Barnes & Noble Strategisches Kundenbindungsmanagement: Modellrahmen und empirische Evidenz auf Basis einer kausalanalytischen Untersuchung in der Mineralölindustrie at Hamilton Place in Chattanooga, TN
Strategisches Kundenbindungsmanagement: Modellrahmen und empirische Evidenz auf Basis einer kausalanalytischen Untersuchung in der Mineralölindustrie in Chattanooga, TN
Strategisches Kundenbindungsmanagement: Modellrahmen und empirische Evidenz auf Basis einer kausalanalytischen Untersuchung in der Mineralölindustrie in Chattanooga, TN
Bedingt durch ein zunehmend an der Maximierung des Unternehmenswertes und der Pflege von Geschäftsbeziehungen ausgerichtetes Management hat sich die Kundenbindung in den letzten Jahren als bedeutsames Konzept in der strategischen Unternehmensführung etabliert. Matthias S. G. Feistel entwickelt ein ganzheitliches, branchenübergreifendes Kundenbindungsmodell, welches sowohl auf der bestehenden Kundenbindungstheorie als auch auf empirisch nachgewiesenen Partialmodellen aufbaut. Der Autor testet das Modell der Wirkungszusammenhänge mit Daten aus der Mineralölindustrie unter Anwendung eines der leistungsfähigsten Verfahren der Kausalanalyse (PLS-Pfadanalyse). Zur Ableitung von konkreten Implikationen wird ein neues Analyseverfahren vorgestellt und angewandt, welches die Qualität der Faktoren berücksichtigt und nicht wie bisherige Verfahren die Unabhängigkeit von Leistungsniveau und Wichtigkeit eines Erfolgsfaktors unterstellt: die Faktorbasierte Importance-Performance-Analyse (FIPA).
Bedingt durch ein zunehmend an der Maximierung des Unternehmenswertes und der Pflege von Geschäftsbeziehungen ausgerichtetes Management hat sich die Kundenbindung in den letzten Jahren als bedeutsames Konzept in der strategischen Unternehmensführung etabliert. Matthias S. G. Feistel entwickelt ein ganzheitliches, branchenübergreifendes Kundenbindungsmodell, welches sowohl auf der bestehenden Kundenbindungstheorie als auch auf empirisch nachgewiesenen Partialmodellen aufbaut. Der Autor testet das Modell der Wirkungszusammenhänge mit Daten aus der Mineralölindustrie unter Anwendung eines der leistungsfähigsten Verfahren der Kausalanalyse (PLS-Pfadanalyse). Zur Ableitung von konkreten Implikationen wird ein neues Analyseverfahren vorgestellt und angewandt, welches die Qualität der Faktoren berücksichtigt und nicht wie bisherige Verfahren die Unabhängigkeit von Leistungsniveau und Wichtigkeit eines Erfolgsfaktors unterstellt: die Faktorbasierte Importance-Performance-Analyse (FIPA).
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