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Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider 17.12.2004 Kundenbedürfnisse: Datenqualität Haider Michael9400377 Hörlendsberger Astrid0050097 Kompetenzfeld.

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1 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Kundenbedürfnisse: Datenqualität Haider Michael Hörlendsberger Astrid Kompetenzfeld Qualitätsmanagement

2 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Messung der Kundenzufriedenheit Erkennung von Serviceproblemen oder Mängel an der Produktqualität Veränderung in der Meinungsbildung Positionsbestimmung innerhalb des Marktes Vorhersage zukünftiger Entwicklungen Kundenzufriedenheit / Qualitätsempfindung Beobachtbare Maßnahmen Wahrnehmung und Einstellung Konstrukt Unterrichtsqualität Beobachteter Indikator Wiederbesuch Beobachteter Indikator Bewertung LVA

3 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Wahre Zusammenhänge ?!? Entwicklung von Schlussfolgerungen über die kausalen Zusammenhänge Entwicklung von Messinstrumenten für die Beziehungen des Konstruktes Entwicklung einer Kundenumfrage Sicherstellung das die erhaltene Information akkurate Ergebnisse liefert Relevante Messgrößen Reliability (Zuverlässigkeit) Vailidity (Validität) Zufallsfehler (Random Error) Verschlechterung der Datenqualität Konstrukt

4 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Zufriedenheitslevel aus eine Kundenbefragung: Beobachter Wert Wahrer Wert Zufallsfehler Ansätze Korrelation Varianz (jeder Komponente) Standard error of measurement Split-half reliability estimate Cronbachs alpha estimate Reliability

5 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Mittelwerte werden ermittelt und anschließend die Korrelation bestimmt Korrelation kann zwischen -1 und +1 betragen Korrelationsanalyse

6 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Varianzen der einzelnen Komponenten werden ermittelt Reliability ermittelt Index kann zwischen 0 und +1 betragen Analyse der Varianzen

7 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Einfache Kalkulation anhand der ermittelten Reliability und der Standardabweichung der beobachteten Werte Bei einer Reliability von 1.0 beträgt der SEM 0.0 Der beobachte Wert (X) beträgt 4,0 und der SEM 0,5 bei einem Konfidenzintervall von 0,95: Standard Error of Measurement (4-(2*0,5)) > X < (4+(2x0,5)) 3 < X < 5

8 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Identifikation der Information Umwandlung der Firmeninformation in Kundensprache Fragebogen wird dem Empfänger übermittelt Decodieren des Fragebogen (Empfänger) Empfänger wählt die beste Antwortalternative Entscheidung über die Weiterverarbeitung Fragebogen wird rückübermittelt Umwandlung der Kundensprache in Firmensprache Communication Model Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 Step 6 Step 7 Step 8

9 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Attitudes Volatility Bias Validity Convergent Validity Discriminant Validity Meaningfulness Awareness and Salience Reliability Basic Issues

10 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Attitudes (Einstellung) CSM (Customer Satisfaction Measurement & Management): Exakt die Kundenbedürfnisse bzw. Einstellungen bezüglich Produkte & Leistungen verstehen Volatility (Sprunghaftigkeit) Stabilität der Kundeneinstellungen Abhängigkeit der aktuellen Situation (Einstellung) Quervernetzt mit anderen Erfahrungen (z.B.: Preis, Qualität vs. Service) Einheitliches Auftreten bewirkt geringere Unbeständigkeit Attitudes & Volatility

11 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Convergent Validity Stellung mehrerer Fragen, um Teilaspekte eines zusammenhängenden Gebildes zu erfassen Discriminant Validity Reduzierung der Fragen wenn die erhaltene Aussagekraft eine hohe Redundanz aufweist Fragen müssen einmalig und eindeutig sein Validity Valitidy (Validität - Gültigkeit) Präzise Fragestellung Wortwahl Interpretationsspielraum gering halten Widersprüchlichkeiten

12 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Bias (Verzerrung) Beeinflussung der Kunden durch externe Einflüssen Formulierung im Begleittext Bewusste Fragestellung Skalierung/Sequenzierung Sampling Error Meaningfulness (Wichtigkeit) Verlust der Validität durch Informationslücken, sowie subjektiven Einstellungen der Kunden Vergleich von Produkten nur möglich mit Erfahrungen Bias & Meaningfulness

13 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Awareness (Bewusstsein) Bewusstsein steigt mit Erfahrungen und Wissensstand Vorselektion mittels Eingangsfragen Salience Messung erfolgt gegenüber Awareness direkter Bestimmung der Hauptfaktoren für die Kundenzufriedenheit Punkteskalierung (z.B: 1 bis 10) Vorgabe von Attributen (z.B.: 1000 Punkte BWZ) Awareness & Salience

14 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Reliability (Zuverlässigkeit) Konsistente Resultate Beeinflussung durch alle bisher genannten Faktoren Fragen Kunden Kein Bias Faktoren die Reliabilität beeinflussen: Zahl der Skaleneinheiten Auswahl der richtigen Teilnehmer Reliability

15 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Keep It Simple Missinterpretation Verwirrung Unsicherheit vermindert Reproduzierbarkeit Kurze Einleitung und Fragestellung Aufmerksamkeit Einfache Wortwahl Be Specific Ein Konzept per Fragestellung Falsch: Produkt und Servicequalität Festlegungen anstelle von vagen Formulierungen Periode Entscheidungsträger Basic Guidelines

16 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Make the Tasks Manageable Einfache, simple Fragestellung für notwendige Berechnungen Berechnungen von den Forschern durchgeführt A Questinnaire Is a Funnel (Trichter) Logik von der Einleitung bis zur letzen Frage Einfache Fragen zuerst Screening (Filter und Routenfestlegung) Basic Guidelines

17 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider No Opinion/Dont Know Awarness und Salience sind Messindikatoren Kunde muss/kann nicht auf jeden Gebiet bewandert sein -> Reliability The CSM Questionaire 3 Hauptkomponenten gemessen in CSM Fragestellung: Global Measures: Umfassende Erkenntnis der Kunden bezogen auf Grundeinstellungen Corporate Image Area: Beinhaltet: Kundendefinierte Attribute bezogen auf Kundenorientierung, Soziale Verantwortung, und Ansehen Kundendefinierte Attribute speziell bezogen auf Produkt und Service. Basic Guidelines

18 Astrid Hörlendsberger und Michael R. Haider Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!


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