Marketingproduktivität: Konzeption, Messung und empirische Analyse [1. Aufl.] 978-3-8244-7340-3;978-3-663-08728-1

Table of contents :
Front Matter ....Pages I-XVI
Einführung (Daniel Daum)....Pages 1-6
Grundlagen der Arbeit (Daniel Daum)....Pages 7-49
Entwicklung der Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität (Daniel Daum)....Pages 50-100
Empirische Studie zum Management der Marketingproduktivität (Daniel Daum)....Pages 101-176
Zusammenfassung der Ergebnisse und Implikationen für Forschung und Praxis (Daniel Daum)....Pages 177-184
Back Matter ....Pages 185-213

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Daum Marketingproduktivität

GABLER EDITION WISSENSCHAFT

Daniel Daum

Marketingproduktivität Konzeption, Messung und empirische Analyse

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Christian Homburg

Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

Die Deutsche Bibliothek - ClP-Einheitsaufnahme Daum, Daniel: Marketingproduktivität : Konzeption, Messung und empirische Analyse / Daniel Daum. Mit einem Geleitw. von Christion Homburg. - 1. AuA .. - Wiesbaden: Dt. Univ.-Verl. ; Wiesbaden: Gabler, 2001 (Gabler Edition Wissenschaft) Zugl.: Koblenz, Wiss. Hochsch. für Unternehmensführung., Diss., 2000

1. AuAage März 2001

Alle Rechte vorbehalten

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2001 Ursprünglich erschienin bei Deutscher Universitäts-Verlag 2001 lektorat: Brigitte Siegel / Annegret Eckert Der Gabler Verlag und der Deutsche Universitäts-Verlag sind Unternehmen der Fachverlagsgruppe BertelsmannSpringer. Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen d~s Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. www.gabler.de www.duv.de Höchste inhaltliche und technische Qualität unserer Produkte ist unser Ziel. Bei der Produktion und Verbreitung unserer Werke wollen wir die Umwelt schonen. Dieses Buch ist deshalb auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier gedruckt. Die Einschweißfolie besteht aus Polyethylen und damit aus organischen Grundstoffen, die weder bei der Herstellung noch bei der Verbrennung Schadstoffe Freisetzen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften.

ISBN 978-3-8244-7340-3 DOI 10.1007/978-3-663-08728-1

ISBN 978-3-663-08728-1 (eBook)

GELEITWORT Viele Unternehmen sind heute im Bereich ihrer Marktbearbeitung einem erheblichen Produktivitätsdruck ausgesetzt. Während viele Jahre lang die Marketing- und Vertriebsbereiche von Maßnahmen der Produktivitätssteigerung weitgehend "verschont" blieben, sind in neueren Jahren massive Anstrengungen in der Praxis erkennbar, die Produktivität in diesen Bereichen zu erhöhen. Vor diesem Hintergrund kann der Arbeit von Herrn Daum ein hohes Maß an Aktualität und Praxisrelevanz bescheinigt werden. Der Arbeit liegen zwei zentrale Ziele zu Grunde: Im konzeptionellen Bereich geht es darum, die Bezugsobjekte der Marketingproduktivität sowie Möglichkeiten, die Marketingproduktivität zu messen, zu durchleuchten. Im empirischen Bereich soll untersucht werden, durch welche situativen Faktoren das Management der Marketingproduktivität beeinflusst wird und welche Auswirkungen es auf den Erfolg hat. Im Hinblick auf die erstgenannte Zielsetzung entwickelt der Verfasser die Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität. Er unterscheidet hierbei vier Ebenen: den Marketingfunktionsbereich, einzelne Absatzsegmente, einzelne Marketing-MixAktivitäten und organisatorische Marketingeinheiten. Des weiteren wird sowohl auf der Output- als auch auf der Inputseite zwischen finanziellen und nicht-finanziellen Größen unterschieden. Dieser umfassende Ansatz zur Konzeptualisierung der Marketingproduktivität ist durchaus interessant und stellt eine sinnvolle Ergänzung bisheriger Arbeiten auf diesem Gebiet dar. Insbesondere die Berücksichtigung von nicht-finanziellen Outputgrößen, wie z.B. Kundenzufriedenheit, ist vor dem Hintergrund der großen Bedeutung, die dieser Größe in der Praxis beigemessen wird, von hoher Relevanz. Der Ansatz von Herrn Daum ist auch für die Praxis interessant. Anhand seiner Systematik können Praktiker strukturiert Kennzahlen, die für das eigene Unternehmen relevant sind, in den einzelnen Kategorien entwickeln. Auch die empirischen Ergebnisse verdienen Erwähnung. Hier zeigt sich insbesondere die große Bedeutung der Unterstützung von Maßnahmen zum Management der Marketingproduktivität durch die Controllingbereiche im Unternehmen. Diese Bedeutung basiert auf zwei Aspekten. Zum einen hat die Controllingunterstützung selbst einen starken Einfluss auf die Messung und das systematische Management der Marketingproduktivität. Zum anderen ist sie eine moderierende Größe des Zusammenhangs zwischen dem Management der Marketingproduktivität und dem Erfolg dieser Maßnahmen. Diese Ergebnisse belegen deutlich die Be-

V

deutung eines funktionierenden Schnittstellen-Managements zwischen den marktbezogenen Bereichen im Unternehmen und dem Controlling. Insgesamt kann der Arbeit von Herrn Daum bescheinigt werden, dass sie den wissenschaftlichen Kenntnisstand über die Marketingproduktivität erweitert. Auch für die Praxis enthält sie interessante Ansätze und Erkenntnisse. Eine weite Verbreitung in Wissenschaft und Praxis ist ihr zu wünschen.

Christian Homburg

VI

VORWORT Ansätze zur Messung des Marketingproduktivität werden bereits seit Ende der vierziger Jahre sowohl in der Theorie als auch in der Praxis diskutiert. Das Thema Marketingproduktivität hat seitdem nicht an Aktualität und Relevanz verloren. Das sich verändernde Verständnis des Marketing ist eine Ursache, weswegen auch die Meßansätze der Marketingproduktivität an die Erfordernisse der Zeit angepaßt werden müssen. Legt man heutzutage ein Relationshipmarketing-Verständnis zu Grunde, das den Kunden in den Mittelpunkt der Betrachtungen stellt, so stellt sich z. B. die Frage, mit welchen Kennzahlen kann die Produktivität von Maßnahmen zur Steigerung der Kundenorientierung gemessen werden. Die vorliegende Arbeit setzte sich daher das Ziel, zunächst den Begriff der Marketingproduktivität zu definieren und anschließend die Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität zu entwickeln. Um schwierig meßbare Marketingsachverhalte wie die Kundenzufriedenheit berücksichtigen zu können, sollen systematisch nicht-finanzielle Produktivitätskennzahlen entwickelt und in das Kennzahlensystem integriert werden. Schließlich sollen Determinanten und Erfolgsauswirkungen eines Managements der Marketingproduktivität mit Hilfe einer breit angelegten empirischen Erhebung untersucht werden. Die vorliegende Arbeit wurde im Sommer 2000 von der Wissenschaftlichen Hochschule für Unternehmensführung (WHU), Otto-Beisheim-Hochschule, als Dissertationsschrift angenommen. Die Arbeit wurde am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing unter der fachlichen Anleitung von Herrn Professor Dr. Christian Homburg angefertigt. Für die zielorientierte Betreuung und die zahlreichen Ratschläge gebührt ihm mein besonderer Dank. Ebenfalls gedankt sei Herrn Professor Dr. Jürgen Weber für die Übernahme des Koreferats und die überaus zügige Fertigstellung des Zweitgutachtens. Ein besonders herzlicher Dank geht an meine Kollegen, die mir während einer arbeitsintensiven Zeit am Lehrstuhl und in der Unternehmensberatung von Professor Homburg eine große Hilfe waren. Für die kritische und sorgfältige Durchsicht einer früheren Version meiner Arbeit und für die zahlreichen fachlichen Gespräche danke ich insbesondere Dr. Jan Becker, Dr. Annette Giering, Dr. Ove Jensen, Dr. Jan Thido Karlshaus, Dr. Phoebe Kebbel, Dr. Harley Krohmer, Dr. Christian Pflesser, Dr. Bettina Rudolph und Dr. Harald Werner. Die Arbeit hat erheblich von ihren zahlreichen konstruktiven Anregungen profitiert.

VII

Der größte Dank gebührt meinen Eltern, die in vielfältiger Weise zum Gelingen der Arbeit beigetragen haben und stets an meiner Seite standen, wenn es erforderlich war. Auch wenn die Welt der Betriebswirtschaft für Mediziner nicht immer schlüssig und verständlich ist, haben Sie meine Studien- und Promotionsarbeit stets gefördert und unterstützt. Ihnen möchte ich die vorliegende Arbeit widmen. Gleichermaßen möchte ich mich bei Vera für Ihre Rücksichtnahme während der Dauer der Fertigstellung und für Ihre Unterstützung in gelegentlich schwierigen Zeiten bedanken.

Daniel Daum

VIII

INHALTSVERZEICHNIS

Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis

1

XIII XV

1

EINFÜHRUNG 1.1

Relevanz der ThemensteIlung

1

1.2

Zentrale Fragestellungen und Ziele der Arbeit

3

1.3

Vorgehensweise der Arbeit

5

GRUNDLAGEN DER ARBEIT

7

2 2.1

Präzisierung des Marketingverständnisses

7

2.2

Präzisierung des Produktivitätsverständnisses

8

2.3

Bestandsaufnahme der bisherigen Forschung zur Marketingproduktivität

10

2.3.1

Forschungsbeiträge zur Marketingproduktivität aus Sicht der ökonomischen Forschung 2.3.1.1 2.3.1.2

Makroökonomische Literatur zur Marketingproduktivität Mikroökonomische Literatur zur Marketingproduktivität 2.3.1.2.1 Finanzielle Ansätze der Marketingproduktivität 2.3.1.2.2 Nicht-finanzielle Ansätze der Marketingproduktivität 2.3.1.2.3 Beiträge zur Marketingproduktivität mit empirischem Schwerpunkt

2.3.2

2.3.3 2.4

Forschungsbeiträge zur Marketingproduktivität aus Sicht des Marketingcontrolling 2.3.2.1

Ziele und Funktionen des Marketingcontrolling

2.3.2.2

Operative Marketingkontrolle und Marketingproduktivität

Ergebnis der Bestandsaufnahme

Grundlegende Aspekte von Kennzahlensystemen 2.4.1

11 11 14 15 18 20 23 24 25 32 36

Begriff und Funktion von Kennzahlensystemen

36

2.4.2

Arten von Kennzahlensystemen

37

2.4.3

Beurteilung existierender Marketing- Kennzahlensysteme

40

IX

3

ENTWICKLUNG DER STRUKTUR EINES KENNZAHLENSYSTEMS ZUR MESSUNG DER MARKETINGPRODUKTIVITÄT

3.1

Vorgehensweise

50

3.2

Ableitung von zentralen Ober- und Subzielen des Marketing entsprechend der Marketingziel-Hierarchie

59

3.2.1

Marketingziele auf der Ebene des Marketing-Funktionsbereichs

60

3.2.2

Marketingziele auf der Ebene der Absatzsegmente

63

Marketingziele auf der Ebene der Marketing-Mix-Aktivitäten

65

3.2.3

3.2.3.1

3.2.4 3.3

Teilziele der Produktpolitik

70

3.2.3.3 Teilziele der Kommunikationspolitik

72

3.2.3.4 Teilziele der Distributionspolitik

73

Marketingziele auf der Ebene organisatorischer Marketingeinheiten

75 77

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität des Marketing-Funktionsbereichs

78

3.3.2

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität der Absatzsegmente

80

3.3.3

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten

82

3.3.3.1

Produktpolitik

3.3.4

84

3.3.3.2 Preispolitik

87

3.3.3.3

90

Kommunikationspolitik

3.3.3.4 Distributionspolitik

3.4

65

3.2.3.2 Teilziele der Preispolitik

Kategorien exemplarischer Marketingproduktivitäts-Kennzahlen 3.3.1

x

50

Exemplarische Marketingprodukti vitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität der organisatorischen Marketingeinheiten

Zusammenfassung zu Kapitel 3

94 96 100

4

EMPIRISCHE STUDIE ZUM MANAGEMENT DER

MARKETINGPRODUKTIVITÄT

4.1

Grundlagen der empirischen Untersuchung 4.1.1

Qualitative Analyse

102

Datenerhebung und Datengrundlage

103

4.1.4

4.3

4.4

101

4.1.2 4.1.3

4.2

101

Konstruktmessung 4.1.3.1 Beurteilung der Reliabilität und Validität anhand von Kriterien der ersten Generation

107 110

4.1.3.2 Beurteilung der Reliabilität und Validität anhand von Kriterien der zweiten Generation

114

Dependenzanalysen 4.1.4.1 Kausalanalyse

122 122

4.1.4.2 Moderierte Regressionsanalyse

126

Konstruktmessung

128

4.2.1

Regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität

128

4.2.2

Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität

136

4.2.3

Erfolg des Managements der Marketingproduktivität

140

4.2.4

Situative Faktoren

141

Dependenzanalysen

144

4.3.1

Hypothesenformulierung

146

4.3.2

Determinanten des Managements der Marketingproduktivität

150

4.3.3

Wirkungszusammenhänge und Erfolgsauswirkungen des Managements der Marketingproduktivität

154

4.3.4

Betrachtung des Gesamtmodells

158

4.3.5

Einfluß ausgewählter moderierender Effekte

160

Bestandsaufnahme zum Management der Marketingproduktivität in der Unternehmenspraxis

163

4.4.1

Produktivitätssteigerungspotential in verschiedenen Untemehmensbereichen

164

4.4.2

Informationsbasis des Produktivitätsmanagements im Marketing

165

4.4.2.1

Regelmäßige und systematische Ermittlung produktivitätsrelevanter 165 Informationen in bezug auf das Marketing-Mix

4.4.2.2 Regelmäßige und systematische Ermittlung produktivitätsrelevanter Informationen in bezug auf Kunden, Angebote und Aufträge 168 4.4.3

4.5

Nutzung ausgewählter Ansatzpunkte zur Steigerung der Marketingproduktivität

Zusammenfassung zu Kapitel 4

170 175

XI

5

ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE UND IMPLIKATIONEN FÜR FORSCHUNG UND PRAXIS

177

5.1

Zentrale Ergebnisse

177

5.2

Implikationen für die Forschung

180

5.3

Implikationen für die Praxis

183

Literaturverzeichnis

XII

185

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

Abb. 2-1:

Abgrenzung von Produktivität, Effektivität und Effizienz

Abb. 2-2:

Überblick zur Literatur der Marketingproduktivität

10

Abb. 2-3:

Bezugsrahmen der Marketingproduktivität

34

Abb.2-4:

Kennzahlensystem zur Analyse der Vertriebskosten

42

Abb. 2-5:

Marketing-Kennzahlensystem nach Kiener

44

Abb. 2-6:

9

Schematische Darstellung des Kennzahlensystems zur Kontrolle der Lieferbereitschaft

45

Abb.2-7:

Marketing-Kennzahlensystem nach Palloks

47

Abb.2-8:

Vertriebs-Kennzahlensystem von Reichmann

48

Abb. 3-1:

Vorgehensweise der Entwicklung einer Struktur eines Marketingproduktivitäts-Kennzahlensystems

51

Abb. 3-2:

Pyramide von Zielen

54

Abb.3-3:

Struktur des Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität

57

Abb. 3-4:

Kategorien von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität des Marketing-Funktionsbereichs

Abb. 3-5:

Kategorien von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität der Absatzsegmente

Abb. 3-6:

80

Kategorien von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten

Abb. 3-7:

78

84

Kategorien von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Messung der Produktivität der organisatorischen Marketingeinheiten

97

Abb. 4-1:

Konzeptualisierung des Managements der Marketingproduktivität

103

Abb. 4-2:

Struktur der Stichprobe

106

Abb.4-3:

Vorgehensweise zur Beurteilung des Meßinstrumentes

110

Xli

Abb. 4-4:

Übersicht der verwendeten Anpassungsmaße zur Beurteilung von konfirmatorischen Faktorenanalysen

Abb. 4-5:

Bezugsrahmen mit Hypothesen über Wirkungszusammenhänge zwischen den zu untersuchenden Faktoren bzw. Konstrukten (ohne moderierende Effekte)

Abb.4-6:

152

Determinanten der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität (Faktorenebene)

Abb. 4-9:

151

Determinanten der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität (Faktorenebene)

Abb. 4-8:

145

Teilmodell A - Determinanten des Managements der Marketingproduktivität (Konstruktebene)

Abb.4-7:

117

154

Teilmodell B -Einfluß des Managements der Marketingproduktivität auf den Erfolg des Managements der Marketingproduktivität (Konstruktebene)

156

Abb. 4-10: Einfluß der Faktoren des Konstruktes der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität auf den Erfolg (Faktorenebene)

158

Abb. 4-11: Gesamtmodell der Untersuchung

159

Abb.4-12: Produktivitätssteigerungspotentiale in unterschiedlichen Funktionsbereichen

164

Abb.4-13: Regelmäßige und systematische Ermittlung marketingbezogener Produktivitätsinformationen im Rahmen des Marketing-Mix

167

Abb.4-14: Regelmäßige und systematische Ermittlung marketingbezogener Produktivitätsinformationen in bezug auf Kunden, Angebote und Aufträge

169

Abb.4-15: Anwendung ausgewählter Ansatzpunkte des Produktivitätsmanagements im Marketing

XIV

172

TABELLEN VERZEICHNIS Tab. 2-1:

Bezugsobjekte der operativen Marketingkontrolle

Tab. 2-2:

Beiträge zur Marketingproduktivität aus der Sicht der operativen

26

Marketingkontrolle

31

Tab. 2-3:

Beurteilung existierender Marketing-Kennzahlensysteme

49

Tab. 3-1:

Beispielhafte Output- und Inputgrößen

56

Tab. 3-2:

Kategorien von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen

56

Tab. 3-3:

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen auf der Ebene des Marketing-Funktionsbereichs

Tab. 3-4:

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen auf der Ebene der Absatzsegmente

Tab. 3-5:

93

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen auf der Ebene der Distributionspolitik

Tab. 3-9:

90

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen auf der Ebene der Kommunikationspolitik

Tab. 3-8:

87

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen auf der Ebene der Preispolitik

Tab. 3-7:

82

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen auf der Ebene der Produktpolitik

Tab. 3-6:

79

96

Exemplarische Marketingproduktivitäts-Kennzahlen auf der Ebene der organisatorischen Marketingeinheiten

99

Tab. 4-1:

Zu schätzende Parametermatrizen der konfirmatorischen Faktorenanalyse

Tab. 4-2:

Kriterien der ersten und zweiten Generation zur Beurteilung der Meßmodelle 122

Tab. 4-3:

Zu schätzende Parametermatrizen der Kausalanalyse

Tab. 4-4:

Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität produktpolitischer Aktivitäten

115

125

129

xv

Tab. 4-5:

Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität kommunikationspolitischer Aktivitäten

Tab. 4-6:

Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität distributionspolitischer Aktivitäten

Tab. 4-7:

133

Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitung

Tab. 4-9:

132

Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität der Kundenbeziehung

Tab. 4-8:

131

134

Informationen zum Konstrukt regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität

135

Tab. 4-10: Informationen zum Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten 137 Tab. 4-11: Informationen zum Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Kundenbeziehung

138

Tab. 4-12: Informationen zum Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Angebotsund Auftragsbearbeitung

139

Tab. 4-13: Informationen zum Konstrukt Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität

140

Tab. 4-14: Informationen zum Faktor Erfolg des Managements der Marketingproduktivität

141

Tab. 4-15: Informationen zum unternehmensexternen situativen Faktor

142

Tab. 4-16: Informationen zum unternehmensinternen situativen Faktor

143

Tab. 4-17: Controllingunterstützung als moderierender Effekt auf den Zusammenhang zwischen den Faktoren des Managements der Marketingproduktivität

161

Tab. 4-18: Controllingunterstützung als moderierender Effekt auf den Zusammenhang zwischen den Faktoren der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität und dem Erfolg

XVI

162

1 1.1

EINFÜHRUNG

Relevanz der ThemensteIlung

In den letzten Jahren ist der Anteil der Marketingkosten an den Gesamtkosten bei einigen Produkten bis auf 75 Prozent gestiegen (vgl. Piller 1997, S. 18 sowie SolimanlJustus/Arena 1997, S. 19). Das bedeutet, daß ein Großteil der Kosten, die in einem Unternehmen entstehen, nicht mehr in der Fertigung, sondern im Marketing anfallen. In Deutschland wird inzwischen allein für klassische Werbung (Print, TV, Funk, etc.) ca. 27 Mrd. DM, für Aktivitäten der Verkaufsförderung ca. 7 Mrd. DM und für sonstige nicht-klassische Werbung (Direktwerbung, Sponsoring, etc.) ca. 6 Mrd. DM ausgegeben (vgl. Reischauer 1998, S. 106). Angesichts der genannten Höhe von Marketingkosten erscheint es konsequent, das Marketing auf seine Produktivität hin zu überprüfen. Interessanterweise sind Analysen der Produktivität des Marketing in Form einer Gegenüberstellung von Marketing-Output und Marketing-Input jedoch bisher weitgehend unterblieben, während Untersuchungen zur Produktivität von Volkswirtschaften oder dem betrieblichen Funktionsbereich Fertigung weit verbreitet sind. Im volkswirtschaftlichen Kontext wird beispielsweise ein Maß für Produktivität zur Beurteilung der Leistungsstärke ganzer Volkswirtschaften oder Branchen verwendet. So wird bei den Wirtschaftsprognosen für das kommende Jahr neben dem realen Bruttoinlandsprodukt oder dem Staatsverbrauch auch die Produktivität, als Bruttoinlandsprodukt je Erwerbstätigenstunde, geschätzt (vgl. o. V. 1998, S. 17). Aus betriebswirtschaftlicher Sicht betrachtet Gutenberg das Unternehmen als Output-InputSystem (vgl. Gutenberg 1989, S. 123). Dieses System läßt sich durch Produktions-, Absatzund Finanzierungsfunktionen beschreiben, die die Beziehung zwischen mengenmäßigem Ertrag (als Output) und Faktoreinsatz (als Input) definieren (v gl. Gutenberg 1989, S. 124). Insbesondere die Funktionsbereiche der Produktion und der Logistik waren bisher Gegenstand zahlreicher Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität. Einzig der Funktionsbereich des Marketing blieb bisher bei Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität weitgehend unberücksichtigt (v gl. Wildemann 1994, S. 17). Im wesentlichen lassen sich zwei Gründe anführen, weswegen Produktivitätskonzepte im Marketing eine geringe Verbreitung erreicht haben. Erstens ist der Output des Marketing schwer quantifizierbar, und zweitens ist der Zusammenhang von Marketing-Input und Marketing-Output nicht immer eindeutig zu bestimmen.

In bezug auf den erstgenannten Grund läßt sich anführen, daß es sich gerade im Marketing bei dem Output nicht nur um Gewinn- oder Umsatzgrößen, sondern auch um schwer quantifizierbare Größen wie Kundenzufriedenheit oder Kundenloyalität handelt. Die Quantifizierung ist für Produktivitäts vergleiche, die überwiegend in Form von Kennzahlenvergleichen erfolgen, erforderlich. Die Unterstützung, die das Marketing durch das Controlling im Rahmen von Produktivitätsanalysen erhält, erfolgt überwiegend auf der Basis finanzieller Größen wie Umsatzerlöse oder Marketingkosten und läßt zentrale erlösbeeinflussende Größen wie die Kundenzufriedenheit oder Kundenloyalität unberücksichtigt (v gl. zur Identifikation der Kundenzufriedenheit als eine Schlüsselgröße für den Unternehmenserfolg u. a. Fritz 1990; Fornell 1992; RaffeeIFritz 1992; Homburg 1998a; SimonIHomburg 1998). Bisherige Marketingproduktivitäts-Konzepte vernachlässigen fast vollständig nicht-finanzielle Größen. Die Vernachlässigung nicht-finanzieller Größen in den existierenden Ansätzen ist als ein klares Forschungsdefizit zu konstatieren. Die Berücksichtigung nicht-finanzieller Outputgrößen erfordert daher eine Erweiterung bisheriger Marketingproduktivitäts-Ansätze. Die Analyse des Zusammenhangs von Marketing-Input und Marketing-Output führt zu ähnlichen Problemen. Während z. B. bei der Fertigung von Serienprodukten bekannt ist, welcher Input an Material, Maschinen und Personal erforderlich ist, um eine bestimmte Stückzahl der Produkte herzustellen, läßt sich ein derartiger Zusammenhang im Marketing nur schwierig bestimmen. Der Umsatzerfolg einer Werbeaktion kann beispielsweise nicht allein auf eine gut gestaltete Werbekampagne zurückgeführt werden, da auch andere Faktoren wie etwa die breite Verfügbarkeit der Produkte im Handel von großer Bedeutung für Umsatzsteigerungen sind. Derartige Interaktionseffekte, gekoppelt mit den bereits erwähnten schwierig zu quantifizierenden Sachverhalten, erschweren die Ermittlung der Ursache-Wirkungsbeziehungen zwischen Marketing-Input und Marketing-Output. Die vorliegende Arbeit befaßt sich mit einer differenzierten konzeptionellen und empirischen Untersuchung der Marketingproduktivität. Im folgenden Abschnitt werden die konzeptionellen wie empirischen Ziele vorgestellt, die im Rahmen dieser Untersuchung erreicht werden sollen.

2

1.2

Zentrale Fragestellungen und Ziele der Arbeit

Ein in der Literatur allgemein anerkanntes Konzept der Marketingproduktivität fehlt bislang (vgl. Sheth/Sisodia 1995a). Es ist weitgehend unklar, was genau unter Marketingproduktivität zu verstehen ist. Dies betrifft zum einen ein einheitliches Begriffsverständnis. So wird selten zwischen Begriffen wie Produktivität, Wirtschaftlichkeit, Effektivität und Effizienz unterschieden; sie werden teilweise sogar synonym verwendet (vgl. Wilden 1991; Parsons 1994). Eine Abgrenzung der genannten Begriffe erfolgt in Abschnitt 2.2. Zum anderen betrifft dies die Bezugsobjekte und die Art der Messung der Marketingproduktivität. Aus einer konzeptionellen Perspektive stellen sich folgende zentrale Forschungsfragen: I. Welches sind die Bezugsobjekte der Marketingproduktivität?

Da in der Marketingliteratur eine Vielzahl unterschiedlicher Systematisierungsansätze in bezug auf Aufgabenbereiche und Aktivitäten des Marketing zu finden sind (vgl. u. a. Sheth/Gardner/Garrett 1988), stellt sich bei der Untersuchung der Produktivität des Marketing die Frage: Marketingproduktivität wovon? Ein Ziel der Arbeit ist es, zu klären, weIches die Bezugsobjekte der Marketingproduktivität sind und ob es einen Marketingproduktivitäts-Ansatz geben kann, der mehrere Bezugsobjekte integrativ berücksichtigt. 2. Wie kann die Marketingproduktivität gemessen werden?

Unter Berücksichtigung bisheriger Ansätze zur Messung der Marketingproduktivität verfolgt die vorliegende Arbeit das Ziel, die Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität zu entwickeln, das zentrale Marketing-Outputgrößen und Marketing-Inputgrößen enthält sowie die Bezugsobjekte integrativ berücksichtigt. In diesem Zusammenhang wird untersucht,

inwiefern bereits existierende Marketing-

Kennzahlensysteme einen Beitrag zur Fragestellung leisten. Neben einer Untersuchung der Konzeption der Marketingproduktivität gilt es, eine empirische Untersuchung zur Marketingproduktivität durchzuführen. Eine Bestandsaufnahme zur Praxis des Managements der Marketingproduktivität ist bislang nach Wissen des Verfassers nicht durchgeführt worden. Empirische Arbeiten mit wissenschaftlicher Fundierung, die den Zusammenhang zwischen dem Management der Marketingproduktivität und dessen Erfolg untersuchen, sind wenig umfassend und entbehren einer breiten Datenbasis (vgl. Fischer et al. 1972; Thomas 1986). Aus empirischer Sicht sind insbesondere folgende Forschungsfragen zu beantworten:

3

3. Inwiefern wird das Management der Marketingproduktivität durch situative Faktoren beeinflußt? In Anlehnung an den situativen Ansatz (vgl. Schreyögg

1980; Staehle 1991;

Kieser/Kubicek 1992), der den Einfluß von Umfeldfaktoren auf die internen Unternehmensstrukturen und die Verhaltensweisen der Mitarbeiter untersucht, wird der Einfluß situativer Faktoren auf das Management der Marketingproduktivität untersucht. 4. Welche Erfolgsauswirkungen hat das Management der Marketingproduktivität ? Bisher ist man implizit von der Annahme ausgegangen, daß es einen Zusammenhang zwischen dem Management der Marketingproduktivität und dem Erfolg gibt (vgl. z. B. Sheth/Sisodia 1995a, b). Eine Untersuchung der Erfolgsauswirkungen des Managements der Marketingproduktivität ist jedoch bislang nicht durchgeführt worden (vgl. Thomas 1998). Daher setzt sich die vorliegende Arbeit das Ziel, die Erfolgsauswirkungen des Managements der Marketingproduktivität zu untersuchen. 5. Inwiefern werden Kennzahlen für ein Management der Marketingproduktivität in der Unternehmenspraxis eingesetzt? Durch die Beantwortung der fünften Forschungsfrage wird das Ziel verfolgt, die Verbreitung von Kennzahlen des Managements der Marketingproduktivität in der Unternehmenspraxis zu untersuchen. Zwischen den konzeptionellen und den empirischen Forschungsfragen besteht in zweifacher Hinsicht ein Zusammenhang. Im konzeptionellen Teil der vorliegenden Untersuchung wird unter anderem die Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität entwickelt. Die Struktur dieses Kennzahlensystems mit den identifizierten Bezugsobjekten und den dazugehörenden Kennzahlen dient als Grundlage für die Entwicklung der Meßmodelle (vgl. Abschnitt 4.2). Im empirischen Teil erfolgt eine Analyse der in der Unternehmenspraxis verwendeten Einzelkennzahlen, die auf dem im konzeptionellen Teil entwickelten Kennzahlensystem zur Messung der Marketingproduktivität basieren.

4

1.3

Vorgehensweise der Arbeit

Die Arbeit gliedert sich in fünf Kapitel. Das erste Kapitel beschreibt die Relevanz der ThemensteIlung, die zentralen Fragestellungen, die Ziele sowie die Vorgehensweise der Untersuchung. Die weiteren vier Kapitel beinhalten die Grundlagen der Arbeit (Kapitel 2), die Entwicklung der Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität (Kapitel 3), die Ergebnisse der empirischen Untersuchung (Kapitel 4) und die Zusammenfassung der Ergebnisse mit den daraus abgeleiteten Implikationen für Forschung und Praxis (Kapitel 5). Im zweiten Kapitel, Grundlagen der Arbeit, dienen die Abschnitte 2.1 und 2.2 dazu, das der Arbeit zugrundeliegende Marketing- bzw. Produktivitätsverständnis festzuhalten. Der Abschnitt 2.3 stellt eine Bestandsaufnahme der bisherigen Forschung zur Marketingproduktivität dar. Hier werden insbesondere Antworten zu den Forschungsfragen eins (Bezugsobjekte der Marketingproduktivität) und zwei (Messung der Marketingproduktivität) gegeben. Der letzte Abschnitt dieses Kapitels befaßt sich mit den Grundlegenden Aspekten von Kennzahlensystemen. Bereits bestehende Marketing-Kennzahlensysteme werden hier auf ihre Eignung zur Messung der Marketingprodnktivität untersucht. Darüber hinaus sollen Ansatzpunkte für die Entwicklung der Struktur eines eigenen Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität aufgezeigt werden. In Kapitel 3 wird die Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität entwickelt. Ausgehend von den Anforderungen, die ein derartiges Kennzahlensystem erfüllen muß, wird in Abschnitt 3.1 die Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität beschrieben. Anschließend befaßt sich Abschnitt 3.2 mit den Zielen des Marketing. Die Hierarchie der Marketingziele dient als Struktur des Kennzahlensystems. Abschließend werden in Abschnitt 3.3 Kategorien exemplarischer MarketingproduktivitätsKennzahlen entwickelt und in die zuvor erarbeitete Struktur des Kennzahlensystems integriert. Kapitel 4 schließlich befaßt sich mit den empirischen Fragestellungen. Mit Hilfe einer breit angelegten empirischen Studie wurde das Management der Marketingproduktivität von Industriegüterunternehmen analysiert. Abschnitt 4.1 beschreibt die Grundlagen der empirischen Untersuchung. In den Abschnitten 4.1.3 und 4.1.4 werden die verwendeten statistischen Methoden erläutert. In Abschnitt 4.2 wird das Meßmodell, mit dem das Management der Marketingproduktivität

unternehmensübergreifend

gemessen

werden

kann,

empirisch

5

konzeptualisiert und operationalisiert. In Abschnitt 4.3 werden die Hypothesen bezüglich der Dependenzen kausalanalytisch untersucht. Hierbei werden der Einfluß situativer Faktoren auf

das Management der Marketingproduktivität (Forschungsfrage 3, Abschnitt 4.3.2) sowie Erfolgsauswirkungen (Forschungsfrage 4, Abschnitte 4.3.3 und 4.3.4) der Marketingproduktivität untersucht. Abschließend erfolgt eine Bestandsaufnahme zum Management der Marketingproduktivität in der Unternehmenspraxis (Forschungsfrage 5, Abschnitt 4.4). Am Ende der vorliegenden Arbeit (Kapitel 5) werden die Ergebnisse zusarnmengefaßt und daraus resultierende lmplikationen für Theorie und Praxis aufgezeigt.

6

2

GRUNDLAGEN DER ARBEIT

Die Abschnitte 2.1 und 2.2 präzisieren das der Arbeit zugrundeliegende Marketing- bzw. Produktivitätsverständnis. In Abschnitt 2.3 erfolgt eine Bestandsaufnahme der bisherigen Literatur zur Marketingproduktivität. Neben grundlegenden Aspekten von Kennzahlen und Kennzahlensystemen werden in Abschnitt 2.4 existierende Marketing-Kennzahlensysteme auf ihren Beitrag zur Messung der Marketingproduktivität hin untersucht.

2.1

Präzisierung des Marketingverständnisses

Marketing

wird in der vorliegenden

Arbeit als Relationshipmarketing verstanden.

Relationshipmarketing fokussiert sich auf die Erklärung und Gestaltung von Kundenbeziehungen (v gl. Gummeson 1987, 1997; Czepiel 1990; Grönroos 1990, 1994; Meffert 1998a): "Marketing

is

to

establish,

maintain,

enhance

and

commercialize

customer

relationships ( ... ) so that the objectives of the parties involved are met" (Grönroos 1990, S. 5). Der Begriff des Relationshipmarketing beinhaltet die Pflege der Geschäftsbeziehung sowie die Konzentration auf weitere Aspekte einer Geschäftsbeziehung über die einzelne Transaktion hinaus (vgl. Berry 1983, 1995; Dwyer/Schurr/Oh 1987; Plinke 1989). Spezifisches Merkmal des Relationshipmarketing ist, daß die Verantwortung für die Kundenbeziehung beim Unternehmen liegt. Aspekten der Individualisierung, Aufgaben der Kundenbindung und der Gestaltung des Kundenwertes kommt hierbei eine besondere Bedeutung zu (vgl. Köhler 1995; Meffert 1998a; sowie die Ausführungen bei HomburglBruhn 1998 als weiterführende Hinweise). Aufgrund des oben entwickelten Marketingverständnisses steht bei der Analyse der Marketingproduktivität die Geschäftsbeziehung im Mittelpunkt der Betrachtung. MarketingOutputgrößen und Marketing-Inputgrößen müssen daher insbesondere jene Aspekte von Geschäftsbeziehungen berücksichtigen, die nicht-finanzieller Art sind (z. B. Kundenzufriedenheit und Kundenbindung).

7

2.2

Präzisierung des Produktivitätsverständnisses

Innerhalb der Literatur zur Marketingproduktivität (vgl. Abschnitt 2.3) gibt es eine Vielzahl von Beiträgen, die sich nicht nur mit der Produktivität des Marketing befassen, sondern auch Aspekte der Wirtschaftlichkeit, Effektivität und Effizienz behandeln. Hierbei ist festzustellen, daß diese Begriffe häufig synonym verwendet werden (vgl. Wilden 1991; Parsons 1994). Zur Präzisierung des der Arbeit zugrunde liegenden Produktivitätsverständnisses sollen daher im folgenden zentrale Unterschiede und Gemeinsamkeiten der genannten Begriffe aus dem Blickwinkel der allgemeinen betriebswirtschaftlichen Literatur herausgearbeitet werden. Im wirtschaftswissenschaftlichen Bereich dominiert ein quantitatives Verständnis des Begriffs der Produktivität. Kennzahlen der Produktivität werden verwendet, um die Produktivität von Volkswirtschaften, Branchen, Unternehmen oder einzelnen Funktionsbereichen von Unternehmen zu beurteilen (vgl. Laßmann 1976, Sp. 3164; Wilden 1991). Bezogen auf ein Unternehmen gibt die Produktivität die Leistungsfahigkeit des Betriebsprozesses (vgl. Laßmann 1976, Sp. 3164) bzw. die "Ergiebigkeit der betrieblichen Faktorkombination" (vgl. Gutenberg 1987, S. 28) wieder. Produktivität wird in der Literatur weitgehend einheitlich als das Verhältnis von Output zu Input bzw. von Leistungsausbringung zu Faktoreinsatz bezogen auf eine Zeiteinheit definiert (vgl. Laßmann 1976, Sp. 3164; EilanlSoesan 1976, S. 3; Kendrick 1984, S. 9; Schaper 1984, S. 15; Sink 1985; Prokopenko 1987, S. 3; Gutenberg 1987; Michaelis 1991, S. 5). Bei den Output- und Inputgrößen von Produktivitätskennzahle'h bestehen unterschiedliche Auffassungen darüber, ob es sich bei diesen Größen um Mengen- oder Wertgrößen handelt. Bei den früheren Produktivitätsansätzen werden ausschließlich Mengengrößen als Outputbzw. Inputgrößen verwendet. Der Begriff der Produktivität wird dann auch als "technische Ergiebigkeit" (vgl. Mellerowicz 1967) oder als "Technizität" (vgl. Kosiol 1968) bezeichnet (vgl. auch Hayes/WheelwrightlClark 1989). Eine Reihe von Autoren (vgl. u. a. EilanlSoesan 1976; Laßmann 1976; Wilden 1991; DellmannIPedell 1994; Parsons 1994) lassen sowohl wert- als auch mengenmäßige Größen bei der Bildung von Produktivitätskennzahlen zu. Werden als Output- und Inputgrößen ausschließlich wertmäßige Größen herangezogen, kommt es zu einer synonymen Verwendung der Begriffe Produktivität und Wirtschaftlichkeit, da die Wirtschaftlichkeit als das Verhältnis von Ertrag zu Aufwand bzw. von Leistungen zu Kosten

definiert wird (vgl. Laßmann 1976; Weber 1983; Homith 1991; Wilden 1991; DellmannIPedell 1994; Parsons 1994). Für die vorliegende Arbeit werden bei der Bildung von Produktivitätskennzahlen sowohl wertmäßige als auch mengenmäßige Größen herangezogen, 8

da im Marketing beide Output- und Inputarten eine zentrale Rolle spielen (vgl. Abschnitt 2.3). Damit wird im weiteren Verlauf auch dann von Produktivität gesprochen, wenn wertmäßige Output- und Inputgrößen verwendet werden. Die Begriffe der Produktivität, Effektivität und Effizienz werden im folgenden gegeneinander abgegrenzt. Die Effektivität ist ein Maß für den Grad der Zielerreichung und kann als Verhältnis von Soll-Output zu Ist-Output dargestellt werden (vgl. Sink 1985; Wilden 1991; Bohr 1993). Die Effektivität bezieht sich damit nur auf einen Teilaspekt (den Output) der Produktivität und hängt eng mit dem definierten Ziel system zusammen, das über Ziele den SollOutput vorgibt (vgl. Bohr 1993). Es sei angemerkt, daß nicht die Richtigkeit der vorgegeben Ziele in Frage gestellt wird, es wird lediglich das Ausmaß der Zielerreichung überprüft. Effizienz ist ebenfalls ein Teilaspekt der Produktivität, der überprüft, welcher Input benötigt

wird, um einen vorgegebenen Output zu erreichen. Die Betrachtung konzentriert sich also auf die Analyse der aufgewendeten wertmäßigen Inputgrößen (also der Kosten). Im Rahmen von Kostenabweichungsanalysen wird ein Vergleich zwischen Soll- und Ist-Input angestellt (vgl. Dellmann 1987; Albers 1989; Wilden 1991). Die Abgrenzung der genannten Begriffe wird in Abbildung 2-1 verdeutlicht. In Übereinstimmung mit dem überwiegend praktizierten Produktivitätsverständnis werden in der Bestandsaufnahme nur Arbeiten untersucht, die die Marketingproduktivität als eine OutputInputrelation verstehen. Arbeiten, die die Effektivität bzw. Effizienz des Marketing ausschließlich über eine Output- oder Inputanalyse betrachten, werden nur ergänzend behandelt.

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~.prodUkUV~

Umseez,ung

(Soll-OlapullSoll-IIIp!!')

Ziele Soll.Output

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In,.J

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I

Ergebnis

=

latsltc.hlich eneic:hlt Wirkung (lst.Oulput)

lal>l!chlicl1 genu tztes Budgcl (1s1.lnpul)

Em,dtn~

(Soll· lsl.Vergleich)

Au,maß der Erreichung der Ziele

=En.kU.Ullt (SoIl.I".Vergleich)

Abbildung 2·1: Abgrenzung von Produktivität, Effektivität und Effizienz

9

2.3

Bestandsaufnahme der bisherigen Forschung zur Marketingproduktivität

Im Rahmen der Bestandsaufnahme der bisherigen Forschung zur Marketingproduktivität soll geklärt werden, inwieweit die eingangs gestellten Forschungsfragen bereits durch vorhandene Literatur beantwortet werden können bzw. wo genau noch Forschungsdefizite bestehen. Abschnitt 2.3.1 befaßt sich mit der spezifischen Literatur zur Marketingproduktivität. In diesem Forschungsbereich überwiegen englischsprachige Arbeiten (vgl. die Übersicht in Abbildung 2-2). Hingegen sind die Beiträge zur Marketingproduktivität des Abschnitts 2.3.2 in den umfassenderen Kontext des Marketingcontrolling eingebettet. Dieser Bereich wird überwiegend durch deutschsprachige Beiträge dominiert. In Anlehnung an die gestellten Forschungsfragen wird die vorliegende Literatur zur Marketingproduktivität entlang der folgenden Fragestellungen untersucht: 1. Welches sind die Bezugsobjekte der Marketingproduktivität? 2. Wie wird die Marketingproduktivität gemessen? 3. Wo liegen die Schwerpunkte bisheriger empirischer Untersuchungen? Im folgenden werden nur Forschungsarbeiten untersucht, die sich explizit mit Aspekten der Marketingproduktivität befassen und einen Beitrag zur Beantwortung der

Forschun~fragen

leisten. Die folgende Übersicht stellt die der Literaturbestandsaufnahme zugrunde liegende Systematik dar.

1

Systematisierung der Literatur zur Marketingproduktivität

1

I

I

I

Forschungsbeiträge zur Marketingproduktivität aus Sicht der

Forschungsbeiträge zur Marketingproduktivität aus Sicht des Marketingcontrolling (Abschnitt 2.3.2)

ökonomischen Forschung

(Abschnitt 2.3.1)

1

I makroäkonomische Literatur (Abschnitt 2.3.1.1)

I

1

1

finanzielle Ansätze (Abschnitt 2.3.1.2.1)

1

I I

I 1

mikroökonomische Literatur (Abschnitt 2.3.1.2)

11

nicht-finanzielle Ansätze (Abschnitt 2.3.1.2.2)

I 11

Beiträge mit empirischem Schwerpunkt (Abschnitt 2.3.1.2.3)

Abbildung 2-2: Überblick zur Literatur der Marketingproduktivität

10

1

2.3.1

Forschungsbeiträge zur Marketingproduktivität aus Sicht der ökonomischen Forschung

Bei der Literatur zur Marketingproduktivität aus der Sicht der ökonomischen Forschung kann zwischen der Literatur mit einer makroökonomischen und der Literatur mit einer mikroökonomischen Ausrichtung unterschieden werden (vgl. Bonoma/Clark 1988, S. 4). Die frühe Literatur zur Marketingproduktivität folgte einer makroökonomischen Ausrichtung. Es wurde der Frage nachgegangen, welche volkswirtschaftliche Auswirkung eine Steigerung der Produktivität im Marketing hat bzw. ob eine Reduktion der Anzahl der Distributoren zu einer Steigerung der Effizienz des gesamten Systems führt (vgl. Cox/GoodmanIFichandler 1965, S. 176; Ingene 1983; Parsons 1994). Das Marketing nahm innerhalb dieser Periode überwiegend eine Distributionsfunktion wahr: ,,( ... ) marketing is concerned primarily with the creation ofplace, time, and pos session (change in ownership) utilities" (Beckman 1961, S. 308, vgl. auch Cox 1948; Turck 1948; Barger 1955; Bucklin 1978; Steiner 1978). Die Untersuchung der Produktivität dieser Distributionsfunktion wurde überwiegend auf Basis von statistischem Material öffentlicher Behörden durchgeführt. Für das Management waren die Forschungsbeiträge der makroökonomischen Studien allerdings zu wenig umsetzungsorientiert. Daher entstanden in den sechziger und siebziger Jahren Untersuchungen zur Marketingproduktivität innerhalb von Unternehmen, die eine mikroökonomische Ausrichtung hatten. Die AQschnitte 2.3.1.1 und 2.3.1.2 widmen sich den beiden genannten Forschungsrichtungen. Eine vollständige Bestandsaufnahme zur makroökonomischen Literatur der Marketingproduktivität würde den Rahmen der vorliegenden Arbeit sprengen. Daher werden im folgenden nur ausgewählte Beiträge der makroökonomischen Literatur vorgestellt. 2.3.1.1

Makroökonomische Literatur zur Marketingproduktivität

Um die im folgenden dargestellten Arbeiten besser einordnen zu können, wird das den Arbeiten zugrunde liegende Marketingproduktivitäts-Verständnis kurz dargestellt werden. Die Literatur zur makroökonomischen Marketingproduktivität ist in bezug auf das zugrundeliegende Begriffsverständnis relativ homogen. Zwar stellt Cox (1948, S. 433) zum Begriff der Marketingproduktivität fest: "No single meaning can be attached to the term ,productivity'. Definitions must vary according to the purposes to be served". Dennoch versteht die Mehrzahl der Autoren unter Produktivität das Verhältnis von Output zu Input. Beispielhaft sei Beckman (1961, S. 308) zitiert: "Productivity is the ratio of output, or the results of production, to the corresponding input of economic resources, both during a given period of 11

time" (vgl. ähnlich Turck 1948; Barger 1955; Cox/GoodmanlFichandler 1965; Bucklin 1978; Steiner 1978). Insgesamt dominiert ein Verständnis von Produktivität, das auf Mengengrößen fixiert ist ("Physical Concept" nach Beckman 1961). Falls doch Bewertungen anhand von Geldeinheiten vorgenommen werden, so sind inflationsbereinigte "Constant Dollar Values" zu wählen, da sich ansonsten Preis- und Produktivitätseffekte kompensieren könnten (v gl. Beckman 1961). Die Bereinigung um Preiseffekte ist unter anderem erforderlich, da zur Beurteilung der Marketingproduktivität häufig Längsschnittstudien (teilweise über mehrere Jahrzehnte hinweg) durchgeführt wurden und dabei Produktivitäts veränderungen aufgezeigt werden sollten (vgl. Barger 1955; Beckman 1961; Bucklin 1978). Bei der Messung der Produktivität werden Beziehungszahlen verwendet (vgl. insbesondere Turck 1948; Beckman 1961; Cox/Goodman/Fichandler 1965). Beziehungszahlen sind das Verhältnis zweier ungleichrangiger, aber inhaltlich in einem logischen Zusammenhang stehender Zahlen. Es kann grundsätzlich zwischen Kennzahlen unterschieden werden, die eine Messung der Gesamtproduktivität oder eine Messung der Teilproduktivität vornehmen. Die Gesamtproduktivität ist das Verhältnis zwischen Output (Ergebnis der Faktoreinsa,tzmengen) und Input (Faktoreinsatzmengen), der zur Erreichung des Outputs eingesetzt wird. Bei den Faktoreinsatzmengen unterscheidet Gutenberg zwischen Arbeit, Kapital und Material (vgl. Gutenberg 1987, S. 28). Bei der Ermittlung der Teilproduktivität werden nur spezielle Faktoreinsatzmengen (Arbeit, Kapital oder Material) in die Betrachtung einbezogen, d. h. man untersucht einzelne Komponenten der Produktivität. Als dominierende Inputgröße im Falle der Teilproduktivität ("Single Factor Productivity") ist bei den makroökonomischen Arbeiten die Arbeitsproduktivität zu nennen: "The amount of goods handled divided by the number of man-hours" (Turck 1948, S.

499;

vgl.

auch

Barger

1955;

Beckman

1961;

Kendrick

1961,

1973;

Cox/Goodman/Fichandler 1965; George 1966; Steiner 1978; Bucklin 1978). Ein Vorteil der Ermittlung der Arbeitsproduktivität liegt in der Möglichkeit, branchenübergreifende Vergleiche vorzunehmen. Als ein Vertreter des Meßansatzes der Gesamtproduktivität ("Total Factor Productivity") kann Beckman (1961) herangezogen werden, der als Input eine Gewichtung aus Arbeit und Kapital verwendet: ,,( ... ) measure productivity by comparing output (sales in constant dollars) with the combined use of labor (man-hours worked) and tangible capital (total assets exclusive of intangibles)" (Beckman 1961, S. 312). 12

Eine Betrachtung der Marketingproduktivität im Zeitverlauf erfolgt mit Hilfe von Indexzahlen (vgl. Barger 1955; Steiner 1978). Bei den Indexzahlen werden gleichrangige, aber zeitlich verschiedene Größen zu einer bestimmten, als Basis bezeichneten Größe in Beziehung gesetzt. Hierbei wird eine Produktivitätskennzahl (als Output-Inputverhältnis) eines Jahres auf 100 normiert und die jährlichen Abweichungen von dem Basiswert als Produktivitätsveränderung interpretiert. Mit Hilfe der Indexzahlen soll neben der dynamischen Betrachtung der Marketingproduktivität auch ein Vergleich zwischen der Entwicklung der Marketingproduktivität und der Entwicklung der Produktivität in der Fertigung angestellt werden (vgl. Steiner 1978). Zentrales Problem der damaligen empirischen Arbeiten war die Gewinnung des erforderlichen statistischen Datenmaterials. Typisch für die Forschungstätigkeiten der damaligen Zeit ist die Arbeit Bargers (1955), der zunächst auf der Basis von Distributionskosten eine Produktivitätsanalyse für den Zeitraum von 1869 bis 1949 durchführen wollte. Da das Bureau of Labor Statistics keine Kosteninformationen vor dem Jahr 1929 hatte, wich er auf die versandten Einheiten des Distributionssystems ("unit volume of goods shipped by the distributive industry", vgl. Barger 1955) als Output aus. Als Input verwendete er die Anzahl an Beschäftigten des Handels bzw. deren gesamte Arbeitsstunden. Damit konnte er die Arbeitsproduktivität (Output pro Arbeitsstunde) bis ins Jahr 1869 zurückverfolgen und Vergleiche mit anderen Industriezweigen anstellen. An dieser Stelle soll auf einige ausgewählte empirische Arbeiten hingewiesen werden, die mit Hilfe statistischer Verfahren Determinanten der Marketingproduktivität ermitteln. Ziel dieser Arbeiten ist die Identifikation der den Output beeinflussenden zentralen Inputgrößen bzw. situativen Faktoren. So untersucht George (1966) die Produktivität des Einzelhandels in 160 britischen Städten. Dabei verwendet er die Arbeitsproduktivität (Umsatz pro Mitarbeiter) als abhängige Variable und interne bzw. externe situative Faktoren als unabhängige Variablen. Unterschiedlich hohe Produktivitätsniveaus des Einzelhandels versucht er mit Hilfe externer situativer Faktoren (z. B. durchschnittlich verfügbares Haushaltseinkommen, Größe der Stadt, Arbeitsmarktsituation) bzw. interner situativer Faktoren (z. B. Größe des Einzelhandelsgeschäfts und Mitgliedschaft in einer Einzelhandelskette ) zu erklären. Basierend auf Daten der Harvard Business School zu Warenhäusern im Zeitraum 1953 bis 1962 untersuchte White (1973) den Einfluß des Arbeits- bzw. Kapitaleinsatzes auf den Output (Wertschöpfung zu realen Preisen). Dabei verwendet er die Warenhausfläche als Annäherung 13

für den Kapitaleinsatz und berechnet die Kapitalproduktivität im Handel. Dadurch wurde ein branchenübergreifender Vergleich mit der Kapitalproduktivität der Industrie möglich. Bucklin (1977, 1978) vergleicht die Arbeitsproduktivität (Umsatz pro Beschäftigtem) im Handel in den USA mit der in Japan. Mit Hilfe statistischer Verfahren ermittelt er den Einfluß interner (z. B. durchschnittliche Lohnhöhe) wie externer situativer Faktoren (z. B. durchschnittlich verfügbares Haushaltseinkommen) auf die Arbeitsproduktivität (vgl. Bucklin 1978, S. 75 0. Den Einfluß von Umwelt- bzw. Wettbewerbs faktoren auf die Arbeitsproduktivität des Handels in verschiedenen Regionen untersucht Ingene (1983). Zu Umweltfaktoren zählt Ingene dabei z. B. Aktivitäten seitens der Regierung (z. B. Steuersenkungen) sowie Faktoren private Haushalte betreffend (z. B. die Haushaltsgröße). Als Wettbewerbs faktoren berücksichtigt er die ökonomischen Rahmenbedingungen der jeweiligen Region. Insgesamt weist Ingene signifikante Einflüsse seitens der externen Variablen auf die Arbeitsproduktivität nach. Gleichzeitig fordert er für weitergehende Forschungsarbeiten die Untersuchung der Arbeitsproduktivität auf einer "Mikro-Ebene", d. h. die Bestimmung der Einflußfaktoren auf die Arbeitsproduktivität der Handelshäuser einer speziellen Handelskette. Der Wandel von den makroökonomischen Studien hin zu mikroökonomischen Studien deutete sich bereits parallel zu den eben angeführten Untersuchungen an. Die aufgeführten Arbeiten zeichnen sich durch methodisch anspruchsvolle Meßkonzepte aus, die eine Vielzahl von internen wie externen Faktoren berücksichtigen. Da sich die konzeptionelle Ausrichtung der Beiträge auf ganze Branchen bzw. Volkswirtschaften bezieht, sind die Ergebnisse nur eingeschränkt relevant für ein einzelnes Unternehmen. Beckman fordert daher als einer der ersten, Untersuchungen zur Marketingproduktivität innerhalb von Unternehmen durchzuführen (vgl. Beckman 1965, S. 71). Wie sich im weiteren Verlauf der vorliegenden Untersuchung noch zeigen wird, stellen die makroökonomischen Arbeiten zur Marketingproduktivität durch die konzeptionelle und methodische Ausrichtung eine Basis für mikroökonomische Beiträge dar (v gl. Abschnitt 2.3.1.2.3). 2.3.1.2 Mikroökonomische Literatur zur Marketingproduktivität Im Rahmen der mikroökonomischen Literatur kann grundsätzlich zwischen zwei Richtungen unterschieden werden: finanzielle Marketingproduktivitäts-Ansätze und nicht-finanzielle Marketingproduktivitäts-Ansätze.

14

Bei denjlnanziellen Ansätzen versuchten Mitte der sechziger Jahre Vertreter aus dem Finanzund Controlling-Bereich den Marketingerlösen die entstandenen Marketingkosten verursachungsgerecht zuzuordnen (vgl. beispielsweise Feder 1965; Sevin 1965; Goodman 1967, 1970a, b, 1972; Beik/Buzby 1973; Raybum 1973; Mossmann/Fischer/Grissy 1974). Ursache hierfür waren die stark gestiegenen Marketingkosten, die nun bei der Beurteilung der Produktivität der Absatzsegmentbearbeitung verstärkt berücksichtigt werden mußten. Erste Ansätze der Systematisierung der Marketingkosten wurden zu dieser Zeit vorgenommen (vgl. insbesondere Sevin 1965). Da der Ausgangspunkt in der Regel der "Marketing Profit" war, dem die anfallenden Marketingkosten gegenübergestellt wurden, bezeichnete man diese Vertreter auch als "Profitability-Analysts" (vgl. Bonoma/Clark 1988). Mitte der achtziger Jahre wurden zunehmend nicht-finanzielle Marketing-Outputgrößen berücksichtigt (vgl. z. B. Mehrotra 1984; Bonoma/Clark 1988; Magrath 1988; Sheth/Sisodia 1995a, b; Thomas 1998), da offensichtlich wurde, daß eine zu starke Fixierung auf Umsatzund Kostenrechnungsdaten produktivitätsrelevante Sachverhalte nur ungenügend erklären konnte. Zudem erweiterte sich der Aufgabenbereich des Marketing. Marketing-Outputgrößen waren nicht mehr überwiegend mit Geldeinheiten zu bewerten und mußten mit eigenständigen Kennzahlen erfaßt werden. Im folgenden wird die Literatur zu finanziellen und nicht-finanziellen Ansätzen der Marketingproduktivität im Rahmen der Bestandsaufnahme getrennt untersucht. Die Beiträge sollen entsprechend den eingangs gestellten Forschungsfragen hinsichtlich der Bezugsobjekte, der Messung der Marketingproduktivität sowie dem Schwerpunkt der empirischen Forschung hin untersucht werden. Außerdem gilt es zu klären, welches Verständnis der Marketingproduktivität den Forschungsrichtungen zugrunde liegt. 2.3.1.2.1 Finanzielle Ansätze der Marketingproduktivität Bei den finanziellen Ansätzen der Marketingproduktivität ist insbesondere die Arbeit von Sevin (1965) zu erwähnen, die sich frühzeitig mit dem Thema Marketingproduktivität befaßte und Ausgangspunkt zahlreicher weiterer Arbeiten war. Sevin (1965) definiert Marketingproduktivität als ,,( ... ) the ratio of sales or net profits (effect produced) to marketing costs (energy expended) for a specific segment of the business" (Sevin 1965, S. 9). Bezugsobjekte der Marketingproduktivitäts-Analyse sind Absatzsegmente (Produkte, Kunden, Regionen). Bei der Messung der Marketingproduktivität setzt die Arbeit Sevins Akzente durch die Systematisierung der Marketingkosten und die Verrechnung der Kosten auf die Bezugsobjekte. Es werden 15

jedoch keine Produktivitätskennzahlen (als Beziehungszahlen von Marketingerlösen und Marketingkosten) zur Messung der Marketingproduktivität der einzelnen Bezugsobjekte gebildet. Eine Beurteilung der Absatzsegmente erfolgt vielmehr über eine Absatzsegmentrechnung. Neben der Arbeit von Sevin sind insbesondere die Arbeiten von Feder (1965), Corr (1976) und Thomas (1984, 1986) erwähnenswert, die finanzielle Ansätze der Marketingproduktivität darstellen. In den Arbeiten von Feder (1965) und Corr (1976) wird zwar nicht explizit der Begriff Marketingproduktivität verwendet, es werden aber marketingproduktivitätsrelevante Sachverhalte diskutiert. Die Autoren verwenden stattdessen die Begriffe Marketing Performance bzw. Marketing Effectiveness. Letzteres wird definiert als ,,( ... ) rate at which the last dollar of marketing effort produced profits in each area ( ... )" (Feder 1965, S. 134; vgl. auch Fischer et al. 1972; Corr 1976; Dunne/Wolk 1977). Bezugsobjekt der Analyse von Feder ist die Absatzregion. Feder mißt die Marketingroduktivität über das Verhältnis aus Marketingdeckungsbeitrag (Umsatzerlöse in einem Absatzsegment abzüglich der variablen Marketingkosten) und Marketingkosten ("Average Opportunity Rate", vgl. Feder 1965, S. 135). Bei den variablen Marketingkosten eines Absatzsegments berücksichtigt Feder ausschließlich Werbungs- und Verkaufsförderungskosten. Zur Entscheidungsunterstützung, ob weitere Werbe- und Verkaufsförderungsaktivitäten in einem Absatzsegment unternommen werden sollen, verwendet Feder (1965) unter anderem eine "Incremental Opportunity Rate" (Veränderung des MarketingdeckungsbeitragsNeränderung der Marketingkosten). Bei dieser Kennzahl handelt es sich im weiteren Sinne um eine Elastizitätsgröße, da sie angibt, um wieviel der Marketingdeckungsbeitrag steigt, wenn die Marketinginvestitionen in einem Segment um eine Einheit erhöht werden. Corr (1976) verwendet im Prinzip die gleichen Verhältniskennzahlen wie Feder. Eine Erweiterung im Vergleich zum Ansatz von Feder findet in zweifacher Hinsicht statt: Zum einen wird der Außendienst als zusätzliches Bezugsobjekt berücksichtigt (und damit die Kosten des Außendienstes), zum anderen erfolgt die Berechnung der "Incremental Cost-Effectiveness Ratio" (entspricht der "Incremental Opportunity Rate" bei Feder) mit Hilfe geschätzter zukünftiger Kosten- und Erlösgrößen (vgl. Corr 1976, S. 35, vgl. ähnlich Fischer et al. 1972, S.606). Thomas (1984) übernimmt die Definition von Sevin (1965). Der Marketinginput wird dabei verwendet, ,,( ... ) to generate target levels of marketing outputs" (Thomas 1984, S. 13). Mar16

ketingzielgrößen finden damit explizit als Outputgrößen Berücksichtigung. Thomas (1984, 1986) nimmt eine Erweiterung bei den Bezugsobjekten vor. So behandelt er die Produktivität der Werbung und Verkaufsförderung, des Außendienstes, der Vertriebskanäle und die Produktivität von Maßnahmen der Kundenbearbeitung. Zusätzlich analysiert er die Produktivität des Produktmanagements. Eine Betrachtung, die integrativ mehrere Bezugsobjekte berücksichtigt, unterbleibt jedoch. Bei der Messung der Marketingproduktivität verwendet Thomas eine Reihe von Kennzahlen, um auch auf der Ebene einzelner Marketing-Mix-Aktivitäten die Marketingproduktivität zu bestimmen. Es handelt sich dabei nur teilweise um Prociuktivitätskennzahlen, wie z. B. im Falle des Außendienstes das Verhältnis aus erzielten Aufträgen und der Anzahl der besuchten Kunden (vgl. Thomas 1986, S. 42). Größtenteils werden aber Kennzahlen verwendet, die rein informativen Charakter haben und die Tätigkeiten des Außendienstes strukturiert analysieren (z. B. durchschnittliche Auftragsgröße, vgl. Thomas 1986, S. 45). Insgesamt präferiert Thomas finanzielle Kennzahlen als Entscheidungsgrundlage. Unterstützend verwendet er auch nicht-finanzielle Kennzahlen. So werden beispielsweise im Zusammenhang mit der Analyse der Kundeneinstellungen die Aufwendungen für Informationen zum Marketing-Input gezählt. Als Marketing-Output empfiehlt Thomas hierbei die Kundenpräferenz bzw. Kundenloyalität (Thomas 1986, S. 64). Thomas geht dadurch einen ersten Schritt in Richtung der nichtfinanziellen Ansätze. Die empirischen Untersuchungen der dargestellten Arbeiten basieren überwiegend auf Kosten- und Leistungsdaten eines Unternehmens. Dabei wird die Vorgehensweise der Berechnung von Segment-Deckungsbeiträgen demonstriert (vgl. Feder 1965; Sevin 1965; Corr 1976; DunnelWolk 1977; Goodman 1967, 1970a, 1972). Insofern läßt sich diese Art der empirischen Untersuchung auch als Fallstudie bezeichnen. Teilweise wird die Durchführung von Tests empfohlen, um Wirkungen von veränderten Marketingaktivitäten zu untersuchen (vgl. Sevin 1965). Zur Überprüfung der Produktivitätskennzahlen führt Thomas (1984) 50 Interviews in britischen Unternehmen durch. Eine auf einer umfassenden Stichprobe basierende Untersuchung, die einerseits eine Bestandsaufnahme des Managements der Marketingproduktivität vornimmt und andererseits analysiert, welche Faktoren die Marketingproduktivität beeinflussen, ist bei den genannten Forschungsbeiträgen nicht zu finden.

17

2.3.1.2.2 Nicht-finanzielle Ansätze der Marketingproduktivität

Im Gegensatz zu den finanziellen Ansätzen der Marketingproduktivität, die hauptsächlich Erlöse und Kosten berücksichtigen, werden bei den nicht-finanziellen Ansätzen weitere Formen des Marketing-Outputs bzw. Marketing-Inputs herangezogen. Diese Ergänzung um nicht-finanzielle Größen war aus zwei Gründen erforderlich: 1. Die Analyse der finanziellen Literatur zur Marketingproduktivität zeigt, daß die Messung und Zuordnung von Erlösen und Kosten zu Marketingaktivitäten nicht unproblematisch ist. Häufig treten z. B. Umsatzwirkungen erst mit einer zeitlichen Verzögerung ein bzw. sind gänzlich schwer bestimmten Aktivitäten zuzuordnen. Daher sind anstelle der finanziellen Outputgrößen Ersatzgrößen zu berücksichtigen, die einen unmittelbaren Bezug zu den einzelnen Marketingaktivitäten aufweisen. So sind z. B. bei der Distributionspolitik die Verfügbarkeit und bei der Kommunikationspolitik die Bekanntheit zentrale Outputgrößen, die bislang bei den finanziellen Ansätzen vernachlässigt wurden. 2. Im Zuge des "Paradigrnenwechsels" des Marketing (vgl. Grönroos 1994) rücken Austauschbeziehungen zwischen Kunden und Lieferanten stärker in den Mittelpunkt der Marketingaktivitäten (vgl. Abschnitt 2.1). Dabei gewinnen "weiche" Größen (wie K,undennähe, Kundenzufriedenheit) zunehmend an Bedeutung. Bei den nicht-finanziellen Ansätzen der Marketingproduktivität sind insbesondere die Arbeiten von Bonoma/Clark (1988), Sheth/Sisodia (l995a, b) und BruhniGeorgi (1998) zu nennen. Die genannten Autoren lassen nicht-finanziellen Größen eine besondere Bedeutung innerhalb der Konzeption der Marketingproduktivität zukommen. Bonoma/Clark (1988) verstehen unter Marketingproduktivität allgemein ein ,,( ... ) measure of effective effort and results of marketing behavior within firms" (Bonoma/Clark 1988, S. 61). Zur Messung der Marketingproduktivität leiten Bonoma/Clark (1988) eine Verhältniskennzahl ab, die als nicht-finanzielle Outputgröße die Zufriedenheit des Managements mit dem Ergebnis der Marketingprogramme (als Bezugsobjekte) verwendet (SAT). Bonoma/Clark argumentieren, daß das Management am besten beurteilen kann, wann ein Marketingprogramm die gesetzten Ziele erreicht hat. Als Inputgröße verwenden die Autoren den Aufwand, der zur Durchführung der Marketingprogramme erforderlich war (EFF). Zusätzlich werden externe Effekte als beeinflussende Variablen in dem Modell berücksichtigt (EXT). Insgesamt ergibt sich damit folgende Ausgangsgleichung zur Messung der Marketingproduktivität: Marketingproduktivität = (SAT/EFF) 18

* EXT.

Aus der Kritik an einem rein quantitativen Ansatz entwickeln Sheth/Sisodia (1995a) einen um qualitative Aspekte ergänzten Ansatz: ,,( ... ) marketing productivity be defined as the amount of desirable output per unit of input; in other words output should be measured in terms of quality as weil as quantity" (Sheth/Sisodia 1995a, S. 11). Die Autoren betonen explizit, daß es sich um Outputgrößen mit Zielcharakter handelt ("Desirable Output"). Als Zielgröße des Marketing betrachten die Autoren das Ziel der Kundengewinnung und der Kundenbindung (vgl. Sheth/Sisodia 1995a, S. 11). Als Bezugsobjekt verwenden Sheth/Sisodia (l995a, b) die Marketing-Mix-Aktivitäten. Doch auch sie streben eine Beurteilung der Produktivität des Marketing als Funktionsbereich an, da die Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten dadurch beurteilt wird, ob die übergeordneten Marketingziele der Kundengewinnung sowie der Kundenbindung erreicht werden. Entsprechend der veränderten Zielsetzung des Marketing ist auch ein anderer Ansatz zur Messung der Marketingproduktivität erforderlich. Sheth/Sisodia (l995a) bestimmen die Produktivität der Maßnahmen zur Kundengewinnung folgendermaßen: ,,( ... ) revenues attributable to marketing actions that bring in new customers, divided by the costs of those actions, adjusted by a customer satisfaction index" (Sheth/Sisodia 1995a, S. 11). Ähnlich wird die Produktivität der Maßnahmen zur Kundenbindung ermittelt: ,,( ... ) revenues/costs adjusted by a customer loyalty index" (Sheth/Sisodia 1995a, S. 11). Aus konzeptioneller Sicht stellt der Ansatz von Sheth/Sisodia eine substantielle Erweiterung durch die Berücksichtigung der Kundenzufriedenheit bzw. Kundenloyalität dar. Die Autoren konzentrieren ihre weitergehenden Ausführungen aber dann auf das Management der Marketingproduktivität und diskutieren eine Reihe von Managementinstrumenten zur Steigerung der Marketingproduktivität. Ein in sich geschlossenes System von Produktivitätskennzahlen zur Messung der Marketingproduktivität unter Berücksichtigung nicht-finanzieller Größen wie der Kundenzufriedenheit oder der Kundenbindung wird nicht entwickelt. Bruhn/Georgi (1998) untersuchen die Wirtschaftlichkeit des Kundenbindungsmanagements. Da sie unter Wirtschaftlichkeit das Verhältnis zwischen Kosten und Nutzen des Kundenbindungsmanagements verstehen (vgl. Bruhn/Georgi 1998, S. 413), wird der Begriff der Wirtschaftlichkeit synonym mit dem Begriff der Produktivität verwendet (vgl. Abschnitt 2.2). Zur Analyse des Nutzens der Aktivitäten des Kundenbindungsmanagements stellen BruhniGeorgi (1998) eine Wirkungskette des Kundenbindungsmanagements auf. Demnach führen Aktivitäten des Kundenbindungsmanagements zu Kundenzufriedenheit, Kundenzufriedenheit führt zu Kundenbindung und Kundenbindung führt zu ökonomischem Erfolg (vgl. BruhniGeorgi 19

1998, S. 412). Bei dem Nutzen des Kundenbindungsmanagements (Output) unterscheiden die Autoren grob zwischen Wiederwahl-, Preisbereitschafts-, Kauffrequenz-, Cross-Buying- und positivem bzw. negativem Kommunikationsnutzen (vgl. BruhniGeorgi 1998, S. 420). Die Autoren quantifizieren die Nutzenkategorien hinsichtlich ihrer Erlöswirkungen. Hierbei spielen eine Reihe nicht-finanzieller Outputgrößen (z. B. Kundenzufriedenheit, Kauffrequenz, etc.) eine zentrale Rolle. Unter Kosten des Kundenbindungsmanagements (Input) verstehen die Autoren den bewerteten ,,( ... ) Güterverzehr, der durch Aktivitäten zur Steuerung der Kunden im Hinblick auf die Erhaltung bzw. den Ausbau ihrer Beziehung zum Unternehmen entsteht" (BruhniGeorgi 1998, S. 414). Zur Messung der Produktivität des Kundenbindungsmanagements verwenden BruhniGeorgi die Kundenbindungsrendite. Diese Kennzahl ist das Verhältnis aus dem Gewinn aufgrund der Kundenbindung (Differenz aus Nutzen und Kosten des Kundenbindungsmanagements) und den Kosten des Kundenbindungsmanagements. Ähnlich wie bei der Arbeit von Sheth/Sisodia (l995a, b) berücksichtigen BruhniGeorgi nichtfinanzielle Größen wie die Kundenzufriedenheit oder die Kundenbindung. Die Autoren konzentrieren dann aber ihre weiteren Ausführungen auf die Optimierung der Kundenbindungsaktivitäten zur Steigerung des Kundenbindungsgewinns. Es werden keine Beziehungszahlen mit nicht-finanziellem Output und finanziellem Input gebildet. Während Sheth/Sisodia (1995a, b) und BruhniGeorgi (1998) keine empirische Untersuchung durchführen, basieren die Ausführungen von Bonoma/Clark (1988) lediglich auf einer Vielzahl von semistrukturierten Interviews und drei Fallstudien. 2.3.1.2.3 Beiträge zur Marketingproduktivität mit empirischem Schwerpunkt Schließlich sind die Ansätze zu nennen, die auf Basis umfassender empirischer Erhebungen die Marketingproduktivität mit Hilfe statistischer Verfahren untersuchen. Bei den Bezugsobjekten der Produktivitätsanalyse handelt es sich schwerpunktmäßig um Absatzregionen (vgl. z. B. HorskylNelson 1996), unterschiedliche Handelsformen (vgl. LuschIMoon 1984) sowie einzelne organisatorische Marketingeinheiten (z. B. Außendienstmitarbeiter, vgl. Parsons 1990; CoughlaniGrayson 1998). Letzteres Bezugsobjekt wird auch als "Multiple organizational units, called decision making units (DMU)" bezeichnet (vgl. Parsons 1994, S. 171). Darunter sind neben den Außendienstmitarbeitern eines Unternehmens auch z. B. die Filialen einer Handelskette (v gl. Thomas et al. 1998) oder einzelne Restaurants einer Kette zu verstehen (v gl. Athanassopoulos 1995). 20

Die empirischen Arbeiten unterscheiden sich weniger hinsichtlich der Konzeption der Marketingproduktivität von den bereits aufgeführten Arbeiten, als vielmehr von den zu untersuchenden Inhalten. Hier kann grundsätzlich zwischen zwei Richtungen unterschieden werden: I. Untersuchungen, die sich hauptsächlich mit der Identifikation der externen wie internen Determinanten der Marketingproduktivität befassen (vgl. u. a. LuschIMoon 1984; Berne/Mugica/Yagüe 1995; Coughlan/Grayson 1998) sowie 2. Untersuchungen, die darauf abzielen, unproduktive Einheiten zu identifizieren (vgl. unter

anderem Parsons 1990, 1994; Athanassopoulos 1995; HorskylNelson 1996; Thomas et al. 1998). Im folgenden wird zunächst auf die Untersuchungen eingegangen, in denen die Determinanten der Marketingproduktivität identifiziert werden. Grundlage der Untersuchungen sind Produktionsfunktionen, die auf dem funktionalen Zusammenhang zwischen Marketing-Output (als abhängiger Variable) und Marketing-Input (als unabhängiger Variable) sowie ausgewählten situativen Faktoren (als unabhängige Variable) basieren. Mit Hilfe von Regressionsanalysen wird anschließend der Einfluß der Determinanten ermittelt. Die Vertreter der empirischen Literatur zur Marketingproduktivität greifen auf bereits bestehende Definitionen und Meßansätze der Marketingproduktivität zurück. Auch wenn nur in Ausnahmefällen eine konkrete Definition der Marketingproduktivität zu finden ist, herrscht ein einheitliches Verständnis der Marketingproduktivität als Verhältnis von Output und Input vor (vgl. z. B. Lusch/Moon 1984; Berne/Mugica/Yagüe 1995). Dementsprechend erfolgt einheitlich eine Messung der Marketingproduktivität über Verhältniskennzahlen aus Output und Input (vgl. z. B. die Arbeitsproduktivität bei Lusch/Moon 1984 oder Berne/Mugica/Yagüe 1995). LuschIMoon (1984) analysieren Determinanten der Arbeitsproduktivität (Wertschöpfung pro Mitarbeiter) im Handel auf Basis einer Befragung von 751 Händlern. Die Determinanten kategorisieren die Autoren in drei Gruppen: •

Marketing-Mix bezogene Determinanten: (1) Standort des Handelshauses (Distributionspolitik),

(2)

Preisniveau

(Preispolitik),

(3)

Breite und Tiefe des

angebotenen

Produktsortiments (Produktpolitik), (4) Werbeaufwendungen (Kommunikationspolitik), • •

Charakteristische Merkmale eines Handelshauses: (5) Handelstyp und (6) Rechtsform, Ökonomische Faktoren: (7) Lohnhöhe, (8) Kapitalintensität, (9) Größe des Handelshauses. 21

Anschließend untersuchen LuschIMoon mit Hilfe einer linearen Regressionsfunktion, inwiefern zwischen den neun Determinanten (1-9) und der Arbeitsproduktivität ein Zusammenhang besteht. LuschIMoon können bei den Determinanten (1), (5), (6), (7) und (9) signifikante Wirkungszusammenhänge nachweisen. BernelMugica/Yagüe (1995) untersuchen die Einflußfaktoren der Produktivität von Handelshäusern auf Basis einer schriftlichen Befragung von 740 Lebensmitteleinzelhändlern. Bei den Einflußgrößen unterscheiden die Autoren zwischen (vgl. BernelMugica/Yagüe 1995, S. 108): • Kapital: (I) Verkaufs fläche in m2 , (2) Instandhaltungskosten pro m2, (3) durchschnittlicher Wert der Vorräte pro m2 , • Arbeit: (4) Anzahl Mitarbeiter pro m2, (5) Durchschnittslohn, • Technologiekosten für (6) Kassenplätze, (7) Scannerkassen, (8) Computer, (9) Werbekosten pro m2, (10) Kosten der Beschäftigung von Unternehmensberatern und • Externen Determinanten: (11) Größe der Stadt. Mit Hilfe von Regressionsanalysen analysieren BernetMugica/Yagüe (1995) zunächst den Einfluß der Determinanten auf den gesamten Output (Umsatz bzw. Wert schöpfung). Hierbei wird ein funktionaler Zusammenhang zwischen den Output- und Inputgrößen unterstellt. Als eine zentrale Einflußgröße wird hierbei die Verkaufsfläche in m2 identifiziert. In einem zweiten Schritt werden die Einflußfaktoren der Arbeitsproduktivität als Teilproduktivitätsgröße (Umsatz bzw. Wertschöpfung pro Mitarbeiter) untersucht. In beiden Analysen konnte kein signifikanter Einfluß der Größen (6-10) festgestellt werden. Die Identifikation unproduktiver Einheiten, ist Gegenstand der zweitgenannten Untersuchungsrichtung. Hierbei wird mit Hilfe der "Data Envelopment Analysis" (DEA) die Produktivität jeder organisatorischen Marketingeinheit berechnet. Über ein Benchmarking mit den "besten" Einheiten wird anschließend versucht, die Produktivität unproduktiver Einheiten zu steigern. Bei den Arbeiten, die das Verfahren der DEA anwenden, ist insbesondere Parsons (1990, 1994) zu nennen. Parsons (1994) versteht unter Marketingproduktivität: "Productivity in marketing is mainly concerned with the relations between costs and benefits within marketing activities (... )" (S. 170 f.). Zur Messung der Marketingproduktivität von "Decision Making Units" (DMU) verwendet Parsons das Konzept der "Data Envelopment Analysis" (DEA), das ein Verfahren der Fron22

tierproduktionsfunktionen ist und von Charnes/Cooper (1962) im Rahmen des Operations Research entwickelt wurde. Charnes/Cooper/Rhodes (1978) sowie Banker/Charnes/Cooper (1984) entwickelten das Verfahren weiter, auf dem die heutige DEA basiert (vgl. auch Parsons 1990, 1994; CantnerlHanusch 1998). Die Rand- oder Frontierproduktionsfunktionen werden durch die Produktionsfunktionen der besten Beobachtungen repräsentiert und stellen einen Referenzmaßstab gegenüber allen anderen Beobachtungen der Untersuchung dar (vgl. CantnerlHanusch 1998). Für jede Untersuchungseinheit (DMU) wird ein Output-Inputverhältnis berechnet. Dabei erfolgt eine Orientierung an den Untersuchungseinheiten, die das beste Output-Inputverhältnis aufweisen. Die Berechnung der Frontierproduktionsfunktion beruht dabei auf dem Verfahren der linearen Programmierung (vgl. Cantner/Hanusch 1998, S. 229). Der Einsatz des Verfahrens der DEA im Marketing erfolgt häufig in bezug auf den Außendienst (vgl. Parsons 1990). HorskylNelson (1996) beurteilen die Produktivität des Außendiensteinsatzes in verschiedenen Regionen über Verfahren der Frontierproduktionsfunktionen. Neben dem Außendienst wird das Verfahren der DEA zur Beurteilung der Produktivität von Filialen einer Kette eingesetzt (vgl. Athanassopoulos 1995; Thomas et al. 1998). So untersuchen Thomas et al. (1998) die Produktivität von 520 Läden einer Einzelhandelskette. Als Outputgrößen betrachten die Autoren den Nettoumsatz (Bruttoumsatz abzüglich Erlösschlnälerungen und Reklamationen) sowie den Deckungsbeitrag (Nettoumsatz abzüglich Produktkosten und dem Laden direkt zurechenbare Kosten) (vgl. Thomas et al 1998, S. 492). Mit Hilfe von Expertengesprächen werden 16 Inputgrößen identifiziert, die anschließend in vier Gruppen eingeteilt werden: Inputgrößen in bezug auf den Faktor Arbeit (z. B. durchschnittliche Anzahl Mitarbeiter pro m2 Verkaufsfläche), Erfahrungswissen (z. B. Durchschnittsalter des Filialleiters), Standortkosten (z. B. Mietkosten pro m2 Verkaufsfläche) und interne Vorgänge (z. B. durchschnittliche Lagerhaltungskosten). Mit Hilfe einer DEA wird ein Vergleich der Output- und Inputgrößen zwischen den 520 Läden vorgenommen. Anschließend wird ein Vergleich zwischen den Inputgrößen unproduktiver Einheiten und den Inputgrößen vergleichbarer produktiver Einheiten vorgenommen. 2.3.2

Forschungsbeiträge zur Marketingproduktivität aus Sicht des Marketingcontrolling

Im Gegensatz zur englischsprachigen Literatur, die verschiedene Einzelaspekte der Marke-

tingproduktivität betrachtet, wird das Thema Marketingproduktivität in der überwiegend deutschsprachigen Marketingcontrolling-Literatur in einen gesamthaften Kontext gebettet 23

(vgl.

Kiener

1980;

Döpke

1986;

Böcker

1988;

Köhler

1989;

Wilden

1991;

NieschlaglDichtllHörschgen 1994; Palloks 1991, 1995, 1997; Küpper 1997; Meffert 1998a; KotlerlBliemel 1999). Zunächst werden die Ziele und Funktionen des Marketingcontrolling dargestellt (vgl. Abschnitt 2.3.2.1), um zu verdeutlichen, an welcher Stelle des Marketingcontrolling Aspekte der Marketingproduktivität behandelt werden. 2.3.2.1 Ziele und Funktionen des Marketingcontrolling Marketing als "Führungskonzeption vom Markt her" benötigt nach Meffert (1998a) Unterstützung durch das Controlling als "Führungskonzeption vom Ergebnis her" (v gl. Meffert 1998a, S. 1035). Das Ziel des Marketingcontrolling besteht nach ter Haseborg (1995) dann darin, die ,,( ... ) Effizienz und Effektivität des Marketing-Managements zu sichern sowie durch Verbesserungsmaßnahmen der Koordinations-, Reaktions- und Adaptionsfähigkeit eventuell zu erhöhen" (ter Haseborg 1995, Sp. 1543). Wie bereits in Abschnitt 2.2 festgestellt wurde, stellen Effektivität und Effizienz Komponenten der Produktivität dar. Somit ist nach ter Haseborg die Sicherstellung der Marketingproduktivität explizites Ziel des Marketingcontrolling. Bezug nehmend auf die Controllingkonzeption von Küpper (1997), der Controlling als Koordination der Führungssysteme des Unternehmens betrachtet, hat das Marketingcontrolling unter anderem die Funktion, die Führungsteilsysteme des Marketing zu koordinieren (vgl. Küpper 1997, S. 370; Köhler 1998b, S. 11). Ein Schwerpunkt der Koordinationsfunktion des Marketingcontrolling liegt dabei auf der Koordination der Informationsversorgung zwischen den Teilsystemen der Marketingplanung, der Marketingkontrolle (vgl. Kiener 1980, S. 19;,Köhler 1989, S. 85; Palloks 1991, S. 146; ter Haseborg 1995), der organisatorischen Marketingeinheiten und der Personalführung (vgl. Köhler 1998b, S. 11). Mit Aspekten der Marketingproduktivität befaßt sich überwiegend das Führungsteilsystem der Marketingkontrolle (vgl. Krulis-Randa 1979; Hillenbrand 1982). Hierbei kann zwischen strategischer und operativer Marketingkontrolle unterschieden werden (vgl. Becker 1998; Meffert 1998a). Die Kontrollfunktion der operativen Marketingkontrolle befaßt sich mit der Kontrolle von Marketingaufwendungen und -erlösen - also finanziellen Größen - von Absatzsegmenten, Marketing-Mix-Aktivitäten und organisatorischen Marketingeinheiten (v gl. Haag 1982; Liebl 1989, S. 70; Reichmann 1997; Köhler 1998b). Hierdurch sollen Gewinn- und Verlustquellen in möglichst differenzierter Weise identifiziert werden (vgl. Köhler 1998b, S. 12). Die Kontrollfunktion des Marketingcontrolling überprüft auch die Produktivität des Marketingbe24

reichs. indem sie die effiziente Verwendung von Marketingmitteln überwacht (vgl. Hillenbrand 1982, S. 54) bzw. durch ,,( ... ) die Optimierung des Verhältnisses von Aufwand und Ertrag für absatzwirtschaftliche Operationen ( ... )" für eine Steigerung der Marketingproduktivität sorgt (v gl. Krulis-Randa 1979, S. 113). Während die Steigerung der Marketingproduktivität durch die Marketingkontrolle auf kurzbis mittelfristige Marketing-Maßnahmen abzielt, sind Maßnahmen der Verbesserung der Koordinations-, Reaktions- und Adaptionsfähigkeit, die dem strategischen Marketingcontrolfing zuzurechnen sind, durchaus langfristiger, strategischer Natur (vgl. Palloks 1991, S. 124

ff.). Aspekte der Marketingproduktivität werden nicht explizit behandelt. Daher konzentrieren sich die weiteren Ausführungen auf die Literatur zur operativen Marketingkontrolle. 2.3.2.2 Operative Marketingkontrolle und Marketingproduktivität Unter der operativen Marketingkontrolle wird die kurzfristige Ergebniskontrolle der Absatzsegmente, des gesamten Marketing-Mix und einzelner Marketing-Mix-Aktivitäten, die anhand von Kosten und Leistungen bzw. Aufwand und Ertrag erfolgsanalytisch überwacht werden, verstanden (vgl. Köhler 1982b, S. 205). Diesem Verständnis der Marketingkontrolle wird allgemein

gefolgt

(vgl.

Angehm

1978;

Böcker

1988;

HilllRieser

1993;

Nieschlag/Dichtl/Hörschgen 1994; Bemdt 1995; ter Haseborg 1995; Preißner 1996; Meffert 1998a). Nach Nieschlag/DichtllHörschgen (1994) hat die Marketingkontrolle zu prüfen, welche Mittel zur Zielerreichung eingesetzt wurden, d. h. es ist die Frage zu beantworten: Ist dem Postulat der Wirtschaftlichkeit Rechnung getragen worden? (vgl. NieschlaglDichtllHörschgen 1994, S. 943). Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994, S. 943) beziehen die Frage nach der Wirtschaftlichkeit auf finanzielle (Umsatz, Gewinn) und nicht-finanzielle Größen (Marktanteil, Image). Umsatz- oder Gewinnziele bzw. Marktanteils- oder Imageziele können mit höheren oder niedrigeren Aufwendungen erreicht werden. Die Autoren konstatieren, daß hierbei weniger Differenzen (zwischen Erlösen und Kosten) als vielmehr Relationen im Vordergrund stehen, wie sie Produktivitätskonzepte widerspiegeln (vgl. NieschlaglDichtl/Hörschgen 1994, S. 943; vgl. ähnlich Dichtl 1975). Damit wird der Begriff der Wirtschaftlichkeit entsprechend der Definition des Abschnitts 2.2 synonym mit dem Begriff der Produktivität verwendet. Zahlreiche Autoren verwenden anstelle des Begriffs der Produktivität den Begriff der Effizienz (vgl. Böcker 1988; AbrahamlLodish 1991; GüntherlMattmüller 1993; Köhler 1993b; o.

V. 1993; Auerbach 1994; Becker 1994; Gierl 1995). Da sie aber unter Effizienz ein Output25

Inputverhältnis verstehen, das durch Beziehungszahlen abgebildet werden kann, wird von einer synonymen Verwendung der Begriffe ausgegangen. Im folgenden wird untersucht, welches die Bezugsobjekte der oprativen Marketingkontrolle sind und welche Ansätze zur Messung der Marketingproduktivität existieren. Eine weithin akzeptierte Systematisierung der Bezugsobjekte der operativen Marketingkontrolle ist auf Köhler (l982b, 1989, S. 92, 1993b, S. 394) zurückzuführen. Dieser unterscheidet zwischen: • Marketing-Mix-Aktivitäten (z. B. Sonderangebotsaktionen), • Absatzsegmenten (z. B. Produkte, Kunden, Aufträge, Verkaufsgebiete, Absatzwege) und • organisatorischen Marketingeinheiten. Innerhalb der Marketing-Mix-Aktivitäten befassen sich zahlreiche Autoren insbesondere mit der Kommunikationspolitik (vgl. z. B. AbrahamJLodish 1991; Erichson/Maretzki 1993; Gü1denberglFranzen 1992, 1994; Gier! 1995; KotlerlBliemel 1999) sowie der Distributionspolitik (vgl. z. B. GüntherlMattmüller 1993; Becker 1994; GüldenberglFranzen 1994). Im Gegensatz ..'

zu den ökonomischen Forschungsarbeiten zur Marketingproduktivität (vgl. Abschnitt 2.3.1) versucht das operative Marketingcontrolling, eine integrative Betrachtung der Bezugsobjekte vorzunehmen (v gl. Angehrn 1978; Böcker 1988; Köhler 1989, 1993a; Wilden 1991; o. V. 1993; Meffert 1998a). Die Bezugsobjekte der Marketingkontrolle und damit der Marketingproduktivität sind in Tabelle 2-1 dargestellt.

Kontrolle der Absatzsegmente

· ··•

Produkte und Produktgruppen Kunden und Kundengruppen Regionen Aufträge

Operative Marketingkontrolle Kontrolle der organisatorischen Marketingeinheiten Produktmanagement Key-Account-Management Verkaufsbüros AußendienststeIlen Kundendienstabteilung Category-Management

•

·· ··•

Tabelle 2-1: Bezugsobjekte der operatIven Marketmgkontrolle Quelle: in Anlehnung an Köhler 1993b, S. 394

·• ·· ·

Kontrolle der Marketing-MixAktivitäten Produktpolitik Preispolitik Kommunikationspolitik Aktivitäten der physischen Distribution (z. B. Strecken- oder Lagergeschäft) Aktivitäten der akquisitorischen Distribution (z. B. Besuchstouren)

Die Messung der Marketingproduktivität erfolgt mit Hilfe von Beziehungszahlen (vgl. Böcker 1988; AbrahamlLodish 1991; Erichson/Maretzki 1993; Köhler 1993a, b; Becker 1994; GüldenberglFranzen 1994; Gier! 1995; Bruhn 1997; Küpper 1997; Meffert 1998a; KotlerlBliemel 26

1999).

Bei

der

Generierung

finanzieller

Beziehungszahlen

(z.

B.

Deckungsbei-

trag/Kapitaleinsatz im Marketing, vgl. Meffert 1998a, vgl. Tabelle 2-2) greifen die Autoren auf die Ergebnisse der Deckungsbeitrags- bzw. Absatzsegmentrechnung zurück (vgl. Köhler 1982b; 1993b). Ein zentraler Vorteil der Verwendung von Beziehungszahlen zur Messung der Marketingproduktivität liegt in der Möglichkeit, nicht-finanzielle Output- und'Inputgrößen zu berücksichtigen. Derartige nicht-finanzielle Produktivitätskennzahlen werden zwar wegen ihrer besonderen Aussagekraft geschätzt, erfahren aber noch keine breite Anwendung (v gl. Kiener 1980; Böcker 1988; Palloks 1991; Köhler 1993a, b; Bruhn 1997; Küpper 1997; Meffert 1998a; Kotler/Bliemel 1999). Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994) verwenden zur Messung der Marketingproduktivität eines Absatzsegments eine Verhältniskennzahl mit dem Deckungsbeitrag als Outputgröße. Als In-

putgröße verwenden sie die in Anspruch genommenen Leistungs- oder Einsatzeinheiten eines Engpaßfaktors. Diese Beziehungszahl bezeichnen sie als "spezifischen Deckungsbeitrag" (Nieschlag/Dichtl/Hörschgen 1994, S. 970), der angibt - bezogen z. B. auf die akquisitorisehen Marketingkosten -, wieviel DM an Deckungsbeitrag der Einsatz einer DM akquisitorischer Kosten in einem Absatzsegment erbringt. Auch Plinke (1997) zieht bei der Messung der Marketingproduktivität Deckungsbeiträge als finanzielle Outputgrößen heran. So berechnet er die Marketingproduktivität einer Geschäftsbeziehung als Verhältnis zwischen Kundendeckungsbeitrag III (definiert als kundenspezifische Netto-Erlöse abzüglich variabler Produktkosten, kundenspezifischer, fixer Kosten sowie kundenspezifischer Vertriebskosten) und kundenspezifischen Kosten (in Prozent): Marketingproduktivität

=

Deckungsbeitrag III kundenspezifische Kosten ges.

·100.

Die Literatur zur operativen Marketingkontrolle widmet sich schwerpunktmäßig der Generierung von Beziehungszahlen zur Messung der Produktivität der einzelnen Marketing-MixAktivitäten (vgl. Tabelle 2-2). Hierbei ist jedoch festzustellen, daß die Ableitung von Produk-

tivitätskennzahlen zu den einzelnen Aktivitäten wenig systematisch erfolgt. Es überwiegt eine beispielhafte Darstellung ausgewählter Kennzahlen. Eine Ausnahme stellt die Arbeit Köhlers (l993b) dar. Bei der Generierung von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen interpretiert Köhler die Marketingziele der einzelnen Marketing-Mix-Aktivitäten als anzustrebende Outputgrößen, zu deren Erreichuug ein Iuput erforderlich ist (vgl. ähnlich Kiener 1980, S. 171). Zwischen den Marketing-Outputgrößen und Marketing -Inputgrößen

einer

Beziehungszahl

wird

daher

ein

Ursache27

Wirkungszusammenhang unterstellt. Die entwickelten Produktivitätskennzahlen werden anschließend in Kategorien mit finanziellem bzw. nicht-finanziellem Output und finanziellem bzw. nicht-finanziellem Input zusammengefaßt. Beispielsweise werden im Rahmen der Kommunikationspolitik drei Kategorien mit kombinierten finanziellen wie nicht-finanziellen Output- und Inputgrößen gebildet (vgl. Köhler 1993b, S. 357 f.): 1. Nicht-finanzieller Output/finanzieller Input: z. B. Bekanntheitsgrad/einer bestimmten

Werbeaktivität zurechenbare Kosten, 2. Finanzieller Output/nicht-finanzieller Input: z. B. Umsatz/Kontaktsumme (Kontaktsumme: Anzahl durch eine Werbeaktion erreichter Kunden), 3. Finanzieller Output/finanzieller Input: z. B. Produkt-Deckungsbeitrag/dem Produkt zurechenbare Kommunikationskosten. Tabelle 2-2 faßt die durch die Vertreter der operativen Marketingkontrolle generierten Produktivitätskennzahlen zusammen. Darüber hinaus wird deutlich, daß die Messung der Marketingproduktivität wenig systematisch anhand von Aufzählungen einzelner Kennzahlen erfolgt (vgl. z. B. Böcker 1988; Küpper 1997; Meffert 1998a; KotlerlBliemel 1999). Eine Integration der Einzelkennzahlen in ein Kennzahlensystem unterbleibt weitgehend. Ausnahmen hierbei bilden die Kennzahlensysteme von Kiener (1980), Palloks (1991) sowie Reichmann (1997). Inwiefern diese jedoch auch als Marketingproduktivitäts-Kennzahlensysteme zu verstehen sind, wird in Abschnitt 2.4 untersucht.

28

Begriffsverständnis der

Keine Definition

Keine Definition, aber: Produktivitätskennzahlen im Rahmen der Ergebniskontrolle zur Beschreibung der Marktposition eines Unternehmens und um Entwicklungen im Zeitverlauf aufzuzeigen (S.123). Keine Definition, aber: Produktivitätsanalysen im Marketing durch Kennzahlenbildung: Verbindung von Zielen (finanzielle wie nicht-finanzielle Ziele) mit monetären Daten (Kosten) (S. 290).

Kiener 1980

Böcker 1988 (vgl. auch 1990)

Köhler 1993b (vgl. auch 1982a, 1989 1993a)

Prinzip der Wirtschaftlichkeit für den Absatzbereich, d. h. zwischen Absatzleistung und Absatzaufwand wird ein bestmögliches Verhältnis realisiert (S. 258).

Marketin~produktivität

Angehm 1978

Autor(en)

Kommunikationspolitik: Nicht-finanzieller Output/finanzieller Input: Kontaktsumme!zurechenbare Kosten; Bekanntheitsgradlzurechenbare Kosten (bezogen auf eine best. Werbe- oder Verkaufsförderungsaktivität) Finanzieller Output/nicht-finanzieller Input: Umsatz!Kontaktsumme; Marktanteil eines ArtikelslBekanntheitsgrad des Artikels; Anzahl der Personen, die sich an den Inhalt der Werbebot-

Absatzwirtschaftlichkei~= Absatzleistung (erzielte Markterlöse - interne Kosten der verkauften Produkte)/Absatzaufwand (incl. Erlösschmälerungen) Durchschnittliche Ergiebigkeit für eine abgelaufene Periode: Deckungsbeitrag des Teilmarktes/marktspezifische akquisitorische Kosten (Kosten der Werbung, Verkaufsförderung, Lieferbereitschaft, Kundengewinnung, Auftragsemholung, Kundendienst) ("S!. auch Kaiser 1976) Absatzsegmente: DeckungsbeitragI Auftrag; erteilte Aufträge!abgegebene Angebote (Auftragserfolg) NeukundenanteilN erkaufsregion; MarklanteilNerkaufskosten Produktpolitik: Absatzmenge pro Produkt; Umsätze bzw. Deckungsbeiträge pro Produkt (produktgruppe); Bekanntheitsgrad pro Produkt; Umschlaghäufigkeit pro Produkt Preispolitik: Umfang der Mengen-, Treuerabatte, Skonti pro Kundenbeziehung Kommunikationspolitik: Produkt-Deckungsbeiträge (ohne Vertriebskosten)lWerbe- und Verkaufsförderungskosten; Umsatzlvariable Werbekosten; MarktanteiUzurechenbare Kommunikationskosten; MarktanteillBekanntheitsgrad; UmsatzlBekanntheitsgrad Distributionspolitik: Durchsehn. Umsatz bzw. Deckungsbeitrag pro Besuch und Vertreter; KundenbesuchszahUVertreter; AuftragseingangszahUKundenbesuch Auslieferungen pro Monat bzw. belieferte Kunden pro Auslieferungstour; Versandkosten/ausgelieferte Frachtkapazität; U msatzlFertigwarenlagerkosten; Versandkosten/Auslieferungstour; durchsehn. Lagerbestand pro Produkt; durchsehn. Lieferzeit pro Produkt Organisatorische Marketingeinheiten: Umsätze bzw. Deckungsbeiträge pro Vertreter bzw. Außendienstmitarbeiter; UmsatzlV ertreterkosten; Besuchszahl pro Vertreter; UmsatzfV ertreterzahl; Neukundenanteil pro Vertreter Distributionspolitik: Umsatz bzw. DeckungsbeitragiAnzahl Mitarbeiter im Vertrieb Umsatz bzw. DeckungsbeitraglVerkaufsfläche Organisatorische Marketingeinheiten (Außendienstmitarbeiter): Besuche!Arbeitstag (AD; Angebote!AT; Aufträge!AT; Umsatz!AT

· · ·· · · · · · · ·· · · · Absatzsegmente:

Bezugsobjekt und Messung der Marketingproduktirität

Nein

Nein

Ja

Nein

-

---

ein Kennzahlensvstem

Integration der Kennzahlen in

Nieschlag! Dichtl! Hörschgen 1994

Erichsonl Maretzki 1993 Günther 1993b (vgi. auch 1993a, 1994) bzw. Günther! Mattmüller 1993

Palloks 1991 (1995)

Krnlis'Randa 1990

Keine Definition, aber:

Überprüfung, mit welchem Aufwand Ziele (finanzielle wie nicht-finanzielle Ziele) erreicht werden, es geht um Relationen, wie sie Produktivitätskonzepte widerspiegeln und weniger um Differenzen (S. 943).

Keine Definition, aber: Kontrolle der Produktivität der Filialen mit Hilfe von mengen- und zeitbezogenen Produktivitätskennzablen (S. 67).

Keine Definition

Produktivitätsanalyse mit Hilfe von Kennzahlen zur Wirkungsanalyse des absatzpolitischen Instrumentariums (S. 253).

Keine Definition. aber:

Controlling der Produktivität: Beurteilungsobjekte sollen ein bestimmtes Ergebnis mit dem kleinsten Aufwand erzielen.

· · · ·· ·· · ·

Nicht-finanzielle Werbewirkungenl entsprechende Kosten des kornmunikationspolitischen Instrumentariums; UmsatzIWerbekosten (palloks 1995) Distributionspolitik: Lieferbereitschaftsgrad pro Auslieferungslager; Umschlaghäufigkeit pro Produkt; Deckungsbeitrag! Auslieferungslager; Deckungsbei trag! AuftragsgrößenkJasse; Deckungsbei trag/zurechenbare Absatzlogistikkosten Organisatorische Marktetingeinheiten: Wert Auftragseingänge/Vertriebskosten (Verkaufsbüro); UmsatziKosten pro Reisender Kommunikationspolitik: Veränderung Erlöse (Absatzmengensteigerung * Preis - variable Kosten)Neränderung Werbeausgaben Beziehungszahlen im Handel: Platzierung: Regalplatzierung z. B. 4,44 seeN erbrauchereinbeit Auspreisen: z. B. 2,2 secNerbrauchereinheit Disposition: Dispositionskosten pro Bestellung (Günther 1993a) Annabmeproduktivität: Palette pro Mitarbeiter und Stunde Direkt-Produkt-Profitabilität (DPP) pro Verbrauchseinheit; DPP pro Palette; DPPlRegalmeter; DPP in % des Nettoverkaufspreises (Günther 1993b); Absatz oder UmsatzIWareneinstandskosten (GüntherlMattmüller 1993) Absatzsegmente: Spezifischer Deckungsbeitrag: objekt- oder periodenbezogener DB! in Anspruch genommene Leistungs- oder Einsatzeinbeiten einesEngpaßfaktors

·

Produktbezogener finanzieller Output/finanzieller Input: Umsatz/dem Produkt zurechenbare Kommunikationskosten; MarktanteiU dem Produkt zurechenbare kommunikationskosten; Gesamtdeckungsbeitrag pro Periode/dem Produkt zurechenbare Kommunikationskosten Distributionspolitik: Transportkosten pro Kundengruppe oder Verkaufsgebiet; Lagerkosten pro Produktgruppe; Deckungsbeitrag (nach Abzug der Logistik-Kosten) pro Auftragsgrößenklasse, Produktgruppe, Kundengrnppe, Verkaufs gebiet Organisatorische Marketingeinheiten: Erlöszunahme nach Außendienst-Besuchstour/Kosten der Besuchstour Kommunikationspolitik: U msatzlWerbekosten Distributionspolitik: U msatzlV erkaufskosten UmsatzfV erkaufsfläche (vgi. auch Reichmann 1997) Kommunikationspolitik:

· · · · ·· schaft erinnern !Kosten einer Werbekampagne (1993a)

Nein

Nein

Nein

Ja

Nein

w

Produktivitätskennzahlen als Verhaltnis von Output zu Input (S. 4(0).

Keine Definition obwohl explizit Gegenstand des operativen Marketingcontrolling (S.1046). Produktivitätskontrolle mit Hilfe von Kennzahlen (S. 1055).

Keine Definition

Reichmann 1997 (vgl. auch 1993)

Meffert 1998a (vgl. auch 1990)

KotIer! Bliemel 1999

Erreichte Werbeziele/Werbebudget Distributionspolitik: 0 UmsatzidurchschaiUlicher Lagerbestand Vertriebsorganisation: 0 Personalproduktivität: Umsatzleingesetzte Mitarbeiter 0 Auftragsproduktivität: Umsatzlemgesetzte AkquisitIonskosten 0 Budget bzw. Kapitalproduktivität: Umsatz/eingesetztes Budget bzw. Kapital 0 Key- Account-Produktivität: NeUo-Auftragssumme/Akquisitionskosten Vertriebsaktivitäten: 0 Verkaufsförderungsmaßnahmen: zusätzlicher Umsatzlzusätzliche Kosten aufgrund der Verkaufsförderung 0 Werbeerfolgskontrolle: UmsatzIWerbekosten Marketing·Funktionsbereich: 0 DeckungsbeitragiKapitaleinsatz; MarktanteillMarketingbudget Kommunikationspolitik: 0 UmsatzIWerbekosten Distributionspolitik: 0 UmsatzlVerkaufskosten; UmsatzlVerkaufsfläche (qm); Umsatzldurchschn. Lagerbestand; Umsatz/Reisender Organisatorische Marketingeinheiten: 0 UmsatziKundenbesuche 0 UmsatziKundendienstkosten (Meffert 1990) Kommunikationspolitik: 0 U msatzIWerbeausgaben 0 Werbekosten pro Tausend erreichter Zielkunden 0 Zahl der Anfragen, die durch eine Anzeige bewirkt wurden pro WerbeaktIon 0 Anteil der verteilten Gutscheine, die eingelöst wurden pro Werbeaktion Distributionspolitik: o Anzahl der Kundenbesuche pro Verkäufer und Tag o ErZielter Umsatz pro Besuch Organisatorische Marketingeinheiten: 0 GesamtumsatziKosten der Vertriebsorganisation

Kommunikationspolitik: 0

Tabelle 2-2: Beiträge zur Marketingproduktivität aus der Sicht der operativen Marketingkontrolle

WerbeproduktivItät: Verhilltnis zWIschen erreichten Werbezielen und dem dafur em~ gesetzten Budget.

Gierll995

Nein

Nein

Ja

Nein

2.3.3

Ergebnis der Bestandsaufnahme

Im Zusammenhang mit dem Begriff der Marketingproduktivität sind zunächst folgende Aspekte festzuhalten: Marketingproduktivität wird weitgehend einheitlich als Verhältnis zwischen Marketing-Output und Marketing-Input bezogen auf eine Zeiteinheit definiert (vgl. die allgemeine Produktivitätsliteratur, unter anderem Laßmann 1976, Sp. 3164; Prokopenko 1987, S. 3, sowie die Literatur zur Marketingproduktivität, unter anderem Beckman 1961; Sevin 1965, S. viii). Insbesondere durch die Arbeiten der nicht-finanziellen Richtung der mikroäkonomischen Literatur zur Marketingproduktivität zeigt sich, daß sich die Sichtweise des Marketing verändert hat: Das Marketing orientiert sich zunehmend am Kunden. Dies hat Konsequenzen für das Verständnis der Marketingproduktivität. Die einseitige Orientierung an Marketingerlösen und -kosten (vgl. die finanziellen Beiträge zur Marketingproduktivität) wird durch eine Orientierung an externen, weichen Größen wie der Kundenzufriedenheit erweitert. Unter Marketingproduktivität wird damit zwar weiterhin das Verhältnis von Output zu Input verstanden, wobei nun gleichermaßen finanzielle wie nicht-finanzielle Größen Verwendung finden (vgl. Parsons 1994; Sheth/Sisodia 1995a). Bei den mikroökonomischen Arbeiten herrscht keine Einigkeit darüber, welches die Bezugsobjekte der Marketingproduktivität sind (vgl. Parsons 1994). Darüber hinaus fällt auf, daß zur Messung der Marketingproduktivität nur wenig systematisch Beziehungszahlen verwendet

werden (v gl. Bonoma/Clark 1988; Parsons 1994; Sheth/Sisodia 1995a). Eine Messung der Marketingproduktivität über ein System von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen, das integrativ mehrere Bezugsobjekte berücksichtigt, unterbleibt vollständig.

Im Zusammenhang mit den empirischen Studien der ökonomischen Richtung ist zu konstatieren, daß mit Hilfe statistischer Verfahren die Determinanten der Marketingproduktivität untersucht werden. Arbeiten, die das Verfahren der DEA anwenden, untersuchen neben den Determinanten auch die Produktivität organisatorischer Marketingeinheiten (DMU). Aktivitäten innerhalb des Marketing-Mix werden hierbei überwiegend vernachlässigt. In bezug auf die Literatur zum Marketingcontrolling kann zusammenfassend konstatiert werden, daß die Sicherstellung bzw. Steigerung der Marketingproduktivität explizites Ziel des Marketingcontrolling ist. Dennoch erfolgt die Generierung von Beziehungszahlen zur Messung der Marketingproduktivität weitgehend unsystematisch. Allein Köhler (1993b) orientiert

sich bei der Ableitung von Beziehungszahlen an den Marketingzielen als anzustrebende Out32

putgrößen. Eine Systematisierung der Produktivitätskennzahler1 nimmt er darüber hinaus aufgrund einer Unterscheidung in finanzielle bzw. nicht-finanzielle Output- und Inputgrößen vor. Damit entstehen Kategorien von Produktivitätskennzahlen. Der Vorteil von Beziehungszahlen liegt unter anderem in der Verwendbarkeit nichtfinanzieller Outputgrößen (vgl. Küpper 1997). Das operative Marketingcontrolling hat zwar nicht-finanzielle Ziele wie die Kundenzufriedenheit oder Kundenbindung als Marketingziele und damit Outputgrößen erkannt. Marketingproduktivitäts-Kennzahlen, die diese Größen ausdrücklich berücksichtigen, werden nicht generiert. Darüber hinaus basieren MarketingKennzahlensysteme überwiegend auf finanziellen Aspekten. Küpper (1997) merkt hierzu kritisch an, daß ein überzeugendes Kennzahlensystem trotz einiger guter Ansätze (vgl. Kiener 1980; Palloks 1991) noch nicht existiert. Die Ausrichtung sei zu sehr auf finanzielle Größen gerichtet. In Abschnitt 2.4 wird daher untersucht, ob in der Literatur zu Kennzahlensystemen Beiträge existieren, die dieses Defizit beheben. Dennoch leistet das Marketingcontrolling hinsichtlich der Bestimmung der Bezugsobjekte einen substantiellen Beitrag (vgl. Köhler 1982b, 1993a). Allgemein anerkannt sind die Bezugsobjekte der Absatzsegmente, Marketing-Mix-Aktivitäten sowie organisatorischen Marketingeinheiten. Eine integrative Betrachtung der Bezugsobjekte bei der Messung der Marketingproduktivität unterbleibt jedoch. Im Hinblick auf die Beantwortung der eingangs gestellten Forschungsfragen (vgl. Abschnitt 1.2) gilt es, folgende Ergebnisse der Bestandsaufnahme zusammenzufassen: Im Hinblick auf die Bezugsobjekte der Marketingproduktivität (vgl. Forschungsfrage 1) kann

auf das Ergebnis der Literatur zur operativen Marketingkontrolle zurückgegriffen werden. Damit werden die oben genannten Bezugsobjekte im weiteren Verlauf der Arbeit verwendet, wobei eine integrative Betrachtung der Bezugsobjekte bei der Messung der Marketingproduktivität angestrebt wird. In der untersuchten Literatur der operative Marketingkontrolle werden eine Vielzahl einzelner Beziehungszahlen verwendet, um die Marketingproduktivität zu messen (vgl. Forschungsfrage 2). Die Verwendung nicht-finanzieller Output- und Inputgrößen wird jedoch noch wenig systematisch betrieben. Zentrale Marketingziele wie die Kundenzufriedenheit und die Kundenbindung finden zu wenig Berücksichtigung bei der Generierung nicht-finanzieller Marketingproduktivitäts-Kennzahlen.

33

Der Schwerpunkt der empirischen Untersuchungen zur Marketingproduktivität liegt unter anderem auf der Untersuchung des Einflusses situativer Faktoren auf die Marketingproduktivität (vgl. z. B. LuschIMoon 1984; BemelMugica/Yagüe 1995). Aussagen hinsichtlich der Erfolgswirkung eines Managements der Marketingproduktivität werden nicht getroffen (vgl. Forschungsfrage 4). Darüber hinaus unterbleibt eine Bestandsaufnahme von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen in der Unternehmenspraxis (vgl. Forschungsfrage 5). Faßt man die Ergebnisse der Bestandsaufnahme hinsichtlich

Bez~gsobjekten

und Messung

der Marketingproduktivität zusammen, so läßt sich ein Bezugsrahmen der Marketingproduktivität aufspannen, der im weiteren Verlauf der Arbeit als Grundlage für die Entwicklung einer Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität verwendet werden kann. Bei den Dimensionen des Bezugsrahmens handelt es sich um die Bezugsobjekte, Marketing-Outputgrößen sowie Marketing-Inputgrößen (vgl. Abbildung 2-3).

Marketing-Outputgrößen

finanziell

3 nicht~finanziell

Bezugsobjekte Funktionsbereich Marketing Absatzsegmente

'"' Produktpolitik Marketing-Mix-Aktlvitäten

.. , Preispolitik

Im Rahmen der ..

... Distributionspolitik ... Kommunikationspoliuk organisatorische Marketmgeinheiten

Marketing -Inputgrößen

Abbildung 2-3: Bezugsrahmen der Marketingproduktivität

34

Ausgangspunkt für die Generierung von Marketing-Outputgrößen sind finanzielle wie nichtfinanzielle Marketingziele (vgl. Köhler 1993b; Küpper 1997). Entsprechend kann zwischen finanziellen und nicht-finanziellen Marketing-Outputgrößen unterschieden werden. Zur Erreichung der Outputs werden finanzielle und nicht-finanzielle Marketing-fuputgrößen eingesetzt. Aus einer Gegenüberstellung finanzieller und nicht-finanzieller Marketing-Outputgrößen bzw. Marketing-Inputgrößen ergeben sich vier Arten von MarketingproduktivitätsKennzahlen: I. finanzieller Marketing-Output! finanzieller Marketing-fuput, 2. nicht-finanzieller Marketing-Output! finanzieller Marketing-fuput, 3. finanzieller Marketing-Output! nicht-finanzieller Marketing-fuput, 4. nicht-finanzieller Marketing-Output! nicht-finanzieller Marketing-fuput. Für jedes Bezugsobjekt werden entsprechend vier Kategorien von MarketingproduktivitätsKennzahlen entwickelt. Eine Verknüpfung der Kategorien der unterschiedlichen Ebenen der Bezugsobjekte erfolgt über die Bestimmung des Ursache-Wirkungszusammenhangs zwischen den jeweiligen Ebenen. Dies kann unter anderem auf Basis einer Marketingziel-Hierarchie erfolgen, da zwischen den Zielen einer übergeordneten Ebene (Oberziele) und den Zielen einer untergeordneten Ebene (Subziele) ein Zusammenhang besteht. Ergebnis ist ein Kennzahlensystelll, das weniger durch feste mathematische Verknüpfungen denn durch führungssystembezogene Konsistenz geschaffen wird (vgl. Weber et al. 1997, S. 452). Der folgende Abschnitt 2.4 untersucht bereits existierende Kennzahlensysteme, inwiefern diese Marketingproduktivitäts-Kennzahlen berücksichtigen und damit eine Messung der Marketingproduktivität vornehmen.

35

2.4

Grundlegende Aspekte von Kennzahlensystemen

Neben den bereits diskutierten Beiträgen aus dem Marketingcontrolling gibt es eine Vielzahl von Beiträgen, die sich mit Kennzahlensystemen als Instrument der Untemehmensführung befassen und daher als eine eigene Literaturrichtung zu verstehen sind. Dem Themengebiet der Kennzahlensysteme wird unter anderem auch deshalb ein eigener Abschnitt gewidmet, um Erkenntnisse für die Entwicklung eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität (vgl. Kapitel 3) zu gewinnen. Eine Definition des Begriffs sowie der Funktion von Kennzahlensystemen erfolgt in Abschnitt 2.4.1. Unterschiedliche Arten von Kennzahlensystemen werden in Abschnitt 2.4.2 aufgezeigt. In Abschnitt 2.4.3 erfolgt eine Beurteilung bereits existierender Marketing-Kennzahlensysteme hinsichtlich ihres Beitrages zur Messung der Marketingprodukti vität. 2.4.1

Begriff und Funktion von Kennzahlensystemen

Der Aussagewert von einzelnen Kennzahlen ist begrenzt (v gl. Lachnit 1979, S. 27). Um eine sachlich zutreffende, ausgewogene Information zu erhalten, die die innere Verbundenheit betrieblicher Erscheinungen in einen adäquaten Gesamtzusammenhang stellt, ist eine zielgerichtete Auswahl mehrerer Kennzahlen erforderlich (vgl. Lachnit 1976, S. 216). Es'gilt, über ein System von Kennzahlen einen Zusammenhang zwischen diesen herzustellen (ReichmannlLachnit 1976). Ein System von Kennzahlen zeichnet sich durch eine Geordnetheit und Zielbezogenheit seiner Elemente aus, die durch Relationen bzw. eine Struktur verknüpft sind (vgl. Kosiol/Szyperski/Chmielewitz 1965, S. 338 ff.; Brunnenberg/Kiehne 1969, S. 605; Lachnit 1976, S. 221). Dementsprechend versteht man unter einem Kennzahlensystem ein System, ,,( ... ) in welchem die einzelnen Kennzahlen in einer sachlich sinnvollen Beziehung zueinander stehen, wobei die einzelnen Kennzahlen einander ergänzen oder erklären und insgesamt auf einen gemeinsamen übergeordneten Sachverhalt ausgerichtet sind" (ReichmannlLachnit 1976, S. 707; vgl. auch Lachnit 1976, S. 216; Reichmann 1993, Sp. 2161). Funktion von Kennzahlensystemen ist die Bereitstellung von Informationen in knapper und konzentrierter Form. Hierbei sollen Entscheidungsträger durch Informationsverdichtung mit hinreichender Genauigkeit und Aktualität im Planungs- und Kontrollprozeß unterstützt werden (vgl. Reichmann 1993, Sp. 2162; sowie Reichmann 1997). Kennzahlensysteme sollen die für den Entscheider relevanten Sachverhalte in übersichtlicher Weise darstellen und "Zahlenfriedhöfe" vermeiden. 36

2.4.2

Arten von Kennzahlensystemen

Die Art eines Kennzahlensystems hängt von der Form der Beziehungen zwischen den Einzelkennzahlen ab. Hier ist grundsätzlich zwischen vier Formen zu unterscheiden (vgl. Reichmann 1993, Sp. 2161; sowie Reichmann 1997; Palloks 1995, Sp. 1145 f.): 1. Ordnungs- bzw. Zielsysteme,

2. logisch-mathematische Kennzahlensysteme (Rechensysteme), 3. empirische Kennzahlensysteme (empirisch-theoretische bzw. empirisch-induktive Kennzahlensysteme), 4. Kennzahlensysteme mit einer kombinierten Form der Beziehung zwischen den Kennzahlen. Kennzahlensysteme, die auf systematischen Zusammenhängen basieren, werden auch als Ordnungssysteme bezeichnet (vgl. ZVEI 1989; Horvath 1991). Ordnungssysteme zeichnen

sich durch eine sachlogische Beziehung zwischen den Kennzahlen aus. Kennzahlen werden in Gruppen unterteilt, bei denen ein betriebswirtschaftlicher Zusammenhang besteht (vgl. Küting 1983, S. 238). Bei der systematischen Herleitung sind die Kennzahlen an einem oder mehreren Oberzielen ausgerichtet, so daß die wesentlichen Entscheidungsbereiche des Unternehmens erfaßt und die Abhängigkeitsbeziehungen der Subsysteme erkennbar werden (vgl. Lachnit 1976; Palloks 1995, Sp. 1145). Erfolgt eine Orientierung der Kennzahlen an Zielen, kann auch von einem Zielsysteme gesprochen werden (vgl. Reichmann 1997, S. 21 und 38 ff.). Zielsysteme sind durch Oberziele gekennzeichnet, die in Subziele unterteilt werden kön-

nen. Der stufenweise Aufbau der Zielsysteme wird als Zielhierarchie bezeichnet (vgl. im folgenden Reichmann 1997). Man geht von quantifizierbaren Oberzielen aus, aus denen operationalisierbare Unterziele für die jeweiligen Entscheidungsträger abgeleitet werden. Zwischen den Ober- und den Unterzielen bestehen Zweck-Mittel-Beziehungen, die den Zielen (Wirkungen) Subziele (Ursachen) zuordnen (sogenanntes deduktives Aufstellen eines Systems von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen). Aufbauend auf den Zielen eines Unternehmens gilt es nun, das Planungs- und Kontrollsystem eines Unternehmens derart mit Kennzahlen zu belegen, daß einerseits Informationen über die Zielerreichung (Kontrolle) verfügbar sind und andererseits rechtzeitig eine Problemerkennung im Falle von Abweichungen möglich ist.

37

Besteht ein mathematischer Zusammenhang zwischen den Kennzahlen, entstehen mathematische Kennzahlensysteme (vgl. Reichmann 1993, Sp. 2161; Palloks 1995, Sp. 1146). Man be-

zeichnet sie auch als Rechensysteme (v gl. ZVEI 1989, S. 23). Stufenweise von einer Spitzenkennzahl ausgehend wird versucht, die ursächlichen Zusammenhänge und Wirkungen sichtbar zu machen (vgl. ZVEI 1989, S. 23). Rechensysteme zeichnen sich durch ihren klaren und nachvollziehbaren Aufbau aus. Die Beziehungen zwischen den Kennzahlen sind gut überprüfbar und eindeutig. Oft handelt es sich um definitionslogische Beziehungen zwischen den Kennzahlen mit einer mathematischen Verknüpfung (z. B. Umsatz als das Produkt aus Absatzmenge und Absatzpreis). Aufgrund dieser Vorteile haben mathematische Systeme eine weite Verbreitung gefunden. Beispielhaft zu nennen ist das bereits 1919 entwickelte DuPont-System, das auf eine Beurteilung des Gesamtunternehmens auf Basis finanzieller Größen ausgerichtet ist. Spitzenkennzahl ist der Return on Investment, der über mehrere Stufen in seine Bestandteile aufgegliedert wird (vgl. o. V. 1959). In diesem Zusammenhang sind auch die nur leicht modifizierten mathematischen Systeme ..Pyramide Structure oj Ratios" (vgl. InghamIHarrington 1956), ,,Ratios au Tableau de Bord" (vgl. LanzellCibert 1959) sowie das Kennzahlensystem von Heinen (Hei-

nen 1966) zu nennen (eine graphische Darstellung der genannten Systeme findet sich bei Koch 1971). Aufbauend auf dem DuPont-System wurde 1969 das ZVEI-Kennzahlensystem (ZVEI: Zentralverband Elektrotechnik und Elektronikindustrie) in Deutschland als Instrument für die Analyse, Planung und Kontrolle entwickelt. Oberstes Ziel ist die Ermittlung der Effizienz des Unternehmens (v gl. ZVEI 1989). Ein Rechensystem trifft keine Aussagen über den Ursache-Wirkungs-Zusammenhang der mathematisch aufgeschlüsselten Größen. Empirische Kennzahlensysteme versuchen, diesen Nachteil der Rechensysteme zu umgehen, indem Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge aufgezeigt und mit Kennzahlen belegt werden. Die Herleitung von empirischen Kennzahlensystemen kann auf zweifache Weise erfolgen: empirisch-theoretisch und empirisch-induktiv. In ersterem Falle geht man von zugrundeliegenden theoretischen Modellen und Hypothesen bei der Entwicklung von Kennzahlensystemen aus. So werden beispielsweise Erkenntnisse aus der betriebswirtschaftlichen Produktions- und Kostentheorie, der Preistheorie oder der Organisationstheorie sowie der volkswirtschaftlichen Konjunktur- oder Wachstumstheorie genutzt, um Hypothesen über Zusammenhänge aufzustellen. Diese werden anschließend an der Realität überprüft. Die Bestimmungsgrößen können dann als Kennzahlen verstanden werden, von deren Ausprägung übergeordnete Kennzahlen abhängen (vgl. Küpper 1997, S. 330). 38

Küpper vertritt die Auffassung, daß die empirische Bestätigung von Hypothesen die zuverlässigste wissenschaftliche Grundlage für die Bestimmung empirischer Zusammenhänge in Kennzahlensystemen ist. Ein derartiger Ansatz zur Herleitung von Kennzahlensystemen wird bislang jedoch wenig genutzt (vgl. Küpper 1997, S. 332). Bei einer empirisch-induktiven Herleitung von Kennzah1ensystemen wird beispielsweise auf Erfahrungen von Personen zurückgegriffen, die die relevanten Bereiche gut kennen. Anstelle eines logischen Zusammenhanges zwischen Einzelkennzahlen bzw. einer auf theoretischen Modellen beruhenden Ursache-Wirkungs-Beziehung werden Zusammenhänge zwischen Einze1kennzahlen aufgrund von Expertenbefragungen oder Plausibilitätsüberlegungen angenommen. Ein Beispiel für eine empirisch-induktive Vorgehensweise der Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Einzelkennzahlen ist die PIMS-Studie. Basierend auf einer Reihe empirisch erhobener Daten wurden Rückschlüsse auf zentrale Bestimmungsfaktoren der Erfolgsgrößen gezogen. Aus der empirischen Analyse konnten damit theoretische Grundvorstellungen abgeleitet werden (vgl. Küpper 1997, S. 334). Als ein zentraler Vorteil der empirischen Vorgehensweise ist die Berücksichtigung auch nicht-finanzieller Einflußgrößen zu nennen. Diese können durch Kennzahlen (z. B. Lieferservice) abgebildet werden. Es gelingt eine entscheidende Erweiterung der bisherigen Rechensysteme, tlie überwiegend auf finanziellen Daten basieren (vgl. beispielsweise die Aufschlüsselung des ROI im DuPont-System). Neben den drei genannten Arten von Kennzahlensystemen gibt es Kennzahlensysteme, die auf einer Kombination der Formen der Beziehung zwischen Einzelkennzahlen basieren. So fordert Reichmann (1993, S. 40): "Ein Kennzah1ensystem (... ) muß auf der Grundlage eines deduktiv ermittelten (theoretischen) Untemehmensgesamtplanungsmodells so strukturiert sein, daß alle wichtigen entscheidungsrelevanten Sachverhalte mit hinreichender Genauigkeit wiedergegeben werden, wobei die Bedeutung jeder einzelnen Kennzahl empirisch-induktiv überprüft werden sollte". Im folgenden soll auf drei Arten von Kennzahlensystemen eingegangen werden, die auf einer kombinierten Form der Beziehung zwischen den Einzelkennzahlen basieren. Weber et al. (1997; vgl. auch Weber 1995) entwickeln eine Methodik zur Generierung von Logistik-Kennzahlen: In einem ersten Schritt werden von den Unternehmenszielen ausgehend Kennzahlen zur Operationalisierung der logistischen Zielsetzungen entwickelt (Top-down Vorgehensweise). In einem zweiten Schritt erfolgt die Generierung von Kennzahlen zur Be39

schreibung der Struktur- und Prozeßmerkmale der Material- und Warenflüsse (Bottom-up Vorgehensweise). Das Kennzahlensystem ergibt sich dann aus der Zusammenführung der Kennzahlen der beiden Ebenen auf Basis eines sachlogischen, mathematischen bzw. empirischen Zusammenhangs der Kennzahlen. Eine kombinierte Vorgehensweise zur Entwicklung von Kennzahlensystemen (z. B. empirisch-induktive Ordnungssysteme) wird inzwischen von einer Reihe von Autoren gewählt, die zu den Vertretern des Balanced Scorecard Ansatzes gezählt werden können (v gl. SeIlenheim 1991; Johnson 1990; Brignall et al. 1991; KaplanINorton 1992; Kaufmann 1997, 1998; Klingebiel 1997; Horvath/Kaufmann 1998; Küntzle 1998; Thomas 1998). Gemeinsam ist den Arbeiten die Bestimmung der für den Unternehmenserfolg relevanten Dimensionen und die Belegung dieser Dimensionen mit Kennzahlen, wodurch Gruppen von Kennzahlen entstehen. So belegt Johnson (1990) die kundenorientierten Schlüsselfaktoren von Qualität, Zuverlässigkeit und Preis mit den Kennzahlen Fehlerrate, Lieferverzögerungen und Kosten. Kostendominierte produktorientierte Schlüsselgrößen werden durch Mengen-, Zeit- und Qualitätskriterien ersetzt (vgl. Johnson 1990, S. 69). SeIlenheim (1991) beispielsweise legt seinem Kennzahlensystem die Dimensionen der Qualität, Lieferservice, Zeit und Flexibilität des Produktionsprozesses sowie die Kosten zugrunde. Brignall et al. (1991) leiten auf Basis eines Wertschöpfungsmodells sechs Dimensionen ab, die mit Kennzahlen belegt werden, um den Unternehmenserfolg (Wettbewerbsfähigkeit, finanzieller Erfolg) und die Erfolgsfaktoren (Dienstleistungsqualität, Flexibilität, Ressourcenausschöpfung und Innovativität) zu erfassen. KaplanlNorton (1992) nennen vier verschiedene Aspekte, mit denen die Unternehmens aktivitäten beurteilt werden können: Unternehmensprozesse, Liquidität bzw. finanzielle Attraktivität, Innovationsfähigkeit und Kundenorientierung (v gl. KaplanlNorton 1992). 2.4.3

Beurteilung existierender Marketing-Kennzahlensysteme

Ein Marketing-Kennzahlensystem ist nach Palloks (1995, Sp. 1144) ein Kennzahlensystem mit einer Zusammenstellung absatz- bzw. marketingspezifischer Kennzahlen. Ein MarketingKennzahlensystem sollte so aufgebaut sein, daß es ,,( ... ) ausgehend von den MarketingZielsetzungen eine strukturierte Gesamtheit interdependenter, sich gegenseitig ergänzender Marketing-Kennzahlen beinhaltet, mit denen marketingbezogene Sachverhalte für Planungsund Kontrollzwecke (... ) vollständig und übersichtlich abgebildet werden" (Palloks 1995, Sp. 1147).

40

Zur Beurteilung, inwiefern bereits existierende Marketing-Kennzahlensysteme die Marketingproduktivität messen und damit Ansatzpunkte für ein MarketingproduktivitätsKennzahlensystem liefern, sind folgende Anforderungen an dieses zu stellen (in Anlehnung an ReichmannlLachnit 1976, vgl. auch Abschnitt 2.3.3): • Das Marketingproduktivitäts-Kennzahlensystem hat die Oberziele des Marketing (Anforderung I) und deren wichtigste Subziele (Anforderung 2) zu erfassen. • Bei der Entwicklung von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen sind sowohl finanzielle als auch nicht-finanzielle Marketing-Outputgrößen und Marketing-Inputgrößen zu berücksichtigen (Anforderung 3). • Die Struktur des Kennzahlensystems sollte eine integrative Betrachtung der Bezugsobjekte Marketingfunktionsbereich, Absatzsegmente, organisatorische Marketingeinheiten und Marketing-Mix-Aktivitäten gewährleisten (Anforderung 4). Auf der Grundlage dieser Kriterien erfolgt im folgenden eine Beurteilung bereits existierender Marketing-Kennzahlensysteme (vgl. Koch 1971; Radke 1975; Kiener 1980; Bentz 1983; Schmitz/Dräger 1985; Palloks 1991; Reichmann 1997). Ein frühes Marketing-Kennzahlensystem findet sich bei Koch (1971). Sein Marketingverständnis bezieht sich einerseits auf die Verfolgung von Marktstrategien nach Ansoff (1965) und andererseits auf die Aktivitäten innerhalb des Marketing. Demzufolge werden auch zwei unterschiedliche Kennzahlensysteme vorgeschlagen. Während es sich bei dem Kennzahlensystem zur Marktstrategie um ein Informationsinstrument der Unternehmensführung handelt, analysiert und kontrolliert das Kennzahlensystem ausschließlich die entstandenen Marketingkosten. Als Spitzenkennzahlen des Systems der Marktstrategien werden drei Kennzahlen festgelegt: die Gesamtkapitalrentabilität, die Wachstumsrate und der Marktanteil. Diese drei Spitzenkennzahlen unterscheiden sich nur geringfügig von den Spitzenkennzahlen der gesamtunternehmensbezogenen Kennzahlensysteme (z. B. das DuPont-System). Dem Aufbau nach handelt es sich um ein Rechensystem, das finanzielle Kennzahlen wie Umsatz, investiertes Kapital und Marktanteil in ihre Bestandteile aufteilt. Dadurch soll der Erfolg von Marktstrategien erfaßt werden. Koch (1971) verwendet eine Marketingziel-Hierarchie als Grundlage und belegt die unterschiedlichen Ebenen mit ausschließlich finanziellen Kennzahlen. Bei dem entwickelten Kennzahlensystem handelt es sich nicht um ein Marketingproduktivitäts-Kennzahlensystem, da es keinerlei Marketingproduktivitäts-Kennzahlen beinhaltet. 41

Die Kennzahlensysteme von Radke (1975) sind ebenfalls Rechensysteme, die Umsatz- und Kostengrößen mathematisch verknüpfen und als Verhältniszahlen darstellen. Das Kennzahlensystem zur Analyse der Vertriebskosten definiert beispielsweise als Spitzenkennzahl den Umsatz im Verhältnis zu den Vertriebskosten (vgl. Abbildung 2-4). Bewußt werden Outputund Inputgrößen gegenüber gestellt, um Ursache-Wirkungs-Zusarnmenhänge zu beleuchten. Das Vertriebs-Kennzahlensystem von Radke liefert erste Ansatzpunkte für ein Marketingproduktivitäts-Kennzahlensystem, da es eine Reihe finanzieller MarketingproduktivitätsKennzahlen berücksichtigt. Bei diesen Kennzahlen handelt es sich um reziproke Marketingproduktivitäts-Kennzahlen, da die Inputgrößen im Zähler und die Outputgrößen im Nenner stehen. Durch die Aufspaltung der Vertriebsgemeinkosten nach Kostenarten werden die wichtigsten Bestimmungsgrößen der Vertriebsgemeinkosten berücksichtigt. Nicht-finanzielle Kennzahlen werden jedoch vollständig vernachlässigt.

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Abbildung 2-4: Kennzahlensystem zur Analyse der Vertriebskosten Quelle: in Anlehnung an Radke 1975. S. 33

Ein Marketing-Kennzahlensystem, das sich an der Spitzenkennzahl Umsatzrentabilität des Marketing orientiert (als Marketing-Deckungsbeitrag im Verhältnis zum Umsatz), entwickelt 42

Kiener (1980) (v gl. Abbildung 2-5). Zur Analyse der Umsatz- und Kostenstruktur nach Absatzsegmenten (Kunden und Produkten) verwendet Kiener absolute Kennzahlen in Form von Deckungsbeiträgen, Kosten- und Umsatzgrößen. Die Struktur des Rechensystems weist dabei starke Ähnlichkeiten mit der Absatzsegmentrechnung von Köhler (1993b) auf und kann gleichermaßen zur Ursachenanalyse von Abweichungen eingesetzt werden. Kiener ist sich durchaus bewußt, daß allein finanzielle Kennzahlen zur Beurteilung der Marketingleistung nicht ausreichend sind. Daher schlägt er vor, nicht-finanzielle Kennzahlen gesondert zu erheben (vgl. Kiener 1980, S. 172). Im Kennzahlensystem ebenfalls nicht berücksichtigt werden Beziehungszahlen. Diese werden nicht in das Kennzahlensystem integriert, sondern getrennt betrachtet (vgl. Kiener 1980, S. 173). Da Kiener mit absoluten Zahlen arbeitet, enthält sein Kennzahlensystem keine Marketingproduktivitäts-Kennzahlen. Nicht-finanzielle Marketingproduktivitäts-Kennzahlen werden von Kiener (1980) zur Ergänzung des Kennzahlensystems zwar gefordert, aber nicht integriert. Damit werden von ihm auch nur finanzielle Bestimmungsgrößen der Oberziele berücksichtigt. Die Forderung nach einer integrativen Berücksichtigung der Bezugsobjekte wird hingegen vollständig erfüllt.

43

FIX + Variabel nach

ABC-Produkten

Fix +

Variabel

nach ABC-Produkten

Fix +

Vanabel nach ABC-Produkten

FIx +

Vanabel

nach ABC-Produkten FIX +

Vanabel

nach

ABC-Produkten

Abbildung 2-5: Marketing-Kennzahlensystem nach Kiener Quelle: in Anlehnung an Kiener 1980, S. 168

Kennzahlensysteme zur Kontrolle und Ursachenanalyse der akquisitorischen bzw. der physischen Distribution entwickelt Bentz (1983) (vgl. Abbildung 2-6). Bei der akquisitorischen Distribution wird zwischen Kennzahlensystemen zur Durchführungs- und zur Ergebniskontrolle unterschieden. Während bei der Durchführungskontrolle eine Reihe von nichtfinanziellen Kennzahlen Beachtung findet, berücksichtigt die Ergebniskontrolle ausschließlich Umsatz- und Kostengrößen. Insgesamt handelt es sich bei den Kennzahlensystemen von Bentz um Rechensysteme, die überwiegend Beziehungszahlen verarbeiten. Die Produktivität der Nutzung der Zeitressourcen des Außendienstes wird beispielsweise über die Kennzahl UmsatzlReisetage analysiert. Die dem Außendienst zur Verfügung stehende Zeit (Gesamtzahl der Reisetage), läßt sich weiter aufteilen in die effektive Arbeitszeit, die Fahrtzeit und die Bürozeit (vgl. Bentz 1983, S. 55 ff.). Fehlplanungen in bezug auf die Wahl von Fahrtrouten, die zu einem größeren Anteil der Fahrtzeit an der Gesamtzeit führen, können damit beispielsweise aufgedeckt und korrigiert werden.

44

Im Gegensatz zur akquisitorischen Distribution werden beim Kennzahlensystem zur Marketinglogistik überwiegend nicht-finanzielle Kennzahlen verwendet. Ausgangspunkt ist die Spitzenkennzahl Lieferserviceniveau, die sich aus der Lieferzeit, -bereitschaft und -zuverlässigkeit

zusammensetzt.

Das

Gesamtkennzahlensystem

zur

Kontrolle

des

Lieferserviceniveaus wird dabei durch mehrere Teilkennzahlensysteme ergänzt (vgl. Bentz 1983: Kennzahlensystem zur Kontrolle der Lieferbereitschaft S. 225, Kontrolle der Kommissionierleistung S. 265, Kontrolle der durchschnittlichen Versandzeit S. 278, Kontrolle der außerbetrieblichen Transportzeit S. 289, Kontrolle der Logistikkosten S. 302 f.). In bezug auf die Kennzahlensysteme von Bentz (1983) ist anzumerken, daß eine Reihe nichtfinanzieller Kennzahlen berücksichtigt wird. Damit können die Bestimmungsgrößen der 0berziele umfassender als bisher berücksichtigt werden. Betrachtet man die durchschnittliche Lieferzeit für einen Auftrag als Produktivitätskennzahl (gesamte Lieferzeit/gesamte Auftragszahl), so handelt es sich bei den Kennzahlen von Bentz um inverse nicht-finanzielle Produktivitätskennzahlen. Die Kennzahlensysteme von Bentz (1983) beziehen sich ausschließlich auf die Distribution. Andere Bezugsobjekte werden vernachlässigt.

Lieferserviceniveau

Kennzahlensystem zur Lieferbereitschaft

1_

Abwlcklungsabhanpge

ReklamatIOnen

Ges. Auftragszahl

Abbildung 2·6: Schematische Darstellung des Kennzahlensystems zur Kontrolle der Lieferbereitschaft Quelle: in Anlehnung an Bentz 1983. S. 300

45

Eine Weiterentwicklung des Kennzahlensystems von Kiener (1980) stellt das MarketingKennzahlensystem von Palloks (1991) dar. Ergänzend kommt nun ein Ordnungssystem hinzu, das marktbezogene Kennzahlen zur Abbildung der Untemehmensumwelt berücksichtigt (vgl. Abbildung 2-7). Hier sind insbesondere nicht-finanzielle Kennzahlen wie z. B. die Distributionsquote oder der Penetrationsgrad von Interesse. Zusätzlich werden Kennzahlen berücksichtigt, die einen Früherkennungscharakter haben. Beispielhaft zu nennen wären hierbei Kennzahlen zur Kaufkraft, Marktanteilsentwicklungen der Konkurrenten oder Elastizitäten (vgl. Palloks 1995, Sp. 1148 f.; vgl. auch Palloks 1991). Palloks (1995) definiert eine Spitzenkennzahl, die Aufschluß über die Rentabilität des Marketing gibt. Hierfür verwendet sie die Umsatzrentabilität des Marketing, die sich als Marketing-Deckungsbeitrag im Verhältnis zum Umsatz berechnet (vgl. auch Kiener 1980). Eine Integration des Marketing-Kennzahlensystems in ein gesamtuntemehmensbezogenes, kennzahlengestütztes Führungsinformationssystem ist damit möglich. Die untemehmensinteme Situation wird über Kosten- und Erfolgskennzahlen abgebildet. Eine logische Verknüpfung der Marketingkennzahlen innerhalb des Systems soll Ziel-Mittel-Beziehungen abbilden. Auf der Kostenseite schlüsselt Palloks die Marketing-Gemeinkosten in abbau fähige und nichtabbaufähige Kosten auf. Auf der Ertragsseite werden die umsatzbeeinflussenden Größen (z. B. Rabatte und Skonti) untersucht. Die Kennzahlen werden hierbei auf der Basis realisierter Ist-Zustände abgebildet.

46

I Umsatzrentabilität des Marketingbereichs (Marketing-DBlNetto-Umsatz)

I

I

vanah\c Marketmgkoslcn)

1 MarketIng DB 1I (DB I - abbaufähige fixe Marketingkostcn)

Marketingkosten

r-

Vanable Marketingkosten der • Preis-und Produktpolitik C• KommumkatlOnspolitik • DlstributlOnspohtlk

1

I Marketmg OB III

1

/""

Abbaufahlge fixe MarketIngkosten

t-

1

11

Netto-Umsatz

/

1

/1

Brutto-Umsatz

.- rErlöSSChmäle-

I Umsatzantetl • ABC-Artikel • ABC-Kunden

• ABC-Regionen Nicht abbaufahige fixe Marketmgkosten

rungen

1

• ArtIkel

• Produkt(gruppe)

• RegIOnen

H

Marktpotenhal der Branche

I

H

Marktvolumen

I

H j

Marktdurchdringung

I

I

~

• Feldanteil

• Penetrationsrate • Distnbuttonsquote

• WiederkaufKaufkraftkennzahlen

• Kunden(gruppe)

I Marketingkosten und -erfolgskennzahlen I

I

B"""h,,"m'ät,,)

• Region

• Artikel

• Produkte

I Marktanteil

(Brutto-Umsatz/Summe

(

:

I Marketmg DB I ~ I (Netto-Umsatz -

(Netto-Umsatzgesamte Marketmgkosten)

H

Marktkennzeichnende Kennzahlen

Konkurrenzkennzahlen

I

rate

I

I

Marktbezogene Kennzahlen

1

Abbildung 2-7: Marketing-Kennzahlensystem nach Palloks Quelle: in Anlehnung an Palloks 1991, S. 134

Das Marketing-Kennzahlensystem von Palloks (1991) verwendet keinerlei Marketingproduktivitäts-Kennzahlen. Output-Input-Relationen werden weder in bezug auf finanzielle noch auf nicht-finanzielle Größen gebildet. Zudem werden überwiegend finanzielle Bestimmungsgrößen der Oberziele berücksichtigt. Im Gegensatz zu Palloks verwendet Reichmann (1997) keine Spitzenkennzahl für sein Vertriebs-Kennzahlen system (vgl. Abbildung 2-8). Kennzahlen werden in Gruppen zusammengefaßt (es handelt sich daher um ein Ordnungssystem), um drei Formen von Analysen durchzuführen: eine Struktur-, Wirtschaftlichkeits- und Lageanalyse (vgl. ähnlich Palloks 1995). Im Rahmen von Wirtschaftlichkeitsanalysen der Vertriebsaktivitäten finden Produktivitätskennzahlen eine explizite Berücksichtigung. Eine integrative Betrachtung der Bezugsobjekte findet jedoch nicht statt. Bei dem Kennzahlensystem fehlen Oberziele, die sich in ein Gesamtunternehmens-Kennzahlensystem integrieren lassen. Dementsprechend werden Bestimmungsgrößen nur in bezug auf Teilaspekte des Kennzahlensystems definiert (z. B. die Personaleffizienz als Bestimmungsgröße der Effizienz der Vertriebsorganisation).

47

I Strukturanalyse I I

Vertriebsstruktur

1

Vertriebskostenstruktur: variable Vertnebskostenl

Vertnebskosten

ges.

Umsatz"ruknrr; Umsatz Je

L

Marktstruktur

1

I Erfolg der Vertriebsaktivitaten

1 eigener Marktanteil; Umsatz!

Verkaufsergebms:

Branchenumsatz

Verkaufsgewinnl

l 11 Kunden"ruknrr; Neukundenl Kunden ges.

I

Artlkelgruppe/ Umsatz ges.

Konkurrenzstruktur: z B. relativer Marktanteil der Konkurrenten

Auftragsstruktur: Auftragseingange je Artikelgruppel Auftragsemgange ges.

I

I

Rabattstruktur: Rabatt vom Umsatz A-Artlkell Umsatz A-Artlkel

Preiselaslizltät des Marktes: ilUmsatzlLl Preis

1

I Lageanalyse I

I WirtschaftIichkeitsanalyse I

Netto-

Umsatz

I DB A-Artlkel/ Umsatz A-Artikel

I

II

Effizienz der Vertriebsorganisation

l Il 1

Y"kaUfsm' derungS-11 maßnahmen: Umsatz! Kosten Verkaufsförderung

I

W"beertolgskontml le: Umsatz! Werbekosten

I I

l

Erfolgstrager (Segmente)

I

I

PersonaleffizIenz: Umsatz! eingesetzte

Produktgruppenbe-

MllarbeiCer

I Auftragseffizienz:

Umsatz! eingesetzte AkqUJsl110nskosten

J

BudgetIKapitaleffizlenz. Umsatz! eingesetztes Budget bzw. KapItal

Key-AccountEffiZIenz: NettoAuftragssumme/ AkquisillOnskosten

zogener Umsatzanteil (ABCProdukte): Umsatz

l

Marktantellsentw"klu

ng: MA Periode tJ MA BaSISpenode

A-Artikell

Gesamtumsatz

I

1

I 11

I

1

Kundengruppenbezogener Umsatzanted (ABCKunden): Umsatz AKunden! Gesamtumsatz Regionenbezogener Umsatzanteil: Umsatz VertnebsreglOn

1

UmsatzentwIcklung: Umsatz Periode t/ Umsatz Baslspenode

AuftragsentwIcklung: Auftragsemgänge Penode tJ Auftragsemgänge BaSlSpenode

X/G~samtumsatz

1

Betriebsformbezogener Umsatzanteil: Umsatz Fach-, Emzel-, GroßhandeV Gesamtumsatz

EntwIcklung Strategische Geschäftseinhell' • Relallves Marktwachstum (%), • Relativer MA (%). • DB-Volumen

Abbildung 2-8: Vertriebs-Kennzahlensystem von Reichmann Quelle: in Anlehnung an Reichmann 1997, S. 403

Zusammenfassend läßt sich konstatieren (vgL Tabelle 2-3), daß bisherige Marketin,gKennzahlensysteme Aspekte der Marketingproduktivität nur am Rande behandeln. Die Verwendung von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen erfolgt dabei lediglich fallweise (vgL z. B. Radke 1975; Bentz 1983; Reichmann 1997). Kommen Marketingproduktivitäts-Kennzah1en zum Einsatz, so überwiegen finanzielle Größen. Kundenzufriedenheit oder Kundenbindung als nicht-finanzielle Größen werden nur selten innerhalb von Marketing-Kennzahlensystemen berücksichtigt (vgL Bentz 1983). Eine integrative Betrachtung der Bezugsobjekte unterbleibt weitgehend (vgL Koch 1971; Radke 1975; Bentz 1983; Reichmann 1997). Erfolgt eine integrative Berücksichtigung der Bezugsobjekte, so werden Aspekte der Marketingproduktivität der Bezugsobjekte nicht behandelt (vgl. Kiener 1980; Palloks 1991). Küpper (1997) kritisiert allgemein den bisher ungenügenden Aufbau von MarketingKennzahlensystemen. Er merkt an, daß die bereits vorhandenen zahlreichen Einzelkennzahlen in ein Marketing-Kennzahlensystemen integriert werden müßten, wobei eine sinnvolle Ordnung zwischen finanziellen wie nicht-finanziellen Marketingkennzahlen zu finden ist. Dies ist

48

gegenwärtig noch nicht gelungen (vgl. Küpper 1997, S. 385; sowie Köhler 1993b, S. 440). Tabelle 2-3 faßt die Beurteilung der besprochenen Marketing-Kennzahlensysteme zusammen: Autor (Jahr) Anforderungskriterien:

I. Berücksichtigung der 2.

quantitativen Oberziele des Marketing Berücksichtigung der zentralen Subziele

Koch

Radke

Kiener

Bentz

Palloks

(1971)

(1975)

(1980)

(1983)

(1991)

Reichmann

./

0

./

0

./

(1997) -

0 nur finanzielle GröBen

0 nur finanzielle GröBen

0 nur finanzielle GröBen

./

0

-

überwie-

gend finanzielle GröBen

Berücksichtigung von Marnur finannur nichtnur finanketingproduktivitätszielle Kennzahlen (finanzielle finanzielle zieHe und nicht-finanzielle) Kennzahlen Kennzahlen Kennzahlen ./ ./ ./ 0 4. Integrative Berücksichtigung der Bezugsobiekte ./: Anforderung wird erfüllt; 0: Anforderung wird bedingt erfüllt; -: Anforderung wird nicht erfüllt

3.

Tabelle 2-3: Beurteilung existierender Marketing-Kennzahlensysteme

Die Bestandsaufnahme sowie der vorliegende Abschnitt haben gezeigt, daß unseres Wissens kein Kennzahlensystem existiert, das die Produktivität der relevanten Bezugsobjekte des Marketing mittels Marketingproduktivitäts-Kennzahlen mißt und eine Struktur hat, die sich an den Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen zwischen Ober- und Subzielen des Marketing orientiert. Es gilt demnach im folgenden, die Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität zu entwickeln, das produktivitäts bezogene Informationen bezüglich der relevanten Bezugsobjekte ermittelt und dabei sowohl finanzielle als auch nicht-finanzielle Marketing-Outputgrößen und Marketing-Inputgrößen berücksichtigt (vgl. Bezugsrahmen der Marketingproduktivität, Abschnitt 2.3.3). Bei dem zu entwickelnden Marketingproduktivitäts-Kennzahlensystem handelt es sich um ein kombiniertes Kennzahlensystem, da die Form der Beziehung zwischen den einzelnen Marketingproduktivitäts-Kennzahlen sowohl systematischer (Ordnungs- bzw. Zielsystem aufgrund der Marketingziel-Hierarchie), mathematischer (rechnerische Aufschlüsselung der Marketingerlöse und Marketingkosten je nach Hierarchieebene) sowie empirischer Art (Generierung einzelner Marketingproduktivitäts-Kennzahlen aufgrund von Expertengesprächen) sein kann.

49

3

ENTWICKLUNG DER STRUKTUR EINES KENNZAHLENSYSTEMS ZUR MESSUNG DER MARKETINGPRODUKTIVITÄT

Die Analyse existierender Marketing-Kennzahlensysteme in Abschnitt 2.4.3 hat gezeigt, daß es noch kein Kennzahlensystem gibt, das umfassend die Produktivität des Marketing mißt. Im Zusammenhang mit Kennzahlensystemen ist generell zu beachten, daß es kein allgemeingültiges Kennzahlensystem geben kann (v gl. Weber et al. 1997, S. 451). Jedes Kennzahlensystem unterscheidet sich je nach Unternehmen oder Branche. Aus diesem Grund wird der Schwerpunkt der folgenden Ausführungen auf die Entwicklung einer allgemeinen Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität gelegt. Diese allgemeine Struktur wird anschließend mit Kategorien exemplarischer MarketingproduktivitätsKennzahlen belegt. Das vorliegende Kapitel besteht aus vier Abschnitten. In Abschnitt 3.1 wird die Vorgehensweise der Entwicklung der Struktur eines Marketingproduktivitäts-Kennzahlensystems beschrieben. Grundlage der Struktur des Kennzahlensystems ist eine Marketingziel-Hierarchie mit Marketingzielen, die in Abschnitt 3.2 entsprechend der Bezugsobjekte definiert werden. Die Generierung exemplarischer Marketingproduktivitäts-Kennzahlen zur Belegung der entwickelten Struktur orientiert sich an den zugrunde gelegten Marketingzielen und erfolgt in Abschnitt 3.3. Das Kapitel schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse (vgl. Abschnitt 3.4).

3.1

Vorgehensweise

Die Entwicklung der Struktur eines Kennzahlensystems zur Messung der Marketingproduktivität orientiert sich an der Entwicklung von Kennzahlensystemen nach Reichmann (1993) und verläuft in drei Schritten (v gl. Abbildung 3-1). Diese drei Schritte korrespondieren mit den in Abschnitt

2.4.3

aufgestellten

Anforderungen

an

ein

Marketingproduktivitäts-

Kennzahlensystem. Durch die schrittweise Entwicklung einer Struktur eines Kennzahlensystems sollen diese Anforderungen erfüllt werden. Die drei Schritte lauten im einzelnen: Schritt 1:

Ableitung einer Marketingziel-Hierarchie mit zentralen Ober- und Subzielen des Marketing. Die Marketingziel-Hierarchie bildet die hierarchische Struktur des Kennzahlensystems. Zwischen den hierarchischen Ebenen des Kennzahlensystems ist ein Ur-

50

sache-Wirkungs-Zusammenhang zu bestimmen. Während zwischen finanziellen Kennzahlen unterschiedlicher Ebenen eines Kennzahlensystems ein mathematischer Zusammenhang bestehen kann, ist die Form des Zusammenhangs zwischen nicht-finanziellen Kennzahlen unterschiedlicher Ebenen sachlogisch-inhaltlicher Art.

Schritt 2:

Generierung von Marketingproduktivitäts-Kennzahlen, wobei sowohl finanzielle als auch nichtjinanzielle Marketing-Outputgrößen und Marketing-Inputgrößen zu berücksichtigen sind. Die Marketing-Outputgrößen orientieren sich an den Marketingzielen.

Schritt 3:

Belegung der Zielebenen mit Kategorien exemplarischer MarketingproduktivitätsKennzahlen. Die integrative Betrachtung der Bezugsobjekte Marketing-Funktionsbereich, Absatzsegmente,

organisatorische

Marketingeinheiten

und

Marketing-Mix-

Aktivitäten erfolgt über den hierarchischen Aufbau des Kennzahlensystems. Jede Ebene wird mit Marketingproduktivitäts-Kennzahlen belegt. Das Kennzahlensystem erlaubt dadurch eine Messung der Marketingproduktivität der Bezugsobjekte (z. B. Absatzsegmente oder organisatorische Marketingeinheiten).

I Schrin

I:

I q

Mlrtelingziel .Hierarchlc mit

~rn'""D und

SUDlotelen

I Schritt" I

LI

Gcnerierung von Marlcetingproduktivitiu- Kconuhlcn

-

~

Belegung du Zielebenen mit Kategorien beilpielh.&f\u Markctingprodulcuyitits-Kennz.ahlen

Martetmgziele -> an,estR:b!.er Mlrkulng-Oulpul zur Ziderttichung crfotdetticher Ma.rtet ing~ lnput

f '"

l~

i

-A flaw'

Output

J'IlktI.1'I

I

2

J

4

AbsalDjj =geschätzte Varianz von ~]' eii = geschätzte Varianz des Meßfehlers 8,. Ai]

Der Wertebereich liegt zwischen null und eins. Nicht durch den Faktor erklärte Anteile sind auf Meßfehlereinflüsse zurückzuführen (vgl. Homburg/Baumgartner 1995b, S. 170). Schwellenwerte ab denen die Indikatorreliabilität zufriedenstellend ist, sind in der Literatur umstrit120

ten. Im Gegensatz zu Balderjahn (1985, S. 257), der einen Wert von 0,1 empfiehlt, legt Homburg (1998a, S. 88) als Untergrenze 0,4 fest (ebenso BagozzilBaumgartner 1994, S. 402). Ein Maß für die Konvergenzvalidität der Indikatoren liegt in der Überprüfung der t-Werte der Faktorladung. Damit Konvergenzvalidität vorliegt, müssen die Faktorladungen signifikant

von Null verschieden sein (vgl. Jöreskog/Sörbom 1989, S. 41; Homburg 1998a, S. 89). Die Berechnung des t-Werts erfolgt als Quotient aus geschätzter Faktorladung der unstandardisierten Lösung und Standardfehler des Schätzers:

",

t(x.) = -

SE

( 12).

Die Nullhypothese, daß der entsprechende Faktor und der Indikator unabhängig voneinander sind, kann bei einem Wert größer 1,645 abgelehnt werden, da der t-Wert asymptotisch der Standardnormalverteilung folgt (einseitiger Test auf dem 5%-Signifikanzniveau, vgl. Hartung/Elpelt 1992, S. 742; Homburg/Giering 1996). Die Faktorreliabilität trifft innerhalb der Anpassungsmaße der Meßmodelle Aussagen auf der Ebene der Faktoren. Sie beurteilt, wie gut die Gesamtheit der Indikatoren einen bestimmten Faktor mißt. Nach BagozzilBaumgartner (1994, S. 402) und Homburg (1998a, S. 88) kommt der Beurteilung der Güte auf Faktorenebene größere Bedeutung zu als der Beurteilung der Güte der Messung auf Ebene der einzelnen Indikatoren. Neben der Faktorreliabilität beurteilt auch die durchschnittlich erfaßte Varianz (DEV), wie gut ein Faktor durch die Gesamtheit der Indikatorvariablen gemessen wird. Beide Kriterien sind zudem Maße für die konvergente Validität der einem Faktor zugrunde liegenden Indikatoren (vgl. HomburglGiering 1996, S. 11). Sie nehmen Werte zwischen null und eins an. Die Berechnung der Faktorreliabilität und der durchschnittlich erfaßten Varianz für eine latente Variable

~/vgl.

FomelllLarcker

1981, S. 45 f.) erfolgt folgendermaßen:

(13),

(14).

121

Für die Faktorreliabilität wird allgemein ein Wert von 0,6 gefordert (vgl. Bagozzi/Yi 1988, S. 82; HomburgIBaumgartner 1995b, S. 170). Für die durchschnittlich erfaBte Varianz wird ein Mindestwert von 0,5 empfohlen (HomburglBaumgartner 1995b, S. 172). Die insgesamt zur Beurteilung der Meßskalen verwendeten Gütekriterien sowie die Anspruchsniveaus sind in Tabelle 4-2 zusammengefaßt.

Kriterien der ersten Generation

Anspruchsniveau

Durch einen Faktor erklärte Varianz der exploratorischen Faktorenanalyse Cronbachsches Alpha

;>: 0,5

Item to Total-Korrelationen

Kriterien der zweiten Generation RMSEA

;>: 0,7 Elimination des Indikators mit der niedrigsten Item to Total-Korrelation, sofern das Cronbachsche Alpha kleiner ist als 0,7

Anspruchsniveau

GF!

" 0,08 ;>:0,9

AGF!

;>:0,8

X2/ df

,,5

CF!

;>: 0,9

Indikatorreliabilität (IR)

;>:0,4

t-Wert der Faktorladung

;>: 1,645

Faktorreliabilität (FR)

;>: 0,6

Durchschnittlich erfaßte Varianz (DEV)

;>: 0,5

Tabelle 4-2: Kriterien der ersten und zweiten Generation zur Beurteilung der Meßmodelle

4.1.4

Dependenzanalysen

Zur Untersuchung der Hypothesen zu Determinanten und Erfolgswirkungen des Managements der Marketingproduktivität sind Methoden der Dependenzanalyse erforderlich. Neben der Kausalanalyse (Abschnitt 4.1.4.1) kommen hierbei moderierte Regressionsanalysen zur Anwendung (Abschnitt 4.1.4.2). 4.1.4.1

Kausalanalyse

Die Kausalanalyse, die auch als Kovarianzstrukturanalyse bezeichnet wird, ist ein multivariates Verfahren, das auf Basis von empirisch gemessenen Varianzen und Kovarianzen von Indikatorvariablen durch Parameterschätzung Rückschlüsse auf Abhängigkeitsbeziehungen zwischen zugrunde liegenden latenten Variablen zieht (vgl. Homburg 1989, S. 2). 122

Ein Vorteil der Kausalanalyse gegenüber Methoden der ersten Generation (z. B. der Regressionsanalyse, vgl. Homburg 1992) liegt in der höheren Leistungsfähigkeit, die sich in der Möglichkeit der simultanen Schätzung eines faktoranalytischen Modells und eines Strukturmodells bemerkbar macht (vgl. Bagozzi 1994). Ein weiterer Vorteil der Kausalanalyse im Vergleich zu multiplen Regressionsanalysen liegt in der Möglichkeit der simultanen Schätzung komplexer Dependenzstrukturen (z. B. kausale Ketten, vgl. Homburg 1989). Darüber hinaus sind die Vorteile bei der Konstruktmessung, die bereits in Abschnitt 4.1.3 ausführlich dargestellt wurden, zu nennen. Die Kausalanalyse ist maßgeblich durch die Arbeiten von Jöreskog (1973, 1978) und Jöreskog/Sörbom (1979, 1982) geprägt worden. Im Marketing sind insbesondere die Arbeiten von Bagozzi (1980, 1982) zu nennen, die die Kausalanalyse anwenden. Die Kausalanalyse wird im Rahmen der vorliegenden Untersuchung mit Hilfe des Computer-Programms LISREL VIII durchgeführt (Linear ~tructural RELationship). Dies ist die in der Praxis und Wissenschaft am häufigsten angewendete Software zur Durchführung der Kausalanalyse (vgl. Bagozzi/Baumgartner 1994, S. 386; Hildebrandt 1995, Sp. 1129). Die Kausalanalyse unterscheidet grundsätzlich zwischen beobachtbaren (also Indikatoren) und latenten Variablen (also Konstrukte oder Faktoren). Die Kausalanalyse analysiert die Beziehungen zwischen den latenten Variablen und zwischen den Indikatoren und den latenten Variablen. Ein vollständiges Kausalmodell besteht aus zwei Teilen (v gl. Long 1983b; Jöreskog/Sörbom 1989): einem Strukturmodell und einem Meßmodell (vgl. zum Meßmodell Abschnitt 4.1.3.2). Ein Strukturmodell, das auf der aus der Ökonometrie bekannten Strukturgleichungsanalyse beruht (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 9), überprüft die Beziehungen zwischen exogenen und endogenen latenten Variablen (vgl. z. B. JöreskoglSörbom 1989, S. 3). Bei dem kausalanalytischen Strukturmodell handelt es sich damit um ein erweitertes Regressionsmodell. Der beschriebene Sachverhalt läßt sich auch in Modellform ausdrücken (vgl. Long 1983b, S. 19): (15). Das Strukturmodell bildet den Zusammenhang zwischen den latenten endogenen Variablen (mit f] bezeichnet) und den latenten exogenen Vaiablen (mit

1";

bezeichnet) ab (in vektorieller

Form). Die Effekte zwischen den latenten endogenen Variablen werden durch die Koeffi123

zientenmatrix B beschrieben. Die Beziehungen der latenten exogenen zu den latenten endogenen Variablen werden durch die Koeffizientenmatrix

r

modelliert. Die Fehlergrößen im

Strukturmodell werden durch den Vektor 1:; repräsentiert (v gl. hierzu HomburglBaumgartner 1995b, S. 163). Die Gleichungen der Meßmodelle haben folgende Form: (16), y = A,'7+&

(17).

Die Indikatoren der latenten exogenen bzw. endogenen Variablen sind in den Vektoren x bzw. y enthalten. Ax bzw. Ay sind Koeffizientenmatrizen und beinhalten die Faktorladungen der Indikatoren x und y. Ein wesentlicher Vorteil der Kausalanalyse ist, daß jeder Indikator als fehlerbehaftete Messung einer Variablen betrachtet wird. Dies wird mit den Vektoren

E

und 8

berücksichtigt. Die Meßmodelle (16) und (17) stellen als Teilmodelle der Kausalanalyse die Grundgleichung der konfirmatorischen Faktorenanalyse dar (v gl. Homburg/Giering 1996, S.9). Ziel der Kausalanalyse ist es, einen Rückschluß auf Abhängigkeitsbeziehungen zwischen den nicht beobachtbaren latenten Variablen durch die Analyse der Kovarianzen aller beobachtbaren Indikatoren zu ziehen. Dabei wird berücksichtigt, daß ex ante den Faktoren, also latenten Variablen, bestimmte Indikatoren zugrunde liegen. Unter Berücksichtigung bestimmter Voraussetzungen ist es möglich (v gl. Homburg 1989, S. 151 ff.), die Kovarianzmatrix I der beobachteten Variablen y und x durch die Parametermatrizen B, r, A y, A x , $, 'P, 0, und 0& auszudrücken (vgl. Tabelle 4-3): (18).

124

Zu schätzende Parametermatrizen

Bedeutung

Ay

(p*I)-Matrix der Meßkoeffizienten AY (Faktorladungsmatrix)

11.,

(q*m)-Matrix der Meßkoeffizienten A' (Faktorladungsmatrix)

B

(I*I)-Matrix der postulierten kausalen Beziehungen zwischen ll-Variablen

r

(l*m)-Matrix der postulierten kausalen Beziehungen zwischen den Variablen

(m*m)-Matrix der Kovarianzen zwischen den

'l'

(l*I)-Matrix der Kovarianzen zwischen den

0" 08

(p*p)-Matrix der Kovarianzen zwischen den E-Variablen

Dabei bedeuten:

~-

und 11-

~-Variablen

~-Variablen

(q*q)-Matrix der Kovarianzen zwischen den 0-Variablen p =Anzahl der y-Variablen; q =Anzahl der x-Variablen;

I =Anzahl der ll-Variablen; m =Anzahl der ~-Variablen.

Tabelle 4-3: Zu schätzende Parametermatrizen der Kausalanalyse

Die Gesamtheit der zu schätzenden Parameter innerhalb der acht Parametermatrizen wird im folgenden mit a bezeichnet. Daher gilt für die Kovarianzmatrix: I = I(a)

( 19).

Zielsetzung der Parameterschätzung ist es, einen Vektor ä von Parameterschätzern so zu ermitteln, daß die von dem Modell generierte Kovarianzmatrix

i: =I(ä)

möglichst optimal an

die auf Basis der Datensätze ermittelte empirische Kovarianzmatrix Sangepaßt wird. Die Diskrepanzfunktion F ermittelt nun die Unterschiede zwischen der von dem Modell generierten Matrix und der empirischen Kovarianzmatrix (vgl. Homburg 1989, S. 170). Sodann ist folgendes Minimierungsproblem zu lösen: fs(a)=F(S, I( a))-)min

(20).

Eine wichtige Voraussetzung der Parameterschätzung liegt in der Modellidentifikation. Brauchbare Ergebnisse können nur dann erzielt werden, wenn das Modell identifiziert ist. Eine notwendige Bedingung für die Modellidentifikation ist (vgl. PfeiferlSchmidt 1987, S.30): t S; V2 (p+q)(p+q+ 1)

(21)

125

mit: t = Anzahl der zu schätzenden Parameter, p = Anzahl der endogenen Indikatorvariablen, q = Anzahl der exogenen Indikatorvariablen. Die Beurteilung der Modellgüte kann wiederum mit Hilfe lokaler und globaler Gütekriterien erfolgen, die bereits bei der Konstruktmessung ausführlich dargestellt wurden. Als ein lokales Gütemaß, das sich auf das Strukturmodell bezieht, ist die quadrierte multiple Korrelation (QMK) der einzelnen endogenen latenten Variablen zu nennen. Die Formel zur Berechnung

der quadrierten multiplen Korrelation lautet:

QMK(17)=I-~ j

var(17 j

(22)

)

mit: var (11j) = geschätzte Varianz der endogenen latenten Variablen 11J' Ij/jj

= geschätzte Varianz der Fehlervariablen /;;J'

Werte der quadrierten multiplen Korrelation liegen zwischen null und eins. Die quadrierte multiple Korrelation gibt den Anteil der Varianz der latenten Variablen 11J an, der durch diejenigen latenten Variablen erklärt wird, die im Rahmen des spezifizierten Modells einen Effekt auf 11j ausüben. Auf die Fehlervariable /;;J entfällt der verbleibende Anteil der Varianz von 11J (vgl. HomburglBaumgartner 1995b; Pflesser 1999). Zur Überprüfung einer hypothetischen Dependenzstruktur werden neben der quadrierten multiplen Korrelation die vollständig standardisierten Effekte des Strukturmodells (Y'J und ßkJ, vgl. Gleichung 15) und die zugehörigen t-Werte herangezogen. Während die standardisierten Effekte Aussagen über Stärke und Richtung einer Dependenz zulassen, ermöglicht der zugehörige t-Wert eine Beurteilung der statistischen Signifikanz eines Zusammenhangs. Damit wird der t-Wert zur Ablehnung oder Unterstützung einer zugrunde gelegten Hypothese verwendet. 4.1.4.2 Moderierte Regressionsanalyse Bei der vorliegenden Untersuchung werden Wirkungszusammenhänge zwischen Variablen ermittelt. Aufgrund der Orientierung am situativen Ansatz (vgl. Abschnitt 4.2.4) sollen zudem moderierende situative Effekte betrachtet werden. Die situativen Effekte werden hierbei als moderierende Variablen betrachtet. Moderierende Variablen beeinflussen die Stärke von Zu126

sammenhängen zwischen den Variablen. Zur Analyse derartiger Fragestellungen eignet sich die moderierte Regressionsanalyse (vgl. Zedeck 1971; Sharma/Durand/Gur-Arie 1981; Arnold 1982; Darrow/Kahl 1982; BaroniKenny 1986; RusselllBobko 1992). Eine kurze Erläuterung der moderierten Regressionsanalyse scheint an dieser Stelle erforderlich, da sie nicht zu den gängigen multivariaten Verfahren zählt. Unter Zugrundelegung linearer Beziehungen läßt sich das aus der allgemeinen linearen Regressionsanalyse entnommene Modell - ohne moderierende Variable, bei einem Regressor - folgendermaßen darstellen: y = a + b x+ e

(23).

Ausgehend von der Annahme, daß die Stärke des Effektes des Regressors auf die abhängige Variable von einer anderen Variablen abhängt, bedeutet dies, daß der Regressionskoeffizient b eine Funktion der moderierenden Variablen m ist. Wird bei dieser Beziehung ein linearer Verlauf unterstellt (vgl. Sharma/Durand/Gur-Arie 1981), so gilt: b=c+dm

(24).

Indem man diesen Ausdruck in die Basisgleichung einsetzt, erhält man folgendes Regressionsmodell: y = a + c x + d m x+ e

(25).

Ob ein moderierender Effekt vorliegt, wird anhand der Signifikanz des Regressionskoeffizienten d beurteilt (vgl. Sharma/Durand/Gur-Arie 1981, S. 295). Hierbei kann zwischen moderierenden Variablen, die die endogenen Variablen selbst beeinflussen (sogenannte QuasiModeratoren) und solchen, die dies nicht tun (reine Moderatoren) (vgl. Sharma/Durand/GurArie 1981), unterschieden werden.

127

4.2

Konstruktmessung

Der vorliegende Abschnitt befaßt sich mit der empirischen Überprüfung der Konstrukte des Managements der Marketingproduktivität auf Basis des Datensatzes. Ebenfalls einer empirischen Überprüfung unterzogen werden die Faktoren, die im Rahmen der Dependenzanalysen Verwendung finden (vgl. Abschnitt 4.3). Hierbei handelt es sich um den Faktor Eifolg des Managements der Marketingproduktivität (vgl. Abschnitt 4.2.3) sowie um situative Faktoren (vgl. Abschnitt 4.2.4). Zur Beurteilung der Güte der faktorenbezogenen Meßinstrumente kommen schrittweise Verfahren der ersten (Schritt A.l und A.2, vgl. Abbildung 4-3) und anschließend Verfahren der zweiten Generation (Schritt A.3) zur Anwendung. Anschließend gilt es zu prüfen, inwiefern die Faktoren Facetten der Konstrukte des Managements der Marketingproduktivität darstellen. Entsprechend Schritt B.4 wird die Reliabilität und Validität der Konstrukte geprüft. 4.2.1

Regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität

Entsprechend der in Abbildung 4-3 geschilderten Vorgehensweise geht es zunächst um die Faktoren des Konstruktes der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität (vgl. Schritt A.l). Entsprechend der Bezugsobjekte der Marketingproduktivität, die bereits in Kapitel 2 (Bestandsaufnahme) bzw. Kapitel 3 (Bezugsobjekte des Kennzahlensystems) festgelegt wurden, erstreckt sich die Konzeptualisierung auf die Faktoren der Elemente des Marketing-Mix, der Kundenbeziehung und der Angebots- und Auftragsbearbeitung. Aspekte der Messung der Produktivität organisatorischer Marketingeinheiten (z. B. Außendienst) werden nicht gesondert, sondern im Rahmen der Messung der Produktivität der Markting-Mix-Aktivitäten behandelt. Für den Faktor der regelmäßigen und systematischen Messung der Produktivität produktpolitischer Aktivitäten wurden fünf Indikatoren entwickelt (vgl. Abbildung 4-1). Ein Indikator mußte nach der exploratorischen Faktorenanalyse eliminiert werden. Die Bewertung des Faktors mit den verbliebenen vier Indikatoren fiel in Schritt A.2 weitgehend positiv aus. Lediglich das Cronbachsche Alpha liegt bei den globalen Anpassungsmaßen knapp unter dem geforderten Mindestwert von 0,7. Hier sei auf den exploratorischen Charakter der Messung verwiesen. Bei der Entwicklung der vorliegenden Skala konnte nicht auf bereits vorhandene Arbeiten zurückgegriffen werden. In derartigen Fällen werden von einigen Autoren niedrigere

128

Mindestwerte für das Cronbachsche Alpha vorgeschlagen. Beispielsweise schlägt Nunnally (1967, S. 226) einen Grenzwert von 0,6 vor. Im Zusammenhang mit den Ergebnissen der konfirmatorischen Faktorenanalyse (vgl. Schritt A.3) sei auf die bereits in Abschnitt 4.1 hingewiesene Einschränkung der Einhaltung der geforderten Niveaus der Gütekriterien verwiesen: Es wird nicht die Einhaltung aller Gütekriterien gleichzeitig gefordert, einzelne Unterschreitungen sind, wenn sie inhaltlich begründet sind, durchaus zulässig. Die Anwendbarkeit eines Meßmodells ist auch dann gegeben, wenn nicht alle Gütemaße simultan erfüllt sind (vgl. HomburglBaumgartner 1995b, S. 172 ). Der überwiegende Anteil der globalen und lokalen Gütemaße erfüllt die vorgegebenen Mindestanforderungen (vgl. Tabelle 4-4). Faktor REGELMÄSSIGE UND SYSTEMATISCIIE MESSUNG DER PRODUKTIVITÄT PRODUKTPOLmSCIlER AKTIVITÄTEN I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Kurzbezeichnung der Indikatoren Item to TotalIndikatort-Wert der Korrelation reliabilität Faktorladung 9,39 0,47 0,38 Regelmäßige und systematische Messung des Erfolgs von Produkteinführungen 8,61 0,41 0,26 Regelmäßige und systematische Messung der aus der Variantenvielfalt entstehenden Kosten 10,06 0,61 0,76 Regelmäßige und systematische Messung der Wichtigkeit einzelner Produktmerkmale für die Kunden 0,42 0,28 8,76 Regelmäßige und systematische Messung der Preise, die Kunden für einzelne Produktmerkmale zu zahlen bereit sind 11. Informationen zum Faktor I. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 0,69 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 53,2% 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse 0,013 (2) i-Wert (Freiheitsgrade) poWert 0,99 1,0 GF! 1,0 AGFI 1,0 CF! RMSEA 0,0 Faktorreliabilität 0,73 Durchschnittlich erfaßte Varianz 0,42

· ·• ·

Tabelle 4-4: Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität produktpolitischer Aktivitäten

Zwei Indikatoren unterschreiten das Kriterium der Indikatorreliabilität (als lokales Anpassungsmaß, vgl. Tabelle 4-4). Eine Elimination der Indikatoren unterbleibt aus zwei Gründen. Aus methodischer Sicht wird diese Einschränkung hingenommen, da der Faktorreliabilität eine größere Bedeutung zugemessen wird als der Indikatorreliabilität (vgl. Bagoz129

zilBaumgartner 1994, S. 402; Homburg 1998a, S. 88). Die Faktorreliabilität liegt deutlich über dem geforderten Grenzwert von 0,6. Aus inhaltlicher Sicht kann auf die besondere Bedeutung von Produktinnovationen innerhalb der Produktpolitik verwiesen werden (vgl. Abschnitt 3.2.4.1). Von besonderer Bedeutung sind hier die Kosten, die aufgrund der Variantenvielfalt entstehen. Diese Kosten hängen eng mit der Anzahl der am Markt neu eingeführten Produkte bzw. Varianten zusammen (vgl. HomburglDaum 1997). Daher wird der Indikator, der den letzten Sachverhalt erfaßt, nicht eliminiert, obwohl der Wert der Indikatorreliabilität unter dem geforderten Mindestwert liegt. In der Regel wird bei der Entwicklung neuer Produkte nicht nur die Wichtigkeit einzelner Produktmerkmale für die Kunden ermittelt (z. B. mit Hilfe der Conjoint Analyse), sondern auch die Preise, die die Kunden für diese Merkmale zu zahlen bereit sind. Da beide Aspekte inhaltlich eng zusammenhängen, verbleibt der Indikator regelmäßige und systematische Messung der Preise, die Kunden für einzelne Produktmerkmale zu zahlen bereit sind in der

Meßskala. In bezug auf die Indikatoren des Faktors der regelmäßigen und systematischen Messung der Produktivität kommunikationspolitischer Aktivitäten dominieren nicht-finanzielle Kennzah-

len. Eines der zentralen Tätigkeitsfelder der kommunikationspolitischen Maßnahmen von Industriegüterunternehmen ist die eigene Darstellung auf Messen. Der Austausch von Informationen, die eigene Firmenpräsenz sowie die Präsentation von Produktneuheiten sind wichtige Aufgaben im Rahmen der Messeteilnahmen. Daneben ist als eine weitere wichtige Kennzahl der Kommunikationspolitik der Bekanntheitsgrad der Firma (bzw. der Produkte) zu nennen. Nicht zu vergessen ist die Werbung, die in zahlreichen Unternehmen eine zentrale Rolle innerhalb der Kommunikationspolitik einnimmt. Alle vorgeschlagenen Indikatoren können zur Messung des Faktors herangezogen werden. Die lokalen und globalen Gütekriterien weisen auf sehr gute Eigenschaften der Messung hin (vgl. Tabelle 4-5). Daher kann der Faktor angenommen werden.

130

Faktor REGELMÄSSIGE UND SYSTEMATISCHE MESSUNG DER PRODUKTIVITÄT KOMMUNIKATIONSPOLI. TISCHER AKTIVITÄTEN I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Kurzbezeichnung der Indikatoren ltem to TotalIndikatort-Wert der Korrelation reliabilität Faktorladung 0,56 0,47 10,68 Regelmäßige und systematische Messung des Erfolgs von Messeteilnahmen 0,61 0,56 10,68 Regelmäßige und systematische Messung des Bekanntheitsgrads der FirmalProdukte 0,67 0,77 10,68 Regelmäßige und systematische Messung des Erfolgs der Werbung 11. Informationen zum Faktor 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl 0,77 Cronbachsches Alpha 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 67,7% 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse -* Wert (Freiheitsgrade) poWert * GFI * AGFI -* CFI * RMSEA -* 0,82 Faktorreliabilität 0,60 Durchschnittlich erfaßte Varianz

· · ·

i·

* Ein

konfirmatorisches Faktorenmodell mit drei Indikatoren hat keine Freiheitsgrade; die Berechnung der feh·

lenden Maße ist daher nicht sinnvoll. Tabelle 4·5: Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität kommunikationspolitischer Aktivitäten

Der Außendienst hat im Rahmen der distributionspolitischen Marketing-Mix-Aktivitäten bei Industriegüteruntemehmen eine wichtige Aufgabe. Er hält den Kontakt zu Kunden, informiert diese über Produktneuheiten, berät beim Neukauf und ist Ansprechpartner im Rahmen der Nachkaufbetreuung bei eventuellen Wartungs- und Reparaturfragen. Da der Einsatz eines Außendienstes bei Industriegüteruntemehmen in der Regel erhebliche Kosten verursacht, dominieren finanzielle Kennzahlen bei der Messung der Marketingproduktivität. Ein Indikator mußte aufgrund einer zu geringen Item to Total-Korrelation eliminiert werden, Die Indikatorreliabilität des Indikators regelmäßige und systematische Messung der Kosten pro Kundenbesuch liegt geringfügig unter der Mindestanforderung von 0,4. Da die Kosten der Kundenbesuche einen substantiellen Anteil an den Kosten eines Außendienstmitarbeiters haben, wird der Indikator nicht eliminiert. Aufgrund der sonst überwiegend eingehaltenen globalen und lokalen Gütekriterien wird der Faktor in seiner Struktur akzeptiert.

131

Faktor REGELMÄSSIGE UND SYSTEMATISCHE MESSUNG DER PRODUKTIVITÄT DISTRIBUTIONSPOLITISCHER AKTIVITÄTEN I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Kurzbezeichnung der Indikatoren Item to TotalIndikatort-Wert der Korrelation reliabilität Faktorladung 0,62 0,62 13.59 Regelmäßige und systematische Messung des Umsatzes pro Außendienstmitarbeiter 0,35 0.51 Regelmäßige und systematische Messung der Kosten pro 11.53 Kundenbesuch 0,68 0,77 13,95 Regelmäßige und systematische Messung des Deckungsbeitrags pro Außendienstmitarbeiter 0,60 0,51 12,75 Regelmäßige und systematische Messung der Häufigkeit der Außendienstbesuche nach Kundengruppen B, Informationen zum Faktor 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 0,79 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse 61,1% Erklärte Varianz 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse 8,57 (2) i-Wert (Freiheitsgrade) p-Wert 0.014 0,99 GFI 0,95 AGFI 0,99 CFI 0,12 RMSEA Faktorreliabilität 0,84 Durchschnittlich erfaßte Varianz 0,57

·• · •

Tabelle 4-6: Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität distributionspolitischer Aktivitäten

Der Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität preispolitischer Aktivitäten wurde nicht diskutiert, da er nur aus einem Indikator besteht ("Wir ermitteln regelmä-

ßig und systematisch die Preisnachlässe im Zeitverlaur'). Aus Sicht des Marketingcontrolling werden Kunden sowie die Angebote und Aufträge als Absatzsegmente betrachtet (V gl. Abschnitt 2.3). Dementsprechend spielen finanzielle Kennzahlen zur regelmäßigen und systematischen Messung der Produktivität der Kundenbeziehungen eine wichtige Rolle. Neben finanziellen Kennzahlen wie dem Deckungsbeitrag wurden

"weiche" erlösbestimmende Kennzahlen wie die Kundenzufriedenheit abgefragt. Die Ergebnisse bzgl. dieses Faktors sind Tabelle 4-7 zu entnehmen.

132

Faktor REGELMÄSSIGE UND SYSTEMATISCHE MESSUNG DER PRODUKTIVITÄT DER KUNDENBEZIEHUNGEN I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Kurzbezeichnung der Indikatoren !tem to TotalIndikatort-Wert der Korrelation reliabilität Faktorladung 0,52 0,36 13,52 Regelmäßige und systematische Messung der Kundenstruktur nach Umsatz oder Deckungsbeitrag 0,47 0,32 12,92 Regelmäßige und systematische Messung der Kundenrentabilität 0,63 0,55 16,08 • Regelmäßige und systematische Messung der Ertragspotentiale einzelner Kunden 0,51 0,40 14,51 Regelmäßige und systematische Messung der gewährten Rabatte und Boni nach Kundengruppen 0,55 0,44 14,67 Regelmäßige und systematische Messung des Werts einer langfristigen Kundenbeziehung 0,50 0,32 13,13 Regelmäßige und systematische Messung der Kundenzufriedenheit 0,65 0,59 16,59 Regelmäßige und systematische Messung der Wiederkaufrate der Kunden (Kundenloyalität) 11. Informationen zum Faktor J. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 0,81 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 63,0% 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse 56,23 (14) i-Wert (Freiheitsgrade) poWert 0,00 0,97 GF! AGF! 0,93 0,95 CF! RMSEA 0,12 Faktorreliabilität 0,84 Durchschnittlich erfaßte Varianz 0,43

· · · · · ·

Tabelle 4-7: Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität der Kundenbeziehungen

Die exploratorische Faktorenanalyse bestätigt die postulierte einfaktorielle Struktur trotz der unterschiedlichen Kennzahlentypen. Bei drei Indikatoren werden die Mindestanforderungen in bezug auf die Indikatorreliabilität geringfügig unterschritten. Während die exploratorisch ermittelte erklärte Varianz deutlich über dem geforderten Mindestwert liegt, fällt die konfirmatorisch berechnete durchschnittlich erfaßte Varianz leicht unter das postulierte Niveau von 50 Prozent. Dennoch können die Werte als zufriedenstellend bezeichnet werden. Der Faktor wird damit in seiner Struktur angenommen. Der Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitung umfaßt sechs Indikatoren. Da der durchschnittliche Auftragswert in der

Regel eine zentrale Steuergröße für Marketing und Vertrieb ist (vgl. HomburglDaum 1997), wird der Indikator trotz einer Indikatorreliabilität unter dem geforderten Mindestwert nicht eliminiert. Alle sechs Indikatoren werden zur Messung herangezogen (vgl. Tabelle 4-8). 133

Faktor REGELMÄSSIGE UND SYSTEMATISCHE MESSUNG DER PRODUKTIVITÄT DER ANGEBOTS- UND AUFTRAGSBEARBErnuNG

I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Kurzbezeichnung der Indikatoren

· •

· • •

·

Regelmäßige und systematische Messung der Rentabilität der abgegebenen Angebote unter Berücksichtigung der Vollkosten Regelmäßige und systematische Messung der Trefferquote, d. h. Anteil der Angebote, der zu Aufträgen führt Regelmäßige und systematische Messung der Rentabilität der Aufträge unter Berücksichtigung der Vollkosten Regelmäßige und systematische Messung der Kosten der Auftragsabwicklung Regelmäßige und systematische Messung der Fehlerquote bei der Auftragsabwicklung Regelmäßige und systematische Messung des durchschnittlichen Auftragswertes

Item to TotalKorrelation 0,55

Indikatorreliabilität 0,44

t-Wert der Faktorladung 15,19

0,58

0,50

15,70

0,55

0,48

15,65

0,56

0,46

15,45

0,56

0,43

15,11

0,46

0,34

13,79

H. Informationen zum Faktor 1.

2. 3.

Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse -Wert (Freiheitsgrade) poWert GFI AGFI CFI RMSEA Faktorreliabilität Durchschnittlich erfaßte Varianz

t

0,79 49,1% 20,28 (9) 0,016 0,99 0,97 0,99 0,07 0,82 0,44

Tabelle 4-8: Informationen zum Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitung

Die Analyse der Faktoren des Konstruktes regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität hat zu einer Bestätigung der Skalen geführt. Nun gilt es zu überprüfen,

inwiefern die dargestellten Faktoren Facetten eines übergeordneten Konstruktes der Messung der Marketingproduktivität darstellen.

Die Untersuchung eines sogenannten Konstruktverbunds (AndersoniGerbing/Hunter 1987, S. 434 nennen das Vorgehen Full-Information Method) dient der zusätzlichen inhaltlichen Validierung der Skalen, da sich durch die Einbindung in ein Gesamtmodell die Beurteilungen der einzelnen Meßmodelle ändern können: Schließlich umfaßt die Kovarianzmatrix nunmehr alle Kovarianzen (v gl. AndersoniGerbinglHunter 1987, S. 433). Als Maßstäbe zur Beurteilung des Gesamtmodells können die zuvor genannten Kriterien der zweiten Generation herangezogen werden.

134

Hierfür wurden die Faktoren als Mittelwert über die jeweils zugrunde liegenden Indikatoren gebildet und mit Verfahren der ersten und zweiten Generation einer Gütebeurteilung unterzogen (v gl. Schritt B.4). Das Ergebnis ist in Tabelle 4-9 dargestellt. Konstrukt REGELMÄSSIGE UND SYSTEMATISCHE MESSUNG DER MARKETINGPRODUKTIVITÄT I. Informationen zu den einzelnen Faktoren des Konstruktes Indikatort-Wert der Item to TotalBezeichnung der Faktoren Korrelation reliabilität Faktorladung 0,61 0,52 19,76 Regelmäßige und systematische Messung der Produktivität produktpolitischer Aktivitäten 0,47 0,21 12,69 Regelmäßige und systematische Messung der Produktivität preispolitischer Aktivitäten 0,49 0,31 18,34 Regelmäßige und systematische Messung der Produktivität kommunikationspolitischer Aktivitäten 0,47 0,32 19,52 Regelmäßige und systematische Messung der Produktivität distributionspolitischer Aktivitäten 0,67 0,63 21,47 Regelmäßige und systematische Messung der Produktivität der Kundenbeziehung 0,62 0,50 19,91 Regelmäßige und systematische Messung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitung II. Informationen zum Konstrukt J. Deskriptive Beurteilungskennzahl 0,79 Cronbachsches Alpha 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse 51,6% Erklärte Varianz 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse 13,21 (9) i-Wert (Freiheitsgrade) 0,15 p-Wert 1,00 GF! 0,99 AGFI 1,00 CF! 0,044 RMSEA 0,80 Faktorreliabilität 0,41 Durchschnittlich erfaßte Varianz

· · · · · ·

Tabelle 4-9: Informationen zum Konstrukt regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität

Die lokale Modellbeurteilung ergibt, daß sämtliche Faktorladungen hoch signifikant sind (auf dem 1%-Niveau). Allerdings verletzen drei von sechs Faktoren das Kriterium der Indikatorreliabilität. Da der Faktorreliabilität insgesamt eine größere Bedeutung zugemessen wird (vgl. BagozzilBaumgartner 1994, S. 402; Homburg 1998a, S. 88), und diese den Grenzwert von 0,6 eindeutig nicht unterschreitet, wird diese Einschränkung akzeptiert und das Konstrukt in seiner Struktur angenommen.

135

4.2.2

Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität

Nachdem im vorhergehenden Abschnitt die Faktorstruktur des Konstruktes der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität anhand der empirischen Daten überprüft wurde, geht es im vorliegenden Abschnitt um die Überprüfung der Faktorstruktur des Konstruktes der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität. Aufgrund zu geringer Cronbachscher Alphas sowie !tem to Total-Korrelationen (v gl. Schritt A.2) konnte die Aufteilung in vier Faktoren der einzelnen Marketing-MixAktivitäten nicht bestätigt werden. Eine konfirmatorische Faktorenanalyse ergab zusätzlich, daß das Kriterium der Diskriminanzvalidität zwischen den vier Faktoren des Konstruktes verletzt wurde. Scheinbar führen die Unternehmen, die sich intensiv mit der Steigerung der Marketingproduktivität befassen, Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität in allen Bereichen des Marketing-Mix durch. Da die vierfaktorielle Struktur nicht durch die empirischen Daten bestätigt werden konnte, wurde eine einfaktorielle Lösung angestrebt. Aufgrund eines zu geringen Cronbachschen Alphas bzw. zu geringer Item to Total-Korrelation wurden sukzessive vier Indikatoren eliminiert. Insgesamt werden im Rahmen des Faktors Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten folgende Aspekte berücksichtigt: Während der Indikator regelmäßige Bereinigung des Produktsortiments die Produktpolitik repräsentiert, ist eine klar definierte Rabatt- und Bonuspolitik ein Indikator der Preispolitik. Durch regelmäßige Maßnahmen der Produktelimination werden Ursachen für Komplexitätskosten abgebaut. Zur Steigerung der Produktivität distributions politischer Maßnahmen sind die Indikatoren Kontrolle der Vergabe von Rabatten und Boni durch den Außendienst bzw. Steuerung des Außendienstes mit Hilfe nachprüfbarer Ziele zu zählen. Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität kommunikationspolitischer Aktivitäten werden durch die Indikatoren systematische Entscheidung über Messeteilnahmen bzw. Definition klarer Ziele von Werbemaßnahmen repräsentiert. Die einfaktorielle Struktur dieser verbliebenen sechs Indikatoren wurde mit Hilfe der in Abbildung 4-3 dargestellten Analyseverfahren untersucht. Bei den lokalen Anpassungsmaßen unterschreitet lediglich ein Indikator den geforderten Mindestwert (vgl. Tabelle 4- 10). Dieser Indikator repräsentiert Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität produktpolitischer Aktivitäten. Um den inhaltlichen Bezug des Faktors zum gesamten Marketing-Mix nicht aufgeben 136

zu müssen und aufgrund der überwiegend eingehaltenen lokalen und globalen Gütekriterien, wird die Struktur des Faktors Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten angenommen (V gl. Tabelle 4-10). Faktor INTENSITÄT DER STEUERUNG UND UMSETZUNG VON MAßNAHMEN ZUR STEIGERUNG DER PRODUKTIVITÄT DER MARKETING-MiX-AKTIVITÄTEN I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors !tem to Total- IndikatorKurzbezeichnung der Indikatoren Korrelation reliabilität 0,41 0,25 Regelmäßige Bereinigung des Produktsortiments 0,64 0,61 Klar definierte Rabatt- und Bonuspolitik 0,54 0,44 Kontrolle und Steuerung der Rabattgewährung durch den Außendienst 0,54 0,44 Vereinbarung nachprüfbarer Ziele mit dem Außendienst 0,54 0,42 Systematische Entscheidung über Messeteilnahmen 0,53 0,44 Werbernaßnahmen liegen klar definierte Ziele zugrunde 11. Informationen zum Faktor 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 0,78 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse 46,0% Erklärte Varianz 3. ResulTate der konfirmatorischen Faktorenanalyse 9,39 (9) i-Wert (Freiheitsgrade) p-Wcrt 0,4 0,99 GFI 0,98 AGF! CF! 1,0 0,014 RMSEA 0,82 Faktorreliabilität Durchschnittlich erfaßte Varianz 0,43

··· ·· ·

t-Wert der Faktorladung 10,75 14,46 13,34 13,36 13,01 13,06

Tabelle 4-10: Informationen zum Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten

Bei dem Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Kundenbeziehungen mußte ein Indikator aufgrund einer zu geringen Item to

Total-Korrelation eliminiert werden. Zwei der fünf verbliebenen Indikatoren beziehen sich auf nicht-finanzielle Ergebnisse einer Kundenbeziehung: Kundenzufriedenheit und Kundenbindung. So erstreckt sich der eine Indikator auf eine systematische Berücksichtigung der Kundenzufriedenheit bei der Zielsetzung für Marketing und Vertrieb bzw. der andere Indika-

tor betrifft die regelmäßige und systematische Durchführung von Maßnahmen zur Kundenbindung. Die übrigen drei Indikatoren zielen auf eine fokussierte Bearbeitung wichtiger Kun-

den ab. Hierbei sind die Verwendung eines hohen Zeitaujwands für die Betreuung von AKunden, die systematische Gewinnung potentialstarker Kunden sowie der systematische Ausbau der Position bei potentialstarken Kunden zu nennen. Das Meßmodell erfüllt den über-

wiegenden Anteil der globalen und lokalen Gütekriterien (vgl. Tabelle 4-11).

137

Faktor INTENSITÄT DER STEUERUNG UND UMSETZUNG VON MAßNAHMEN ZUR STEIGERUNG DER PRODUKTIVITÄT DER KUNDENBEZIEHUNGEN I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Kurzbezeichnung der Indikatoren Item to TotalIndikatorKorrelation reliabilität 0,55 0,43 Systematische Berücksichtigung der Kundenzufriedenheit bei der Zielsetzung für Marketing und Vertrieb 0,61 0,51 Regelmäßige und systematische Durchführung von Maßnahmen zur Kundenbindung 0,56 0,47 Verwendung eines hohen Zeitaufwands für die Betreuung von A-Kunden 0,52 0,45 Systematische Gewinnung potential starker Kunden 0,59 0,57 Systematischer Ausbau der Position bei potentialstarken Kunden 11. Informationen zum Faktor J. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 0,79 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 54,4% 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse 21,70(5) i-Wert (Freiheitsgrade) p-Wert 0,00 0,98 GFI 0,97 AGF! CF! 1,0 0,11 RMSEA Faktorreliabilität 0,82 Durchschnittlich erfaßte Varianz 0,48

·• ·• •

t-Wert der Faktorladung 13,97 14,77 14,53 14,26 15,17

Tabelle 4-11: Informationen zum Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Kundenbeziehungen

Schließlich ist der Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitung zu nennen. Ein Indikator mußte nach der exploratorischen Faktorenanalyse aufgrund einer zu niedrigen Item to TotalKorrelation eliminiert werden. Zwei zentrale Indikatoren verbleiben in der Skala: Steuerung der durchschnittlichen Auftragsgräße über Mengenrabatte sowie über Mindestabnahmemengen. Das Cronbachsche Alpha liegt knapp unter dem geforderten Mindestwert von 0,7. Dies kann im vorliegenden Fall mit der geringen Anzahl der verwendeten Indikatoren begründet werden (vgl. Abschnitt 4.1.3.1). Tabelle 4-12 gibt die Ergebnisse der Konstruktmessung wieder.

138

Faktor INTENSITÄT DER STEUERUNG UND UMSETZUNG VON MAßNAHMEN ZUR STEIGERUNG DER PRODUKTIVITÄ T DER ANGEBOTS- UND AUFTRAGSBEARBEITUNG I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors ltem to TotalIndikatort-Wert der Kurzbezeichnung der Indikatoren Korrelation reliabilität Faktorladung -* 0,50 Steuerung der durchschnittlichen Auftragsgröße über * Mengenrabatte 0,50 -* Steuerung der durchschnittlichen Auftragsgröße über * Mindestabnahmemengen 11. Informationen zum Faktor 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl 0,66 Cronbachsches Alpha 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse 74,8% Erklärte Varianz 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse *

. .

* Bei zwei

Indikatoren hat ein konfirmatorisches Faktorenmodell eine negative Zahl von Freiheitsgraden. Eine

konfirmatorische Faktorenanalyse ist daher nicht möglich. Tabelle 4-12: Informationen zum Faktor Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitung

Schließlich gilt es zu prüfen, inwiefern sich das Konstrukt Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität aus den beschriebenen Faktoren zusammensetzen läßt. Dazu wurden die Faktoren als Mittelwerte über die jeweils zugrunde liegenden Indikatoren gemessen. Bei der Überprüfung des Konstruktes weisen die Werte der lokalen und globalen Gütekriterien auf gewisse Meßprobleme hin (vgl. Tabelle 413). Zwei von drei Indikatoren liegen bei der Indikatorreliabilität unter dem geforderten Mindestwert von 0,4, obwohl alle Faktorladungen signifikant von Null verschieden sind. Das Cronbachsche Alpha liegt unter dem Grenzwert von 0,7. Hier sei erneut auf den exploratorischen Charakter der Messung hingewiesen. Der weniger strenge Grenzwert von 0,6 kann hierbei herangezogen werden (v gl. Nunnally 1967). Die globalen Gütekriterien der exploratorisch erklärten Varianz sowie der Faktorreliabilität erreichen die geforderten Mindestwerte. Trotz gewisser Probleme wird die Messung in der vorliegenden Form angenommen.

139

Konstrukt INTENSITÄT DER STEUERUNG UND UMSETZUNG VON MAßNAHMEN ZUR STEIGERUNG DER MARKETINGPRODUKTIVITÄT I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Konstrukts Bezeichnung der Indikatoren !tem to TotalIndikatort-Wert der Korrelation reliabilität Faktorladung 0,53 0,82 5,04 Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-MixAktivitäten 0,37 0,28 5,04 Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Stei~erun~ der Produktivität der Kundenbeziehungen 0,32 0,15 5,04 Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Angebots- und Auf-

· · ·

tra~sbearbeitun~

11. Informationen zum Konstrukt 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse i-Wert (Freiheitsgrade) poWert GF! AGF! CF! RMSEA Faktorreliabilität Durchschnittlich erfaßte Varianz

0,58 56,0%

* * * * * -*

0,68 0,46

* Ein konfirmatorisches Faktorenmodell mit drei Indikatoren hat keine Freiheitsgrade; die Berechnung der fehlenden Maße ist daher nicht sinnvoll. Tabelle 4-13: Informationen zum Konstrukt Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität

4.2.3

Erfolg des Managements der Marketingproduktivität

Der Faktor des Erfolgs des Managements der Marketingproduktivität wurde mit Hilfe von zwei Indikatoren ermittelt, die eine Selbsteinschätzung der Unternehmen darstellen: Produktivität in Marketing und Vertrieb ist in unserem Unternehmen überdurchschnittlich hoch und im Hinblick auf die Produktivität in Marketing und Vertrieb wurden in den letzten fünf Jahren deutliche Fortschritte erzielt. Die Ergebnisse der Überprüfung der Struktur des Faktors verdeutlicht Tabelle 4-14. Danach wird die Struktur des Faktors bestätigt.

140

Faktor ERFOLG DES MANAGEMENTS DER MARKETINGPRODUKTIVITÄT I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Item to TotalBezeichnung der Indikatoren Korrelation 0,66 Produktivität in Marketing und Vertrieb ist in unserem Unternehmen überdurchschnittlich hoch 0,66 Im Hinblick auf die Produktivität in Marketing und Vertrieb haben wir in den letzten fünf Jahren deutliche Fortschritte erzielt 11. Informationen zum Faktor 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse

. .

Indikatorreliabilität

,

,

t-Wertder Faktorladung

-'

-'

0,79 83,1%

*

, Bei zwei Indikatoren hat ein konfirmatorisches Faktorenmodell eine negative Zahl von Freiheitsgraden. Eine konlirmatorische Faktorenanalyse ist daher nicht möglich. Tabelle 4-14: Informationen zum Faktor Erfolg des Managements der Marketingproduktivität

4.2.4

Situative Faktoren

Bei dem Management der Marketingproduktivität ist zu vermuten, daß situative Faktoren einen nicht unerheblichen Einfluß sowohl auf die Messung als auch auf Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität haben (vgl. Forschungsfrage 3). Mit der Beobachtung, daß Organisationen nicht alle die gleichen Strukturen und Verhaltensweisen aufweisen, entstand in den sechziger Jahren der situative Ansatz (v gl. Udy 1959; Hall 1963; Kieser/Kubicek 1978, S. 105). Zentrale Aussage des situativen Ansatzes (auch als "Contingency Theory" bezeichnet) ist, daß Umfeldfaktoren (oder situative Faktoren) einen starken Einfluß auf die internen Unternehmensstrukturen und die Verhaltensweisen der Mitarbeiter haben (vgl. Scott 1992, S. 89). Unter situativen Faktoren sind alle potentiellen Einflüsse zu verstehen, die auf eine Organisation von innen und außen einwirken können. Demzufolge lassen sich die situativen Faktoren in unternehmensexterne und unternehmensinterne situative Faktoren unterteilen. Der unternehmensexterne situative Faktor konzentriert sich auf die in der jeweiligen Branche vorherrschende Wettbewerbsintensität. Ein hoher Wettbewerbsdruck und sinkende Preise sind in der Regel Ursache für sinkende Unternehmens gewinne und damit einhergehende umfassende Restrukturierungsmaßnahmen. Bei dem unternehmensexternen situativen Faktor wurde nach der exploratorischen Faktorenanalyse aufgrund einer zu geringen Item to TotalKorrelation ein Indikator eliminiert. Die verbliebenen zwei Indikatoren ergeben jetzt einen 141

Faktor, der auf Basis der exploratorischen Faktorenanalyse gute Anpassungsmaße erzielt. Der Faktor wird daher in seiner Struktur angenommen (vgl. Tabelle 4-15). Unternehmensexterner situativer Faktor: WETTBEWERBSINTENSITÄT I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Bezeichnung der Indikatoren !tem to TotalKorrelation 0,68 • Unsere Branche steht unter starkem Preisdruck 0,68 In unserer Branche ist der Wettbewerbsdruck sehr hoch 11. Informationen zum Faktor 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse

.

Indikatorreliabilität -

•

-•

t-Wert der Faktorladung

•

-•

0,81 84.1%

•

• Bei zwei Indikatoren hat ein konfirmatorisches Faktorenmodell eine negative Zahl von Freiheitsgraden. Eine konfirmatorische Faktorenanalyse ist daher nicht möglich. Tabelle 4-15: Informationen zum unternehmensexternen situativen Faktor

Der interne situative Faktor konzentriert sich auf die Unterstützung, die dem Marketing und der Geschäftsleitung bzw. dem General Management durch das Controlling zuteil wird. In bezug auf die Controllingunterstützung wurden im Fragebogen fünf Fragen gestellt, wobei sich alle Indikatoren auf einen Faktor verdichten ließen. Tabelle 4-16 gibt die Ergebnisse der konfirmatorischen Faktorenanalyse wieder. Alle in Tabelle 4-2 geforderten Gütekriterien der ersten und zweiten Generation werden erfüllt. Aufgrund der sehr guten Ergebnisse wird der Faktor in der vorliegenden Struktur angenommen.

142

Unternehmensinterner situativer Faktor: CONTROLLINGUNTERSTÜTZUNG I. Informationen zu den einzelnen Indikatoren des Faktors Bezeichnung der Indikatoren Item to TotalKorrelation 0.61 • Das Controlling ist dem Informationsbedarf des Marketing sehr aufgeschlossen 0,70 Das Controlling liefert detaillierte Daten zur Rentabilität des Produktionsprogramms 0,65 Das Controlling liefert detaillierte Daten zur Rentabilität aufgeschlüsselt nach Kunden bzw. Kundengruppen 0,71 Das Controlling unterstützt die Produktivitätsbestrebungen in Marketing und Vertrieb durch spezifisches Know-how 0,55 Marketing und Vertrieb sind, was die Produktivitätsmessung und -analyse angeht, weitgehend auf sich selbst gestellt (R)* 11. Informationen zum Faktor 1. Deskriptive Beurteilungskennzahl Cronbachsches Alpha 2. Resultat der exploratorischen Faktorenanalyse Erklärte Varianz 3. Resultate der konfirmatorischen Faktorenanalyse i-Wert (Freiheitsgrade) p-Wert GFI AGF! CF! RMSEA Faktorreliabilität Durchschnittlich erfaßte Varianz *R: gedrehtes Item

· · · ·

Indikatorreliabilität 0,52

t-Wert der Faktorladung 15,71

0,66

16,72

0,61

16,44

0,65

16,49

0,40

14,12

0,84 61,8% 7,22 (5) 0,00 0,99 0,98 1,0 0,043 0,87 0,57

Tabelle 4-16: Informationen zum unternehmensinternen situativen Faktor

Durch die Reliabilitäts- und Validitätsprüfung der Faktoren und Konstrukte ist die Skala zur Messung der Marketingproduktivität sowie die Skala der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität weitgehend bestätigt worden. Bis auf we-

nige Ausnahmen konnte die in Kapitel 3 postulierte theoretische Struktur empirisch bestätigt werden. Die entwickelten Faktoren und Konstrukte sind nun Grundlage für die in Abschnitt 4.3 durchzuführende Dependenzanalyse. Die Analyse soll Antworten auf die Forschungsfragen 3 und 4 geben (vgl. Abschnitt 1.2).

143

4.3

Dependenzanalysen

Zur Untersuchung des Einflusses situativer Faktoren auf das Management der Marketingproduktivität (Forschungsfrage 3) sowie der Erfolgswirkungen des Managements der Marketingproduktivität (Forschungsfrage 4) wird ein schrittweises Vorgehen gewählt. Die entsprechenden Schritte zur Beantwortung der gestellten Forschungsfragen werden im folgenden kurz erläutert. Anschließend werden Hypothesen aufgestellt (Abschnitt 4.3.1) und empirisch überprüft (Abschnitte 4.3.2, 4.3.3 und 4.3.4). Abschließend wird der Einfluß moderierender Variablen analysiert (Abschnitt 4.3.5). Zur Beantwortung der Forschungsfrage 3 erfolgt zunächst (Schritt 1) die Untersuchung des Einflusses situativer Faktoren auf die Konstrukte des Managements der Marketingproduktivität (Teilmodell A, vgl. Abbildung 4-5). Hierbei wird auf der Ebene der Konstrukte des Managements der Marketingproduktivität (regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität und Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität) der Einfluß situativer Faktoren untersucht. Das Teilmodell B (Schritt 2) konzentriert sich auf die Wirkungszusammenhänge zwischen dem Konstrukt der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität und dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität sowie von letzterem auf den Faktor Erfolg des Managements der Marketingproduktivität. Das Strukturmodell der Kausalanalyse ermöglicht es, die postulierten Wirkungszusammenhänge der drei Konstrukte gleichzeitig zu analysieren. Das Gesamtmodell, das in Schritt 3 berechnet werden soll, setzt sich aus den Teilmodellen A und B zusammen. Im Zuge eines einzigen Analyseschrittes gilt es, die Wirkungszusammenhänge zwischen den situativen Faktoren, den Konstrukten des Managements der Marketingproduktivität sowie dem Faktor Erfolg des Managements der Marketingproduktivität zu ermitteln. Schließlich gilt es in einem vierten Schritt, ausgewählte moderierende Effekte zu untersuchen. Hierbei werden insbesondere die Wettbewerbsintensität sowie die Controllingunterstützung als moderierende Größen berücksichtigt: 4a) Untersuchung des Effektes moderierender Variablen auf den Zusammenhang zwischen den Konstrukten regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität und 144

Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität.

4b) Untersuchung des Effektes moderierender Variablen auf den Zusammenhang zwischen dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität und dem Faktor des Erfolgs des Managements der Marketingproduktivität.

Abbildung 4-5 verdeutlicht zusammenfassend den Bezugsrahmen der empirischen Untersuchung und berücksichtigt gleichzeitig die formulierten Kernhypothesen. Daneben sind die Schritte zu erkennen, die unternommen werden, um die Hypothesen zu überprüfen. Während in Abschnitt 4.3.2 über das Teilmodell A der Einfluß situativer Faktoren auf das Management der Marketingproduktivität untersucht wird, ist Abschnitt 4.3.3 mit dem Teilmodell B den Erfolgswirkungen des Managements der Marketingproduktivität gewidmet. Auf der Ebene des Gesamtmodells erfolgt in Abschnitt 4.3.4 eine Analyse der Dependenzen zwischen allen relevanten Konstrukten. Gesamtmodell

~eilmOdellA

I

Forschungsfrage 3 (Abschnilt 4.3.2)

Situative Faktoren

- --n ----

n(~~~~~~_~~~)_

--------------

!~~~~~~I~ ~n

:'->:':'--:":.1

n:. __:.:.:.:.:.-_:.-_:.:.

Forschun~ 4

I

I

untemehmensextem

Management der Marketingprodnktivität

:

(Abschnitt 4.3.3)

I

:

,

Konstrukt

6 Faktoren

Regelmäßige und systematische Messung der Produktivität produktpoL Aktivitäten (4 Iruhkatoren) . preispol. Aktivitäten (1 Indikator)

kommunikationspol. Aktivitäten (3 Indikatoren) msmbutionspol. Aktivitäten (4 Indikatoren) der Kundenbeziehung (7 Indlkatoren)

. der Angebots· und Auftragsbearbeitung (6 Indikatoren)

I

[ ErfIIIK dea MaNlpmenIl der MarketinruktlYltlt,

+H,

2 Indikatoren

+H. Intensität der Konstrukt Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung 5 Indikatoren

3 Faktoren

der Markeün

rodukUvltät

IntenSItät der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produlct:J.vität I

." der Markenng·Mix·Aktivitäten (6 Indikatoren) •... der Kundenbeziehung (5 Indikatoren)

~ ________ ~:.. E~_~I!a.e~!._~~ _~u!t!a.B.~~~~tI!nJU:? _lJ!dj~!~~L ________

_

Abbildung 4-5: Bezugsrahmen mit Hypothesen über Wirkungszusammenhänge zwischen den zu untersuchenden Faktoren bzw. Konstrukten (ohne moderierende Effekte)

145

Im folgenden Abschnitt 4.3.1 werden die in Abbildung 4-5 dargestellten Hypothesen formuliert und in Abschnitt 4.3.2 anschließend empirisch überprüft. 4.3.1

Hypothesenformulierung

Im Mittelpunkt des Teilmodells A steht die Frage nach dem Einfluß situativer Faktoren auf

die Konstrukte des Managements der Marketingproduktivität. Zentrale Annahme des situativen Ansatzes ist, daß unternehmensexterne wie -interne Faktoren Einfluß auf die Struktur der Organisation sowie auf Verhaltensweisen der Mitarbeiter der Organisation haben (vgl. Abschnitt 4.2.4). Im vorliegenden Fall soll insbesondere der Einfluß auf die Verhaltensweisen in bezug auf das Management der Marketingproduktivität untersucht werden. Zwischen der Wettbewerbsintensität als unternehmensexternem Faktor und der Messung der Marketingproduktivität wird ein positiver Zusammenhang postuliert. Begründet kann dies

dadurch werden, daß ein starker Wettbewerbs druck mit sinkenden Preisen verstärkt zu Rationalisierungsmaßnahmen führt, die wiederum darauf abzielen, Kosten zu senken bzw. die Produktivität über eine Steigerung des Outputs bei konstantem Input zu erhöhen. Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität betreffen dann auch den Funktionsbereich des Marketing (v gl. die Ergebnisse der Bestandsaufnahme zur Praxis des Managements der Marketingproduktivität in Abschnitt 4.4). Damit Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität durchgeführt werden können, ist es zunächst erforderlich, die Marketingproduktivität zu messen. Ähnliche Zusammenhänge wurden bereits durch eine Reihe empirischer Untersuchungen nachgewiesen. So stellte Galbraith (1973) einen Anstieg des Informationsbedürfnisses des Managements bei wachsender Umweltunsicherheit fest (v gl. auch TushmanlNadler 1978). Khandwalla (1972) konnte einen Zusammenhang zwischen einzelnen Wettbewerbs arten auf die Nutzung von Informationen nachweisen. In einer neueren Untersuchung befaßten sich ChonglChong (1997) mit dem Einfluß der Umweltsicherheit auf die gewählte Wettbewerbsstrategie und die Nutzung von Informationen. Auch hier konnte ein Zusammenhang empirisch bestätigt werden. Demzufolge ergeben sich die folgenden beiden Hypothesen: Die Wettbewerbsintensität hat einen positiven Einfluß auf ... •

146

H J : die regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität.

•

H 2 : die Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität.

In einigen neueren Studien wird die Nutzung von Informationen, die das Controlling bereitstellt, untersucht (vgl. Homburg et al. 1998, S. 16). Es wird untersucht, welche Informationen das Marketing vom Controlling erhält und ob die Nutzung von Informationen Auswirkungen auf den Erfolg hat. Die Mitarbeiter der genannten Bereiche befassen sich mit sehr unterschiedlichen Informationsarten. Während eines der Haupttätigkeitsfelder von Controllern auf der systematischen Analyse von Kostenrechnungsinformationen liegt, ist dies für Marketingmanager eher die Ausnahme. Im Gegensatz dazu arbeiten Marketingverantwortliche intensiver mit marktbezogenen, teilweise eher qualitativen Informationen (z. B. Kundenzufriedenheitsinformationen). Dies wiederum sind Informationen, mit denen Mitarbeiter aus dem Controlling eher selten zu tun haben (vgl. Homburg/Daum 1997). Instrumente zur Messung der Marketingproduktivität lassen sich aber häufig nur durch einen kombinierten Einsatz der informationen einsetzen. Beispielsweise kann die Produktivität des Einsatzes von Marketingmaßnahmen zur Steigerung der Kundenloyalität einer Kundengruppe nur dann gemessen werden, wenn das Know-how vorhanden ist, die Loyalität zu messen und gleichzeitig Kostenund Erlöswirkungen der durchgeführten Aktivitäten zu erfassen. Ähnliches gilt für Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung wird die Controllingunterstützung als unternehmensinterner situativer Faktor betrachtet. Bei einer intensiven Zusammenarbeit zwischen den Funktionsbereichen kann angenommen werden, daß das Marketing zahlreiche Controllinginformationen erhält bzw. mit der Anwendung von Controllinginstrumenten vertraut ist. Es kann

daher

angenommen

werden,

je

umfassender

das

Marketing

durch

das

Controlling unterstützt wird, desto regelmäßiger und systematischer werden marketingbezogene Produktivitätsinformationen erfaßt. Eine umfassende Controllingunterstützung führt daneben auch zu einer um so intensiveren Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität. Dementsprechend lauten die Hypothesen zur Controllingunterstützung: Die Controllingunterstützung hat einen positiven Einfluß auf ... •

H3 : die regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität.

147

•

H4 : die Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität.

Das Management der Marketingproduktivität umfaßt zwei Aspekte. Der erste Aspekt betrifft die Messung der Marketingproduktivität. Der zweite Aspekt baut auf dem ersten auf: Werden marketingbezogene Produktivitätsinformationen regelmäßig und systematisch erfaßt, können Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität zielgerichtet in die Wege geleitet werden. Der zielgerichtete Einsatz von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität führt letztendlich zum Erfolg des Managements der Marketingproduktivität. Aufbauend auf dieser Sichtweise wird ein positiver Zusammenhang postuliert. Das bedeutet, Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität werden dann um so intensiver umgesetzt, je regelmäßiger und systematischer marketingbezogene Produktivitätsinformationen erfaßt werden (Hypothese Hs). Gleichzeitig führt eine auf fundierten Produktivitätsinformationen basierende Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität zum Erfolg des Managements der Marketingproduktivität (Hypothese H6). Dementsprechend lauten die Hypothesen:

•

H5: Die regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität hat einen positiven Einfluß auf die Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität.

•

H6 : Die Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität hat einen positiven Einfluß auf den Erfolg des Managements der Marketingproduktivität.

Beide Hypothesen können zusätzlich mit Ergebnissen empirischer Untersuchungen belegt werden, die ähnliche Sachverhalte untersuchen. Zu Hypothese Hs ist anzumerken, daß Homburg/Jensen (2000) einen signifikanten Zusammenhang zwischen einer regelmäßigen Messung der Kundenzufriedenheit und einem verstärkten Einsatz von kundenorientierten Vergütungssysternen nachweisen. Je regelmäßiger und systematischer die Kundenzufriedenheit gemessen wird, desto besser kann sie zur Steuerung der Mitarbeiter verwendet werden. Auch die Untersuchungen von Gul (1991) und Mia (1993) können indirekt als Beleg der Hypothese H s herangezogen werden. Die Autoren weisen einen Zusammenhang zwischen dem Ausmaß der Nutzung von Informationen und der Qualität von Managemententscheidungen nach. Das 148

Ausmaß der Nutzung von Informationen ist durchaus mit dem Konstrukt der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität vergleichbar. Zwischen der Qualität

von Managemententscheidungen und dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität besteht insofern ein indi-

rekter Zusammenhang, als daß beide Konstrukte einen starken Umsetzungsbezug haben. Im Zusammenhang mit der Begründung der Hypothese H6 kann auf empirische Arbeiten zurückgegriffen werden, die sich mit den Erfolgsauswirkungen der Marktorientierung von Unternehmen befassen (vgl. insbesondere JaworskilKohli 1993, 1996). Das Konstrukt der Marktorientierung wird nach Jaworski/Kohli (1993) mit den drei Dimensionen der Gewinnung von, der Verbreitung von und der Reagibilität auf Marktinformationen konzeptualisiert (vgl. auch Day 1994). Damit ist es durchaus vergleichbar mit dem Management der Marketingproduktivität, das ebenfalls produktivitätsbezogene Marketinginformationen generiert und zur Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität verwendet. In Anlehnung an die Arbeiten von Jaworski/Kohli (1993, 1996), die einen positiven Einfluß der Marktorientierung auf den Untemehmenserfolg nachweisen, wird in der Hypothese H6 ein positiver Einfluß der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität auf den Erfolg postuliert.

Aus der Sicht des Marketingcontrolling können die Hypothesen dadurch begründet werden, daß der Erfolg von Umsetzungsmaßnahmen unter anderem auf eine regelmäßige und systematische Erfassung von Produktivitätsinformationen zurückzuführen ist. Das Marketingcontrolling stellt insbesondere in bezug auf Aktivitäten des Marketing-Mix sowie zentrale Absatzsegmente (wie z. B. Kunden und Aufträge) Informationen bereit, die Grundlage für eine erfolgreiche Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität sind (vgl. Köhler 1982b, 1993a, 1993b, 1998b). Die folgenden Abschnitte (4.3.1 bis 4.3.4) widmen sich der empirischen Überprüfung der aufgestellten Hypothesen. Es sei darauf hingewiesen, daß im Rahmen der empirischen Untersuchung neben der Untersuchung der Wirkungszusammenhänge auf der Ebene der Konstrukte auch Wirkungszusammenhänge auf Faktorenebene exploratorisch untersucht wurden. Eine Darstellung der Ergebnisse der Analysen auf Faktorenebene erfolgt im weiteren Verlauf der Arbeit dann, wenn die Aussagen auf Konstruktebene verfeinert werden können. Da diese Analysen einen stark exploratorischen Charakter haben, wurde auf eine explizite Formulierung und Begründung der entsprechenden Teilhypothesen verzichtet. 149

4.3.2

Determinanten des Managements der Marketingproduktivität

Entsprechend Teilmodell A wird zunächst der Einfluß der situativen Faktoren auf die Konstrukte des Managements der Marketingproduktivität untersucht. Hierbei werden die globalen Anpassungsmaße des Teilmodells A vollauf erfüllt (X2/df

= 1,4; GFI = 0,97;

AGF!

= 0,96;

RMSEA = 0,045; CF! = 0,99). Insgesamt ist aus dem Modell zu entnehmen, daß die Hypothesen HJ, HJ, H4 und Hs empirisch gestützt werden können. Die in den Hypothesen H t , HJ und H s formulierten Zusammenhänge sind auf dem 1%-Niveau signifikant und weisen die unter-

stellte Richtung auf (vgl. Abbildung 4-6). In bezug auf den Einfluß der Controllingunterstützung auf die regelmäßige und systematische Messung der Marketingproduktivität kann der in Hypothese HJ postulierte positive Einfluß empirisch bestätigt werden: Je größer die Controllingunterstützung ausfällt, desto regelmäßiger und systematischer werden marketingbezogene Produktivitätsinformationen erfaßt. Darüber hinaus ist erstens festzustellen, daß der vollständig standardisierte Effekt mit 0,46 recht hoch ausfällt (YI2, vgl. Abbildung 4-6) und zweitens deutlich ausgeprägter ist als die übrigen Effekte der situativen Faktoren. Gleichzeitig kann aus dem Ergebnis des Strukturgleichungsmodells gefolgert werden (aufgrund des signifikanten Zusammenhangs zwischen den Konstrukten des Managements der Marketingproduktivität): Je regelmäßiger und systematischer die Marketingproduktivität gemessen wird, desto intensiver erfolgt die Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität. Dieser Effekt ist mit 0,83 außerordentlich hoch. Abbildung 4-6 verdeutlicht die Ergebnisse.

150

E,

..

Wenbewc:rbsinu::nsitöt

'----'~:!..-I----/ \

~,

X'(df)

P

GA AGA RMSEA

CA

132.76 (98) 0.011 0.97

0.96 0.045

0.99

Conlrollingunten:tlUzung

~

rn

Sipif,bD< deroundWiokntn Xocff'Uk'I.k:D (dllKitip ,-Tett): ·IO'J(,(I·W.... ~I.m) ... 5" ((-Wen ~ 1.64S) ... 1~ (I·Wen;,2,3115) etldl,," Vari.nUluen~ QMK D.L :

nicht dpißbnI

Abbildung 4-6: Teilmodell A - Determinanten des Managements der Marketingproduktivität (Konstruktebene)

Die Ergebnisse auf der Ebene der Konstrukte geben einen generellen Eindruck über die Wirkungszusammenhänge. Um einen detaillierteren Einblick zu erhalten, sollen im folgenden die Zusammenhänge auf der Faktorenebene ermittelt werden. Hierzu wird das Teilmodell A aufgeteilt in ein Strukturgleichungsmodell, das die Teilhypothesen H1a-f bzw. H 3a.f , und ein Modell, das die Teilhypothesen H2a-c bzw. H4a-c prüft (vgl. Abbildung 4-7 bzw. 4-8).

151

x' (df)

685.86 (452)

P

0.00

RMSEA

0.06

CF!

0.96

GA AGA

c,

0.93 0.91

c, H,.: O,W-··

./"111

Wellbewe.rbsinte:nsltw:

1;,

HIII~ O.6l ···

7"

H~ ........

0.54· · · "Jl

SipUitanz der JtI.nIjanJi.dc:ru;n KodIlzi1,326)

,oldInc, VarWwo!d l: QMX D,S.: Riebt li,aifiwi

Abbildung 4·7: Determinanten der regelmiißigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität (Faktorenebene )

Bei dem Modell zur Untersuchung der Determinanten der Messung der Marketingproduktivität (Faktorenebene) erfüllen die globalen Anpassungsmaße sämtliche Anforderungen (X2/df

= 1,5; GFI =0,93; AGFI =0,91; RMSEA =0,06; CFI =0,96). Auch die erklärten Varianzen der endogenen Variablen erreichen fast ausnahmslos sehr gute Werte. Im Gegensatz zur Analyse auf Konstruktebene sind alle Zusammenhänge hochgradig signifikant (auf dem 1%Niveau). Demzufolge werden die Hypothesen H ,a. f und H3a. f bestätigt: Je größer die Wettbewerbsintensität bzw. die Controllingunterstützung ausfallen, desto regelmäßiger und systematischer werden Produktivitätsinformationen bzgl. der Bezugsobjekte erhoben. Damit werden frühere empirische Untersuchungen, die sich mit dem Einfluß der Wettbewerbsintensität auf die Nutzung von Informationen befassen, bestätigt (vgl. Khandwalla 1972; Galbraith 1973; TushmanlNadler 1978; Chong/Chong 1997). Bei dem Vergleich der Stärke des Einflusses der Wettbewerbsintensität auf die einzelnen Faktoren fällt auf, daß insbesondere der Einfluß der Wettbewerbsintensität auf die regelmäßi152

ge und systematische Messung der Produktivität der Kundenbeziehung am größten ist. Dies kann so interpretiert werden, daß in einem wettbewerbsintensiven Umfeld Kundenbeziehungen verstärkt, z. B. auf nicht realisierte Umsatzsteigerungs- oder Kostensenkungspotentiale, untersucht werden. Während der Einfluß der Wettbewerbsintensität auf die Faktoren der Messung relativ gleich stark ausfällt, schwankt die Stärke des Einflusses der Controllingunterstützung ganz erheblich. Insbesondere die Messung der Produktivität der Kundenbeziehung und die Messung der Produktivität produktpolitischer Aktivitäten erfolgt um so regelmäßiger und systematischer, je größer die Controllingunterstützung ist. Der Einfluß der Controllingunterstützung auf die regelmäßige und systematische Messung der Produktivität preispolitischer bzw. kommunikationspolitischer Aktivitäten fällt dagegen wesentlich geringer aus (vgl. Abbildung 4-7). Inwiefern dieser Schwerpunkt der Controllingunterstützung auf eine weite Verbreitung von produkt- und kundenbezogenen Controlling-Methoden und -Instrumente zurückzuführen ist, wird in Abschnitt 4.4 untersucht. Während auf der Konstruktebene kein signifikanter Zusammenhang festgestellt werden konnte, ist der Einfluß der Wettbewerbsintensität auf die Faktoren der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität jeweils auf dem I %-Niveau signifikant (v gl. Abbildung 4-8). Die Hypothesen H2a-c können jetzt empirisch bestätigt werden. In diesem Zusammenhang fällt insbesondere die Stärke des Einflusses der Wettbewerbsintensität auf die Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten auf: Im Vergleich zu Produktivitätssteigerungsmaßnahmen der Kundenbeziehung und Angebots- und Auftragsbearbeitung werden bei einer hohen Wettbewerbsintensität besonders intensiv Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten durchgeführt (Yll

=0,83, vgl.

Abbildung 4-8).

153

Jnttnsltit der teuerung und Umsetzung von 'IaOnahmen zur ltlgtrong der ProdukCll'llit ._

Weubewerbsinletlsilät

f" H,.: 0.57'"

Hoc: 0.45'"

y"

Y..

c,

", 6, Slglliflkanz der JlIDdIrdiJier1ec Koe1fWcnlClII (eiDJelti,er t-Tal): , lOll. (I·Wen. 1.2112) ,. SlIo (I· Wen. 1.645) ••• lllo (I·W"'. 2,326) e.tkllller VariaDZ.&nteiJ: QMK D.S.: n:icbl slgnlfikaru

X'(dO

270.29 (164)

P GA AGA RMSEA

0.00 0.95 0.93

CA

0.065 0.97

Abbildung 4-8: Determinanten der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität ( Faktorenebene)

Bei der Untersuchung des Einflusses der Controllingunterstützung auf die Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zu Steigerung der Marketingproduktivität (Faktorenebene) konnte die Teilhypothese H4c nicht bestätigt werden. Hingegen ist der Einfluß der Controllingunterstützung auf die Maßnahmen zur Produktivitätssteigerung der MarketingMix-Aktivitäten sowie der Kundenbeziehung in etwa gleich stark (Hypothesen H4a-b ). 4.3.3

Wirkungszusammenhänge und Erfolgsauswirkungen des Managements der Marketingproduktivität

Teilmodell B gibt Aufschluß über die Zusammenhänge zwischen den drei Konstrukten der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität, der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität und dem Erfolg des Managements der Marketingproduktivität (vgl. Abbildung 4-9). Die globalen Gütemaße weisen sehr gute Werte auf (l/df

= 1,5;

GFI

= 0,99;

AGFI

= 0,98;

RMSEA

=

0,047; CFI = 0,99). Der Zusammenhang zwischen dem Konstrukt der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität und dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität ist auf dem 154

1%-Niveau signifikant. Der vollständig standardisierte Effekt weist auf einen ausgesprochen starken Einfluß hin (Yll

=0,85). Gleichzeitig ist die erklärte Varianz der Intensität der Steue-

rung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität mit 72 Prozent sehr hoch. Damit können die empirischen Arbeiten, die sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Ausmaß der Nutzung von Informationen und der Umsetzung von Maßnahmen befassen (v gl. Gu11991; Mia 1993; Homburg/Jensen 2000), bestätigt werden. Ein ähnlich starker Zusammenhang besteht zwischen dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität und dem Erfolg (signifikant auf dem 1%-Niveau). Somit besteht eine Wirkungskeue zwischen der Messung der Marketingproduktivität, Maßnahmen der Steigerung der Marketingproduktivität und dem Erfolg. Über die Wirkungskeue kann ein indirekter Effekt der Messung der Marketingproduktivität auf den Erfolg des Managements der Marketingproduktivität berechnet werden. Dieser errechnet sich aus dem Produkt der vollständig standardisierten Effekte und fällt mit 0,51 (0,85

* 0,60) sehr hoch aus. In Anbetracht der hohen Modellgüte kann daher konsta-

tiert werden: Je regelmäßiger und systematischer marketingbezogene Produktivitätsinformationen erhoben werden, desto intensiver findet eine Steuerung und Umsetzung marketingbezogener Produktivitätssteigerungsmaßnahmen statt, welches wiederum zu einem größeren Erfolg des Managements der Marketingproduktivität führt. Demnach kann die Aussage getroffen werden, daß eine regelmäßige und systematische Erhebung von Produktivitätsinformationen eine wichtige Grundlage darstellt, jedoch allein nicht ausreichend ist. Erst auf die Messung abgestimmte Umsetzungsmaßnahmen führen zu einem erfolgreichen Management der Marketingproduktivität.

155

x' (df) P

GA AGA RMSEA CA

Regelmäßige und S)'stemallsc.he Messung der Marketingproduktlvltät

61.07 (42)

0.029 0.99 0.98 0.047 0.99

~ SI gnlfikam der ,laJIdardlsienen

Koeffizienten (eln>eltiger t-T..t):

H,: 0.85'"

• 1()'I(,(t-W""~ 1.282) .. S'II. (t-Wen ~ I,64S) ... 1%(t-W"" "2.326) ~1I.rI.r V,,"onWlteil: QMK "_!..= nicht ~'gnj fihnl

YII

lntensiliit der teuerung und msetzUDg von Maßnahmen zur Steigerung d.. Marketlngproduktivlliit

Errolg des MJllUlgement.. I- - - - - - -- - - l.... der Marketlogprodnktlviliit 11"

Abbildung 4-9: Teilmodell B - Einfluß des Managements der Marketingproduktivität auf den Erfolg des Managements der Marketingproduktivität (Konstruktebene)

Die Untersuchung der Wirkungszusammenhänge im Teilmodell B erfolgte unter Vernachlässigung situativer Faktoren. Inwiefern sich die Wirkungszusammenhänge verändern, wenn situative Effekte in das Modell integriert werden, ist Gegenstand der Betrachtung des Gesamtmodells (vgl. Abschnitt 4.3.4). Im folgenden soll untersucht werden, welche Wirkungszusammenhänge es auf der Faktorenebene gibt. Die Untersuchung der Wirkungszusammenhänge auf Faktorenebene zwischen den Konstrukten des Managements der Marketingproduktivität wird dadurch eingeschränkt, daß aufgrund der Vielzahl zu schätzender Parameter das Modell zu komplex ist für eine Durchführung der Kausalanalyse. Das Verhältnis aus Anzahl zu schätzender Parameter und Stichprobenumfang sollte zehn zu eins oder mindestens fünf zu eins betragen (vgl. Homburg/Baumgartner 1995b, S. 172). Im vorliegenden Fall liegt ein Verhältnis von Stichproben größe zu zu schätzenden Parametern von drei zu eins vor. Die Analyse beschränkt sich daher auf den Zusammenhang 156

zwischen den sechs Faktoren des Konstruktes der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität auf der einen Seite und dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität auf der anderen Seite (TeiJhypothesen HSa -f ). Daneben erfolgt eine Untersuchung des Einflusses der drei Faktoren des Konstruktes der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität auf den Erfolg (Teilhypothesen H6a-c ). Zunächst geht es um die Untersuchung der Wirkungs zusammenhänge zwischen den Faktoren der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität und dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen der Marketingproduktivität (Hypothesen HSa-f ). Die globalen Gütekriterien des Modells werden vollständig erfüllt (lldf = 1,2, GFI = 0,95, AGFI = 0,94, RMSEA = 0,039, CFI = 0,99). Von den sechs aufge-

stellten Hypothesen können nur zwei empirisch bestätigt werden. So ergab sich ein auf dem 5%-Niveau signifikanter Effekt seitens des Faktors der Messung der Produktivität der Kundenbeziehungen auf das Konstrukt der Steuerung und Umsetzung (Teilhypothese HSd ). Dies bedeutet, je regelmäßiger und systematischer kundenbezogene Produktivitätsinformationen erhoben werden, desto intensiver werden Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität durchgeführt. Daneben hat lediglich der Faktor regelmäßige und systematische Messung der Produktivität distributionspolitischer Aktivitäten einen schwachen Einfluß auf das Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität (lO%-Niveau, Teilhypothese H sc ). Die übrigen Faktoren der Messung haben keinen signifikanten Einfluß auf das Konstrukt der Steuerung und Umsetzung. Bei der Untersuchung des Einflusses der Faktoren des Konstruktes der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität auf den Erfolg des Managements der Marketingproduktivität können zwei von drei Teilhypothesen (H6a-c ) empirisch bestätigt werden. So ist der Einfluß des Faktors der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Kundenbeziehungen auf den Faktor des Erfolgs des Managements der Marketingproduktivität auf dem 5%-Niveau signifikant (Teilhypothese H6b, vgl. Abbildung 4-10). Daneben beeinflussen Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten den Erfolg nachhaltig (Teilhypothese H6a , signifikant auf dem 1%-Niveau).

157

lIuemltät der teuerllng u.nd Umsetzung '"00 Maßnahmen zur SteJgeru.og

der Produktivität ... :r;'(dl)

Ö,

98.90(85)

0.14 0.98

P

GA AGA

0.97

RMSEA

CA

0.03 0.99

H..: O.l3"

... der Kundenbeliehungen ~J--------tI

H",: n.s.

... der AngeboIS' und Auftragsbearbei,ung ~,

Sianifilcll1z. der s:tllndardisienen

"

Koeffizienten (cin.seitiKer t-Test): •

1~('·Wert~

1.2112)

.. 5~ (,·Wert ~ 1.1145> ... I ~ (t.Wert ~ 2.326)

erkllrter VariantM,dJ; QMK D,M.:

nich. signifikant

Abbildung 4·iO: Einfluß der Faktoren des Konstruktes der intensität der Steuerung und Umsetzung von Maß· nahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität auf den Eifolg (Faktorenebene)

Schließlich sollen unter Berücksichtigung der situativen Faktoren innerhalb eines Gesamtmodells die Wirkungszusammenhänge auf Konstruktebene untersucht werden. 4.3.4

Betrachtung des Gesamtmodells

Das Ergebnis der Berücksichtigung sämtlicher Konstrukte bzw. Faktoren in einem Kausalmodell ist Abbildung 4-11 zu entnehmen. Als Ergebnis der Gesamtbetrachtung kann zunächst konstatiert werden, daß sämtliche globalen Gütekriterien des Strukturgleichungsmodells erfüllt werden (l/df = 1,5; GFI

= 0,96;

AGFI

= 0,95; RMSEA = 0,054; CFI = 0,98). Es wird

deutlich, daß die Hypothesen H I , H2 , H3 , H4 , Hs und H6 empirisch gestützt werden können. Bis auf die Hypothese H2 (signifikant auf dem 1O%-Niveau) sind alle anderen Hypothesen auf dem 1%-Niveau signifikant. Als zentraler situativer Einflußfaktor kann die Controllingunterstützung gesehen werden. Je größer die Unterstützung durch das Controlling ist, desto regel-

mäßiger und systematischer erfolgt eine Messung der Marketingproduktivität. Dadurch 158

kommt es zu einer um so intensiveren Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität. Letzteres führt zum Erfolg. Es ist anzumerken, daß die standardisierten Effekte auch im Gesamtmodell sehr hoch ausfallen (ß21

1 - - - -+

Weltbewerbsintt.:nJit~1

1;,

=0,68; ß32 =0,73).

X'(dO

P

~,

GA AGA

RMSEA CFl

y"

192.37 (129)

0.00 0.96 0.9S 0.0S4 0.98

~,

H': O~~~/." Conlrollingunlen.tUtzl,lng

!',

1---_ H,: o.J3 ... •

lalensitit der Steuenrnr. uDd Umsetfuftl von Ma.ßnahmtn zur S Ir.lgcrung der MlrketJDIProdukn"ltil

Sipifltut der ItIndudiI!erten

lCoeftirlmcai (cinsel.tiacr t·Test); • 10'lI0 (,.Wen ~ 1.:JlI2) •• ,.,., (I· Wen ~ 1.6'S) ••• I"" (I· Wen ~ 2.)26) ..1dIntr VullI1ZI11tell: QMK 11.1.:

Diebt Ilpiftklnl

Abbildung 4·11 :Gesamtmodell der Untersuchung

Ein weiteres Ergebnis des Gesamtmodells bezieht sich auf die erklärten Varianzen der endogenen Variablen. Bei dem Konstrukt der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maß-

nahmen der Steigerung der Marketingproduktivität wird 81 Prozent der Varianz erklärt. Im Falle des Erfolgs des Managements der Marketingproduktivität werden 36 Prozent der Varianz erklärt. Auch dieser Wert kann als zufriedenstellend bezeichnet werden, wenn man bedenkt, daß es in der Regel eine Vielzahl von Faktoren gibt, die den Erfolg beeinflussen. Bei dem Konstrukt der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität werden 23 Prozent der Varianz erklärt.

159

4.3.5

Einfluß ausgewählter moderierender Effekte

Situative Faktoren können nicht nur direkte Effekte auf die untersuchten Konstrukte ausüben, sondern können auch moderierend den Einfluß zwischen zwei Konstrukten beeinflussen. Das bedeutet, daß je nach Ausprägung der situativen Faktoren der Einfluß des Konstruktes der Messung auf das Konstrukt der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen unterschiedlich hoch ausfällt. Da bei der Untersuchung der moderierenden Effekte auf Konstruktebene keine signifikanten Ergebnisse festgestellt werden konnten, wurde zunächst der Effekt moderierender Variablen auf den Zusammenhang zwischen den Faktoren des Konstruktes Messung der Marketingpro-

duktivität und den Faktoren des Konstruktes der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität untersucht. Bei dem situativen Faktor der Wettbewerbsintensität konnte kein signifikanter moderierender Effekt nachgewiesen werden. Im Gegensatz dazu ist bei der Controllingunterstützung eine Reihe von signifikanten moderierenden Effekten auf Faktorenebene festzustellen. Das Ergebnis der moderierten Regressionsanalysen ist Tabelle 4-17 zu entnehmen. Alle signifikanten Effekte sind positiv. Erfolgt in einem Unternehmen eine systematische

Controllingunterstützung, so wird der Zusammenhang zwischen der regelmäßigen und systematischen Messung der Marketingproduktivität und der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität verstärkt. Dies ist aber nur für Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten sowie der Kundenbeziehung der Fall. In bezug auf die Angebots- und Auftragsbearbeitung konnten keine signifikanten moderierenden Effekte festgestellt werden.

160

Controllingunterstützung und Faktoren der regeImäBigen und systematiscben Messung der Marketingproduktivität Controllingunterstützung • regelmäßige und systematisehe Messung der Produktivität produktpolitischer Akti-

Moderierender Effekt auf die Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität ll2) der Markeder Kundender Angebotsting-Mixbeziehungen und AuftragsbeAktivitäten arbeitung +*** n. s. +***

vitäten

Controllingunterstützung • regelmäßige und systemati+*** sehe Messung der Produktivität preispolitischer Aktivitäten Controllingunterstützung • regelmäßige und systemati+*** sehe Messung der Produktivität kommunikationspolitischer Aktivitäten Controllingunterstützung * regelmäßige und systemati+*** sehe Messung der Produktivität distributionspolitischer Aktivitäten Controllingunterstützung * regelmäßige und systemati+*** sehe Messung der Produktivität der Kundenbeziehungen +*** Controllingunterstützung * regelmäßige und systematisehe Messung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitung Angabe der VorzeIchen der Parametersehatzer der emzelnen Effekte nur. wenn lO%-Niveau festgestellt wurde 2) * = Signifikanz auf dem lO%-Niveau •• = Signifikanz auf dem 5%-Niveau ••• = Signifikanz auf dem I %-Niveau n. S.: nicht signifikant

+***

n. s.

+***

n. s.

+***

n. s.

+*

n. s.

+***

n. s.

zummdest SIgnIfikanz auf dem

Tabelle 4-17: Controllingunterstützung als moderierender Effekt auf den Zusammenhang zwischen den Faktoren des Managements der Marketingproduktivität

In einem weiteren Schritt erfolgte eine Untersuchung des Effektes moderierender Variablen auf den Zusammenhang zwischen den Faktoren des Konstruktes der Intensität der Steuerung

und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität und dem Faktor des Erfolgs des Managements der Marketingproduktivität. Auch hier konnte bei der Wettbe-

werbsintensität weder auf Konstrukt-noch auf Faktorenebene ein signifikanter moderierender Effekt nachgewiesen werden. Die Controllingunterstützung hatte hier auf Konstruktebene einen auf dem I %-Niveau signifikanten moderierenden Effekt. Interessant ist aber auch hier wieder die Analyse auf der Ebene der Faktoren. Aus Tabelle 4-18 sind die entsprechenden Ergebnisse zu entnehmen.

161

Controllingunterstützung und Faktoren der Intensität der Steuerung und Moderierender Effekt auf den Erfolg des Managements der Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität Marketingproduktivität 1)2) Controllingunterstützung * Intensität der Steuerung und Umsetzung von +*** Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Marketing-Mix-Aktivitäten +*** Controllingunterstützung * Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Kundenbeziehungen +*** Controllingunterstützung * Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität der Angebots- und Auftragsbearbeitune I) Angabe der Vorzeichen der Parameterschatzer der einzelnen Effekte nur, wenn zumIndest Slgmfikanz auf dem lO%-Niveau festgestellt wurde 2) * = Signifikanz auf dem IO%-Niveau ** = Signifikanz auf dem 5%-Niveau *** = Signifikanz auf dem 1%-Niveau Tabelle 4-18: Controllingunterstützung als moderierender Effekt auf den Zusammenhang zwischen den Faktoren der Intensität der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität und dem Erfolg

Auf Faktorenebene zeigt sich ein auf dem 1%-Niveau signifikanter positiver moderierender Effekt der Controllingunterstützung. Eine hohe Controllingunterstützung verstärkt demzufolge den Einfluß der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität auf den Erfolg. Insgesamt kann damit konstatiert werden, daß in Unternehmen mit etabliertem Marketingcontrolling bzw. bei einer funktionierenden Zusammenarbeit zwischen Marketing und Controlling das Management der Marketingproduktivität erfolgreicher ist als in Unternehmen, in denen eine systematische Controllingunterstützung fehlt.

162

4.4

Bestandsaufnahme zum Management der Marketingproduktivität in der Unternehmenspraxis

Eine der Forschungsfragen, die es im Rahmen der empirischen Untersuchung zu beantworten galt, betraf die Bestandsaufnahme zum Management der Marketingproduktivität in der Unternehmenspraxis (Forschungsfrage 5). Maßnahmen zur Steigerung der Produktivität wurden in

den meisten Unternehmen in den letzten Jahren mit hoher Priorität verfolgt. Der Schwerpunkt dieser Maßnahmen lag insbesondere in der Produktion. Für den Produktionsbereich liegen dementsprechend umfassende produktivitätsbezogene Informationen vor, während der Marketing- und Vertriebsbereich im Hinblick auf die Produktivität der dort geleisteten Arbeit kaum einer gründlichen Prüfung unterzogen wird. Im folgenden geht es um die Beantwortung der Frage, wie das Management der Marketingproduktivität in Industriegüterunternehmen in der Praxis konkret zu bewerten ist. Im einzelnen geht es um die Beantwortung folgender Teilfragen: 1. In welchen betrieblichen Funktionsbereichen eines Unternehmens liegt ein bedeutendes Potential zur Produktivitätssteigerung? 2. Welche produktivitätsrelevanten Informationen werden im Marketing regelmäßig und systematisch erhoben? 3. Wo liegen Schwerpunkte bei der Steuerung und Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Marketingproduktivität? Diesen drei Fragen ist jeweils ein eigener Abschnitt gewidmet. Innerhalb der Bestandsaufnahme zur Praxis des Managements der Marketingproduktivität werden Methoden der deskriptiven Statistik, insbesondere Häufigkeitsverteilungen angewendet. Daneben wird der Prozentsatz ("Top 2"-Werte) der Befragten untersucht, die entweder mit ,,5" oder ,,6" geantwortet haben (auf einer 6-Punkte-Skala), d. h. bei denen eine hohe Zustimmung zu den jeweiligen Statements gegeben ist. Die Stichprobe ließ auch eine differenzierte Analyse im Hinblick auf die Unternehmens größe und die Position des Befragten zu.

163

4.4.1

Produktivitätssteigerungspotential in verschiedenen Unternehmensbereichen

Die erste Frage untersucht, in weIchen Funktionsbereichen des Unternehmens ein wesentliches Potential zur Steigerung der Produktivität vermutet wird. Es erscheint insbesondere interessant, wie die Bereiche Vertrieb und Marketing im Vergleich zu den übrigen Funktionsbereichen gesehen werden. Die entsprechenden Ergebnisse sind in Abbildung 4-12 dargestellt. Hier ist jeweils der Prozentsatz der Befragten angegeben, der in dem jeweiligen Funktionsbereich im eigenen Unternehmen ein bedeutendes Produktivitätssteigerungspotential sieht. Die dargestellten Ergebnisse unterstützen die eingangs geäußerte Vermutung, daß die bedeutendsten Potentiale für zukünftige Produktivitätssteigerungen nicht mehr im Bereich der Produktion liegen. An erster bzw. zweiter Stelle liegen die beiden marktorientierten Funktionsbereiche Vertrieb und Marketing. Diese Zahlen verdeutlichen, daß die Aufgabe, in diesen Unternehmensbereichen die Produktivität zu steigern, in Zukunft sehr stark an Bedeutung gewinnen wird. Zudem unterstreichen diese Ergebnisse nachhaltig die Relevanz der vorliegenden Untersuchung.

F&E Beschaffung Service allgemeine Verwal.lUng Logistik

351\>

1 37 I\>

13I\> I

38 I\>

I 39 I\>

I ~ L--M-ark-e-tin-g--------'~ I\> ~I ==~1 3a Produktion

I

42

nach fWitioo der Beantwoner:

Vertrieb M ebrfillClmtnnungen mög1ich

Abbildung 4-/2: Produktivitätssteigerungspotentiale in unterschiedlichen Funktionsbereichen

Eine Differenzierung dieser Einschätzungen nach den verschiedenen Positionen der Befragten ergibt weitere interessante Erkenntnisse. Für die bei den hier relevanten Funktionsbereiche 164

Vertrieb und Marketing sind die entsprechenden Zahlen ebenfalls in Abbildung 4-12 dargestellt. Marketing- und Vertriebsleiter schätzen die Produktivitätssteigerungspotentiale in ihrem Verantwortungsbereich signifikant niedriger ein als technische Leiter sowie Entscheidungsträger mit General Management-Verantwortung. Die beiden letztgenannten Personengruppen sehen überwiegend bedeutende Produktivitätssteigerungspotentiale im Marketingund Vertriebsbereich ihres Unternehmens, eine Einschätzung, die jedoch von vielen Marketing- und Vertriebsleitern nicht geteilt wird. Offenbar wird der Handlungsbedarf im eigenen Verantwortungsbereich im Hinblick auf Produktivitätssteigerungsaktivitäten recht gering eingeschätzt. 4.4.2

Informationsbasis des Produktivitätsmanagements im Marketing

Neben den soeben angesprochenen einstellungsbezogenen Voraussetzungen für ein umfassendes Produktivitätsmanagement in Marketing und Vertrieb stellt das Vorhandensein einer angemessenen Informationsbasis eine weitere wesentliche Voraussetzung dar. In diesem Zusammenhang wurde im Rahmen der vorliegenden Studie untersucht, inwieweit Unternehmen bereits über ein umfassendes Informationssystem verfügen. Diese Voraussetzung ist dann erfüllt, wenn zentrale Produktivitäts- und Erfolgsgrößen regelmäßig und systematisch ermittelt werden. Es geht nicht darum, ob eine bestimmte Kenngröße einmalig (z. B. im Rahmen eines Projekts) im Unternehmen erhoben wurde. Vielmehr ist die regelmäßige Nutzung solcher Größen relevant. 4.4.2.1

Regelmäßige und systematische Ermittlung produktivitätsrelevanter Informationen in bezug auf das Marketing-Mix

Abbildung 4-13 gibt die Ergebnisse der regelmäßigen und systematischen Erhebung marketingbezogener Produktivitätsinformationen wieder. Am häufigsten erhoben wurde im Rahmen der Produktpolitik die Rentabilität der Produkte (62 Prozent der befragten Unternehmen, "Top 2"-Wert). Informationen über die Rentabilität der Produkte sind für produktpolitische Entscheidungen offensichtlich von grundlegender Bedeutung. Darüber hinaus sind Informationen über die Wichtigkeit einzelner Produktmerkmale für den Kunden eine wesentliche Grundlage für ein effektives Produktmanagement. Solche Informationen können mit Hilfe der "Conjoint Analyse" (vgl. Simon 1992b) methodisch fundiert ermittelt werden. Die geringe Anwendung derartiger Verfahren spiegelt sich in dem geringen Nutzungsgrad der Kennzahl (36 Prozent). Eine weitere zentrale Komponente der Produktpolitik ist das Innovationsmanagement. Im 165

Hinblick auf den Aspekt der Marketingproduktivität ist interessant, inwieweit der Erfolg einzelner Neuprodukteinführungen systematisch gemessen wird (36 Prozent). Schließlich stellt das Variantenmanagement ein wesentliches Problemfeld der Produktpolitik dar (vgl. auch Homburg/Gruner/Hocke 1997). In vielen Unternehmen ist eine erhebliche Steigerung der Zahl der Varianten zu beobachten. Das Problem liegt darin, daß Unternehmen oft den Nutzen der zusätzlichen Varianten (zusätzliche Deckungsbeiträge ) sehen, nicht aber die durch die Varianten verursachten Kosten im Unternehmen (vgl. HomburglDaum 1997, S. 149 ff.). Vor diesem Hintergrund wurde im Rahmen der Befragung erhoben, inwieweit die durch Varianten bedingten Kosten ermittelt werden. Wie Abbildung 4-13 zu entnehmen ist, besteht die Informationsgrundlage für das Produktivitätsmanagement im Rahmen der Produktpolitik im wesentlichen aus Informationen hinsichtlich der Rentabilität der vermarkteten Produkte. Insbesondere variantenbedingte Kosten werden kaum ermittelt. Daneben wurden im Rahmen der Produktpolitik die Informationen über die Zahlungsbereitschaft der Kunden für einzelne Produktmerkmale erfaßt. Derartige Informationen sind für Fragestellungen der Produktgestaltung relevant. Gerade in stark technisch orientierten Unternehmen beobachtet man vielerorts das Problem des "overengineering": In Unkenntnis der Zahlungsbereitschaft der Kunden für einzelne Produktmerkmale werden zu viele Merkmale in das Design des Produktes aufgenommen. Viele davon erhöhen die Produktkosten wesentlich, ohne aber vom Kunden honoriert zu werden. Fundierte Informationen darüber, was dem Kunden einzelne Produktleistungen wert sind, können also auch im Bereich der Produktentwicklung sehr effektiv eingesetzt werden und so zu marktfähigeren neuen Produkten führen.

166

I : triff! Uberhaupt nicht zu

Wir ermitteln regelmäßig und syslematisch ...

6: trifft voU und

.. . die Rentabilität der Produkte ... die Wichtigkeit von Produktmerlcmalen

ProduktpolItik

... den Erfolg von Neuprodulr.teinführungen ... die Kosten d. Varianten

2.~

... die Zahlungsbereitschaft d. Kunden für einzelne

_

Preispolitik Kommunikationspolitik

3.

~c.rkmaL

... die Preisnachillsse im Zeitablauf

3.004

... die Firmen-lProduktbekanntheil

J

... den Werbeerfolg

3.10

... den OB pro Außendiensunitarbeiter

3

... die Besuchshäufigkeit nach Kundengruppen

3.10

Top 2-Wert 62% 36%

.80

36 %

~

30%

20%

7

Miltel on.

3•

... den Erfolg von Messeteilnahmen

... den Um atz pro Außendienstmitarbeiter Distributionspolitik

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