Kundentypologie in der Multikanalwelt: Ergebnisse einer Online

Kundentypologie in der Multikanalwelt 48
Konstanten noch Ausreißer aufweisen. 234 Weiterhin sollte das Skalenniveau möglichst hoch
und in einer gemeinsamen Einheit sein. Für das Clusterzentrenverfahren wird das Skalenniveau
der Variablen metrisch definiert. Da alle zu clusternden Variablen dieselbe Einheit (Anzahl
der Ausprägungen) aufweisen, liegen also keine gemischten Daten vor. 235 Die max. Anzahl
der Cluster (Quick Cluster) muss subjektiv vorgegeben werden. Die Festlegung auf eine
Clusterzahl und somit auch auf eine Anzahl der zu ermittelnden Typen erfolgt nicht willkürlich,
sondern begründet. Nach Einsicht der relevanten (empirischen) Literatur236 , vor dem
Hintergrund der komplexen Multikanalwelt und einer marketingpragmatisch effizienten Typenanzahl
werden sechs Cluster bzw. Typen (jeweils für den Online- und Offline-Bereich)
festgelegt. Wichtig ist, dass die Clusterzahl in einem abgewogenen Verhältnis zur Variablenzahl,
Wertevariation und Fallzahl steht. Diese Voraussetzung kann hier als erfüllt angesehen
werden.
Die jeweils ermittelte Sechs-Clusterlösung237 , getrennt für die Probanden der Online- und
Offline-Erhebung, wird zunächst einer Eignungsprüfung sowie einer Validierung unterzogen.
Der Distanzmatrix beider Analysen ist zu entnehmen, dass dieses Ziel erreicht wurde und die
Zentren der je sechs Cluster deutliche Distanzen aufweisen, somit hohe Intracluster- und geringe
Intercluster-Homogenität vorliegt. Auch die ANOVA-Tabellen zeigen, dass die Cluster
sich in den zugrunde liegenden Variablen signifikant unterscheiden. 238 Bei der Validitätsprüfung
wird neben der inhaltlichen Interpretation bzw. Plausibilitätsprüfung239 auch die formelle
Prüfung anhand der DA vorgeschlagen. 240 Formell werden die Ergebnisse der CLA auf
Intracluster-Homogenität und Intercluster-Heterogenität getestet. In unserem Fall sind bereits
234 Gerade die Clusterzentrenanalyse reagiert wegen ihrer Startwert-Methode besonders empfindlich gegenüber
Ausreißern. Auch aufgrund der beschränkten Range der Variablen gewährleistet diese Datenmenge, dass
keine Ausreißer vorkommen.
235 Es ist keine Standardisierung bzw. Gewichtung erforderlich, vgl. Bacher (2002), S. 173 ff.
236 Vgl. hierzu Kapitel 3.1.
237 Vgl. Anhange B.3.1 sowie B.4.1.
238 Vgl. Anhang B.3.1 sowie B.4.1. Allerdings sollten die Angaben nicht als einwandfreie Ergebnisse eins
Signifikanztests, sondern nur als Hinweis auf Gruppenunterschiede ausgelegt werden, vgl. Brosius (2004),
S. 693 f.
239 Auf eine inhaltliche (externe) Validitätsprüfung), in Form eines Hypothesentests wird hier verzichtet, da es
den Umfang der Arbeit übersteigt.
240 Vgl. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (2003), S. 160.