EINFLUSSFAKTOREN AUF DIE KUNDENZUFRIEDENHEIT UND IHRE WIRKUNGSWEISE ERMITTELN

Mit Treiberanalysen wie der Penalty-Reward-Analyse finden wir im Rahmen quantitativer Marktforschung heraus, welche Faktoren die Zufriedenheit Ihrer Kunden auf welche Weise beeinflussen. Wir setzen die Penalty-Reward-Analyse (PRA) häufig in den Bereichen Customer Feedback, Kundenzufriedenheit, Customer Experience Consumer Empathy, aber auch in Studien zur Mitarbeiterzufriedenheit ein. Nach einer Treiberanalyse werden die Treiber anhand ihrer Wirkungsweise in verschiedene Kategorien eingeteilt. Durch diese multivariate Analyse können Sie gezielt Maßnahmen ergreifen, um die Kundenzufriedenheit und die Kaufabsicht zu steigern und somit langfristig erfolgreich zu sein. Typische Fragen, die Sie mit einer Penalty-Reward-Analyse beantworten können:

• Wie wird ein Merkmal durch ein oder mehrere andere Merkmale beeinflusst?
• Sind bestimmte Eigenschaften von Produkten oder Serviceleistungen Hygiene- oder Begeisterungsfaktoren?
• Welche Faktoren sollten priorisiert werden, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern?
• Wie können Budgetentscheidungen in Bezug auf diese Faktoren getroffen werden?

DAS KANO-MODELL DER KUNDENZUFRIEDENHEIT

Der Zusammenhang zwischen Merkmalen ist nicht immer linear wie in anderen Verfahren (Regressionsanalyse, Strukturgleichungsmodelle) häufig angenommen wird. In Anlehnung an das Kano-Modell der Kundenzufriedenheit lassen sich drei Treiber-Typen unterscheiden

• Basistreiber
  Es gibt Erwartungen an Mindestleistungen. Werden diese nicht erfüllt, führt dies zu Unzufriedenheit. Werden diese Hygienefaktoren erfüllt, resultiert daraus aber keine Zufriedenheit.
• Begeisterungstreiber
  Im Hinblick auf den Begeisterungstreiber gibt es keine Erwartungen. Erreicht dieser dennoch ein gutes Leistungsniveau, führt dies zu Zufriedenheit. Falls nicht, bleibt dies ohne Auswirkung.
• Linearer Treiber
  Entsprechend dem Leistungsniveau des Leistungstreibers können sowohl Zufriedenheit als auch Unzufriedenheit entstehen.

Penalty-Reward-Analyse: Treiber-Typen nach Kano

SO FUNKTIONIERT DIE PENALTY-REWARD-ANALYSE

Diese zwei Grundvoraussetzungen müssen bei den Variablen gegeben sein, damit eine Penalty-Reward-Analyse durchgeführt werden kann:

• Die Zusammenhänge zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variable müssen positiv sein. Ist das nicht der Fall, kann diese Voraussetzung mit einer einfachen Umkodierung erfüllt werden.
• Das Penalty-Reward-Verfahren teilt die Stichprobe entsprechend der Ausprägungen der abhängigen Variable in die drei Gruppen „hoch“, „mittel“ und „niedrig“. Die beiden Gruppen „hoch“ und „niedrig“ dürfen hierbei nicht leer sein.

Die unabhängigen Treiber werden entsprechend ihrer Skala jeweils in ein eigenes dichotomes 0-1-Variablenpaar (zufrieden / nicht zufrieden) konvertiert und zusammen mit der abhängigen Variablen in einem Regressionsmodell aufgenommen.

Für jeden Treiber bestimmt das Penalty-Reward-Verfahren sodann, wie sehr schlechte Bewertungen ausschließlich dieses Treibers mit schlechten Bewertungen der abhängigen Variablen korrespondieren, d.h. ein Treiber bestraft wird. Da die Bestrafung (Penalty) somit eindeutig auf einen Treiber zurückzuführen ist, stellt Mutikollinearität kein Problem dar. Ebenso wird geprüft, wie sehr gute Bewertungen ausschließlich eines bestimmten Treibers mit guten Bewertungen der abhängigen Variablen korrespondieren, d.h. ein Treiber belohnt wird (Reward).

Das Verhältnis aus dem sich ergebenden Ausmaß der Bestrafung und der Belohnung ist maßgeblich für die Art des Treibers. Überwiegt die Bestrafung, ist er ein Basistreiber, überwiegt die Belohnung, ist er ein Begeisterungstreiber. Sind Penalty und Reward in etwa gleich hoch, liegt ein Linearer Treiber bzw. Leistungstreiber vor. Aus der Relation der Summe von Penalty und Reward eines Treibers zu der Höhe der Summen der übrigen Treiber lässt sich ferner dessen Wichtigkeit, also den Effekt auf die Gesamtzufriedenheit ableiten.

Penalty-Reward-Analyse: Kategorisierung der Treiber

PENALTY-REWARD-ANALYSE MIT HANDLUNGSRFELEVANZMATRIX

Die Ergebnisse der Penalty-Reward-Analyse können in einer Handlungsrelevanzmatrix anschaulich dargestellt werden. Hierfür wird die Bedeutung der Treiber auf der x-Achse und der Mittelwert der Treiber auf der y-Achse abgebildet. Die Treibertypen werden durch farbige Symbole unterschieden. Der Raum wird über den Mittelwert aller Treiberstärken (x-Achse) und aller Treibermittelwerte (y-Achse) in vier Bereiche unterteilt.

Penalty-Reward-Analyze: Handlungsrelevanzmatrix

PENALTY-REWARD-ANALYSEN MIT IHREN EIGENEN DATEN

PRA ist das ADABOX-Tool zur Analyse nicht-linearer Einflüsse auf Zielgrößen wie Zufriedenheit, Loyalität oder Image. Einzigartig, denn in ungeahnten, neuen Geschwindigkeitsdimensionen! Analyseergebnisse auch in einer dynamischen Handlungsrelevanzmatrix mit zahlreichen Darstellungsoptionen.