Kundentypologie in der Multikanalwelt: Ergebnisse einer Online
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<strong>Kundentypologie</strong> <strong>in</strong> <strong>der</strong> <strong>Multikanalwelt</strong> 64<br />
deskriptiven <strong>Ergebnisse</strong>n sowie explorativen Auswertungen wurde zwischen dem erhobenen<br />
Offl<strong>in</strong>e- und Onl<strong>in</strong>e-Sample differenziert. Da e<strong>in</strong> Vorgehen im Rahmen <strong>der</strong> FA aufgrund des<br />
Datensatzes nicht s<strong>in</strong>nvoll erschien, wurden mithilfe e<strong>in</strong>er explorativ e<strong>in</strong>gesetzten DA alle<br />
Variablen mit diskrim<strong>in</strong>atorischem Potenzial identifiziert und anschließend e<strong>in</strong>er Clusterzentrenanalyse<br />
unterzogen. Für die <strong>in</strong>haltliche Beschreibung wurden <strong>in</strong>sgesamt neun Subskalen<br />
gebildet: Technology Aversion, Convenience Orientation, Recreational Shopp<strong>in</strong>g, Economic<br />
Shopp<strong>in</strong>g, Social Shopp<strong>in</strong>g, Impulse Shopp<strong>in</strong>g, Variety Experts, Anticipated Utility<br />
sowie Risk Aversion. Die Clusterzentrenanalyse konnte für beide Samples jeweils e<strong>in</strong>e Sechs-<br />
Clusterlösung identifizieren. In beiden waren dies Apathetic, Convenience, Rational-Silver,<br />
Enthusiastic Shopper sowie die Interested Shopp<strong>in</strong>g Youngsters. Zusätzlich ergab sich im<br />
Onl<strong>in</strong>e-Bereich <strong>der</strong> Mischtyp Intermediate Shopper und im Offl<strong>in</strong>e Bereich <strong>der</strong> Advanced<br />
Onl<strong>in</strong>e-Shopper.<br />
Abschließend wurden zu Beg<strong>in</strong>n des Kapitels 5 die Grenzen <strong>der</strong> Untersuchung aufgezeigt und<br />
zentrale Erkenntnisse für die Handelspraxis angeführt.<br />
Mit Blick auf die aktuellen Entwicklungen im Bereich <strong>der</strong> Mehrkanalsysteme und des Konsumentenverhaltens<br />
ist anzunehmen, dass die <strong>in</strong> dieser Arbeit untersuchte Thematik verstärktes<br />
Interesse erlangen wird, so dass e<strong>in</strong>e Vertiefung des Forschungsgebiets zukünftig e<strong>in</strong><br />
wichtiges Aufgabenfeld zu se<strong>in</strong> sche<strong>in</strong>t. Die im Rahmen dieser Arbeit jeweils ermittelten<br />
Sechs-Clusterlösungen sollten tendenziell nur als grobe Anhaltspunkte für den Handel gesehen<br />
werden. Jedes Segment kann situationsspezifisch, je nach Produkt<strong>in</strong>volvement, Warenkategorie<br />
o<strong>der</strong> E<strong>in</strong>kaufsformat e<strong>in</strong> an<strong>der</strong>es Verhalten erfor<strong>der</strong>n. Handelsunternehmen sollten<br />
demzufolge spezifisch für ihr Unternehmen o<strong>der</strong> zum<strong>in</strong>dest für ihre Branche e<strong>in</strong>e eigene Kundensegmentierung<br />
durchführen. Dabei sollten v. a. diejenigen Segmentierungskriterien herangezogen<br />
werden, die für die betrachtete Branche o<strong>der</strong> das Unternehmen relevant s<strong>in</strong>d. Grundsätzlich<br />
s<strong>in</strong>d die <strong>in</strong> dieser Arbeit hergeleiteten Kriterien <strong>in</strong> <strong>der</strong> <strong>Multikanalwelt</strong> von Relevanz<br />
und haben sich als tauglich erwiesen. Dennoch sollten weitere relevante Untersuchungsmerkmale<br />
analysiert werden, um umfassen<strong>der</strong>e und verbesserte Erkenntnisse zu erhalten.<br />
Mit Blick auf den monetären Wert des Kunden sollten die Unternehmen verstärkt Merkmale<br />
wie bspw. Kaufkraftpotential, Budgetausgaben-Verteilung, Häufigkeit des E<strong>in</strong>kaufs etc. im<br />
Rahmen <strong>der</strong> Segmentierung betrachten. Weiterh<strong>in</strong> sollte zur Beurteilung <strong>der</strong> Segmente auch<br />
<strong>der</strong> Wettbewerb betrachtet werden. Damit stellen die hier aufgedeckten Segmente lediglich