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Jansen, Daniel: Funktionale Sonderausstattungen in der Premium-Automobilindustrie : Eine empirische Kausalanalyse des Kaufentscheidungsverhaltens. 2020
Inhalt
Geleitwort
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Definitionsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Hintergrund
2 Ziel der Arbeit und Forschungsfragen
3 Konzeptioneller Rahmen
3.1 Kaufentscheidungsverhalten und Perceived Customer Value
3.2 Aufstellung des theoretischen Erklärungsmodells
3.2.1 Adaption und Erweiterung der Consumption Value Theory
3.2.2 Perceived Risk als Einflussfaktor auf den Perceived Customer Value
3.2.3 Objektives Kaufentscheidungsverhalten als latente Variable
3.2.4 Theoretisches Erklärungsmodell
3.3 Erweiterung des Erklärungsmodells um praxisrelevante Einflussfaktoren
3.3.1 Notwendigkeit für ein erweitertes Erklärungsmodell
3.3.2 Konzeption und Durchführung der empirischen Untersuchung
3.3.2.1 Methodische Grundlage: Critical Incident Technique
3.3.2.2 Datenerhebung und Datenanalyse
3.3.3 Empirische Ergebnisse
3.3.4 Finales Erklärungsmodell
4 Material und Methoden
4.1 Funktionale Sonderausstattungen
4.1.1 Abgrenzung und Definition
4.1.2 Funktionale Klassifizierung von Sonderausstattungen
4.1.3 Klassifizierung funktionaler Sonderausstattungen nach Produktlebenszyklusverläufen
4.1.3.1 Exkurs: Theoretische Grundlagen des Produktlebenszykluskonzepts
4.1.3.2 Produktlebenszyklusarten funktionaler Sonderausstattungen
4.1.4 Auswahl der funktionalen Sonderausstattungen für die empirische Validierung des Erklärungsmodells
4.2 Analysemethodik
4.2.1 Kausalanalysen mit Strukturgleichungsmodellen
4.2.1.1 Auswahl der Strukturgleichungsmodellierung
4.2.1.2 Reflektive versus formative Messmodelle
4.2.1.3 Kovarianz- versus varianzbasierte Lösungsansätze
4.2.1.4 PLS-Schätzalgorithmus
4.2.1.5 Besonderheit: PLS-Strukturgleichungsmodelle mit binären abhängigen Variablen
4.2.1.6 Gütekriterien für das Messmodell und dessen Koeffizienten
4.2.2 Logistische Regression
4.2.2.1 Die logistische Regressionsfunktion
4.2.2.2 Schätzung der Modellparameter
4.2.2.3 Interpretation der Modellparameter
4.2.2.4 Gütekriterien für das geschätzte Modell und dessen Koeffizienten
4.2.2.5 Gruppenvergleiche in logistischen Regressionsmodellen
4.3 Operationalisierung der Konstrukte
4.3.1 Methodische Vorbemerkungen
4.3.2 Operationalisierung der unabhängigen Variablen
4.3.3 Operationalisierung der abhängigen Variablen
4.4 Datenerhebung und Datenstruktur
4.4.1 Auswahl der Zielgruppe und des Befragungsansatzes
4.4.2 Auswahl des Erhebungsverfahrens und Entwicklung des Fragebogens
4.4.3 Konzeption der Stichprobe
4.4.4 Exkurs: Umgang mit fehlenden Werten
4.4.5 Settings für die Datenerhebung, Rücklauf und Struktur der Stichprobe
4.4.6 Repräsentativität der Stichprobe
4.4.7 Auswahl der Analysesoftware
4.4.8 Vorbereitung der Daten
5 Ergebnisse
5.1 Übergreifende Validierung des Gesamtmodells
5.1.1 Formale Gütebeurteilung
5.1.1.1 Messmodell
5.1.1.2 Strukturmodell
5.1.2 Inhaltliche Interpretation
5.1.2.1 Messmodell
5.1.2.2 Strukturmodell
5.1.3 Modifiziertes Erklärungsmodell
5.1.3.1 Formale Gütebeurteilung des modifizierten Erklärungsmodells
5.1.3.2 Inhaltliche Interpretation des modifizierten Erklärungsmodells
5.1.4 Beurteilung der Wirkungsbeziehungen im Strukturmodell
5.1.4.1 Product Quality und Monetary Value mit Risk
5.1.4.2 Ease of Use mit Product Quality sowie Usefulness
5.2 Segmentspezifische Validierung des Erklärungsmodells
5.2.1 Formale Gütebeurteilung
5.2.2 Inhaltliche Interpretation
5.3 Ausstattungsspezifische Validierung des Erklärungsmodells
5.3.1 Formale Gütebeurteilung
5.3.2 Inhaltliche Interpretation
5.3.2.1 Teilstichproben nach funktionaler Klassifizierung
5.3.2.2 Teilstichproben nach verbauquotenbasierter Klassifizierung
6 Diskussion und Implikationen
6.1 Diskussion der empirischen Ergebnisse
6.2 Theoretische Implikationen
6.3 Implikationen für die Automobilindustrie
7 Konklusion
8 Limitationen
Anhang
Literaturverzeichnis
Interviewverzeichnis