UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2011 – 2012 HET METEN VAN KRITISCHE PERFORMANTIE INDICATOREN EN KLANTLOYALITEIT: HOE IS BELANGRIJKER DAN WAT! Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen Bart Putteman onder leiding van Prof. dr. Bart Larivière en Arne De Keyser
74
Embed
HET METEN VAN KRITISCHE PERFORMANTIE ......1 1. Inleiding Customer loyalty wordt wereldwijd aanzien als een kritieke factor voor financiële performantie en lange-termijn succes. De
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE
ACADEMIEJAAR 2011 – 2012
HET METEN VAN KRITISCHE PERFORMANTIE
INDICATOREN EN KLANTLOYALITEIT: HOE IS
BELANGRIJKER DAN WAT!
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen
Bart Putteman
onder leiding van
Prof. dr. Bart Larivière en Arne De Keyser
II
III
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE
ACADEMIEJAAR 2011 – 2012
HET METEN VAN KRITISCHE PERFORMANTIE
INDICATOREN EN KLANTLOYALITEIT: HOE IS
BELANGRIJKER DAN WAT!
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen
Bart Putteman
onder leiding van
Prof. dr. Bart Larivière en Arne De Keyser
IV
- NO PERMISSION
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef niet mag geraadpleegd en/of
gereproduceerd worden.
Bart Putteman
V
Woord vooraf
Vooraleer deze thesis te lezen en te begrijpen, wil ik enkele mensen speciaal bedanken. In de eerste
plaats zou ik mijn begeleider Arne De Keyser heel erg willen bedanken. Zijn inspanningen en
waardevolle bijdragen hebben er mede voor gezorgd dat deze masterproef naar een hoger niveau
getild werd. Ook mijn promotor Prof. Dr. Bart Larivière heeft me altijd bijgestaan met zijn kritische
geest. Daarnaast zou ik ook mijn vrienden, ouders en familie willen bedanken. Zij waren mijn rots in
de branding bij moeilijke momenten en hebben mij goed geholpen bij het verzamelen van de
enquêtes. Ten slotte wil ik ook alle respondenten bedanken. Zonder hen zou dit onderzoek niet
plaatsgevonden kunnen hebben.
Deze masterproef beschouw ik als de ultieme afsluiter van een interessante vierjarige opleiding
Toegepaste Economische Wetenschappen. Met deze studie hoop ik een waardevolle bijdrage te
Extended Performance Satisfaction Index (EPSI Rating) voor een steekproef van Europese landen,
Turkish Customer Satisfaction Index (TMME), Colombian Customer Index Value (CIV), United
Kingdom’s National Customer Satisfaction Index-UK (NCSI-UK), Customer Satisfaction Index of
Singapore (CSISG).
Gegeven de grootte van de survey en loyalty-industrie, is het dus van kapitaal belang om de juiste
maatstaven op te nemen in deze onderzoeken. WAT is dus heel belangrijk.
Voorgaande academische literatuur heeft een aantal KPI’s voorafgaand aan loyaliteit (retentie, SOW,
etc.) gemeten. In tabel B wordt een overzicht gegeven van de Share-of-Wallet studies die in het
verleden werden uitgevoerd en de KPI’s die daarbij gebruikt werden. Daarna geven we een kort
overzicht van de definities van de voornaamste KPI’s.
8
Tabel B: KPI's in vroegere Share-of-Wallet studies
Afhanke-
lijke
variabele
Kritische Performantie indicatoren
Customer
behavior
Gelinkt met het bedrijf Relatief t.o.v. concurrenten
Bron SOW Overall
SAT
SAT
dim
SQ
dim
Trust Commitment Cost/price
perceptie
Relationship
quality
Switching
costs
Andere Comparative
satisfaction
Attractveness
alternatives
Andere
Company Sales
person
Enis, Paul
1970
X* Image of favorite stores
Image of least-liked
stores
Image of patrons of
favorite stores
Image of patrons of
least-liked stores
Wind,
1970
X X Attitude relative
to an ideal source
East,
Patricia,
Wilson,
Lomax
1995
Shopping pleasantness
Macintosh,
Lockshin,
1997
X X X X Purchase intention
Store attitude
East et al,
1998
X Attitude to the store
group most used
Ahearne et
al, 1999
X X Attractiveness
salesperson
Likeability salesperson
Communication ability
salesperson
Expertise salesperson
* SOW is slechts één van de drie maatstaven gebruikt in de Enis-Paul index
9
Afhanke-
lijke
variabele
Kritische Performantie indicatoren
Customer
behavior
Gelinkt met het bedrijf Relatief t.o.v. concurrenten
Bron SOW Over
all
SAT
SAT
dim
SQ
dim
Trust Commitment Cost/price
perceptie
Relationship
quality
Switching
costs
Andere Comparative
satisfaction
Attractveness
alternatives
Andere
Company Sales
person
Silvestro,
Cross, 2000
X X* Service value
Babin,
Attaway,
2000
X Shopping affect Shopping
value
East et al,
2000
X Attitude to the store group
most used
Bowman,
Das
Narayandas,
2001
X X Perceived fairness
Disconfirmation
Perceived Quality
De Wulf et al,
2001
X X** Direct mail
Preferential treatment
Interpersonal
communication
Tangible rewards
Perceived relationship
investment
Product category
involvement
Consumer relationship
proneness
X
Mägi, 2003 X X Shopping orientation
Keiningham
et al, 2003
X X
Verhoef 2003 X X X*** X
*Algemene tevredenheid bij zowel consumenten als werknemers werd gemeten ** Relationship quality bestaat uit drie componenten: relationship satisfaction, commitment, trust
*** Affective commitment werd gebruikt
10
Afhanke-
lijke
variabele
Kritische Performantie indicatoren
Customer
behavior
Gelinkt met het bedrijf Relatief t.o.v. concurrenten
Bron SOW Over
all
SAT
SAT
dim
SQ
dim
Trust Commitment Cost/price
perceptie
Relationship
quality
Switching
costs
Andere Comparative
satisfaction
Attractveness
alternatives
Andere
Company Sales
person
Bowman,
Das
Narayandas,
2004
X X X X X X
Perkins-
Munn et al,
2005
X X X X Brand image
Keiningham
et al, 2005
X X
Baumann et
al, 2005
X X X Access
Meet expectations
Role requirement
Switching benefits
Motivation to comply
Banking knowledge
Confidence in Judgment
Attitudinal differentiation
Ahearne et
al, 2007
X X X
(salesperson
satisfaction)
Trust
Diligence
Inducements
Empathy
Sportsmanship
X
Wirtz et al,
2007
X X* Attitudinal loyalty Attractiveness of
loyalty programs
Cooil et al,
2007
X X
Leenheer et
al, 2007
X X Service level
Van Doorn,
Verhoef,
2007
X X
*Switching costs tussen loyaliteitsprogramma’s
11
Afhanke-
lijke
variabele
Kritische Performantie indicatoren
Customer
behavior
Gelinkt met het bedrijf Relatief t.o.v. concurrenten
Bron SOW Overall
SAT
SAT
dim
SQ
dim
Trust Commitment Cost/price
perceptie
Relationship
quality
Switching
costs
Andere Comparative
satisfaction
Attractveness
alternatives
Andere
Company Sales
person
Larivière,
2008
X X X X X X Overall Service Quality X
Ailawadi,
Pauwels,
Steenkamp
2008
X Price consciousness
Shopping enjoyment
Babakus,
Yavas,
2008
X X Interaction quality
Merchandise
quality
Relative perceived
value
Palmatier
et al, 2009
X X X Gratitude based
reciprocal behavior
De Keyser,
Larivière,
2010
X X X X* X Locational convenience
Tangibles
X X Trust (company)
Commitment**
Cost/revenue
perceptive
Locational
convenience
Tangibles
Larivière et
al, 2011
X X
Larivière et
al, 2012
X X X**
* Affective en calculative commitment werd gebruikt ** Affective, normative en calculative commitment werd gebruikt
12
Tabel C: Overzicht definities voornaamste KPI's
Definitie Bron
Satisfaction A consumer’s affective state resulting from an overall appraisal
of his or relationship with a retailer
Anderson en
Narus, 1990
Trust Confidence in a partner’s reliability and integrity Palmatier,
Jarvis,
Bechkoff en
Kardes 2009
Affective
commitment
An emotional attachment representing the customer’s desire to
continue the relationship because of the enjoyment of the
relationship; it develops through the degree of reciprocity or
personal involvement that a customer has with the company,
which results in higher levels of trust and commitment (Garbarino
en Johnson 1999; Morgan en Hunt 1994);
Larivière et al,
2012
Calculative
commitment
An attachment based on the self-interest stake in a relationship
(Gundlach, Achrol, and Mentzer 1995) representing the cold,
rational, economic-based dependence on product/service benefits
due to switching costs or a lack of choice (Allen en Meyer 1990;
Anderson en Weitz 1992; Geyskens et al. 1996);
Larivière et al,
2012
Normative
commitment
An attachment that derives from a person’s sense of moral
obligation towards the organization (Allen en Meyer 1990; Gruen
Summers, en Acito 2000); the degree to which an individual is
bonded to the organization on the basis of the felt obligation to
maintain the relationship with the organization predicated on the
congruence between values (Kelly, 2004; Brown, Lusch, en
Nicholson 1995; O’Reilly en Chatman 1986).
Larivière et al
2012
Locational
convenience
Involves approachability and ease of contact. It means:
-waiting time to receive service (e.g., at a bank) is not extensive;
-convenient hours of operation;
-convenient location of service facility.
Parasuraman,
Zeithaml, en
Berry 1988
13
Price-
attractiveness
The satisfaction level with the costs and received revenues of
particular products or shops
Larivière et al
2012
Tangibles Include the physical evidence of the service:
-physical facilities;
-appearance of personnel;
-tools or equipment used to provide the service;
-physical representations of the service, such as a plastic credit
card or a bank statement;
-other customers in the service facility.
Parasuraman
et al 1988
Een onderscheid wordt gemaakt tussen KPI’s die op een vergelijkende en KPI’s die op niet-
vergelijkende manier werden gemeten.
2.1.1 Niet-vergelijkende kritische performantie indicatoren van SOW
In voormalig onderzoek werd vastgesteld dat klanttevredenheid positief correleert met SOW
(Silvestro en Cross 2000; Mägi 2003; Keiningham et al 2003, 2005; Bowman en Narayandas 2004;
Perkins-Munn et al 2005; Baumann et al 2005; Ahearne et al 2007; Cooil et al 2007; Babakus en Yavas
2008; Larivière 2011, 2012).
Ahearne, Gruen en Javis (1999) stelden vast dat de salesperson trust die verkopers uitstralen een
direct effect heeft op SOW. Ook indirect, via aankoopintenties en via de attitude die men heeft ten
opzichte van de winkel, hebben salesperson en store trust een invloed op SOW (Macintosh en
Lockshin 1997). De Keyser en Lariviere (2010) en De Wulf, Odekerken-Schröder, Lacobucci (2001)
vonden in dezelfde lijn een positieve relatie tussen trust en SOW. Palmatier et al (2009) vond geen
directe relatie tussen trust en SOW, echter wel indirect via commitment.
Een hoger niveau van affective, calculative en normative commitment leidt tot een hogere SOW
(Larivière 2012). Ook Verhoef (2003) en De Keyser en Larivière (2010) stelden dezelfde relatie vast
tussen affective commitment en SOW. De Keyser en Larivière (2010) constateerden dit ook voor
calculative commitment, echter in mindere mate. Palmatier et al (2009) stelde een direct effect vast
van commitment op SOW.
14
Ook locational convenience wordt bevonden positief te correleren met SOW. Baumann et al (2005)
vonden in de setting retail banking een positieve relatie tussen locational convenience en SOW in
leningen van de bank. De Keyser en Larivière (2010) vonden in dezelfde setting echter geen relatie
tussen locational convenience en SOW. In de setting van supermarkten vonden ze echter wel een
positieve relatie tussen beide.
Larivière (2008) stelde een positief maar indirect verband vast tussen de cost-revenue perception die
klanten hebben, en SOW. Het indirecte effect verliep via klanttevredenheid en aankoopintenties.
Deze positieve relatie werd bevestigd door De Keyser en Larivière (2010). Zij vonden een positief
verband tussen de cost-revenue perception en SOW, in de setting van supermarkten en in mindere
mate in de setting van retail banking.
Ook de tangibles hebben een invloed op SOW. Zo constateerden De Keyser en Larivière (2010) in de
setting van retail banking, een positief verband tussen tangibles en SOW. Bij de supermarkten werd
dit echter niet vastgesteld.
2.1.2 Vergelijkende kritische performantie indicatoren van SOW
Bij het vergelijkend meten zal men op een directe of indirecte manier de competitie in rekening
brengen. De competitie fungeert aldus als benchmark.
Slechts weinig studies hebben vergelijkende tevredenheid ingebouwd in hun onderzoeksopzet.
Wind (1970), en Bowman en Narayandas (2004) vonden een positieve relatie tussen vergelijkende
tevredenheid en SOW, dit in een B2B context. Ook de Keyser en Larivière (2010) stelden een
positieve link vast tussen vergelijkende tevredenheid en SOW in de bank- en supermarktsector.
Ahearne et al (2007) echter constateerden geen positief verband in de farmaceutische sector tussen
vergelijkende tevredenheid met betrekking tot winkelbedienden, en SOW. Ook Babakus en Yavas
(2008) maakten gebruik van vergelijkende maatstaven bij de voorspelling van SOW. Zo
constateerden ze een positief verband tussen interaction quality en SOW. Ook voor merchandise
quality vonden ze een gelijkaardig verband.
De Keyser en Larivière (2010) vonden naast vergelijkende tevredenheid ook nog heel wat andere
vergelijkende KPI’s die positief correleren met SOW: Vergelijkende trust, vergelijkende cost-revenue
perception, vergelijkende affective en calculative commitment. Dit stelden ze vast zowel bij retail
banking als bij de supermarkten. Voor vergelijkende tangibles en vergelijkende locational
convenience vonden ze geen uitgesproken verband tussen de vergelijkende KPI en SOW.
Deze studie brengt alle maatstaven samen en gaat kijken welke de meest verklarende waarde heeft.
15
2.2 HOE?
In de meerderheid van de SOW studies werden de KPI’s gemeten op een niet-vergelijkende manier.
Dit is dus zonder enige vorm van concurrentie in rekening te brengen. Zoals in de inleiding al werd
aangehaald zorgt deze manier van meten voor enkele fundamentele tekortkomingen van het
loyaliteitonderzoek. Het op die manier meten heeft namelijk verschillende beperkingen, waardoor
het niet-vergelijkend meten van KPI’s, SOW slechts in beperkte mate voorspelt (Verhoef 2003). Om
aan dit probleem het hoofd te bieden roept de literatuur dan ook op om klanttevredenheid op een
vergelijkende manier te gaan meten (Dick en Basu 1994; Olsen 2002; Mägi 2003).
“The nature of relative attitudes is likely to provide a stronger indication of repeat patronage than
the attitude toward a brand in isolation” Dick en Basu (1994, p. 101).
“It might be informative to use relative measures when predicting customer share, an argument
that corresponds with the point made by Dick and Basu (1994) concerning relative attitudes” Mägi
(2003, p.104)
Ook Van den Putte, Hoogstraten en Meertens (1996) erkennen dat vergelijkende maatstaven beter
zijn dan hun niet-vergelijkende tegenhangers; betere predicties kunnen gemaakt worden op basis
van het vergelijkend meten van attitudes.
Klantloyaliteit wordt in belangrijke mate gedetermineerd door de mate waarin klanten een bepaald
bedrijf verkiezen boven een concurrent van dat bedrijf (Rundle-Thiele en Mackay 2001). Preferenties
ten aanzien van een bepaald bedrijf worden aanzien als zijnde een superieure voorspeller van SOW
aangezien preferenties grotendeels gebaseerd zijn op de ervaringen en verwachtingen van klanten
(Keiningham et al 2007). Echter, het meten van preferenties vereist vergelijkend meten.
Niet-vergelijkende maatstaven brengen competitieve producten of bedrijven niet in rekening
(Barnard en Ehrenberg 1990; Olsen 2002). Dit kan problemen opleveren in de metingen: een hoge
klanttevredenheid is namelijk geen garantie op een hoge SOW aangezien hoge klanttevredenheid bij
een bepaald bedrijf hoge(re) tevredenheid bij de concurrentie niet uitsluit (Mägi 2003; Verhoef
2003). Er is met andere woorden geen ‘competitive benchmark’, wat bij vergelijkend meten wel het
geval is. Zo kan klant 1 een tevredenheidscore van 8 en klant 2 een tevredenheidscore van 7 geven
voor een bepaald bedrijf A. Op die manier zou je kunnen denken dat klant 1 meer tevreden is dan
klant 2. Echter, wanneer ook de tevredenheidscores gemeten worden voor een concurrent (bedrijf B)
dan komt bovenstaande conclusie op de helling te staan. Stel dat klant 1 een score van 9 en klant 2
een score van 6 toekent aan bedrijf B, dan kan er opgemerkt worden dat klant 1 eigenlijk minder
tevreden is over bedrijf A, relatief gezien ten opzichte van bedrijf B.
16
Daarnaast kan zich ook een mildheideffect voordoen. Dit effect is eigen aan het invullen van schalen.
Zo kan iemand heel tevreden zijn over een bepaald bedrijf, maar bijvoorbeeld ‘uit principe’ niet meer
geven dan een 8 (op een schaal van 10), terwijl iemand anders die even tevreden is als de eerste
persoon, een 10 (op een schaal van 10) geeft omdat deze persoon guller is met punten. Men zou dan
verkeerdelijk kunnen denken dat klant 1 minder tevreden is dan klant 2. Wanneer men echter een
concurrent in de analyse betrekt en ook van dit bedrijf de tevredenheid zou bevragen, dan kan men
zo de gegeven tevredenheidscores beter analyseren. Indien klant 1 een 7 en klant 2 een 9 geeft voor
een tweede bedrijf, dan zien we dat beide personen relatief gezien ten opzichte van het tweede
bedrijf even tevreden zijn over het initieel bevraagde bedrijf (8-7 = 10-9 = 1). Op een analoge manier
zou men ook verkeerdelijk kunnen denken dat twee klanten even tevreden zijn over een bepaald
bedrijf, ondanks het feit dat hun tevredenheid relatief gezien ten opzichte van een concurrent van
dat bedrijf, verschilt.
De superioriteit van het gebruik van vergelijkende maatstaven wordt ook ondersteund door het
Elaboration Likelihood Model van Petty en Cacioppo (1986). Omwille van het gebrek aan literatuur in
ons vakdomein zullen we ons voor de achterliggende reden waarom vergelijkend meten beter is dan
niet-vergelijkend meten baseren op de literatuur die redenen aangeeft waarom vergelijkende
reclame beter is dan niet-vergelijkende reclame. Met vergelijkende reclame wordt reclame bedoeld
die impliciet of expliciet een concurrerend merk vernoemt waarbij men vermeldt dat het
concurrerende merk minder goed is dan het eigen merk op vlak van een bepaald attribuut (De
Pelsmacker, Geuens en Van den Bergh 2010).
De superioriteit van vergelijkende reclame steunt op het Elaboration Likelihood Model van Petty en
Cacioppo (1986). De vraag is of vergelijkende reclame “a person’s careful and thoughtful
consideration of the true merits of the information presented in support of an advocacy [central
route]” (Petty en Cacioppo 1986, p.125) bewerkstelligt.
Dröge (1989) bevestigt dat vergelijkende reclame in de meerderheid van de gevallen verwerkt wordt
via de centrale route en niet-vergelijkende reclame eerder via de perifere route. De voornaamste
redenen hiervoor zijn ten eerste dat vergelijkende reclame leidt tot hoge betrokkenheid (high
involvement). Hoge betrokkenheid zorgt ervoor dat mensen meer gaan nadenken over wat wordt
weergegeven in de reclameboodschap (Lutz 1984; Chaiken en Stangor 1987). Ten tweede benadert
vergelijkende reclame de twee informatiezoekende situaties van het lezen van vergelijkende
productinformatie en zelfs van het vergelijken van producten door trial. Beide situaties leiden tot het
centraal verwerken van informatie. (Fazio en Zanna 1977, 1981; Smiths en Swinyard 1983).
17
Naar analogie met de bevindingen voor vergelijkende reclame zouden we ook voor ons onderzoek
dezelfde conclusies kunnen trekken. Vergelijkend meten zorgt ervoor dat mensen meer betrokken
zijn bij de meting. Hierdoor zal men meer gaan nadenken over wat gemeten wordt en zal het
vergelijkend meten dus meer waarheidsgetrouw zijn. Vergelijkend meten zorgt ook voor een
realistischere setting. In realiteit maken mensen voortdurend vergelijkingen tussen verschillende
alternatieven. Met behulp van het vergelijkend meten wordt dit praktisch overwegingproces
gesimuleerd en gestimuleerd. Hierdoor zal men informatie op een meer bewuste manier verwerken.
“Attitudes formed via the central route prove to be good predictors of later behavior and are fairly
resistant to other persuasive messages” (De Pelsmacker, Geuens en Van den Bergh 2010, P. 93).
Ten slotte is het logisch dat men aan het meten van SOW, wat op zich ook een vergelijkende
maatstaf is, KPI’s koppelt die op een vergelijkende manier zijn gemeten. In het algemeen kan men
dus zeggen dat men de maatstaven moet aanpassen aan de huidige leefwereld, een leefwereld die
bestaat uit meerdere concurrerende bedrijven.
2.2.1 De meetmethoden
Een onderscheid kan gemaakt worden tussen het vergelijkend en het niet-vergelijkend meten van
KPI’s.
Niet-vergelijkend
Aan de hand van het niet-vergelijkend meten wordt de KPI gemeten zonder daarbij enige vorm van
concurrentie in rekening te brengen. Zo kan er bijvoorbeeld gevraagd worden hoe tevreden men is
over een welbepaald bedrijf. Het niet-vergelijkend meten van KPI’s werd in de literatuur al uitgebreid
beschreven en onderzocht (Macintosh en Lockshin 1997; Ahearne, Gruen en Javis 1999; Silvestro en
Cross 2000; De Wulf, Odekerken-Schröder, Lacobucci 2001; Mägi 2003; Keiningham et al 2003, 2005;
Verhoef 2003; Bowman en Narayandas 2004; Perkins-Munn et al 2005; Baumann et al 2005; Ahearne
et al 2007; Cooil et al 2007; Babakus en Yavas 2008; Larivière 2008; Palmatier et al 2009; De Keyser
en Lariviere 2010; Larivière 2011, 2012; Larivière 2012).
Vergelijkend
Aan de hand van de vergelijkende meetmethode wordt een KPI relatief gemeten door de
concurrenten in de analyse te betrekken. Een onderscheid kan gemaakt worden tussen indirect en
direct vergelijkend meten.
18
• Indirect
Het indirect vergelijkend meten brengt de concurrentie in rekening op een indirecte manier. Dit wil
zeggen dat men concurrenten in de analyse met elkaar gaat vergelijken, maar waarbij aan de
respondent nooit gevraagd wordt een directe vergelijking te maken tussen twee of meerdere
concurrenten. Er wordt dus bijvoorbeeld gevraagd hoe tevreden men is over elke concurrent waar
men klant is. Deze niet-vergelijkende scores worden vervolgens getransformeerd tot een
vergelijkende score.
Voorbeelden van indirect vergelijkend meten zijn vrij schaars in de literatuur (Wind 1970; Bowman
en Narayandas 2004; Ahearne et al 2007; Babakus en Yavas 2008; De Keyser en Larivière 2010).
Keiningham, Aksoy, Buoye en Cooil (2011) stellen dat het niet nodig is om concurrenten direct met
elkaar te vergelijken. Volgens dat onderzoek volstaat het de KPI’s van de verschillende concurrenten
indirect te meten. Nadien kan SOW berekend worden via de zogenaamde ‘Wallet Allocation Rule’,
die Keiningham et al. (2011) naar voor heeft gebracht.
• Direct
Het direct vergelijkend meten brengt de concurrentie in rekening op een directe manier. Dit wil
zeggen dat men concurrenten in de analyse met elkaar gaat vergelijken door op een directe manier
concurrenten tegenover elkaar af te wegen. Men kan dus bijvoorbeeld vragen hoe tevreden men is
over een bepaald bedrijf in vergelijking met een concurrent. Ook deze methode is slechts in weinig
gevallen onderzocht (Van den Putte 1996; Olsen 2002; De Keyser en Larivière 2010).
Deze studie is uniek in die zin dat zij vier meetmethoden onderling met elkaar gaat vergelijken op
hun voorspellingskracht ten aanzien van SOW. Tabel D geeft verdere informatie over de verschillende
manieren van meten die wij in ons onderzoek zullen testen.
19
Tabel D: De vier verschillende meetmethoden: uitgebreid
SOW
HOE
NIET-
VERGELIJKEND
VERGELIJKEND
INDIRECT DIRECT
Absoluut (AI) Ranking (RI) Absoluut (AD)
W
A
T
Satisfaction
Locational
convenience
Price-
attractiveness
Tangibles
Service quality
Environmental
quality
Likeability
Trust
Affective
commitment
Calculative
commitment
Normative
commitment
Interaction
quality
Product quality
Brand image
Status
Expertise
Assurances
De KPI wordt
gemeten, zonder
daarbij enige
directe of
indirecte
vergelijking met
de competitie te
betrekken.
De KPI wordt gemeten voor
het eigen bedrijf, en voor
elke concurrent. De gemeten
scores voor de KPI van het
eigen bedrijf en van de
verschillende concurrenten
worden op een indirecte
manier met elkaar
vergeleken.
De KPI wordt gemeten
voor het eigen bedrijf,
en voor elke concurrent.
Op basis van de
gemeten scores voor de
KPI van de verschillende
concurrenten wordt een
ranking toegekend aan
het eigen bedrijf en aan
elke concurrent.
De score voor een
welbepaalde KPI, in
vergelijking met één of
meerdere concurrenten
wordt gemeten.
“Hoe tevreden
bent u over
kledijwinkel A?”
1 Helemaal
ontevreden –
7 Helemaal
tevreden
(7-punt)
“hoe tevreden bent u over
kledijwinkel A?”;
“hoe tevreden bent u over
kledijwinkel B?;
“hoe tevreden bent u over
kledijwinkel C?”
1 Helemaal ontevreden –
7 Helemaal tevreden
(7-punt)
BIirroi =
BIssi -� (BIssj)/(k − 1)�
�� ,
j ≠ i
BIirroi: indirecte score voor
winkel i
BIssi: directe score voor
winkel i
BIssj: directe score voor
winkel j
�: aantal winkels
Vb. kledijwinkel A = 4;
kledijwinkel B = 2;
eigen kledijwinkel = 5
5 - [(2+4)/2] = 2
Voorbeelden:
Van den Putte et al (1996)
Ahearne et al (2007)
“hoe tevreden bent u
over kledijwinkel A?”;
“hoe tevreden bent u
over kledijwinkel B?;
“hoe tevreden bent u
over kledijwinkel C?”
1 Helemaal ontevreden
–
7 Helemaal tevreden (7-
punt)
kledijwinkel A = 4;
kledijwinkel B = 2;
kledijwinkel C = 5
C > A > B
“in het algemeen, ben ik
minder/meer blij klant
te zijn bij kledijwinkel X
t.o.v. andere
kledijwinkel waar mijn
gezin klant is”
-3 veel minder –
+3veel meer (7-punt)
Voorbeeld:
Cooil et al (2007)
Voorbeeld:
De Keyser en Larivière
(2010)
20
In het onderzoek zullen we twee zaken verder onderzoeken:
1. WAT: De studie brengt alle maatstaven samen en gaat na welke maatstaf de meeste
verklarende waarde heeft.
2. HOE: De studie brengt alle methodes (zie tabel D) samen en onderzoekt welke methode de
beste is en dus het beste SOW voorspelt.
Concreet zullen we via een survey klanten van (minstens twee) kledijwinkels een reeks key
performance indicators (de KPI’s van SOW) bevragen. Dit doen we zowel op een niet-vergelijkende
als op een vergelijkende (dus door de concurrentie in rekening te brengen) manier. Ook SOW wordt
gevraagd. Op die manier kunnen we nagaan welke KPI de meeste verklarende waarde heeft en welke
methode de beste is om deze KPI’s te meten.
In tabel E wordt een synthese weergegeven van het WAT en HOE van vorige SOW-studies. “X” geeft
weer dat de respectievelijke KPI in de literatuur al onderzocht is aan de hand van de respectievelijke
meetmethode. Uit deze tabel blijkt dat er nog heel wat gaten in de literatuur zijn. Deze studie
probeert deze leemte op te vullen.
Tabel E: WAT en HOE: synthese
SOW Niet-vergelijkend AI RI AD
Satisfaction X X X
Trust X X X
Affective
commitment X X X
Calculative
commitment X X
Normative
commitment X
Locational
convenience X X
Price-
attractiveness X X
Tangibles X X
AI: Absoluut indirect; RI: Indirecte ranking; AD: Absoluut direct
21
3. Methodologie
3.1 Steekproef
De setting die in deze studie gebruikt wordt om de vier meetmethoden onderling met elkaar te
vergelijken is de sector van de kledijwinkels. De data met betrekking tot deze kledijwinkels werd
verzameld aan de hand van papieren enquêtes. De enquêtes werden afgenomen bij studenten
economie aan de Universiteit Gent. Deze studenten waren tussen 18 en 22 jaar oud. De studenten
werden gevraagd om hun enquête gedurende de hoorcolleges van een bepaalde les aan de
Universiteit Gent onmiddellijk in te vullen, zonder dat de respondenten daarbij van elkaar
afgezonderd werden. Op dergelijke manier werden twee hoorcolleges en dus twee groepen van
studenten gebruikt voor deze steekproef. Door ons enkel te richten op deze studenten werd een
homogene steekproef bekomen. In totaal werden 216 respondenten verzameld. Deze setting werd
gekozen omdat het met studenten mogelijk is om een grote homogene groep op korte termijn en
efficiënt te bereiken.
3.2 Procedure
Voorafgaand aan het invullen van de enquête werd er gevraagd of men klant was bij minstens twee
kledijwinkels. Enkel dan kan men de enquête op een juiste manier invullen aangezien het klant zijn
bij minstens twee winkels een vereiste is om de vergelijkende vragen van de enquête te kunnen
invullen. Vervolgens werd gevraagd aan de respondenten om hun hoofdwinkel (winkel waar men het
meeste kledij aankoopt) en tweede winkel (winkel waar men het tweede meeste kledij aankoopt ) te
noteren. Deze twee winkels werden dan gebruikt in het verdere verloop van de enquête.
Om de kwaliteit van de verzamelde gegevens te waarborgen werd de enquête afgenomen onder de
vorm van vier versies. Deze versies verschillen van elkaar in de volgorde waarin de KPI’s werden
bevraagd van respectievelijk de hoofdwinkel (H), tweede winkel (T), en de hoofdwinkel in vergelijking
met de tweede winkel (V): versie 1(HTV), versie 2 (THV), versie 3 (VHT) en versie 4 (VTH). Op die
manier wordt getracht om mogelijke systematische fouten, te wijten aan de volgorde waarmee H, T
en V bevraagd worden, te vermijden.
Van de 216 respondenten werden er 12 verwijderd uit de analyse omdat er te veel missing values
waren, of omdat zij de enquête onlogisch hadden ingevuld. Wat dit laatste betreft hanteerden we
volgende principes waaraan de gegevens moesten voldoen om als onlogisch beschouwd te worden:
(i) het onbekend zijn van SOW van de hoofdwinkel en/of de tweede winkel, (ii) de som van SOW van
22
de hoofd- en de tweede winkel is groter dan 100%, (iii) SOW van de hoofdwinkel is kleiner dan SOW
van de tweede winkel.
3.3 Maatstaven
De verschillende maatstaven en constructen die in de enquête gebruikt werden hebben hun
oorsprong in de literatuur. Dit doen we om de validiteit te waarborgen. Aanpassingen van de
gebruikte items dienden wel te gebeuren. Zo moesten deze aangepast worden aan de specifieke
setting van kledijwinkels. Daarnaast moesten er van de items ook vergelijkende varianten gemaakt
worden. Zowel de vergelijkende als de niet-vergelijkende items werden op een 7-punt schaal
bevraagd. Een piloot-studie werd uitgevoerd om alle vragen te testen.
In Tabel F wordt een overzicht gegeven van de in dit onderzoek gebruikte maatstaven.
23
Tabel F: Cronbach alfa en correlaties
Cronbach alfa en Correlaties van perceptuele maatstaven
Construct H T V
α Cor.1 α Cor.1 α Cor.1 Schaal Bron
Satisfaction .842 - .842 - .873 - 7-punt
Likert
Gustafsson, Johnson en Roos
(2005)
Locational
convenience2
-
.6494 - .6244 - .6994 7-punt
Likert
Larivière (2008)
Price-
attractiveness -
.5094
- .4044 - .4124 7-punt
Likert
Leenheer et al. (2007)
Tangibles - .4904 - .5154 - .2974 7-punt
Likert
Larivière (2008)
Service quality .938 - .927 - .928 - 7-punt
Likert
Larivière (2008)
Environmental
quality .923 - .934 - .896 -
7-punt
Likert
Dagger, Sweeney, Johnson
(2007)
Likeability³ - - - - - - 7-punt
Likert
Arne De Keyser
Trust .942 - .948 - .940 - 7-punt
Likert
De Wulf et al (2001)
Affective
commitment .900 - .886 - .818 -
7-punt
Likert
Jones, Fox, Taylor, Fabrigar
(2007)
Calculative
commitment - .6064 - .6014 - .5144 7-punt
Likert
Gustafsson et al (2005)
Normative
commitment .901 - .838 - .698 -
7-punt
Likert
Kelly, Stephen James (2004)
Interaction
quality .930 - .936 - .930 -
7-punt
Likert
Dagger et al (2007)
Product
quality .942 - .950 - .920 -
7-punt
Likert
Teas, R. Kenneth en Sanjee
Agarwal (2000)
Brand Image3 - - - - - - 7-punt
Likert
Status - .8264 - .8524 - .7994 7-punt
Likert
Kenneth Teas en Agarwal
(2000)
Expertise - .7624 - .7404 - .6794 7-punt
Likert
Larivière (2011)
Assurances - .5274 - .6304 - .5344 7-punt
Likert
Larivière (2011)
1 in geval van 2 items;
2 2de
item verwijderd; Voor verwijdering: Cronbach alfa: H .642; T .750 Vergelijkend .739
3 bestaat uit slechts 1 item
4 p < .00
Hoofdwinkel (H), tweede winkel (T), en de hoofdwinkel in vergelijking met de tweede winkel (V):
3.4 Reliability
De Cronbach alfa werd berekend voor de constructen indien het construct samengesteld was uit
minstens drie items. Indien het construct slechts uit twee items bestond werd de correlatie tussen
beide berekend. De kritieke grens die gehanteerd werd voor de Cronbach alfa was .60 (De
24
Pelsmacker en Van Kenhove 2006, p.200). Enkel de constructen met een alfawaarde hoger dan deze
kritieke waarde werden behouden. Items werden verwijderd indien een verwijdering van deze items
de Cronbach alfa van het construct in kwestie fundamenteel kon laten stijgen (zie tabel F).
3.5 Afhankelijke variabele
Als afhankelijke variabele werd in deze studie gebruik gemaakt van het concept Share-of-Wallet
(SOW). Cooil et al (2007. p.68) definiëren dat als volgt: “the percentage of money a customer
allocates in a category that is assigned to a specific firm”.
Er werd gevraagd hoeveel procent van de totale kledingsaankopen de respondent doet bij
respectievelijk zijn hoofd- en tweede winkel. De respondent had tien keuzemogelijkheden (100%
verdeeld in tien gelijke delen) om SOW van de hoofd- en tweede winkel aan te duiden.
3.6 Controlevariabelen
Op basis van Mitall en Kamakura (2001), Cooil et al (2007), en Larivière et al (2011) werden twee
situationele en twee demografische controlevariabelen gebruikt. Tabel G geeft een overzicht.
Tabel G: Controlevariabelen
Controlevariabelen Beschrijving
Situationeel Tenure De duur van de relatie die de respondent heeft met
de kledijwinkel (in jaren)
Waarde/belang De waarde/belang dat door de respondent gehecht