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Bedingt durch ein zunehmend an der Maximierung des Unternehmenswertes und der Pflege von Geschäftsbeziehungen ausgerichtetes Management hat sich die Kundenbindung in den letzten Jahren als bedeutsames Konzept in der strategischen Unternehmensführung etabliert.
Matthias S. G. Feistel entwickelt ein ganzheitliches, branchenübergreifendes Kundenbindungsmodell, welches sowohl auf der bestehenden Kundenbindungstheorie als auch auf empirisch nachgewiesenen Partialmodellen aufbaut. Der Autor testet das Modell der Wirkungszusammenhänge mit Daten aus der Mineralölindustrie unter Anwendung eines der leistungsfähigsten Verfahren der Kausalanalyse (PLS-Pfadanalyse). Zur Ableitung von konkreten Implikationen wird ein neues Analyseverfahren vorgestellt und angewandt, welches die Qualität der Faktoren berücksichtigt und nicht wie bisherige Verfahren die Unabhängigkeit von Leistungsniveau und Wichtigkeit eines Erfolgsfaktors unterstellt: die Faktorbasierte Importance-Performance-Analyse (FIPA).
List of contents
Kundenbindung als Aufgabe der strategischen Unternehmensführung.- Konzeptionelle Grundlagen der Einflussfaktoren von Kundenbindung.- Charakteristika der Mineralölindustrie in Deutschland.- Analysemethode und Datenerhebung.- Anwendung des Verfahrens der Kausalanalyse.- Ergebnisinterpretation und Ableitung der Implikationen.- Schlussbetrachtung und Ausblick.
About the author
Dr. Matthias S. G. Feistel promovierte bei Prof. Dr. Karl-Werner Hansmann am Institut für Industriebetriebslehre und Organisation der Universität Hamburg. Er ist als Unternehmensberater im Bereich Corporate Strategy bei Accenture tätig.
Summary
Bedingt durch ein zunehmend an der Maximierung des Unternehmenswertes und der Pflege von Geschäftsbeziehungen ausgerichtetes Management hat sich die Kundenbindung in den letzten Jahren als bedeutsames Konzept in der strategischen Unternehmensführung etabliert.
Matthias S. G. Feistel entwickelt ein ganzheitliches, branchenübergreifendes Kundenbindungsmodell, welches sowohl auf der bestehenden Kundenbindungstheorie als auch auf empirisch nachgewiesenen Partialmodellen aufbaut. Der Autor testet das Modell der Wirkungszusammenhänge mit Daten aus der Mineralölindustrie unter Anwendung eines der leistungsfähigsten Verfahren der Kausalanalyse (PLS-Pfadanalyse). Zur Ableitung von konkreten Implikationen wird ein neues Analyseverfahren vorgestellt und angewandt, welches die Qualität der Faktoren berücksichtigt und nicht wie bisherige Verfahren die Unabhängigkeit von Leistungsniveau und Wichtigkeit eines Erfolgsfaktors unterstellt: die Faktorbasierte Importance-Performance-Analyse (FIPA).
