Kundentypologie in der Multikanalwelt: Ergebnisse einer Online
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<strong>Kundentypologie</strong> <strong>in</strong> <strong>der</strong> <strong>Multikanalwelt</strong> 40<br />
Tabelle 1: Operationalisierung <strong>der</strong> Untersuchungsmerkmale.<br />
(Quelle: Eigene Darstellung)<br />
Im dritten Abschnitt des Fragebogens, <strong>der</strong> die Fragen 18 bis 24 be<strong>in</strong>haltet, werden abschlie-<br />
ßend verschiedene soziodemographische Angaben erfasst. Obwohl bei <strong>der</strong> Frage 24 (E<strong>in</strong>-<br />
kommensverhältnissen) von e<strong>in</strong>er hohen Ausfallquote (Item-Nonresponse) ausgegangen wer-<br />
den kann, wird diese bewusst mit e<strong>in</strong>bezogen, um später Aussagetendenzen über die poten-<br />
zielle Kaufkraft <strong>der</strong> Konsumentengruppen treffen zu können.<br />
Im Rahmen <strong>der</strong> Informationsauswertung sollen neben <strong>der</strong> Vorstellung <strong>der</strong> deskriptiven Er-<br />
gebnisse vor allem explorative Auswertungen zur Bildung von Kundensegmenten zum E<strong>in</strong>-<br />
satz kommen. 207 Sowohl aufgrund <strong>der</strong> Zielsetzung als auch aufgrund verschiedener Erhe-<br />
bungsformen 208 werden die Samples getrennt analysiert. Alle weiteren Ausführungen gelten<br />
sowohl für den Onl<strong>in</strong>e- als auch Offl<strong>in</strong>e-Datensatz.<br />
Da es sich bei <strong>der</strong> Typenbildung auf <strong>der</strong> Grundlage mehrerer Indikatoren um e<strong>in</strong>en genu<strong>in</strong><br />
multivariaten Ansatz handelt, sollen im Wesentlichen die Verfahren bzw. Verfahrensfamilien<br />
<strong>der</strong> Faktorenanalyse (FA), <strong>der</strong> Diskrim<strong>in</strong>anzanalyse (DA) und Clusteranalyse (CLA) zum<br />
207 Alle Berechnungen werden mithilfe <strong>der</strong> Statistiksoftware SPSS für W<strong>in</strong>dows durchgeführt.<br />
208 Aufgrund <strong>der</strong> verschiedenen Erhebungsmethoden fließt e<strong>in</strong> Bias e<strong>in</strong> – <strong>der</strong> Nutzer und ihres E<strong>in</strong>kaufsverhaltens.<br />
Zudem ist die Verfälschbarkeit <strong>der</strong> Onl<strong>in</strong>e-Daten aufgrund <strong>der</strong> technischen Erhebung leichter bzw.<br />
größer.
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