiblicher Proban-

den, die mit einem Anteil von 57,4 % in der Stichprobe vertreten sind. Die telefonische Kon-

taktaufnahme hat bewusst erst am Nachmittag begonnen, dennoch lässt sich vermuten, dass

der höhere Anteil vollzeitbeschäftigter Männer deren Erreichbarkeit erschwert670 und die er-

zielte Verteilung darauf zurückzuführen ist. Das Alter der Untersuchungsteilnehmer ist breit

gestreut. Die Klassen der 25jährigen und der über 65jährigen Probanden machen mit 10,8 %

bzw. 6,3 % erwartungsgemäß den kleinsten und die Klasse der Personen im Altersband von

46 bis 55 Jahren mit 28,5 % den größten Anteil an der Stichprobe aus. Die Frage nach dem

Bildungsstand ergab ein in etwa dem Bundesdurchschnitt entsprechendes Bild.671 Unter den

Befragten besitzen 36,5 % einen Hauptschulabschluss, 22,4 % einen Realschulabschluss und

38,3 % eine Hochschul- oder Fachhochschulreife, darunter 13,9 % einen akademischen Ab-

schluss.

Bei den Kriterien Haushaltsnettoeinkommen und Geldvermögen weicht die Stichprobe teil-

weise deutlich vom Bundesdurchschnitt ab.672 Eine mögliche Ursache für diese Verzerrung

kann in der hohen Verweigerungsrate gesehen werden, so waren 24,4% bzw. 41,6 % der Un-

tersuchungsteilnehmer nicht bereit Angaben über ihr Einkommen bzw. Geldvermögen zu ma-

670 Cornelißen (2005), S. 121-124.

671 Autorengruppe Bildungsberichterstattung (2010), S. 227. 672 Vgl. K. 1.3.1, S. 32.

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141

chen. Die beiden Merkmale wurden auch nicht zum Ausschluss von Befragten genutzt, da

selbst die jeweiligen Spitzengruppen den internen Kriterien der kooperierenden Sparkasse673

zur Eingruppierung in das Retail Banking genügen und somit sämtlichen Probanden ein vom

Grundkonzept her vergleichbares Produkt- und Beratungsangebot offeriert wird.

Neben den soziodemographischen wurden weitere Merkmale erfasst, deren Verteilung der

folgenden Tabelle zu entnehmen ist:674

Merkmal Ausprägung Befragungsergebnisse

absolut relativ

Sparkasse ist Hausbank

ja 343 86,40% nein 54 13,60%

Beschwerden in den letzten 12 Monaten

ja (gelöst) 16 4,03% ja (ungelöst) 20 5,04%

nein 361 90,93%

Beratung S-Finanz-konzept in den letzten

12 Monaten

ja 142 35,77%

nein 255 64,23%

Abb. 42: Struktur untersuchungsspezifischer Daten der Stichprobe

Mit 86,4 % gibt eine deutliche Mehrheit der Befragten an, dass die Sparkasse deren Hausbank

darstellt. Wie bereits ausgeführt675 ist in den letzten Jahren ein Trend erkennbar, dass Bank-

kunden mehrere Bankverbindungen besitzen. Als Hausbank wird üblicherweise die Bank ge-

sehen, bei der das laufende Girokonto unterhalten wird. Beim Beschwerdeverhalten zeigt

sich, dass lediglich 9,1 % der Untersuchungsteilnehmer in den letzten 12 Monaten eine Be-

schwerde hervorgebracht hat, die in etwas weniger als der Hälfte der Fälle zu einem befriedi-

genden Ergebnis führte. Eine umfassende Beratung nach dem S-Finanzkonzept haben 35,8 %

erhalten. Mit diesem Konzept streben die Sparkassen an, die Beratung stärker an den Bedürf-

nissen der Kunden auszurichten und die wahrgenommene Qualität der Dienstleistung beim

Kunden deutlich zu erhöhen.676

673 Die Segmentierungskriterien der Sparkasse gehen über quantitative Grenzen bei Einkommen und Vermögen

deutlich hinaus, werden aber nicht veröffentlicht und stehen dem Forscher auch nicht in Gänze zur Verfü-gung.

674 Das Merkmal Beschwerdeverhalten wurde auf Wunsch der die Erhebung unterstützenden Sparkasse erhoben und ist nicht Teil der Auswertung in dieser Arbeit. Die entsprechenden Daten sind lediglich aus Gründen der Vollständigkeit und Transparenz aufgeführt.

675 Vgl. K. 1.3.2.1 und K. 1.3.2.3.

676 Vgl. DSGV (2008).

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142

Darüber hinaus sind die Präferenzen in Bezug auf die verschiedenen Distributionskanäle für

die drei grundlegenden Bankprodukte Zahlungsverkehr, Geldanlage und Kreditgeschäft erho-

ben worden. Hierbei zeigt sich, dass mit zunehmender Komplexität erwartungsgemäß das

Bedürfnis steigt, persönlichen Kontakt zum Bankmitarbeiter zu haben und folglich das Inter-

net als präferierter Distributionskanal an Bedeutung verliert. Beim Zahlungsverkehr hingegen

stellen die Selbstbedienungs(SB)-Geräte und das Internet die deutlich beliebtesten Distributi-

onskanäle dar. Eine entsprechende Übersicht liefert folgende tabellarische Darstellung:

Bedeutung Distributions-kanäle im

Zahlungsverkehr

1 (sehr wichtig)

2 3 4 5 (über-

haupt nicht wichtig)

keine Angaben

persönlicher Kontakt

absolut

83 55 75 75 109 0 in %

20,9% 13,9% 18,9% 18,9% 27,5% 0,0%

SB-Geräte

absolut 168 88 60 27 52 2

in %

42,3% 22,2% 15,1% 6,8% 13,1% 0,5%

Telefon

absolut

48 57 88 60 143 1 in %

12,1% 14,4% 22,2% 15,1% 36,0% 0,3%

Internet

absolut 158 18 28 16 176 1

in %

39,8% 4,5% 7,1% 4,0% 44,3% 0,3%

Bedeutung Distributions-

kanäle bei der Geldanlage

1 (sehr wichtig) 2 3 4

5 (über-haupt nicht

wichtig)

keine Angaben

Mitarbeiter (Filiale)

absolut 289 61 22 11 12 2

in %

72,8% 15,4% 5,5% 2,8% 3,0% 0,5%

Mitarbeiter (Hausbesuch)

absolut

23 28 58 73 212 3 in %

5,8% 7,1% 14,6% 18,4% 53,4% 0,8%

Telefon

absolut 53 68 95 60 119 2

in %

13,4% 17,1% 23,9% 15,1% 30,0% 0,5%

Internet

absolut

74 39 42 24 214 4 in %

18,6% 9,8% 10,6% 6,0% 53,9% 1,0%

Abb. 43: Bedeutung ausgewählter Distributionskanäle für die Untersuchungs-

teilnehmer

Page 155: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

143

Bedeutung Distributions-kanäle im Kreditgeschäft

1 (sehr wichtig) 2 3 4

5 (über-haupt nicht

wichtig)

keine Angaben

Mitarbeiter (Filiale)

absolut 305 52 16 3 16 5

in %

76,8% 13,1% 4,0% 0,8% 4,0% 1,3%

Mitarbeiter (Hausbesuch)

absolut

42 39 66 50 194 6 in %

10,6% 9,8% 16,6% 12,6% 48,9% 1,5%

Telefon

absolut 43 79 89 50 132 4

in %

10,8% 19,9% 22,4% 12,6% 33,2% 1,0%

Internet

absolut

48 33 44 30 237 5 in %

12,1% 8,3% 11,1% 7,6% 59,7% 1,3%

Abb 43: Bedeutung ausgewählter Distributionskanäle für die Untersuchungs-

teilnehmer (Fortsetzung)

Page 156: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

144

C. Ergebnisse der empirischen Überprüfung des aufgestellten Modells der Unter-nehmensreputation im Retail Banking

I. Beurteilung der Messmodelle

1. Güte der reflektiv spezifizierten Messmodelle

Die Beurteilung der reflektiv spezifizierten Messmodelle auf Inhaltvalidität hat über die struk-

turierte Herleitung auf Basis theoretischer Überlegungen, der teilweisen Anlehnung an bereits

bestätigten Wirkungszusammenhänge, der Durchführung von Experteninterviews und der

Erhebung der Indizes nach Anderson/Gerbing zur quantitativen Überprüfung der Zuord-

nungsgüte und Inhaltsrelevanz bereits stattgefunden.677

Darüber hinaus ist eine Überprüfung der Indikatorreliabilität, der Konstruktreliabilität und der

Diskriminanzvalidität vorzunehmen. In Anlehnung an die bereits erfolgte Darstellung678 der

dazu heranzuziehenden Kriterien und deren Grenz- bzw. Schwellenwerte fasst nachfolgende

Abb. 44 die Evaluierungsergebnisse der reflektiven Messmodelle zusammen:

Konstrukte Indika-toren

Faktor-ladungen

t-Werte Cronbachs Alpha

interne Konsistenz

DEV

Grenzwerte

> 0,7 einseitiger t-Test

> 0,7 bzw. > 0,4

> 0,7 > 0,5

Sympathie Symp 1 0,8816 65,1357***

0,8035 0,8837 0,7172 Symp 2 0,8091 24,2859*** Symp 3 0,8484 56,1595***

Kompetenz Komp 1 0,7434 20,0592***

0,7534 0,8589 0,6707 Komp 2 0,8431 41,8628*** Komp 3 0,8653 70,3822***

Kunden-loyalität

Loy 1 0,8589 46,3602*** 0,8206 0,8933 0,7362 Loy 2 0,8807 62,6400***

Loy 3 0,8338 34,2053*** n.s. = nicht signifikant; * = signifikant mit 10%iger Irrtumswahrscheinlichkeit; ** = signifikant mit 5%iger

Irrtumswahrscheinlichkeit; *** signifikant mit 1%iger Irrtumswahrscheinlichkeit

Abb. 44: Wesentliche Gütekriterien der reflektiv spezifizierten Messmodelle und ihre

Ausprägungen

677 Zur Vorgehensweise siehe K. 3.2.1.1.

678 Vgl. K. 3.1.3.1.

Page 157: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

145

Die Faktorladungen geben einen ersten Hinweis auf das Vorliegen von Reliabilität. Im vorlie-

genden Fall liegen diese zwischen 0,7434 für Komp 1 und 0,8816 für Symp 1 und somit über

dem für die Überprüfung im Rahmen von PLS verlangten Mindestwert. Zur Beurteilung der

statistischen Signifikanz der Parameterschätzungen wurden über die Resampling-Prozedur

des Bootstrapping für sämtliche Indikatoren t-Werte ermittelt. Diese liegen durchgängig über

dem Schwellenwert von 2,33, ab dem eine Einstufung als signifikant erfolgt, die mit einer

Irrtumswahrscheinlichkeit von höchstens 1 % versehen ist. Die zur Überprüfung der Kon-

struktreliabilität herangezogenen Kriterien können ebenfalls bestätigt werden. Cronbachs Al-

pha liegt zwischen 0,7534 bei der latenten Variable Kompetenz und 0,8206 beim Konstrukt

Kundenloyalität und damit deutlich über den aufgeführten Grenzwerten.679 Die für die Kon-

strukte ermittelten Werte für die interne Konsistenz liegen ebenfalls über dem Schwellenwert,

bestätigen somit die Ergebnisse von Cronbachs Alpha und führen mit diesen gemeinsam zum

Ergebnis, dass die Konstruktreliabilität für die reflektiven Messmodelle als sehr gut einzustu-

fen ist.

Zur Vervollständigung des Validierungsprozesses erfolgt abschließend der Test auf Diskrimi-

nanzvalidität. Die in Abb. 45 aufgeführten Kreuzladungen zeigen, dass die Indikatoren ohne

Ausnahme am stärksten auf die ihnen zugeordneten latenten Variablen laden, was als erster

Hinweis auf die Diskriminanz der Messungen interpretiert werden kann.

Sympathie Kompetenz Kunden-loyalität

Symp 1 0,8816 0,6558 0,7066 Symp 2 0,8091 0,485 0,5987 Symp 3 0,8484 0,7024 0,6678 Komp 1 0,5501 0,7434 0,4697 Komp 2 0,5608 0,8431 0,4769 Komp 3 0,6833 0,8653 0,5729 Loy 1 0,7026 0,4621 0,8589 Loy 2 0,6651 0,5504 0,8807 Loy 3 0,6369 0,592 0,8338

Abb. 45: Kreuzladungsmatrix der reflektiven Messmodelle

Darüber hinaus sind die durch jedes latente Konstrukt durchschnittlich erfassten Varianzen zu

ermitteln. Diese liegen mit Werten von 0,7172 für die Variable Sympathie, 0,6707 für die

679 Da die hier überprüften Konstrukte weniger als vier Indikatoren verwenden, genügt bereits das Überschreiten

eines Schwellenwertes von 0,4. Da Cronbachs Alpha durchgängig den strengeren Grenzwert von 0,7 über-schreitet, ist die Realibilität als sehr gut zu beurteilen.

Page 158: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

146

Variable Kompetenz und 0,7362 für die Variable Kundenloyalität deutlich über dem Grenz-

wert von 0,5. In einem zweiten Schritt sind die quadrierten Korrelationen der latenten Variab-

len mit den jeweiligen anderen Konstrukten zu erheben und dem entsprechenden Wert der

durchschnittlich erfassten Varianz gegenüberzustellen. Wie folgende Abb. 46 zeigt, ist allen

reflektiv gemessenen latenten Variablen gemäß dem Fornell/Larcker-Kriterium eine sehr gute

Diskriminanzvalidität zu attestieren:

Sympathie Kompetenz Kunden-loyalität

DEV 0,7172 0,6707 0,7362

Sympathie 0,7172 1,0000 --- ---

Kompetenz 0,6707 0,5399 1,0000 ---

Kunden-loyalität

0,7362 0,6076 0,3866 1,0000

Abb. 46: Überprüfung des Fornell/Larcker-Kriteriums für die reflektiv spezifizierten

Messmodelle

Als Resümee der Güteprüfung lässt sich ein durchgehend hohes Niveau bei der Indikatorreli-

abilität, der Konstruktreliabilität und der Diskriminanzvalidität feststellen. Da zudem von

einer hohen Inhaltvalidität ausgegangen werden kann, ist die Operationalisierung der reflektiv

spezifizierten Messmodelle insgesamt als äußerst zufriedenstellend zu bewerten.

2. Güte der formativ spezifizierten Messmodelle

Die Inhaltsvalidität der formativen Messmodelle basiert wie im reflektiven Fall auf theoreti-

schen Überlegungen, bereits validierten Messmodellen, der Befragung von Experten und der

anschließenden Berechnung von Werten für den psa- und csv-Index. Im Ergebnis bescheinigt

dieser Operationalisierungs- und Prüfprozesses den formativen Messmodellen ein hohes Maß

an Inhaltsvalidität. Für die weitere Evaluation bestehen, im Gegensatz zur Gütebeurteilung

reflektiv spezifizierter Messmodelle, nur eingeschränkte Möglichkeiten der statistischen Eva-

luation.680

680 Vgl. K. 3.1.3.2.

Page 159: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

147

Zur Überprüfung der Indikatoren auf deren Relevanz werden die jeweiligen Gewichte heran-

gezogen. Die statistische Signifikanz wird ebenso wie bei den Modellen mit reflektiven Spezi-

fikationshypothesen über einen einseitigen t-Test ermittelt. Als Grundlage dient erneut die mit

Hilfe der Bootstrapping-Methode generierte empirische Verteilungsfunktion. Die entspre-

chenden Werte für die den latenten Konstrukten jeweils zugeordneten Indikatoren können

nachfolgender Abb. 47 entnommen werden:

Konstrukte Indikatoren Gewichte t-Werte

Schwellenwerte > 0,1 einseitiger t-Test

Attraktivität

Attr 1 0,2805 4,7375*** Attr 2 0,1304 2,1250** Attr 3 0,0957 2,0253** Attr 4 0,6280 9,9877***

Corporate Social Responsibility

CSR 1 0,2758 4,2388*** CSR 2 0,1212 2,1692** CSR 3 0,2407 3,5794*** CSR 4 0,1035 1,8428** CSR 5 0,2956 4,9237*** CSR 6 0,1842 3,1708*** CSR 7 0,0899 1,4269*

Finanzielle Performance

Fin 1 0,2403 3,1092*** Fin 2 0,3502 6,2399*** Fin 3 0,4711 7,5857*** Fin 4 0,1953 2,9535***

Produkt- und Beratungsqualität

PBQ 1 0,1458 2,1652** PBQ 2 0,1804 2,5379*** PBQ 3 0,1457 1,9105** PBQ 4 0,1566 1,8228** PBQ 5 0,1797 2,3309*** PBQ 6 0,2913 4,1649*** PBQ 7 0,1208 1,8106**

Preisattraktivität Preis 1 0,1222 1,3191* Preis 2 0,2862 3,2986*** Preis 3 0,6891 8,6349***

n.s. = nicht signifikant; * = signifikant mit 10%iger Irrtumswahrscheinlichkeit; ** = signifikant mit 5%iger Irrtumswahrscheinlichkeit; *** signifikant mit 1%iger Irrtumswahrscheinlichkeit

Abb. 47: Gewichte und Signifikanzwerte der reflektiv spezifizierten Messmodelle

und ihre Ausprägungen

Page 160: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

148

Die Indikatoren CSR 7 und Preis 1 sind mit einer maximalen Irrtumswahrscheinlichkeit von

10 % als signifikant einzustufen, weisen im Vergleich zu den anderen Indikatoren allerdings

die schwächsten Signifikanzwerte auf. Die Mehrheit der verwendeten Indikatoren ist mit einer

Wahrscheinlichkeit von mindestens 99 % signifikant. Die Gewichte liegen bis auf zwei Aus-

nahmen oberhalb des Schwellenwertes von 0,1. Da der Indikator Attr 3 diese Grenze mit ei-

nem Gewicht von 0,096 allerdings sehr knapp unterschreitet und mit einer Irrtumswahrschein-

lichkeit von maximal 5 % als signifikant einzustufen ist besteht diesbezüglich kein Anpas-

sungsbedarf. Der Indikator CSR 7 weist mit einem Wert von 0,09 ebenfalls ein Gewicht un-

terhalb des Schwellenwertes von 0,1 auf und ist zugleich lediglich mit einer Wahrscheinlich-

keit von 90 % als signifikant einzustufen, so dass dessen Elimination eine Option darstellt. Da

die herangezogenen Werte die Irrelevanz dieses Indikators allerdings nicht eindeutig anzeigen

und die inhaltlichen Überlegungen beim Operationalisierungsprozess für dessen Bedeutsam-

keit sprechen, wir der Indikator beibehalten. Die zusammenfassende Beurteilung der formati-

ven Messmodelle kommt zu einem zufriedenstellenden Urteil.681

Ein weiteres Prüffeld stellt der Test auf Multikollinearität dar. Hierzu wird auf die Betrach-

tung der Werte für die Toleranz und den Varianzinflationsfaktor zurückgegriffen:

Konstrukte Indikatoren T i VIF i

Schwellenwerte > 0,1 < 10

Corporate Social

Responsibility

CSR 1 0,65 1,53 CSR 2 0,49 2,03 CSR 3 0,59 1,69 CSR 4 0,36 2,78 CSR 5 0,43 2,35 CSR 6 0,24 4,21 CSR 7 0,51 1,98

Finanzielle Performance

Fin 1 0,27 3,66 Fin 2 0,52 1,91 Fin 3 0,41 2,43 Fin 4 0,33 3,01

Abb. 48: Ausprägung von Toleranz und Varianzinflationsfaktor der reflektiv spezifi-

zierten Messmodelle

681 Die Gewichte und Signifikanzwerte sind deutlich besser als bei zahlreichen anderen Studien, die sich in ei-

nem ähnlichem Untersuchungskontext bewegen. Vgl. für viele die Werte von Kirstein (2009), S. 226.

Page 161: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

149

Konstrukte Indikatoren T i VIF i

Schwellenwerte > 0,1 < 10

Attraktivität

Attr 1 0,37 2,71 Attr 2 0,63 1,59 Attr 3 0,40 2,49 Attr 4 0,46 2,18

Produkt- und Beratungsqualität

PBQ 1 0,49 2,04 PBQ 2 0,63 1,60 PBQ 3 0,34 2,93 PBQ 4 0,53 1,87 PBQ 5 0,47 2,14 PBQ 6 0,28 3,63 PBQ 7 0,31 3,26

Preisattraktivität Preis 1 0,21 4,87 Preis 2 0,19 5,22 Preis 3 0,25 3,93

Abb. 48: Ausprägung von Toleranz und Varianzinflationsfaktor der reflektiv spezifi-

zierten Messmodelle (Fortsetzung)

Wie der Abb. 48 zu entnehmen ist, liegen die Werte für die Toleranz durchgehend über und

die Werte für den Varianzinflationsfaktor durchgehend unter den aufgeführten Grenzwerten.

Die Toleranz liegt zwischen 0,19 für Preis 2 und 0,65 für CSR 1. Entsprechend ist der Vari-

anzinflationsfaktor bei Preis 2 mit einem Wert von 5,22 am stärksten und bei CSR 1 mit ei-

nem Wert von 1,53 am geringsten ausgeprägt. Vor dem Hintergrund dieser Werte ist davon

auszugehen, dass keine Multikollinearität vorliegt.

In der Gesamtbetrachtung der herangezogenen Evaluierungsmaße kann den formativ spezifi-

zierten Messmodellen, wie bereits im reflektiven Fall, eine ausgezeichnete Güte zugesprochen

werden.

Page 162: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

150

II. Analyse des Strukturmodells

Nach der Überprüfung der Messmodelle erfolgt nun die Evaluation des Strukturmodells. Der

bereits erfolgten Vorstellung der Evaluationsmaße folgend682, wird zunächst das Be-

stimmtheitsmaß zur globalen Beurteilung herangezogen. Die entsprechenden Werte für die

latenten endogenen Variablen Kundenloyalität und Sympathie liegen mit 0,61 bzw. 0,66 nur

knapp unter dem von Chin aufgestellten Referenzwert von 0,67, der einen substanziellen Er-

klärungsbeitrag anzeigt. Das Bestimmtheitsmaß des Konstrukts Kompetenz weist mit 0,71

hingegen einen Wert auf, der diese Schwelle eindeutig überschreitet. Da in der Literatur be-

reits Werte ab 0,4 als akzeptabel gelten683, kann festgestellt werden, dass die endogenen laten-

ten Variablen im Rahmen des aufgestellten Modells umfassend erklärt werden.

Methodisch baut die Effektstärke auf dem Bestimmtheitsmaß auf und beurteilt auf Einzelebe-

ne den jeweiligen Einfluss eines exogenen Konstrukts auf eine bestimmte endogene latente

Variable. Abb. 49 liefert eine zusammenfassende Übersicht der Werte zum Bestimmtheitsmaß

und zur Effektstärke:

Konstrukte R² f² bezogen auf

Sympathie Kompetenz Kundenloyalität

Attraktivität n/v 0,100 0,037 ---

Corporate Social Responsibility

n/v 0,017 0,061 ---

Finanzielle Performance

n/v 0,034 0,172 ---

Produkt- und Beratungsqualität

n/v 0,026 0,012 ---

Preisattraktivität n/v 0,010 0,017 ---

Sympathie 0,6575 --- --- 0,559

Kompetenz 0,7098 --- --- 0,012

Kundenloyalität 0,6128 --- --- ---

Abb. 49: Bestimmtheitsmaß und Effektstärke zur Beurteilung des Strukturmodells

682 Vgl. K. 3.1.3.3. 683 Vgl. K. 3.1.3.3.

Page 163: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

151

Mit Werten unterhalb der Schwelle von 0,02 sind der Einfluss der Variablen Corporate Social

Responsibility und Preisattraktivität auf das Konstrukt Sympathie, der Einfluss der Variablen

Produkt- und Beratungsqualität und Preisattraktivität auf das Konstrukt Kompetenz sowie der

Einfluss der Variable Kompetenz auf das Konstrukt Kundenloyalität schwach ausgeprägt.

Einen substantiellen Beitrag übt hingegen die latente Variable Sympathie auf die Kundenloya-

lität aus. Die weiteren Wirkungsbeziehungen sind in Bezug auf die Effektstärke als „moderat-

schwach“ bis „moderat-substantiell“ zu bezeichnen.

Die Ergebnisse zur Effektstärke sind insgesamt als kritisch einzuschätzen, bedürfen allerdings

einer Ergänzung um die Evaluation der Zuverlässigkeit der Parameterschätzungen. Dazu wird

erneut auf die durch Bootstrapping ermittelten t-Werte zurückgegriffen:

Wirkungszusammenhang Pfadkoeffizient einseitiger t-Test

Attraktivität ���� Sympathie 0,3579 4,3603 Attraktivität ���� Kompetenz 0,1996 3,2735 Corporate Social Responsibility ���� Sympathie 0,1292 2,4563

Corporate Social Responsibility ���� Kompetenz 0,2342 4,8505 Finanzieller Erfolg ���� Sympathie 0,1571 3,3043

Finanzieller Erfolg ���� Kompetenz 0,3249 6,8433 Produkt- und Beratungsqualität ���� Sympathie 0,1896 2,4705

Produkt- und Beratungsqualität ���� Kompetenz 0,1228 1,9669 Preisattraktivität ���� Sympathie 0,0885 2,1450

Preisattraktivität ���� Kompetenz 0,0947 2,1498 Sympathie ���� Kundenloyalität 0,7012 15,8305

Kompetenz ���� Kundenloyalität 0,1065 2,0913 n.s. = nicht signifikant; * = signifikant mit 10%iger Irrtumswahrscheinlichkeit; ** = signifikant mit 5%iger

Irrtumswahrscheinlichkeit; *** signifikant mit 1%iger Irrtumswahrscheinlichkeit

Abb. 50: Pfadkoeffizienten und Signifikanzwerte zur Beurteilung des

Strukturmodells

Kein einziger der durch das Strukturmodell abgebildeten Wirkungszusammenhänge weist

inakzeptable t-Werte auf, so dass dem Modell insgesamt eine hervorragende Signifikanz zu

bescheinigen ist. Dieses Ergebnis relativiert zudem die ermittelten, mitunter kritischen Werte

für die Effektstärke. Zwölf Wirkungszusammenhänge weisen t-Werte von über 2,33 auf und

sind demnach mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 1 % signifikant. Die verbleiben-

den fünf Wirkungszusammenhänge erweisen sich immerhin als signifikant mit maximal

5%iger Irrtumswahrscheinlichkeit. Bei der gemeinsamen Betrachtung von Pfadkoeffizienten

und Signifikanzwerten zeigt das Konstrukt Preisattraktivität eine eingeschränkte Güte, da die

Page 164: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

152

entsprechenden Werte jeweils zu den schwächsten im Modell zählen und die Pfadkoeffizien-

ten zu den beiden endogenen latenten Variablen Sympathie und Kompetenz mit Werten

knapp unterhalb von 0,1 gering ausgeprägt sind. Dies lässt vermuten, dass die Preisattraktivi-

tät für die Kunden der kooperierenden Sparkasse zwar nicht irrelevant, im Vergleich zu den

anderen Konstrukten für die Einschätzung der Unternehmensreputation aber von untergeord-

neter Bedeutung ist. Daneben fällt auf, dass sich die jeweils postulierten Unterschiede in der

Bedeutung der Variablen Corporate Social Responsibility und finanzieller Erfolg für die en-

dogenen Konstrukte Sympathie und Kompetenz nicht durchgängig bestätigen lassen. Die Va-

riable Corporate Social Responsibility scheint keine größere Bedeutung für die wahrgenom-

mene Sympathie des untersuchten Kreditinstituts zu haben, wohingegen der finanzielle Erfolg

für die empfundene Kompetenz bedeutsamer ist. Darüber hinaus lässt sich feststellen, dass

sowohl der Pfadkoeffizient als auch die Signifikanz des Wirkungszusammenhangs für die

Beziehung zwischen den Konstrukten Sympathie und Kundenloyalität deutlich stärker ausge-

prägt ist, als zwischen den latenten Variablen Kompetenz und Kundenloyalität.

Abb. 51 fasst die zentralen Gütemaße für das Strukturmodell noch mal im Pfadmodellzu-

sammen:

Page 165: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

153

Abb. 51: Strukturmodell als Pfadmodell mit zentralen Gütemaßen

Nach kumulativer Betrachtung sämtlicher als relevant erachteter Gütekriterien sind die zentra-

len Hypothesen dieser Arbeit zu bestätigen:

Sympathie

Kompetenz

Kunden-loyalität

Attraktivität

Corporate Social Responsibility

Finanzieller Erfolg

Preisattraktivität

Produkt- und Beratungsqualität

0,1292***

0,2342***

0,3579***

0,1996***

0,1571***

0,3249***

0,1896***

0,1228**

0,0885**

0,0947**

0,7012***

0,1065**

R² = 0,6575

R² = 0,7098

R² = 0,6128

n.s. = nicht signifikant; * = signifikant mit 10%iger Irrtumswahrscheinlichkeit; ** = signifikant mit 5%iger Irrtumswahrscheinlichkeit; *** signifikant mit 1%iger Irrtumswahrscheinlichkeit

Page 166: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

154

Nr. Hypothesen Bestätigung der Hypothese?

1a Je höher die Attraktivität eines Kreditinstituts durch die Kun-den eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kredit-institut wahrgenommen.

ja

1b Je höher die Attraktivität eines Kreditinstituts durch die Kun-den eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditin-stitut wahrgenommen.

ja

2a Je höher die Corporate Social Responsibility eines Kreditinsti-tuts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

ja

2b Je höher die Corporate Social Responsibility eines Kreditinsti-tuts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

ja

2c Die Corporate Social Responsibility hat einen stärkeren positi-ven Einfluss auf die affektive als auf die kognitive Komponen-te der Unternehmensreputation.

nein

3a Je höher der finanzielle Erfolg eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

ja

3b Je höher der finanzielle Erfolg eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kre-ditinstitut wahrgenommen.

ja

3c Der finanzielle Erfolg hat einen stärkeren positiven Einfluss auf die kognitive als auf die affektive Komponente der Unter-nehmensreputation.

ja

4a Je höher die Produkt- und Beratungsqualität eines Kreditinsti-tuts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

ja

4b Je höher die Produkt- und Beratungsqualität eines Kreditinsti-tuts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

ja

5a Je höher die Preisattraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto sympathischer wird dieses Kreditinstitut wahrgenommen.

eingeschränkt

5b Je höher die Preisattraktivität eines Kreditinstituts durch die Kunden eingeschätzt wird, desto kompetenter wird dieses Kre-ditinstitut wahrgenommen.

eingeschränkt

Abb. 52: Evaluation der Hypothesen zum Modell der Unternehmensreputation im

Retail Banking

Page 167: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

155

Nr. Hypothesen Bestätigung der Hypothese?

6 Je kompetenter (= kognitive Komponente der Unternehmens-reputation) ein Kreditinstitut von den Kunden wahrgenommen wird, desto stärker ist die Kundenloyalität ausgeprägt.

ja

7 Je sympathischer (= affektive Komponente der Unternehmens-reputation) ein Kreditinstitut von den Kunden wahrgenommen wird, desto stärker ist die Kundenloyalität ausgeprägt.

ja

8 Die affektive Reputationsdimension Sympathie hat einen stär-keren positiven Einfluss auf die Kundenloyalität als die kogni-tive Reputationskomponente Kompetenz.

ja

Abb. 52: Evaluation der Hypothesen zum Modell der Unternehmensreputation im

Retail Banking (Fortsetzung)

Page 168: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

156

III. Würdigung der Forschungsergebnisse und Grenzen der empirischen Analyse

Mit der durchgeführten Untersuchung zur Unternehmensreputation im Retail Banking konn-

ten verschiedene zuvor angeführte Forschungsdefizite adressiert werden:

• Die Untersuchung trägt dazu bei, die Forschungslücke im Hinblick auf branchenspezifi-

sche Analysen zur Unternehmensreputation zu schließen. Sie ist auf das Retail Banking in

Deutschland fokussiert und untersucht mit einer Erhebung bei realen Kunden eines die

Forschungsarbeit unterstützenden Kreditinstituts ein Teilgebiet, welchem dem Wissen des

Forschers nach sich zuvor noch keine andere Studie ausführlich gewidmet hat.

• Die Untersuchung basiert auf einem Hypothesengerüst, das theoretisch fundiert und empi-

risch überprüft wurde und trägt somit dazu bei, das vorhandene Defizit derartiger Unter-

suchungen in der Reputationsforschung zu schließen.684

• Das auf die Forschungsarbeit von Schwaiger zurückzuführende zweidimensionale Mess-

modell der Unternehmensreputation konnte für die Branche Retail Banking in Deutsch-

land bestätigt werden. Der Überprüfung bestehender Messmodelle unter variierenden

Rahmenbedingungen, insbesondere bei noch jungen Forschungsfeldern wie der Reputati-

onsforschung, kommt in der Forschung stets eine hohe Bedeutung zu.

Im Hinblick auf die formulierten Forschungsanliegen dieser Arbeit685 ist es gelungen, ver-

schiedene Treiberkonstrukte der Unternehmensreputaion im Retail Banking herzuleiten, diese

in einen Kontext mit der Kundenloyalität zu bringen und die entsprechenden Wirkzusammen-

hänge empirisch zu überprüfen und zum großen Teil zu bestätigen:

• Das Grundmodell der Unternehmensreputation wurde um den Einfluss der Reputations-

dimensionen auf das Kundenverhalten in Form der Kundenloyalität erweitert. Die Ergeb-

nisse der empirischen Untersuchung zeigen dabei, dass die affektive Reputationsdimensi-

on einen deutlich stärkeren Einfluss auf die Kundenloyalität besitz als die kognitive Repu-

tationsdimension. Dieses Ergebnis ist in seiner Deutlichkeit insofern überraschend, als das

davon auszugehen ist, dass Finanzentscheidungen weniger emotional aufgeladen sind, als

dies z. B. bei Kaufentscheidungen von Konsumgütern zu vermuten ist.

• Unter den Treiberkonstrukten weist die Preisattraktivität die geringste Bedeutung für die

Unternehmensreputation auf. Dies gilt für beide Reputationsdimensionen und ist vor dem

Hintergrund des Untersuchungsgegenstands Retail Banking bemerkenswert. Die immer 684 Vgl. Prauschke (2007), S. 178 f.

685 Zu den Forschungsanliegen der Arbeit siehe oben, S. 3.

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157

stärker ausgeprägte Preistransparenz bei standardisierten Bankdienstleistungen und die

dadurch erleichterte Einschätzung der Preisattraktivität scheinen zumindest bei der Repu-

tationsbildung und der auf dieser basierenden Kundenloyalität untergeordnet zu sein. Die-

ses Ergebnis darf nicht fälschlicherweise in die Annahme einer relativ flachen Preis-

Absatz-Funktion übersetzt werden686, zeigt aber deutlich, dass auch im vermeintlich stan-

dardisierten Retail Banking eine strategische Fokussierung auf den Preis zu kurz greift.

• Die größte Bedeutung für die affektive Komponente der Unternehmensreputation hat das

Konstrukt Attraktivität. Vor dem Hintergrund der dominierenden Rolle der affektiven

Komponente für die Kundenloyalität ist dies von zentraler Bedeutung für die Bankindust-

rie im Retail Banking. Es erscheint von großer Bedeutung die Werte Vertrauen und Res-

pekt über ein Markenbild glaubhaft zu kommunizieren und durch eine empathische Kun-

denbetreuung zu manifestieren. Diese Maßnahmen erscheinen wirkungsvoller für die

Steigerung der Kundenloyalität zu sein, als Preisnachlässe oder Verbesserungen der Pro-

duktqualität, wenngleich hier mit Sicherheit auch Wechselwirkungen zu berücksichtigen

sind.

Wie die vorangegangenen Ausführungen zeigen, konnten im Rahmen der empirischen Analy-

se insgesamt aufschlussreiche und hinsichtlich der statistischen Güte zufriedenstellende Er-

gebnisse erzielt werden. Allerdings geht die vorgelegte Untersuchung mit einigen methodi-

schen und inhaltlichen Restriktionen einher, die bei der Würdigung der Untersuchungsergeb-

nisse zu berücksichtigen sind.

Bei der Erfassung der beiden Reputationsdimensionen Sympathie und Kompetenz konnte auf

ein bewährtes Messmodell mit reflektiv spezifizierten Indikatoren zurückgegriffen werden.

Dieses wurde bislang zwar noch nicht für Kundenanalysen im deutschen Retail Banking ein-

gesetzt, hat sich aber schon bei der Analyse anderer Branchen und in Befragungen unter Stu-

dierenden bewährt. Erwartungsgemäß konnte ein hohes Niveau bei der Reliabilität und der

Validität erzielt werden. Aus der Operationalisierung der formativ spezifizierten Treiberkon-

strukte der beiden Reputationsdimensionen ergeben sich einige Beschränkungen. Die Trei-

berkonstrukte wurden auf der Basis eines umfangreichen Literaturstudiums und in Teilen

durch Adaption bestehender Messmodelle entwickelt, so dass diesem Teil der Arbeit zumin-

dest teilweise ein explorativer Charakter zuzusprechen ist. Bei der Überprüfung der Messmo-

686 Für eine ausführliche Herleitung von Preis-Absatz-Funktionen im Retail Banking für verschiedene Produkt-

klassen und Kundentypen siehe Stöppel (2009). Dieser liefert auch Vorschläge für Innovationen in der stra-tegischen Preispolitik zur Verbesserung der jeweiligen Wettbewerbsposition.

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158

delle unter Rückgriff auf ein umfangreiches Set an Gütekriterien konnten diese zwar bestätigt

werden, vor der Empfehlung eines generalisierten Einsatzes sollten diese jedoch zunächst

noch in weiteren empirischen Studien getestet werden.

Methodisch ergeben sich gewisse Grenzen vor dem Hintergrund der Anwendung von PLS als

varianzbasiertes Analyseverfahren. Wie bereits in K. 3.1.2 erläutert wurde, herrscht in der

Wissenschaft Uneinigkeit darüber, ob zur Beurteilung von Kausalmodellen kovarianz- oder

varianzbasierte Verfahren besser geeignet sind. Nach einer sorgfältigen Evaluation wurde

dabei für diese Arbeit der vergleichsweise neue PLS-Ansatz gewählt. Gleichwohl muss hier-

bei festgehalten werden, dass dieses Verfahren neben kleineren Restriktionen insbesondere

durch eine geringere Anzahl zur Verfügung stehender Gütekriterien beschränkt ist. Insbeson-

dere das Fehlen einer Möglichkeit zur globalen Güteüberprüfung stellt dabei eine wesentliche

Einschränkung dar.687

Die Erhebungsdaten hätten zudem eine weitere Verfeinerung der hier vorgenommenen Ana-

lyse erlaubt, indem z. B. theoretisch fundierte Moderatorvariablen untersucht worden wären,

die sich direkt aus den erhobenen Merkmalen der Stichprobe ergeben oder durch eine Kombi-

nation dieser Merkmale in Form einer Clusterbildung gebildet werden können. Relevante

Merkmale können soziodemographische Daten wie das Geschlecht, das Alter, die Haushalts-

größe, der höchste Bildungsabschluss, das Haushaltsnettoeinkommen oder das Geldvermögen

sein. Daneben ist aber auch erfragt worden, ob es sich bei dem zu beurteilenden Kreditinstitut

um die Hausbank handelt und welche Distributionskanäle für verschiedene Produktarten be-

vorzugt werden. Vor dem Hintergrund der ausgeführten Veränderungen des Kundenverhal-

tens688 in den letzten Jahren kann vermutet werden, dass eine Analyse dieser Daten auf-

schlussreiche Erkenntnisse liefert. Diese Analysen bleiben allerdings zukünftigen For-

schungsarbeiten vorbehalten.

Insgesamt konnten im Rahmen der durchgeführten Untersuchung allerdings umfassende und

sehr zufriedenstellende Ergebnisse gewonnen werden, die trotz der Relevanz der Thematik für

die Bankenlandschaft in Deutschland in diesem Umfang und in dieser Güte noch in keiner

empirischen Untersuchung erlang wurden. So konnte mit 397 vollständig durchgeführten Be-

fragungen eine solide Stichprobengröße unter realen Kunden der kooperierenden Bank erho-

ben werden. Mit Hilfe des hier verwendeten zweidimensionalen Reputationskonstrukts konnte

687 Vgl. Ringle (2004a), S. 27.

688 Vgl. K. 1.3.2.3.

Page 171: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

159

deutlich gezeigt werden, dass die affektive Reputationsdimension eine deutlich stärkere Wir-

kung auf die Kundenloyalität besitzt als die kognitive Dimension. Diese Erkenntnis sollte

beim Treibermanagement und den korrespondierenden Kommunikationsmaßnahmen Eingang

in die betriebswirtschaftliche Praxis finden.

In ihrer Gesamtheit liefern die Ergebnisse der Datenanalyse somit eine Vielzahl neuer Er-

kenntnisse im Hinblick auf die kundenbezogene Reputationsbildung im Retail Banking und

deren Bedeutung für die Kundenloyalität.

Page 172: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

160

Schlussbetrachtung

Die Zielsetzung dieser Arbeit bestand darin, ein treiberorientiertes Modell der Unternehmens-

reputation im Retail Banking zu entwickeln, dieses um den Zusammenhang von Unterneh-

mensreputation und Kundenverhalten zu erweitern und die hergeleiteten Wirkungsbeziehun-

gen anschließend empirisch zu überprüfen.

Hierzu wurde zunächst eine ausführliche Begriffsexplikation vorgenommen. Diese ist von

zentraler Bedeutung für die anschließende Modellierung. Die latenten Konstrukte Einstellung

und Unternehmensreputation haben eine große inhaltliche Nähe zueinander. Unter dem Ein-

stellungsbegriff ist eine psychologische Tendenz zu verstehen, die sich in der zusammenfas-

senden Bewertung eines spezifischen Objektes mit einem bestimmten Grad von Zu- oder Ab-

neigung ausdrückt. Das Zweikomponentenmodell sieht die Einstellung als ein zweidimensio-

nales, aus einer affektiven und einer kognitiven Komponente bestehendes Konstrukt an, das

einen direkten Einfluss auf die Verhaltensintention und einen indirekten Einfluss auf das Ver-

halten besitzt.

Nach Würdigung der unterschiedlichen Begriffsauffassungen der Unternehmensreputation in

der Literatur und dem erarbeiteten Verständnis des Einstellungsbegriffs folgend, konnte für

die vorliegende Arbeit eine Definition des Begriffs Unternehmensreputation vorgelegt wer-

den. Unter dieser wird das aggregierte Werturteil einer Stakeholdergruppe eines Unterneh-

mens verstanden, dass aus der direkten und indirekten Kommunikation mit dem Unternehmen

im Zeitablauf erwächst. In Anlehnung an das Konstrukt der Einstellung setzt sich das Wertur-

teil aus einer affektiven und einer kognitiven Komponente zusammen. Es wurde zudem ge-

zeigt, dass ausgehend von dem einzelnen Werturteil verschiedene Aggregationsebenen gebil-

det werden können, so dass das Reputationsbild eines einzelnen Individuums, einer spezifi-

schen Stakeholder-Gruppierung sowie der Summe sämtlicher Stakeholder Untersuchungsge-

genstand sein kann.

Bei der Diskussion theoretischer Bezugspunkte zur Erklärung des Konstrukts Unternehmens-

reputation wurde die Reputation im Rahmen der Informationsökonomik sowie im Zusam-

menhang mit ressourcentheoretischen und spieltheoretischen Ansätzen betrachtet. Für die

vorliegende Arbeit haben sich wichtige Erkenntnisse aus den vorgestellten Theorien für das

Verständnis der Unternehmensreputation im Hinblick auf deren Zustandekommen und deren

Wirkung ergeben. So konnte bei der Analyse der Informationsökonomik gezeigt werden, dass

die Unternehmensreputation eine Informationsfunktion für die Stakeholder besitzt und bei

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161

Entscheidungsprozessen in einer komplexen Umwelt als Heuristik dienen kann. Die Reputati-

on eines Unternehmens ist zudem als Ressource mit wertschöpfendem Charakter zu verste-

hen, die aufgrund ihres strategischen Potenzials vor den Imitationsversuchen der Wettbewer-

ber zu schützen ist. Im Rahmen spieltheoretischer Ansätze erwächst Reputation als Konse-

quenz aus sichtbar kooperativem sowie erwartungskonformem Verhalten. Bei der Identifika-

tion von Treibern der Unternehmensreputation ist somit die mögliche Erwartungshaltung der

spezifischen Stakeholdergruppen gegenüber dem Unternehmen zu berücksichtigen.

Bei der Analyse der Unternehmensreputation nimmt die vorliegende Arbeit die Fokussierung

auf die Branche Retail Banking vor, als dem breit ausgerichteten Mengengeschäft mit Privat-

kunden sowie kleineren Geschäfts- und Firmenkunden, bei dem in erster Linie standardisierte

und wenig erklärungsbedürftige Produkte vertrieben werden. Die Rahmenbedingungen im

Retail Banking haben sich in den letzten Jahrzehnten dramatisch geändert. Als Auslöser die-

ses Veränderungsprozesses und der damit einhergehenden Wettbewerbsdynamik wurden die

vier übergreifenden Treiber sozio-kulturelle, technologische, ökonomische sowie politi-

sche/rechtliche Entwicklung identifiziert. Die Entwicklung auf diesen Gebieten hat wiederum

zu einer deutlichen Anpassung auf der Anbieterseite geführt. Neben der strikter bedarfsorien-

tierten Differenzierung der angebotenen Dienstleistungen im Retail Banking sind in den letz-

ten Jahren zahlreiche neue Anbieter in den Bankenmarkt eingetreten, die sich durch Fokussie-

rung auf ertragreiche Nischen oder Wertschöpfungskettenelemente auszeichnen und durch

Nutzung moderner Distributionskanäle in einen intensiven Wettbewerb zu den klassischen

Universalbanken treten. Auf der Nachfragerseite haben sich zunehmend informiertere Kunden

entwickeln, die den Banken gegenüber kritisch auftreten und selbstsicher die Befriedigung

ihrer immer individuelleren Kundenbedürfnisse einfordern. Als Folge dieser Entwicklung ist

eine deutlich abnehmende Loyalität gegenüber der klassischen Hausbank zu verzeichnen und

ein Trend zum hybriden Kunden, der im besonderen Maße auf das Preis-/Leistungsverhältnis

achtet und situativ den Preis oder die Qualität eines Produktes als dominierendes Kaufkriteri-

um ansieht. In diesem veränderten Umfeld kommt der Unternehmensreputation im Retail

Banking eine immer größere Bedeutung zu, da sie bei langfristig positiver Ausprägung als

stabilisierender Wettbewerbsvorteil in einem harten Verdrängungswettbewerb dienen kann.

Der besondere Wert der Unternehmensreputation für ein Unternehmen liegt darin begründet,

dass diese eine Wirkung auf sämtliche Stakeholdergruppen entfaltet. Dies gilt auch für die in

der vorliegenden Arbeit im Fokus der Untersuchung stehenden Gruppe der Kunden. Es kann

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162

davon ausgegangen werden, dass die Reputation eines Unternehmens Auswirkungen auf das

Kaufentscheidungsverhalten und die Zahlungsbereitschaft von Konsumenten hat. Daneben

besitzt die Unternehmensreputation im Bankgeschäft aber auch eine regulatorische Bedeu-

tung. Kreditinstitute sind aufsichtsrechtlich dazu aufgefordert, Reputationsrisiken in den

bankweiten Risikomanagementprozess zu integrieren und einen besonderen Fokus auf die

Identifikation und Bewertung von Reputationsrisiken sowie deren Berücksichtigung im Rah-

men der Risikotragfähigkeitsanalyse zu legen. Da aktuell allerdings kein anerkanntes und

nachvollziehbares Instrumentarium zur Quantifizierung von Reputationsrisiken vorliegt, ist

eine wichtige Grundvoraussetzung hierfür nicht gegeben. Bereits die Identifikation von Trei-

bern der Unternehmensreputation im Bankgeschäft fällt schwer und es bleibt zu konstatieren,

dass es kein anerkanntes und empirisch überprüftes Modell zu deren Erfassung gibt.

Zur Entwicklung eines solchen Modells wurden zunächst die in der Literatur aufzufindenden

Konzepte und empirischen Arbeiten zu Treibern der Unternehmensreputation analysiert.

Hierbei konnte festgestellt werden, dass ein Großteil der Arbeiten bezüglich Modellentwick-

lung und empirischer Überprüfung nicht dem aktuellen wissenschaftlichen Standard ent-

spricht. Es wird zahlreich auf die Notwendigkeit hingewiesen, dass stakeholder-, kulturkreis-

und branchenspezifischen Besonderheiten bei einer Modellierung zu berücksichtigen sind.

Die Unternehmensreputation im deutschen Retail Banking ist bislang allerdings kaum unter-

sucht worden, eine theoretisch fundierte und spezifische Modellbildung und eine adäquate

Überprüfung auf Basis hochwertiger Daten fehlen gänzlich.

Mit dem Modell von Schwaiger konnte jedoch ein grundlegend überzeugender Ansatz zur

Operationalisierung von Unternehmensreputation identifiziert werden, der sich bei der Kon-

zeption am Einstellungskonstrukt orientiert und die Unternehmensreputation daher in einen

kognitiv geprägten und einen affektiv geprägten Bestandteil zerlegt und über reflektive Indi-

katoren operationalisiert. Da dies auch im Sinne der Definition dieser Arbeit ist und die empi-

rische Überprüfung überzeugen konnte, wurde dieser Ansatz als grundlegender Orientierungs-

rahmen für die eigene Modellbildung herangezogen. Um dem Forschungsanliegen zu genügen

waren die formativen Treiberkonstrukte und deren jeweilige Messmodelle jedoch auf den

Untersuchungsgegenstand Retail Banking anzupassen. In der nachfolgenden Modellbildung

wurde lediglich der Treiber Attraktivität von Schwaiger übernommen und durch die formati-

ven Indikatoren CSR, finanzieller Erfolg, Produkt- und Beratungsqualität und Preisattraktivi-

tät komplettiert. Da auch die Bedeutung der Unternehmensreputation für das Kundenverhalten

Page 175: Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische ... · Unternehmensreputation im Retail Banking - Eine empirische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Kundenverhaltenswirkung

163

Teil der Untersuchung ist, wurde das Modell von Schwaiger zudem um das latente Konstrukt

Kundenloyalität erweitert, welches wie auch schon die Reputationsdimensionen über ein re-

flektiv spezifiziertes Messmodell operationalisiert wird. Das entwickelte Modell postuliert

insgesamt 15 Wirkungszusammenhänge die in einem Hypothesengerüst zusammengefasst

wurden. Ziel war es, dass sich so ergebene erweiterte Modell der Bankreputation anschlie-

ßend unter Rückgriff auf reale Kundendaten eines regionalen Kreditinstitutes zu überprüfen.

Zur empirischen Untersuchung der hier vorliegenden komplexen Wirkungszusammenhänge

zwischen mehreren latenten Variablen hat sich die Verwendung eines Strukturgleichungsmo-

dells angeboten. Dabei wird das Beziehungsgefüge zwischen den hypothetischen Konstrukten

anhand eines Strukturmodells dargestellt, wobei die abhängigen latenten Variablen als endo-

gene und die unabhängigen latenten Variablen als exogene Variablen berücksichtigt werden.

Bei der Anwendung einer Strukturgleichungsmodellierung stehen mit der Kovarianz- und der

Varianzstrukturanalyse grundsätzlich zwei Methodenoptionen zur Verfügung. Nach Abwä-

gung der spezifischen Eigenschaften der Methodenoptionen und deren Bedeutung für den

vorliegenden Anwendungsfall wurde hier die Varianzstrukturanalyse vorgezogen. Diese ist

für die Analyse formativer Spezifikationshypothesen und vergleichsweise neuartigen Wir-

kungszusammenhängen mit explorativem Charakter zu bevorzugen. Die aufgeführten Vorzü-

ge der Varianzstrukturanalyse wiegen den Nachteil einer im Vergleich zur Kovarianzstruktur-

analyse etwas eingeschränkteren Möglichkeit der Güteprüfung aus Sicht des Forschers mehr

als auf.

Der Hauptuntersuchung voran ging die Entwicklung von geeigneten Messmodellen für die

latenten Variablen. Bei der Operationalisierung der Konstrukte wurden sowohl eigene als

auch aus der Literatur übernommene Messmodelle eingesetzt, die in einen Fragenkatalog

überführt wurden. Im Rahmen einer computergestützten telefonischen Befragung konnten

insgesamt 402 Interviews geführt werden. Im Nachgang zur Hauptuntersuchung wurden aus

Plausibilitätsgründen fünf Datensätze ausgeschlossen, so dass sich eine bereinigte effektive

Stichprobe von n = 397 ergab. Der notwendige Mindestumfang der effektiven Stichprobe zur

Überprüfung des aufgestellten Hypothesensystems liegt bei 70 Datensätzen und konnte somit

deutlich übertroffen werden. Bei der empirischen Überprüfung des aufgestellten Modells der

Unternehmensreputation im Retail Banking konnte sowohl für die reflektiv als auch für die

formativ spezifizierten Messmodelle eine hervorragende statistische Güte festgestellt werden.

Bei der Evaluation des Strukturmodells konnten die postulierten Wirkungszusammenhänge

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164

bis auf wenige einschränkende Ausnahmen bestätigt werden, dies gilt auch für den zweidi-

mensionalen Aufbau der Unternehmensreputation über eine affektive und eine kognitive

Komponente. Es konnte festgestellt werden, dass die Preisattraktivität für die Unternehmens-

reputation nur eine untergeordnete Rolle spielt. Für die Kundenloyalität hat sich die affektive

Reputationskomponente als maßgeblich erwiesen. Für diese hat wiederum das latente Kon-

strukt Attraktivität die größte Bedeutung.

Neben dem Erkenntnisgewinn für die Forschung durch die Beiträge dieser Arbeit ergeben

sich auch Ansatzpunkte für zukünftige Untersuchungen auf dem Gebiet der Unternehmensre-

putation im Allgemeinen und deren branchenspezifische Ausprägung in Kreditinstituten im

Besonderen. Grundsätzlich fehlt es in der Reputationsforschung an Langzeitstudien, bei denen

ein bewährtes Modell wiederholt eingesetzt wird, um auf diesem Wege Erkenntnisse über

Veränderungen im Zeitablauf zu erlangen, insbesondere im Hinblick auf die Bildung sowie

die Erosion von Unternehmensreputationen. Zudem bietet sich für weitere Forschungsvorha-

ben die Ausweitung auf andere Stakeholdergruppen an und zwar sowohl bei der Analyse von

Treibern der Unternehmensreputation als auch bei der Wirkung der Unternehmensreputation

auf stakeholderspezifisches Verhalten. Eine Ausweitung des Geschäftsfeldfokusses über das

Retail Banking hinaus hin zu anderen Geschäftsfeldern wie dem Private Banking oder dem

Firmenkundengeschäft bietet sich ebenfalls für weitere Forschungsvorhaben an. Darüber hin-

aus bedarf es weiterhin der Überführung der bislang in der Reputationsforschung erlangten

Erkenntnisse in ein bankspezifisches Reputationsmanagement. Für ein solches wären sowohl

Instrumente zur Quantifizierung des Reputationsrisikos als auch geeignete Steuerungsinstru-

mentarien zu entwickeln.

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165

Anhang

Anhang 1: verwendeter Musterbrief

Briefkopf der {Sparkasse …} Frau / Herr {Vorname} {Nachname} {Adresszeile 1} {Adresszeile 2}

{Ort}, {Datum} Kundenbefragung der {Sparkasse …}

Sehr geehrte(r) Frau / Herr …,

da die Meinung unserer Kunden für die {Sparkasse …} von großer Bedeutung ist führen wir regelmäßig Kundenbefragungen durch.

Auf Basis einer repräsentativen Stichprobe sind Sie ausgewählt worden. Wir bitten Sie, uns bei dieser Befragung zu unterstützen. Sie tragen durch Ihre Antworten dazu bei, dass die {Sparkasse …} sich auch in Zukunft an den Erwartungen ihrer Kunden orientieren kann.

Sie bekommen in den nächsten Tagen einen Anruf vom Sozialwissenschaftlichen Umfrage-zentrum, das wir mit dieser Umfrage beauftragt haben. Das Interview wird ungefähr 25 Minu-ten dauern. Die Teilnahme an der Befragung ist natürlich freiwillig. Selbstverständlich werden Ihre Angaben streng vertraulich behandelt und ohne namentliche Kennzeichnung ausgewer-tet.

Wenn Sie Rückfragen zur Kundenbefragung haben, aber auch für andere Fragen oder An-merkungen, können Sie sich sehr gerne an Herrn / Frau … wenden. (Tel.: … Mail: [email protected])

Für Ihre Bereitschaft an der Umfrage teilzunehmen bedanken wir uns im Voraus ganz herz-lich und verbleiben

mit freundlichen Grüßen

Ihre {Sparkasse …}

Unterschrift 1 Unterschrift 2

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166

Anhang 2: Dokumentation Fragebogen

Dokumentation Fragebogen

Wenn Kontakt mit Zielperson hergestellt:

Sehr geehrte(r) Frau/Herr […],

mein Name ist […] vom Sozialwissenschaftlichen Umfragezentrum Duisburg. Spreche ich mit [Vor- und Nachname der Zielperson].

Nein: Entweder mit Zielperson verbinden lassen oder einen Termin für einen erneuten Anruf abstimmen.

Ja: Dann weiter wie folgt …

Die Meinung Ihrer Kunden ist für die {Sparkasse …} von großer Bedeutung und daher führen wir in Ihrem Auftrag eine Kundenbefragung durch. Haben Sie das Schreiben von der {Spar-kasse …} erhalten, in dem die Durchführung dieser Kundenbefragung angekündigt worden ist?

Nein: Es tut mir leid, dass das Schreiben Sie nicht erreicht hat. Informationen zu dieser Umfrage finden Sie auf der Internetseite der {Sparkasse …} und Sie können sich bei Rückfragen auch gerne an Frau Verhoeven aus dem Qualitätsmanagement wenden. (Dann weiter wie folgt …)

Ja: (Dann weiter wie folgt …)

(Für eine eventuelle Nachfrage Kontaktdaten von Frau … hinterlegen, die dem Kunden auf Wunsch genannt werden können – Tel.: … Email: [email protected]).

Das Interview wird ungefähr 15 Minuten dauern. Die Teilnahme an der Umfrage ist freiwillig und anonym; d.h. Ihre Antworten lassen keinen Rückschluss auf Namen und Adressen zu.

Hätten Sie jetzt Zeit, um uns einige Fragen zu beantworten?

Ja: Interview wird sofort durchgeführt

Nein: Vereinbarung eines späteren Termins

Verweigerung: kein weiterer Kontakt

Dann würde ich jetzt gerne mit der Kundenbefragung beginnen …

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167

1. Screening-Fragen

Zunächst möchte ich Sie um ein paar allgemeine Angaben bitten.

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

1 Entscheider in Fi-nanzan-gelegenheiten

Würden Sie mir bitte sagen, wer sich in Ihrem Haushalt um die Bankgeschäfte kümmert.

1 = Sie alleine 2 = Sie gemeinsam mit Ihrem Ehe- bzw. Lebenspartner 3 = Hauptsächlich Ihr Ehe- bzw. Le-benspartner 4 = Andere Personen, z.B. Ihre Eltern oder Kinder 5 = Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

2a Hauptbank-verbindung

Würden Sie die {Sparkasse …} als Ihre Hauptbank bezeichnen?

Ja (DANN weiter mit 3) Nein (DANN weiter mit 2b) Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

2b Hauptbank-verbindung

Welche Bank würden Sie als Ihre Hauptbank bezeichnen?

1 = Volksbank Rhein-Ruhr 2 = National Bank 3 = Deutsche Bank 4 = Commerzbank 5 = Postbank 6 = Targo Bank 7 = Sparda Bank 8 = Eine Direktbank, wie z.B. die ING DiBa oder die Comdirect 9 = andere als die genannten Banken

3 Sparkassen-Finanzkonzept

Sind Sie innerhalb der letzten 12 Monate von einem Mitarbeiter der {Sparkasse …} ganzheitlich mit dem Sparkassen-Finanzkonzept beraten worden?

Ja Nein Weiß nicht/Keine Angaben [Bitte nicht vorlesen]

4a Beschwerde Haben Sie sich in den letzten zwölf Monaten bei der {Sparkasse …} beschwert?

Ja (DANN weiter mit 4b) Nein (DANN weiter mit 5) Weiß nicht/Keine Angaben [Bitte nicht vorlesen]

4b Beschwerde Wurde die Angelegenheit zu Ihrer Zufriedenheit gelöst?

Ja Nein Weiß nicht/Keine Angaben [Bitte nicht vorlesen]

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Ich werde Ihnen jetzt einige Fragen stellen, bei denen es darum geht zu beurteilen, wie wichtig Ihnen verschiedene Zugangswegen zur Bank sind. Bitte sagen Sie mir anhand einer Skala, wie sehr Sie mit der entsprechenden Aussage einverstanden sind. Die Bewertung erfolgt so ähnlich wie bei den Schul-noten. Eine 1 bedeutet dabei, dass Sie der Aussage voll und ganz zustimmen. Eine 5 bedeutet dagegen, dass Sie der Aussage überhaupt nicht zustimmen. Mit den Zahlen dazwischen können Sie Ihr Urteil abstufen.

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

5 Distributionswege

Wenn Sie Ihren laufenden Zahlungsver-kehr (z.B. Überweisungen, Kontoauszü-ge) erledigen wollen, wie wichtig sind Ihnen dann • der persönliche Kontakt zu einem

Mitarbeiter in der Filiale? (Bewertung eintragen)

• die Selbstbedienungsgeräte in der Filiale? (Bewertung eintragen)

• der telefonische Kontakt? (Bewertung eintragen)

• das Internet bzw. Online-Banking? (Bewertung eintragen)

1 = Dieser Zugangsweg ist für mich sehr wichtig 5 = Dieser Zugangsweg ist für mich überhaupt nicht wichtig Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

6 Distributionswege

Wenn Sie einen Geldbetrag anlegen möchten, wie wichtig ist Ihnen dann • der persönliche Kontakt zu einem

Mitarbeiter in der Filiale? (Bewertung eintragen)

• der Besuch eines Bankmitarbeiters bei Ihnen zu Hause? (Bewertung eintragen)

• der telefonische Kontakt? (Bewertung eintragen)

• das Internet bzw. Online-Banking? (Bewertung eintragen)

1 = Dieser Zugangsweg ist für mich sehr wichtig 5 = Dieser Zugangsweg ist für mich überhaupt nicht wichtig Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

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169

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

7 Distributionswege

Wenn Sie einen Kredit aufnehmen möchten, wie wichtig ist Ihnen dann • der persönliche Kontakt zu einem

Mitarbeiter in der Filiale? (Bewertung eintragen)

• der Besuch eines Bankmitarbeiters bei Ihnen zu Hause? (Bewertung eintragen)

• der telefonische Kontakt? (Bewertung eintragen)

• das Internet bzw. Online-Banking? (Bewertung eintragen)

1 = Dieser Zugangsweg ist für mich sehr wichtig 5 = Dieser Zugangsweg ist für mich überhaupt nicht wichtig Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

2. Fragen zur Reputation

Ich werde Ihnen jetzt einige Aussagen zur {Sparkasse …} vorlesen. Bitte sagen Sie mir mit-hilfe einer Skala wie sehr Sie mit der Aussage einverstanden sind. Eine 1 bedeutet dabei, dass Sie der Aussage voll und ganz zustimmen. Eine 5 bedeutet dagegen, dass Sie der Aussage überhaupt nicht zustimmen. Mit den Zahlen dazwischen können Sie Ihr Urteil erneut abstu-fen. Antworten Sie bitte möglichst spontan, d.h. ohne allzu lange darüber nachzudenken.

Bitte geben Sie nun an, inwiefern Sie den folgenden Aussagen zustimmen:

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

8 Sympathie Die {Sparkasse …} ist eine Bank, mit der ich mich besser identifizie-ren kann, als mit anderen Banken.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

9 Sympathie

Wenn es die {Sparkasse …} nicht mehr geben würde, wäre das be-dauernswerter, als wenn es anderer Banken nicht mehr geben würde.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

10 Sympathie Die {Sparkasse …} ist ein sympa-thisches Unternehmen.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

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170

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

11 Kompetenz Die {Sparkasse …} ist das führende Kreditinstitut in ….

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

12 Kompetenz Die {Sparkasse …} genießt in der Öffentlichkeit eine hohe Anerken-nung.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

13 Kompetenz Der {Sparkasse …} traue ich au-ßergewöhnlich gute Leistungen zu.*

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

14 Corporate Social Responsibility

Die {Sparkasse …} informiert die Öffentlichkeit aufrichtig.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

15 Corporate Social Responsibility

Die {Sparkasse …} engagiert sich sozial und kulturell.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

16 Corporate Social Responsibility

Die {Sparkasse …} verhält sich verantwortungsbewusst gegenüber ihren Mitarbeitern.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

17 Corporate Social Responsibility

Die {Sparkasse …} fühlt sich dem Standort … verpflichtet.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

18 Corporate Social Responsibility

Die {Sparkasse …} verhält sich fair gegenüber ihren Geschäftspartnern und Wettbewerbern.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

19 Corporate Social Responsibility

Die {Sparkasse …} engagiert sich für den Erhalt der Umwelt.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

20 Corporate Social Responsibility

Die {Sparkasse …} denkt nicht nur an Profit.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

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171

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

21 Preisfairness

Das Preis-/ Leistungsverhältnis bei den Produkten und Dienstleistungen der {Sparkasse …} halte ich für angemessen.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

22 Preisfairness Das Preisniveau bei der {Sparkasse …} ist wettbewerbsfähig.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

23 Preisfairness Die Konditionen der {Sparkasse …} sind insgesamt betrachtet sehr fair.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

24 Produkt- und Bera-tungsqualität

Man merkt, dass der Kunden-wunsch bei der {Sparkasse …} im Mittelpunkt steht.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

25 Produkt- und Bera-tungsqualität

Die von der {Sparkasse …} ange-botenen Produkte und Beratungs-leistungen sind von hoher Qualität.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

26 Produkt- und Bera-tungsqualität

Das Serviceangebot von der {Spar-kasse …} ist gut.*

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

27 Produkt- und Bera-tungsqualität

Die {Sparkasse …} ist ein zuverläs-siger Partner für Ihrer Kunden.*

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

28 Produkt- und Bera-tungsqualität

Die Mitarbeiter der {Sparkasse …} sind sehr kompetent.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

29 Produkt- und Bera-tungsqualität

Die {Sparkasse …} bietet ihren Kunden immer die passenden Lö-sungen und Produkte an.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

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Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

30 Produkt- und Bera-tungsqualität

Ich vertraue meinem Berater und den Mitarbeitern in meiner Filiale (der {Sparkasse …}).

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

31 Attraktivität Das gesamte Erscheinungsbild der {Sparkasse …} gefällt mir.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

32 Attraktivität Die {Sparkasse …} ist ein vertrau-enswürdiges Unternehmen.*

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

33 Attraktivität Der {Sparkasse …} gelingt es, auch höchst qualifizierte Mitarbeiter für sich zu gewinnen.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

34 Attraktivität Die {Sparkasse …} ist eine Bank, die ich sehr respektiere.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

35 finanzieller Erfolg

Die {Sparkasse …} hat bereits in der Vergangenheit nachgewiesen, dass sie ein wirtschaftlich sehr er-folgreiches Unternehmen ist.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

36 finanzieller Erfolg Die {Sparkasse …} ist finanziell erfolgreicher als andere Banken.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

37 finanzieller Erfolg

Im Vergleich zu Wettbewerbern schätze ich die wirtschaftliche Sta-bilität der {Sparkasse …} als hoch ein.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

38 finanzieller Erfolg Die Geldanlagen der Kunden sind bei der {Sparkasse …} sicher.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

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173

3. Fragen zur Kundenloyalität

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

39 Kundenloyalität: Wieder-kaufabsicht

Ich werde die Verbindung zur {Sparkasse …} auch in der Zu-kunft aufrecht erhalten.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

40 Kundenloyalität: Zusatz-kaufabsicht

Ich werde bei der {Sparkasse …} bei Bedarf zusätzliche Dienstleis-tungen in Anspruch nehmen.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

41 Kundenloyalität: Weiter-empfehlungsabsicht

Ich werde zukünftig die Gele-genheit nutzen, um die {Sparkas-se …} im persönlichen Gespräch weiterzuempfehlen.

1 = stimme voll und ganz zu 5 = stimme überhaupt nicht zu Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

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174

4. Erhebung statistischer Angaben

Zum Abschluss habe ich noch einige kurze Fragen zu Ihrer Person.

Nr. Ziel der Frage / latente Variable Frage Ausprägung

42 Haushaltsgröße Wie viele Personen - Sie mitge-rechnet - leben in Ihrem Haushalt?

Offen

43 Alter In welchem Jahr sind Sie geboren? Offen

44 Bildungsabschluss

Welchen höchsten allgemeinen Bildungsabschluss besitzen Sie? [Antwortmöglichkeiten nur bei Unsi-cherheit oder Nachfrage vorlesen]

kein Abschluss Hauptschule Mittlere Reife Abitur/Fachabitur Studium (Universität, Fachhochschu-le, etc.) Anderer: (bitte benennen)

45 Haushaltsnetto-einkommen

Wie hoch ist Ihr monatliches Haus-haltsnettoeinkommen in Euro, d.h. der Betrag nach Abzug aller Steu-ern und Sozialabgaben, der Ihrem Haushalt pro Monat zur Verfügung steht?

Bis 1.000 Euro Über 1.000 bis 1.500 Euro Über 1.500 bis 2.000 Euro Über 2.000 bis 2.500 Euro Über 2.500 bis 3.000 Euro Über 3.000 Euro Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

46 Geldvermögen

Wie hoch ist das gesamte Geldver-mögen in Ihrem Haushalt, das Sie bei Banken, Versicherungen oder Fondsgesellschaften angelegt ha-ben?

Bis 10 TEUR Über 10 bis 25 TEUR Über 25 bis 50 TEUR Über 50 bis 75 TEUR Über 75 TEUR Weiß nicht/Keine Angabe [Bitte nicht vorlesen]

47 Geschlecht Im Nachgang auszufüllen Männlich Weiblich

* Bei diesen Aussagen ist ein Erklärungstext für den Interviewer hinterlegt, den dieser auf Nachfrage vorlesen kann!

Wir sind am Ende der Befragung angekommen. Vielen Dank für Ihre Teilnahme!

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