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Einfluss von Kommunikationsmaßnahmen mit CSR-Bezug auf die Einstellung zur Marke

Entwicklung und Überprüfung eines konzeptionellen Modells

Series:

Marion Secka

Entscheidet sich ein Unternehmen Nachhaltigkeitsmaßnahmen zu kommunizieren, stellt sich die Frage, wie dies am effizientesten geschehen soll, um das Markenimage dauerhaft zu stärken. Die Kommunikation von Corporate Social Responsibility (CSR) ist eng mit dem Thema der Glaubwürdigkeit verknüpft. Jene in der CSR-Literatur noch wenig behandelten Fragen, wie z.B. die Frage nach dem Einfluss der CSR-Kommunikation auf die Einstellung zu Marken, greift diese Arbeit durch ein konzeptionelles Modell auf, das den Einfluss des Mediums auf die Wirkung zwischen CSR-Kommunikation und der Einstellung zur Marke überprüft. Im Anschluss daran wird das Modell mittels eines Experiments für zwei Dienstleistungsbranchen mit jeweils zwei verschiedenen Marken empirisch überprüft. Dies erbrachte den Nachweis, dass sich emotionale Werbegestaltung auf die emotionale Imagekomponente positiv auswirkt. Auch kann ein Einfluss der «nachhaltigen» Werbegestaltung auf die emotionale Imagekomponente gezeigt werden.
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8. Dokumentation und Ergebnisse der Hauptstudie

← 170 | 171 → 8. Dokumentation und Ergebnisse der Hauptstudie

Im Folgenden werden neben der Beschreibung der Stichprobe für die Hauptstudie, die Hypothesen und die dazugehörige Überprüfung mittels uni- und multivariater Auswertungsverfahren dargestellt.

8.1. Beschreibung der Stichprobe der Hauptstudie

Die Stichprobe war quotiert nach drei Merkmalen:

Geschlecht: 50 % Frauen, 50 % Männer

Alter: 30 % 18-30 Jahre, 40 % 31-50 Jahre, 30 % über 50 Jahre

Schulbildung: 50 % mit Matura, 50 % ohne Matura

Die Quotenvorgabe wurde beim Geschlecht vollständig und bei den beiden anderen Merkmalen weitgehend (Alter: bis 30 Jahre (34 %), 31-50 Jahre (38 %) und über 50 Jahre (28 %) bzw. ohne Matura: 46 % und mit Matura: 54 %) eingehalten.

Innerhalb des Quotenplans konnten sich die InterviewerInnen frei bewegen und waren nicht eingeschränkt (nicht ineinandergreifender Quotenplan). Laut Noelle-Neumann und Petersen (2005, S. 259) ergibt sich dadurch eine Zufallsauswahl, bei der jedes Mitglied der Grundgesamtheit die gleiche Chance hat, in die Stichprobe zu gelangen. Nachteilig zu sehen ist, dass das Quota-Verfahren zu den nicht repräsentativen Sampling-Verfahren zählt (McDaniel und Gates, 2009, S. 436) und die InterviewerInnen durch ihre Auswahl eine systematische Verzerrung hervorrufen können, indem sie jenen Auskunftspersonen Vorrang geben, bei denen sie ein besonders großes Involvement am Gegenstand der Unter­suchung vermuten (Noelle-Neumann und Petersen, 2005, S. 259). Diese Tendenz wurde durch die Einbeziehung von zwei unterschiedlichen Dienstleistungsbereichen in der vorliegenden Studie reduziert.

Der ausgearbeitete Fragebogen wurde im November 2011 bei 51 Personen pregetestet. Die tatsächliche Dauer (62 Minuten) weicht signifikant von der durch die Befragten geschätzten Dauer des Interviews (im Durchschnitt 46 Minuten) ab. Der Fragebogen wurde auf der Basis von schriftlichen Interviewerberichten leicht adaptiert und gekürzt.

Die Hauptstudie wurde im Zeitraum von 15.12.2011 bis 05.01.2012 bei 480 Personen durchgeführt. Die face-to-face Interviews dauerten im Durchschnitt 53 Minuten, die Abweichung von der geschätzten Interviewdauer (durchschnittlich 44 Minuten) beträgt rund 9 Minuten und ist statistisch signifikant (t-Test; ← 171 | 172 → p≤0,001). Die deutlich kürzer geschätzte Dauer spricht für die gelungene Gestaltung des Fragebogens.

Da sich die Studie mit zwei ausgewählten Unternehmen aus dem LEH (Hofer und Spar) und dem Bankensektor (Bank Austria und Raiffeisen Bank) beschäftigte, wurde in einem nächsten Schritt der Bekanntheitsgrad der relevanten Unternehmen, sowie das Interesse für die Themen und die Einkaufs- bzw. Besuchsfrequenz überprüft.

Der Bekanntheitsgrad für die vier relevanten Unternehmen Hofer (H), Spar (S), Bank Austria (BA) und Raiffeisen Bank (RAIBA) liegt bei rund 99 %. Das Interesse der befragten Stichprobe ist für die Themen Urlaub (MW=4,59), Ernährung (MW=4,31) und Umweltschutz (MW=4,25) auf einer 6-stufigen Skala (1 = sehr geringes Interesse bis 6 = sehr großes Interesse) signifikant größer als das Interesse für Pensionsvorsorge (MW=3,14) und Geldanlage (Pretest, MW=2,53; t-Test, p≤0,001). Die Ergebnisse für die Einkaufshäufigkeit im Lebensmitteleinzelhandel zeigen, dass Frauen (MW=77 %) signifikant häufiger als Männer (MW=52 %) Güter des täglichen Bedarfs besorgen (t-Test, p≤0,001). Sowohl Frauen als auch Männer gehen häufiger zu Spar (MW=3,8 und 4,1) als zu Hofer (MW=4,0 und 4,5) einkaufen, wobei Frauen (MW=4,0) häufiger zu Hofer gehen als Männer (MW=4,5; Skala von 1=täglich bis 7=nie, t-Test, p≤0,001).

Männer (MW=71 %) erledigen tendenziell eher als Frauen (MW=65 %) die Bankgeschäfte im Haushalt (t-Test, p=0,055). Mehr als die Hälfte der Auskunftspersonen (51 %) gab an, eine Bankverbindung bei der Bank Austria zu besitzen, während bei der Raiffeisen Bank mehr als zwei Drittel der Befragten (68 %) über ein Girokonto verfügen oder eine andere Dienstleistung in Anspruch nehmen. Diese Angaben decken sich mit der tatsächlichen Situation, da beide Banken zu den drei größten Banken in Österreich zählen (RZB, 2012).

Eine ausführliche Darstellung der Ergebnisse auf der Basis deskriptiver Statistiken findet sich in den Arbeiten von Schmid (2012) sowie Gänsbacher und Nussbaumer (2013). In weiterer Folge wird nur mehr auf die Überprüfung der Hypothesen und des Gesamtmodells eingegangen.

8.2. Manipulation Check

Ziel des Experiments war es festzustellen, ob es Unterschiede in der Beurteilung ausgewählter Marken in Abhängigkeit vom eingesetzten Medium (Anzeige oder Advertorial) gibt. Ob die Manipulation gelungen ist, zeigt der Manipulation Check, der das erwartete Antwortverhalten mit dem tatsächlichen vergleicht. Im Fragebogen wurden die Probanden aufgefordert, ihre Einschätzung, ob es sich beim vorgelegten Testmaterial eher um Anzeigen oder redaktionellen Text ← 172 | 173 → handelt, abzugeben. Eine Übersicht des gestalteten Testmaterials findet sich im Anhang 2.

Bedingt durch das experimentelle Design, welches die Verwendung unterschiedlicher Skalenstufen vorsah, mussten die Daten auf die gleiche Anzahl an Skalenstufen umgerechnet werden. Hierfür wurde die Formel von Aiken (1987) verwendet, die es ermöglicht, eine 6 stufige Skala in eine 10 stufige Skala zu transformieren:

Y = L_y – (0.5*w_y) + (c_y * w_y) * (X – L_x + (0.5*w_x))/(c_x * w_x)

Y… Wert auf der transformierten Skala

L_y… niedrigste Kategorie auf der Skala y

L_x… zu transformierende Zahl

w_y… Kategoriebreite der transformierten Skala X

w_x... Kategoriebreite der zu transformierende Skala

c_y… Kategorieanzahl der transformierten Skala Y

X… Wert auf der ursprünglichen Skala

Im Anschluss daran wurden die Mittelwerte mittels SPSS berechnet. Diese sind in der nachfolgenden Tabelle dokumentiert. Die Mittelwerte der Einschätzung auf der 10-stufiger Skala (1=klassische Anzeige bis 10=redaktioneller Beitrag) liegen zwischen 1,70 bis 8,45. Bis Skalenstufe 5,5 wurde von einer Anzeige ausgegangen, ab Skalenwert 5,6 wurde das Testmaterial als Advertorial bzw. redaktioneller Beitrag gewertet.

Tabelle 8: Manipulation Check

Art_Se_022.tif

Art_Se_022.tif

← 173 | 174 → Zur Überprüfung der Mittelwert-Unterschiede zwischen Anzeige mit CSR der jeweiligen Marke und dem Advertorial der jeweiligen Marke wurde ein Mann-Whitney’s U-Test gerechnet, da mittels Histogramm und den entsprechenden deskriptiven Werten (Schiefe) eine Abweichung von der Normalverteilung festgestellt wurde. Alle überprüften Werte unterscheiden sich signifikant voneinander:

Spar Anzeige mit CSR vs. Spar Advertorial

Hofer Anzeige mit CSR vs. Hofer Advertorial

Raiffeisen Anzeige mit CSR vs. Raiffeisen Advertorial

Bank Austria Anzeige mit CSR vs. Bank Austria Advertorial

Der Manipulation Check des Experiments war erfolgreich. Weitere überprüfte Anzeigen und Advertorials finden sich in der Arbeit von Gänsbacher und Nussbaumer (2013).

Bevor die Daten im vollen Umfang ausgewertet werden konnten, war es aufgrund des experimentiellen Designs notwendig, die zusammengehörigen Experimentgruppen zusammenzuführen. Dies erforderte einerseits Umkodierungsbefehle, andererseits Reskalierungsbefehle im Softwareprogramm SPSS 20.

8.3. Formulierung und Überprüfung der Hypothesen

Dieser Abschnitt dient der Überprüfung nachfolgender aufgrund der theoretischen Überlegungen aus dem entwickelten Modell abgeleiteten Hypothesen mittels univariater und multivariater Verfahren, nicht zuletzt, um die Bedeutung der in das Modell einbezogenen Konstrukte aufzeigen. Die Regressionsanalyse war von großer Bedeutung für die Überprüfung der Hypothesen und soll kurz vorgestellt werden.

← 174 | 175 → Einfache und multiple Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse gehört wie die Korrelation zu den Abhängigkeitsmaßen, mit deren Hilfe man die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängigen Variablen analysieren kann. Eingesetzt wird die Regressionsanalyse vor allem um „Zusammenhänge quantitativ zu beschreiben und zu erklären“ und um „Werte der abhängigen Variablen zu schätzen bzw. zu prognostizieren“ (Backhaus et al., 2008, S. 52ff). Es werden demnach Kausalbeziehungen, z.B. Ursache-Wirkungs-Beziehungen oder Je-Desto-Beziehungen analysiert. Misst man die Abhängigkeit einer Variablen von der Zeit, so spricht man von Zeitreihenanalyse, mit deren Hilfe z.B. Trendanalysen und -prognosen erstellt werden können. Wird die Abhängigkeit einer Variable von mehreren unabhängigen Variablen analysiert, so spricht man von einer multiplen Regressionsanalyse (Backhaus et al., 2008, S. 52ff; Hair et al., 2010, S. 169).

Anwendbar ist die Regressionsanalyse, wenn sowohl die abhängige als auch die unabhängige Variable metrisches Datenniveau besitzt. Sind die Daten ordinal- oder nominalskaliert, jedoch nicht binär, d.h. sie haben mehr als zwei Ausprägungen, so können sie mit Hilfe von Dummy-Variablen in binäre Variablen umgewandelt werden.

Bei der einfachen Regressionsanalyse steht einer einzelnen unabhängigen Variable eine abhängige Variable gegenüber, die mittels geeigneter Kennzahlen interpretiert wird.

Weiters ist es notwendig, die für die Interpretation der Regressionsanalyse wichtigen Kennzahlen kurz zu erklären. Dazu gehören das korrigierte Bestimmtheitsmaß (korr.R²), die Durbin-Watson-Statistik (D-W-Statistik), die Signifikanz der Regressionskoeffizienten (Sign. RK), die standardisierten Regressionskoeffizienten (Beta) und die nicht standardisierten Regressionskoeffizienten (B), sowie die Toleranz (Tol.).

Das Bestimmtheitsmaß (R²) ist eine Kennzahl, deren Wertebereich zwischen 0 und 1 liegt und die angibt, wie hoch der Anteil der durch die unabhängigen Variablen erklärten Varianz an der Gesamtvarianz der abhängigen Variable ist. Beträgt im Extremfall das Bestimmtheitsmaß R²=0, wird keine Streuung der abhängigen Variable erklärt, beträgt hingegen R²=1 werden 100 % der Streuung erklärt (Backhaus et al., 2008, S. 70). Die Höhe des Erklärungsanteils wird durch die Zahl der Regressoren (unabhängigen Variablen) beeinflusst. Je mehr Regressoren in die Regressionsanalyse miteinbezogen werden, desto höher ist die erklärte Abweichung der Varianz der abhängigen Variablen. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß berücksichtigt, dass sich mit sinkender Zahl von Freiheitsgraden die Schätzeigenschaft des Modells verschlechtert und vermindert deshalb ← 175 | 176 → das einfache Bestimmtheitsmaß um eine Korrekturgröße, die umso größer ist, je größer die Zahl der Regressoren und je kleiner die Zahl der Freiheitsgrade ist. Der Wert des korrigierten Bestimmtheitsmaßes kann somit durch die Aufnahme weiterer Regressoren abnehmen. Will man zwei unterschiedliche Regressionsmodelle miteinander vergleichen, so ist das korrigierte Bestimmtheitsmaß heranzuziehen (Backhaus et al., 2008, S. 71).

Art_Se_022.tif

Die Signifikanz der Regressionskoeffizienten (Sign. RK) wurde mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit p≤0,05 angenommen, d.h. dass die Vertrauenswahrscheinlichkeit bei 95 % liegt.

Auch den Regressionskoeffizienten kommt eine große inhaltliche Bedeutung zu. Sie geben den marginalen Effekt der Änderung einer unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable an. Wird die unabhängige Variable um eine Einheit erhöht, so verändert sich die abhängige Variable um den Wert des Regressionskoeffizienten. Um jedoch mehrere Regressionskoeffizienten miteinander vergleichen zu können und deren Wichtigkeit zu bestimmen, muss man den standardisierten Regressionskoeffizienten Beta heranziehen. Durch die Standardisierung der Regressionskoeffizienten werden unterschiedliche Messdimensionen eliminiert (Backhaus et al., 2008, S. 76f).

Bei der Durchführung der Regressionsanalyse werden bezüglich des zugrunde liegenden Modells einige Annahmen gemacht, welche in weiterer Folge überprüft werden müssen (Backhaus et al., 2008, S. 79f). Zu ihnen gehören die Annahme der Linearität, der Homoskedastizität, d.h. die „Streuung der Residuen in einer Reihe von Werten der prognostizierten abhängigen Variable“ (Backhaus et al., 2008, S. 85) ist konstant und die Annahme der Normalverteilung der Störgrößen. Des Weiteren ist es wichtig nachzuweisen, dass kein Verdacht auf Autokorrelation und Multikollinearität besteht (Backhaus et al., 2008, S. 86ff). Diese zwei Prämissenverletzungen und Möglichkeiten sie aufzudecken, werden infolge genauer beschrieben.

Um Autokorrelation, eine Verletzung der Prämisse der Unkorreliertheit der Residuen in der Grundgesamtheit, aufzudecken, wird der Durbin-Watson-Test (D-W-Statistik) gerechnet. „Autokorrelation führt zu Verzerrungen bei der Ermittlung des Standardfehlers der Regressionskoeffizienten und demzufolge auch bei der Bestimmung der Konfidenzintervalle“ (Backhaus et al., 2008, S. 87). Aus der Durbin-Watson-Tabelle ist ablesbar, ob der errechnete Wert des Durbin-Watson-Tests im Unschärfebereich (+4 bzw. 0) liegt und es somit Anlass zur ← 176 | 177 → Annahme von Autokorrelation gibt (Backhaus et al., 2008, S. 98). Da die Tabelle bezüglich der Anzahl der Beobachtungen und der Zahl der Regressoren beschränkt ist, wird oft die Daumenregel herangezogen, die besagt, dass bei Koeffizienten mit einem Wert um 2 keine Autokorrelation vorliegt (vgl. Hair et al., 2010, S. 183f; Mooi und Sarstedt, 2011, S. 174).

Eine weitere Prämisse für die Güte der Schätzung der Regressionsparameter ist die Unabhängigkeit der Regressoren voneinander, d.h. ein Regressor darf sich nicht als lineare Funktion der übrigen Regressoren darstellen lassen, da es somit zu einer Redundanz in den Daten und in weiterer Folge zu weniger Information kommt. Um die Prämissenverletzung Multikollinearität aufzudecken, wird in einem ersten Schritt die Korrelationsmatrix auf erkennbare Abhängigkeiten der Regressoren geprüft. Allerdings ist hier nur eine Messung von paarweisen Abhängigkeiten möglich. Ist das Bestimmtheitsmaß R² einer Regressionsfunktion signifikant, jedoch keiner der Koeffizienten in der Funktion, so ist dies ebenso ein Zeichen für das Vorliegen von Multikollinearität. Ein weiterer Indikator für Multikollinearität ist die Toleranz (Tol.), deren Wertebereich zwischen 0 und 1 liegt

Art_Se_022.tif

Der Kehrwert der Toleranz einer unabhängigen Variablen zeigt, welcher Anteil der Streuung dieser Variable durch andere im Regressionsmodell miteinbezogene Regressoren erklärt wird. Ein Wert Rj2 = 1 besagt, dass sich die Variable xj durch Linearkombination der anderen unabhängigen Variablen erzeugen lässt und somit überflüssig ist. Toleranz-Werte nahe Null sind demzufolge ein Alarmzeichen (Backhaus et al., 2008, S. 98f).

In einem ersten Schritt wurde der Einfluss der demografischen Merkmale überprüft.

H 1: Ältere Personen (H 1.1.1), Frauen (H 1.1.2) und Personen mit Matura (H 1.1.3) beurteilen die Kommunikation mit CSR-Bezug besser als jüngere Personen, Männer und Personen ohne Matura.

Diese drei Personengruppen wurden im Theorieteil aufgrund empirischer Studien als Hauptzielgruppen für die erfolgreiche Kommunikation von CSR-­Maßnahmen identifiziert.

Für jedes der vier Unternehmen wurde ein Summenscore aus den 15 Items der Detailbeurteilung für die Vorlagen Advertorial und Anzeige mit CSR-Bezug gebildet. Die 15 Items konnten anhand einer 6-stufigen Skala von 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 6 = trifft völlig zu zugeordnet werden. Daraus ergibt sich ein ← 177 | 178 → theoretischer Wertebereich von 15 (Minimum) bis 90 (Maximum). Tatsächlich ergab sich ein Bereich zwischen 18 und 90 (MedianS=54, MedianH=57, MedianBA=55, MedianRAIBA=58). Mittels t-Test (Geschlecht und Bildung) bzw. Varianzanalyse (Alter) wurde ein Einfluss von demographischen Variablen überprüft (p≤0,05). Bei Vorliegen signifikanter Ergebnisse beurteilen immer Frauen die Kommunikation der jeweiligen Marke besser. Bei der Marke Bank Austria wurde ein Einfluss des Alters (Personen bis 30 Jahre und über 50 Jahre beurteilen die Kommunikation besser als die Gruppe der 31-50 Jährigen) und der Bildung (Personen ohne Matura beurteilen die Kommunikation besser) auf den gebildeten Summenscore festgestellt (vgl. Tabelle 9). Diese Ergebnisse konnten durch die Variable Gesamturteil (Beurteilung der Kommunikation anhand einer Schulnotenskala) weitgehend bestätigt werden.

Tabelle 9: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1

 

Summenscore

Gesamturteil

Bank Austria

Frauen ohne Matura bis 30/+ 50 Jahre1

Frauen + 50 Jahre

Raiffeisen Bank

(Frauen)2

Frauen

Hofer

Frauen

Frauen

Spar

Frauen

Frauen

1 Die Altersgruppe der 31–50 Jährigen unterscheidet sich signifikant von der Altersgruppe bis 30 Jahre und der ältesten Altersgruppe.

2 Die Klammer weist auf einen lediglich tendenziellen Unterschied hin.

Hypothese 1 kann für das Geschlecht (H 1.1.2) bestätigt werden. Frauen beurteilen die Kommunikation aller Marken besser als Männer. Sowohl für das Alter (H 1.1.1) als auch die Bildung (H 1.1.3) muss die Hypothese verworfen werden.

Im nächsten Schritt wurde der Einfluss von psychografischen Merkmalen auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug überprüft.

H 1.2.1: Es gibt einen positiven Einfluss der Extravertiertheit von Personen auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

H 1.2.2: Es gibt einen positiven Einfluss der Einstellung zur Nachhaltigkeit auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

H 1.2.3: Es gibt einen positiven Einfluss der Einstellung zur Werbung allgemein auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

H 1.2.4: Es gibt einen positiven Einfluss der Tendenz zu sozial erwünschtem Antwortverhalten auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

Die Persönlichkeitsstruktur einer Auskunftsperson wurde mit Hilfe der Big Five-Skala ermittelt (vgl. Jungreithmaier, 2010, S. 82). 16 Items aus fünf Dimensionen ← 178 | 179 → (Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfahrungen, Verträglichkeit, Gewissenhaftigkeit) konnten anhand einer 6-stufigen Skala von 1 = trifft überhaupt nicht zu bis 6 = trifft völlig zu eingestuft werden. In Tabelle 10 sind die theoretische Zuordnung der Statements auf die 5 Faktoren sowie Mittelwerte und Standardabweichung angeführt (F32_2, F32_3, F32_5, F32_7, F32_10, F32_13 wurden aufgrund der negativen Formulierung umkodiert). Eine durchgeführte Faktorenanalyse bestätigt die Verdichtung der 16 Statements auf die erwarteten fünf Faktoren in Übereinstimmung mit der Originalskala (KMO=0,686, erklärte Varianz=61 %). Die MSA-Werte der Skala sind durchwegs größer als 0,6. Die Abbildung der rotierten Faktorladungen findet sich im Anhang 3. Im Anschluss an die Faktorenanalyse wurde die Reliabilität der einzelnen Faktoren überprüft, die insgesamt ein gutes Ergebnis3 liefert (vgl. Tabelle 11).

In empirischen Studien hat sich gezeigt, dass extravertierte Personen sich eher mit nachhaltigem Verhalten identifizieren als introvertierte Personen (Fraj und Martinez, 2006). Die einzelnen Items wurden gemäß ihrer Dimensionen zu Scores zusammengefasst (MedianE=9, MedianV=13, MedianG=18, MedianN=10, MedianO=13). Die Verteilung der Scores findet sich im Anhang 4. Eine einfache Regressionsanalyse zeigt, dass kein Einfluss der Extravertiertheit auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug besteht (p≥0,05). Hypothese 1.2.1 muss verworfen werden.

Tabelle 10: Frage 32 Big 5 Persönlichkeitsskala, deskriptive Werte

← 179 | 180 → Art_Se_022.tif

Legende: (-) Negativ formulierte Items wurden umkodiert.

Tabelle 11: Frage 32 Big 5 Reliabilitätsprüfung

Big Five-Persönlichkeitsskala

Cronbach’s Alpha

Extraversion (E)

0,669

Verträglichkeit (V)

0,625

Gewissenhaftigkeit (G)

0,622

Neurotizismus (N)

0,688

Offenheit (O)

0,682

In Frage 5 des Fragebogens wurde im Rahmen einer umfangreichen Itembatterie mit drei Statements die Einstellung zur Nachhaltigkeit (Umweltbewusstsein) (vgl. Tabelle 12) gemessen (6-stufige Skala von 1 = stimme überhaupt nicht zu bis 6 = stimme völlig zu). Mittels Faktorenanalyse konnte nachgewiesen werden, dass es sich um ein eindimensionales Konstrukt handelt, welches auch eine akzeptable Reliabilität aufweist (KMO=0,679, erklärte Gesamtvarianz 65 %, Cronbachs Alpha=0,728).

← 180 | 181 → Tabelle 12: Deskriptive Statistik Frage 5

img

Die drei Statements wurden zu einem Score zusammengefasst und als unabhängige Variable (Min=3, Max=18, MW=11,9, Median=13) in einer Regressionsanalyse einbezogen und mit den abhängigen Variablen Summenscore und Gesamturteil über die Kommunikation (zur Operationalisierung vgl. die Ausführungen zu Hypothese 1) gerechnet. Die Ergebnisse sind in der folgenden Tabelle dargestellt.

Tabelle 13: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1.2.2

 

Summenscore

Gesamturteil

Bank Austria

p=0,422

p=0,389

Raiffeisen Bank

p=0,069

p=0,099

Hofer

p=0,558

p=0,686

Spar

p=0,011

R²=0,038

p=0,092

Lediglich für das Unternehmen Spar konnte bei der abhängigen Variable Summenscore ein signifikantes Ergebnis erzielt werden. Die Erklärungsfähigkeit des Modells ist mit knapp 4 % jedoch sehr dürftig. Hypothese 1.2.2 muss mangels durchgehender Befunde verworfen werden.

Als Einflussfaktor auf die Beurteilung von CSR-Kommunikation wurde in der Literaturrecherche auch die Einstellung zur Werbung allgemein identifiziert. Diese allgemeine Einstellung findet sich in drei Items von Frage 12 wieder (F12_1, F12_3, F12_5) (Skala von 1=stimme überhaupt nicht zu bis 6=stimme völlig zu). Item F12_1 wurde umkodiert, um der Logik der Skala zu folgen. Mittels Faktoranalyse konnte ein eindimensionales Konstrukt nachgewiesen werden (KMO=0,545, erklärte Varianz=43,5 %). Cronbach‘s Alpha beträgt für diese Skala 0,338. Aufgrund der mangelnden Reliabilität der Skala erfolgt die Überprüfung der Hypothese auf Basis der einzelnen Statements. Mittels multipler Regressionsanalyse wurde überprüft, ob ein Einfluss der Einstellung zur Werbung allgemein auf die Kommunikation der verschiedenen Marken besteht. Die Ergebnisse finden sich in nachfolgender Tabelle 14.

← 181 | 182 → Tabelle 14: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1.2.3

img

n.s. = nicht signifikant

← 182 | 183 → Es zeigt sich, dass bei Spar ein signifikanter Einfluss der Zustimmung zu dem Statement „Postwurfsendungen, wie Flugblätter und Prospekte, werfe ich meist ungelesen weg.“ auf die Beurteilung der Kommunikation, sowohl bei der abhängigen Variable Summenscore als auch beim Gesamturteil der Kommunikation besteht. Das bedeutet, je stärker der Aussage zugestimmt wird, desto schlechter wird die Werbung von Spar beurteilt. Bei den übrigen Marken konnte kein Einfluss festgestellt werden. Hypothese 1.2.3 kann nur für Spar angenommen werden und wird für Hofer, Bank Austria und Raiffeisen Bank verworfen.

In Frage 8 wurde das Konstrukt Tendenz zu sozial erwünschtem Antwortverhalten in Anlehnung an Paulhus (1984) (vgl. auch Jungreithmaier, 2010; Stöber, 1999; Winkler et al., 2006) erhoben. Wie in der Originalvorlage und in der deutschen Kurzversion der Skala wurden die Statements F8_2 bis F8_5 den Probanden in invertierter Formulierung vorgelegt und für die Auswertung umkodiert (Skala von 1=trifft überhaupt nicht zu bis 6=trifft völlig zu) (vgl. Tabelle 15). Die Zwei-Dimensionalität (Selbst- und Fremdeinschätzung) der Skala konnte mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse durch die Extraktion von zwei Komponenten bestätigt werden (KMO=0,701, erklärte Gesamtvarianz=45 %). Die Reliabilität der verkürzten Skala liefert für Faktor 1 ein Cronbach’s Alpha von 0,685 und für Faktor 2 ein Cronbach’s Alpha von 0,608.

Tabelle 15: Deskriptive Statistik Frage 8

img

← 183 | 184 → Legende: Faktor 1 – Fremdtäuschung, Faktor 2 – Selbsttäuschung

(-) Negativ formulierte Items wurden umkodiert.

Die theoretische Verteilung der Summenscores liegt bei Faktor 1 zwischen 5 und 45 und für Faktor 2 zwischen 4 und 36. Eine Abbildung der tatsächlichen Verteilung der beiden Faktoren befindet sich im Anhang 5. Faktor 1 (Fremdtäuschung) weist einen Median von 17 auf (Min=6, Max=29, MW=16,6) und bei Faktor 2 (Selbsttäuschung) liegt der Median bei 16 (Min=4, Max=24, MW=15,4). Um den Einfluss der Fremd- und Selbsttäuschung auf die Beurteilung der Kommunikation zu ermitteln, wurde das Verfahren der multiplen Regression eingesetzt. Die Ergebnisse sind der nachfolgenden Tabelle zu entnehmen.

Tabelle 16: Deskriptive Statistik Frage 8

 

Summenscore

Gesamturteil

Bank Austria

p=0,790

p=0,870

Raiffeisen Bank

p=0,564

p=0,158

Hofer

p=0,795

p=0,106

Spar

p=0,359

p=0,008

R²=0,041

Die multiple Regressionsanalyse zeigte lediglich bei Spar (p=0,008, R²=0,041) einen Einfluss der Tendenz zur sozialen Erwünschtheit auf die Gesamtbeurteilung der Kommunikation auf Basis der vier verschiedenen Marken. Im Fall der Detailbeurteilung der Kommunikation (Summenscore) konnte kein Einfluss der Tendenz zu sozial erwünschtem Antwortverhalten festgestellt werden.

Hypothese 1.2.4 muss aufgrund der fehlenden Signifikanzwerte und dem äußerst geringen R² bei der Marke Spar abgelehnt werden.

Der nachfolgende Block beschäftigt sich mit dem Einfluss unterschiedlicher Indikatoren des Kaufverhaltens der KonsumentInnen auf die Beurteilung der Kommunikation.

← 184 | 185 → H 1.3.1: Es gibt einen positiven Einfluss Einkaufsfrequenz von Lebensmitteln auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

H 1.3.2: Es gibt einen positiven Einfluss des Preisbewusstseins auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

H 1.3.3: Es gibt einen positiven Einfluss der Häufigkeit des Kaufs von biologisch zertifizierten Lebensmitteln auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

Die Einkaufsfrequenz in Lebensmitteleinzelhandelsgeschäften bzw. die Nutzungshäufigkeit von Bankfilialen kann aus theoretischer Sicht Einfluss auf die Beurteilung der Kommunikation haben. Kunden, die regelmäßig die Einkaufs- bzw. Dienstleistungsstätten aufsuchen, werden mit Werbematerialen vor Ort (POS-Marketing) und den MitarbeiterInnen, die ebenfalls einen wichtigen Kommunikationskanal darstellen, konfrontiert. In Frage 4_1 wurde der Anteil an Einkäufen von Lebensmitteln erhoben („Wie viel Prozent der Einkäufe an Gütern des täglichen Bedarfs für Ihren Haushalt erledigen Sie selbst?). Frage 16 erhob diese Information für den Bankenbereich („Zu wie viel Prozent erledigen Sie in Ihrem Haushalt Bankgeschäfte?“). Beide Variablen weisen einen hohen Mittelwert und Median auf (MWLEH=64,7, MedianLEH=80, MWBANK=67,8, MedianBANK=80). Gerechnet wurde eine einfache Regressionsanalyse mit Frequenz als unabhängige Variable auf die abhängige Variable Summenscore der Detailbeurteilung der Kommunikation bzw. Gesamturteil der Kommunikation (zur Operationalisierung siehe H1).

Tabelle 17: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1.3.1

 

Summenscore

Gesamturteil

Bank Austria

p=0,159

p=0,621

Raiffeisen Bank

p=0,685

p=0,335

Hofer

p=0,941

p=0,427

Spar

p=0,260

p=0,422

Die Ergebnisse zeigen, dass kein Einfluss der Einkaufs- bzw. Besuchsfrequenz auf die Beurteilung der Kommunikation, unabhängig von dem gewählten Medium, vorhanden ist. Hypothese 1.3.1 muss verworfen werden.

Item F12_8 und F12_9 bilden die Grundlage zur Identifizierung von Preiskäufern (Skala von 1=stimme überhaupt nicht zu bis 6=stimme völlig zu). Die Faktorenanalyse zeigt, dass es sich um ein eindimensionales Konstrukt handelt (KMO=0,50, erklärte Varianz=77,1 %). Die Reliabilität ist gegeben (Cronbach’s Alpha=0,691) (vgl. Tabelle 18).

← 185 | 186 → Tabelle 18: Deskriptive Statistik Preiskäufer

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Für die weitere Berechnung wurden die beiden Items aufsummiert (Min=2, Max=12, MW=8,12, Median=8). Mittels Regressionsanalyse wurde der Einfluss des Preisbewusstseins auf die Beurteilung der Kommunikation der beiden Lebensmittelhändler überprüft.

Tabelle 19: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1.3.2

 

Summenscore

Gesamturteil

Hofer

p=0,465

p=0,176

Spar

p=0,002

R²=0,055

p=0,001

R²=0,046

Bei Spar gibt es einen hoch signifikanten positiven Einfluss der Wichtigkeit von preiswerten Angeboten auf die Beurteilung der Kommunikation. Hypothese 1.3.2 kann nur für Spar angenommen werden und wird für Hofer verworfen.

Kaufen KonsumentInnen zumindest gelegentlich Produkte aus biologischer Herstellung, kann angenommen werden, dass sie die Kommunikation der untersuchten LEH-Marken besser beurteilen, da auch diese Bio-Produkte in ihrem Sortiment führen. Zur Überprüfung dieser Fragestellung wurden die Angaben zum Kauf biologisch hergestellter Produkte aus Frage 27 (BioBio, Biotrend, Ja! Natürlich, Natur*Pur, Zurück zum Ursprung) aufsummiert (Min=1, Max=5, Median=2). Mittels einfacher Regressionsanalyse wurde der Einfluss des Kaufs biologisch hergestellter Lebensmittel auf die Beurteilung der Kommunikation überprüft (vgl. Tabelle 20).

Tabelle 20: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1.3.4

 

Summenscore

Gesamturteil

Hofer

p=0,458

p=0,284

Spar

p=0,004

R²=0,055

p=0,570

← 186 | 187 → Im Fall von Spar gibt es einen hoch signifikanten Einfluss des Kaufs von biologisch hergestellten Milchprodukten auf die Beurteilung der Kommunikation. Für Hofer konnte kein Einfluss nachgewiesen werden. Hypothese 1.3.3 wird nur für Spar angenommen werden und muss für Hofer verworfen werden.

Die beiden folgenden Hypothesen unterstellen einen Einfluss des Informationsverhaltens zum Thema Nachhaltigkeit auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

H 1.4.1: Personen, die bereits einen Nachhaltigkeitsbericht eines Unternehmens zumindest durchgeblättert haben, beurteilen die Kommunikation mit CSR-Bezug besser als Personen, die das nicht getan haben.

H 1.4.2: Es gibt einen positiven Einfluss des Interesses für das Thema Nachhaltigkeit auf die Beurteilung der Kommunikation mit CSR-Bezug.

In Frage 20 wurden die Auskunftspersonen gefragt, ob sie bereits einen Nachhaltigkeitsbericht zumindest einmal durchgeblättert haben. 102 Personen bejahten diese Frage, während 369 Personen die Frage verneinten. Für die Überprüfung der Hypothese, ob ein Unterschied zwischen den beiden Personengruppen in der Beurteilung der Kommunikation besteht, wurde ein t-Test für unabhängige Stichproben mit folgendem Ergebnis gerechnet (Tabelle 21).

Tabelle 21: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1.4.1

 

Summenscore

Gesamturteil

Bank Austria

p=0,337

p=0,106

Raiffeisen Bank

p=0,159

p=0,165

Hofer

p=0,967

p=0,174

Spar

p=0,180

p=0,049

Der t-Test zeigte lediglich bei Spar (p=0,049) einen Unterschied in der Gesamtbeurteilung der Kommunikation zwischen Personen, die bereits einen Nachhaltigkeitsbericht zumindest durchgeblättert hatten und jenen, die dies noch nie getan hatten. Personen, die bereits einen Nachhaltigkeitsbericht von Spar zumindest durchgeblättert haben, beurteilen die Kommunikation von Spar insgesamt besser (MW 3,20 vs. MW 2,81). Im Fall der Detailbeurteilung der Kommunikation (Summenscore) konnte kein Unterschied festgestellt werden.

Hypothese 1.4.1 muss aufgrund der fehlenden Signifikanzwerte und der unterschiedlichen Ergebnisse bei der Marke Spar abgelehnt werden.

← 187 | 188 → In Frage 19 wurde für 15 Filme, von denen sich 8 mit dem Thema Nachhaltigkeit beschäftigen und stellvertretend für das Interesse an Nachhaltigkeit herangezogen wurden, erhoben, ob die Befragten diese gesehen hatten oder nicht. Die Angaben wurden zu einem Summenscore verdichtet. Die Ergebnisse zeigen eine linkssteile (rechtsschiefe) Verteilung mit einem Mittelwert von 4,8 und einem Median von 5. Aus diesem Grund wurde der Summenscore zu vier Kategorien verdichtet: 0=kein Interesse bis 3=hohes Interesse (siehe Anhang 6).

Zur Überprüfung, ob ein Zusammenhang zwischen Interesse an Nachhaltigkeit und der Beurteilung der Kommunikation besteht, wurde ein Chi-­Quadrat-Test gerechnet. Bei allen ausgewiesenen Werten ergab der Levene-Test für Varianzgleichheit kein signifikantes Ergebnis. Die Werte des Signifikanztests finden sich in nachfolgender Tabelle 22.

Tabelle 22: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H1.4.2

 

Summenscore

Gesamturteil

Bank Austria

p=0,150

p=0,818

Raiffeisen Bank

p=0,326

p=0,683

Hofer

p=0,601

p=0,827

Spar

p=0,393

p=0,131

Weder für die Variable Summenscore der Detailbeurteilung der Kommunikation noch für die Gesamtbeurteilung der Kommunikation konnte ein Zusammenhang mit dem Interesse für das Thema Nachhaltigkeit nachgewiesen werden.

Hypothese 1.4.2 muss aufgrund der fehlenden Signifikanzwerte abgelehnt werden.

Die folgende Hypothese unterstellt einen Einfluss des CSR-Bezugs auf die Beurteilung der Werbung bei nicht CSR-spezifischen Kriterien.

H2: Werbung mit CSR-Bezug wird besser beurteilt als Werbung ohne CSR-Bezug.

Für die Beurteilung von Anzeigen ohne CSR-Bezug wurden 11 Items herangezogen. Vier weitere Items (wie z.B. zeigt gesellschaftliche Verantwortung) wurden für die Beurteilung von Anzeigen mit CSR-Bezug bei den Fragen 11 (LEH) und 18 (Bank) (Skala von 1=trifft überhaupt nicht zu bis 6=trifft völlig zu) vorgesehen. Jede Auskunftsperson bekam einen Folder mit insgesamt 16 Vorlagen. Darin enthalten waren entweder eine Vorlage mit CSR-Bezug oder für dasselbe Unternehmen eine Vorlage ohne CSR-Bezug. Die Auskunftspersonen mussten diese nach der Darbietung bewerten.

← 188 | 189 → Die Hypothese unterstellt, dass es zu einem Ausstrahlungseffekt des CSR-­Bezugs in der Werbung auf die nicht CSR-relevanten Items kommt. Zur Überprüfung dieser Hypothese wurden jene 11 Items herangezogen, die zur Beurteilung beider Anzeigenvarianten (mit und ohne CSR-Bezug) verwendet wurden. Vorab wurde Item 10 „langweilig“ umkodiert. Die Überprüfung der Hypothese erfolgt zweifach: Im ersten Schritt wird ein Vergleich der 11 Items der Beurteilung der Werbung auf Ebene der nicht CSR-spezifischen Items mittels t-Test für unabhängige Stichproben erfolgen. Im Anschluss wird der Einfluss des CSR-Bezugs auf das Gesamturteil anhand der vier CSR-Items überprüft.

Tabelle 23: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H2

img

img

← 189 | 190 → In der Tabelle berücksichtigte Werte beziehen sich auf signifikante bzw. tendenzielle () Ergebnisse. mit/ohne in Spalte Mittelwerte bezeichnet die Teilgruppen mit bzw. ohne CSR-Bezug. Fett markierte Werte zeigen die Teilgruppe mit dem höheren Mittelwert.

Bei allen ausgewiesenen Werten ergab der Levene-Test für die Homogenität der Varianzen kein signifikantes Ergebnis. Es konnte festgestellt werden, dass bei Vorlage der Anzeige mit CSR-Bezug die Items „löst positive Empfindungen aus“ und „ist attraktiv“ sowohl bei Bank Austria als auch bei Raiffeisen Bank stärker zugeordnet wurden als auf das Werbemittel ohne CSR-Bezug (t-Test, p < 0,05). Bei Bank Austria werden die Items „ansprechend“ und „sympathisch“ stärker auf die Kommunikation mit CSR zugeordnet (MWA=3,46, MWS=3,68). Bei der Raffeisen Bank wurde neben den Items „informativ“ (MWI=3,47) und „weckt Interesse am Produkt bzw. Unternehmen“ (MWINT=3,17) auch das Item „verständlich“ (MWV=4,28) auf die Anzeige mit CSR-Bezug signifikant stärker und bei Spar tendenziell stärker zugeordnet.

Entgegen der Erwartungen wird im Fall von Hofer die Kommunikation mit CSR-Bezug als weniger ansprechend, unsympathischer, unverständlicher, weniger professionell gestaltet und langweiliger im Vergleich zur Kommunikation ohne CSR-Bezug eingestuft.

Weiters wurde ein Summenscore über die Detailbeurteilung der 11 nicht-CSR-Items berechnet und neben dem Gesamturteil als abhängige Variable in einer Regressionsanalyse für die Vorlagen mit CSR-Bezug eingesetzt. Die vier CSR-spezifischen Items wurden als unabhängige Variable sowohl auf den Summenscore als auch auf das Gesamturteil regressiert (einfache Regression, stufenweise). Die Dokumentation der Ergebnisse findet sich in Tabelle 24.

← 190 | 191 → Tabelle 24: Ergebnisdokumentation der Auswertung von H2

img

gesellschaftliche Verantwortung = Ist ein gutes Beispiel für die gesellschaftliche Verantwortung des Unternehmens. n.s. = nicht signifikant

← 191 | 192 → Das Modell mit der abhängigen Variable Gesamturteil ist für Raiffeisen Bank, Hofer und Spar signifikant (9 % Spar ≤ R2 ≤ 16 % RAIBA). Es besteht kein Verdacht auf Autokorrelation, da der Durbin Watson-Test unauffällig ist. In allen genannten Fällen leistet das Item „Ist ein gutes Beispiel für die gesellschaftliche Verantwortung des Unternehmens“ einen positiven Erklärungsbeitrag. Bei Betrachtung des Gesamturteils konnte für den LEH und Raiffeisen Bank ermittelt werden, dass die gesellschaftliche Verantwortung einen direkten positiven Einfluss auf die Beurteilung der Kommunikation ohne CSR-Bezug hat. Das negative Vorzeichen der Regressionskoeffizienten resultiert aus der Verwendung unterschiedlicher Skalen. Die Zuordnung der CSR-Items erfolgt anhand der 6-stufigen Skala von 1=trifft überhaupt nicht zu bis 6=trifft völlig zu, während das Gesamturteil mittels Schulnotenskala von 1=Sehr gut bis 5=Nicht Genügend gemessen wurde. Das bedeutet, dass sich die Gesamtbeurteilung der Kommunikation der Raiffeisen Bank bspw. um 0,358 Punkte auf der Schulnotenskala verbessert, wenn die Zuordnung des Items „Ist ein gutes Beispiel für die gesellschaftliche Verantwortung des Unternehmens“ um eine Skalenstufe steigt.

H2 kann auf Basis des t-Tests für die Bankenbranche angenommen werden und muss für den Lebensmitteleinzelhandel verworfen werden. Betrachtet man H2 mittels Regressionsanalyse zeigt sich ein positiver Einfluss der CSR-Items auf die Gesamtbeurteilung bei Spar, Hofer und Raiffeisen Bank.

H3: Anzeigen mit CSR-Bezug führen zu einer besseren Einstellung gegenüber der Marke als Anzeigen ohne CSR-Bezug.

Zur Messung der Einstellung zur Marke wurden in Frage 13 (LEH) 15 Items und in Frage 21 (Banken) 14 Items anhand einer 6-stufige Skala von 1=trifft überhaupt nicht zu bis 6=trifft völlig zu auf die vier Marken zugeordnet. Um zu überprüfen, ob die Struktur der Daten der theoretischen Annahme einer 3-Faktoren-Lösung mit den Komponenten emotional, kognitiv und CSR-Bezug entspricht, wurde eine Faktorenanalyse durchgeführt. Weiters wurden die 15 Items der Beurteilung der Markenkommunikation zu einem Summenscore verdichtet.

In nachfolgender Dokumentation finden sich die Ergebnisse zu Faktorenanalyse, Cronbachs Alpha, Summenscore und Regressionsanalyse. Statement 16 („würde ich einem Freund empfehlen“) der Itembatterie wurde aus der Faktorenanalyse ausgeschlossen, da es sich um die Operationalisierung der abhängigen Variable Weiterempfehlungsbereitschaft handelt.

Die Faktorenanalyse für Bank Austria liefert eine 3-Faktoren-Lösung (KMO=0,873) und erklärt 68 % der Varianz (vgl. Tab. 25). Alle MSA-Werte liegen über 0,4. Faktor 1 stellt die emotionale Komponente dar, Faktor 2 den CSR-Bezug und Faktor 3 bildet die kognitive Komponente ab.

← 192 | 193 → Tabelle 25: KMO-Wert Einstellung zu Bank Austria

KMO- und Bartlett-Test

Maß der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin.

,873

Bartlett-Test auf Sphärizität

Ungefähres Chi-Quadrat

1011,060

df

91

Signifikanz nach Bartlett

,000

Tabelle 26: Rotierte Faktorlösung Einstellung zu Bank Austria

img

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 4 Iterationen konvergiert.

Auf Basis dieser drei Faktoren wurde Cronbachs Alpha als Maß der internen Konsistenz berechnet. Faktor 1 und 2 weisen ein zufriedenstellendes Ergebnis auf. Faktor 3 ist mit einem Wert von 0,541 für Cronbachs Alpha als mittelmäßig einzustufen (Tab. 29).

← 193 | 194 → Tabelle 27: Cronbachs Alpha Faktor 1 Einstellung zu Bank Austria

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,935

,937

8

Tabelle 28: Cronbachs Alpha Faktor 2 Einstellung zu Bank Austria

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,866

,865

4

Tabelle 29: Cronbachs Alpha Faktor 3 Einstellung zu Bank Austria

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,541

,552

2

Im Anschluss wurden die Faktoren zu drei Summenscores verdichtet. Die Werte für Faktor 1 (emotional) liegen zwischen 8 und 48 und der Mittelwert beträgt 31,4. Bei Faktor 2 (CSR-Bezug) ist das Minimum 5 und das Maximum 24. Der Mittelwert ist 14,9. Der dritte Faktor (informativ) verteilt sich zwischen 2 und 12 und der Mittelwert beträgt 8,7. Nachfolgend wurde mit den drei aufsummierten Faktoren als abhängige Variable eine Regressionsanalyse gerechnet. Der Erklärungsbeitrag (R²) der ausgegebenen Modelle liegt zwischen 44 % und 85 %. Für Faktor 1 (emotional), Faktor 2 (CSR-Faktor) und Faktor 3 (kognitiver Faktor) kann ein signifikantes Ergebnis ausgewiesen werden (p=0,000) (vgl. Tab. 30, Modell 1 bis 3).

Im Anschluss daran wurde eine Regressionsanalyse (schrittweise) mit Dummy-Variablen gerechnet: Dummy 1=1 (mit CSR-Bezug), Dummy 1=0 (ohne CSR-Bezug). Bei keinem der Modelle kann ein signifikantes Ergebnis erzielt werden. Das bedeutet, dass im Fall von Bank Austria die Kommunikation mit oder ohne CSR-Bezug nicht relevant erscheint (vgl. Tab. 30, Modell 1a bis 3a).

← 194 | 195 → Tabelle 30: Regressionsanalyse (schrittweise) von Einstellung zur Markenkommunikation Bank Austria auf Einstellung zu Bank Austria

img

n.s. = nicht signifkant (p≥0,05)

 

← 195 | 196 → Die Faktorenanalyse für die Raiffeisen Bank erklärt mit einer 3-Faktoren-Lösung 70 % der Varianz. Der KMO-Wert beträgt 0,879 (vgl. Tab. 31). Alle MSA-Werte liegen über 0,4. Faktor 1 stellt die emotionale Komponente dar, Faktor 2 den CSR-Bezug und Faktor 3 bildet die kognitive Komponente ab.

Tabelle 31: KMO-Wert Einstellung zu Raiffeisen Bank

KMO- und Bartlett-Test

Maß der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin.

,879

Bartlett-Test auf Sphärizität

Ungefähres Chi-Quadrat

1119,982

df

91

Signifikanz nach Bartlett

,000

Tabelle 32: Rotierte Faktorlösung Einstellung zu Raiffeisen Bank

img

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 5 Iterationen konvergiert.

← 196 | 197 → Auf Basis dieser drei Faktoren wurde Cronbachs Alpha als Maß der internen Konsistenz berechnet. Alle Faktoren weisen ein zufriedenstellendes Ergebnis auf (Tab. 33-35).

Tabelle 33: Cronbachs Alpha Faktor 1 Einstellung zu Raiffeisen Bank

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,922

,928

8

Tabelle 34: Cronbachs Alpha Faktor 2 Einstellung zu Raiffeisen Bank

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,866

,865

4

Tabelle 35: Cronbachs Alpha Faktor 3 Einstellung zu Raiffeisen Bank

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,725

,735

2

Im Anschluss wurden die Faktoren zu drei Summenscores verdichtet. Die Werte für Faktor 1 (emotional) liegen zwischen 9 und 48 und der Mittelwert beträgt 35,4. Bei Faktor 2 (CSR-Bezug) ist das Minimum 4 und das Maximum der Variable 24. Der Mittelwert ist 16,3. Der dritte Faktor (kognitiv) verteilt sich zwischen 2 und 12 und der Mittelwert beträgt 9,6. Nachfolgend wurde mit den drei aufsummierten Faktoren als abhängige Variable eine Regressionsanalyse gerechnet. Der Erklärungsbeitrag (R²) der ausgegebenen Modelle liegt zwischen 50 % und 91 %. Für Faktor 1 (emotional), Faktor 2 (CSR-Faktor) und Faktor 3 (kognitiver Faktor) kann ein signifikantes Ergebnis ausgewiesen werden (p=0,000) (vgl. Tab. 36, Modell 1 bis 3).

Im Anschluss daran wurde eine Regressionsanalyse (schrittweise) mit Dummy-Variablen gerechnet: Dummy 1=1 (mit CSR-Bezug), Dummy 1=0 (ohne CSR-Bezug). Bei keinem der Modelle kann ein signifikantes Ergebnis erzielt werden. Das bedeutet, dass im Fall von Raiffeisen Bank kein Einfluss der Kommunikation mit oder ohne CSR-Bezug auf die identifizierten Faktoren der Werbung vorliegt (vgl. Tab. 36, Modell 1a bis 3a).

← 197 | 198 → Tabelle 36: Regressionsanalyse (schrittweise) von Einstellung zur Markenkommunikation Raiffeisen Bank auf Einstellung zu Raiffeisen Bank

img

n.s. = nicht signifkant (p≥0,05)

← 198 | 199 → In der Bankenbranche wurde die theoretisch postulierte 3-Faktoren-Lösung für die Einstellung zur Marke (emotional, kognitiv, CSR-Bezug) empirisch nachgewiesen. Ein Einfluss der Kommunikation in Form einer Anzeige mit CSR-Bezug zeigt sich in der Analyse nicht.

Die Faktorenanalyse für Hofer erklärt mit einer 3-Faktoren-Lösung 58 % der Varianz. Der KMO-Wert beträgt 0,851 (vgl. Tab. 37). Alle MSA-Werte liegen über 0,4. Faktor 1 stellt die emotionale Komponente dar, Faktor 2 den CSR-­Bezug und Faktor 3 bildet die kognitive Komponente ab.

Tabelle 37: KMO-Wert Einstellung zu Hofer

KMO- und Bartlett-Test

Maß der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin.

,851

Bartlett-Test auf Sphärizität

Ungefähres Chi-Quadrat

669,996

df

105

Signifikanz nach Bartlett

,000

Tabelle 38: Rotierte Faktorlösung Einstellung zu Hofer

img

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 6 Iterationen konvergiert.

← 199 | 200 → Auf Basis dieser drei Faktoren wurde Cronbachs Alpha als Maß der internen Konsistenz berechnet. Faktor 1 und 2 weisen ein zufriedenstellendes bis gutes Ergebnis auf. Faktor 3 weist ein geringes Maß an interner Konsistenz auf, deshalb werden die Statements einzeln für die weitere Analyse berücksichtigt (Tab. 41).

Tabelle 39: Cronbachs Alpha Faktor 1 Einstellung zu Hofer

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,881

,880

10

Tabelle 40: Cronbachs Alpha Faktor 2 Einstellung zu Hofer

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,685

,699

3

Tabelle 41: Cronbachs Alpha Faktor 3 Einstellung zu Hofer

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,347

,348

2

Im Anschluss wurden die beiden ersten Faktoren zu zwei Summenscores verdichtet. Die Werte für Faktor 1 (emotional) liegen zwischen 19 und 54 und der Mittelwert beträgt 38,1. Bei Faktor 2 (CSR-Bezug) ist das Minimum 3 und das Maximum der Variable 15. Der Mittelwert ist 8,1. Nachfolgend wurde mit den zwei aufsummierten Faktoren und den Statements 12 („häufig Sonderangebote“) und 13 („leichte Erreichbarkeit des Geschäfts“) eine multiple Regressionsanalyse (schrittweise) gerechnet. Der Erklärungsbeitrag (R²) der ausgegebenen Modelle liegt zwischen 41 % und 55 %. Für Faktor 1 (emotional) und Faktor 2 (CSR-Faktor) kann ein signifikantes Ergebnis ausgewiesen werden (p=0,000) (vgl. Tab. 42, Modell 1 bis 2).

Im Anschluss daran wurde eine Regressionsanalyse (schrittweise) mit Dummy-Variablen gerechnet: Dummy 1=1 (mit CSR-Bezug), Dummy 0=1 (ohne CSR-Bezug). Bei keinem der Modelle kann ein signifikantes Ergebnis erzielt werden. Das bedeutet, dass im Fall von Hofer kein Einfluss der Kommunikation mit oder ohne CSR-Bezug auf die identifizierten Faktoren der Werbung vorliegt (vgl. Tab. 42, Modell 1a bis 2a).

Tabelle 42: Regressionsanalyse (schrittweise) ← 200 | 201 → von Einstellung zur Markenkommunikation Hofer auf Einstellung zu Hofer

img

← 201 | 202 → Die Faktorenanalyse für Spar erklärt mit einer 3-Faktoren-Lösung 61 % der Varianz. Der KMO-Wert beträgt 0,820 (vgl. Tab. 43). Alle MSA-Werte liegen über 0,4. Faktor 1 stellt die emotionale Komponente dar, Faktor 2 den CSR-Bezug und Faktor 3 bildet die kognitive Komponente ab.

Tabelle 43: KMO-Wert Einstellung zu Spar

KMO- und Bartlett-Test

Maß der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin.

,820

Bartlett-Test auf Sphärizität

Ungefähres Chi-Quadrat

637,200

df

105

Signifikanz nach Bartlett

,000

Tabelle 44: Rotierte Faktorlösung Einstellung zu Spar

img

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

a. Die Rotation ist in 4 Iterationen konvergiert.

← 202 | 203 → Auf Basis dieser drei Faktoren wurde Cronbachs Alpha als Maß der internen Konsistenz berechnet. Alle Faktoren weisen ein zufriedenstellendes bis gutes Ergebnis auf (Tab. 45–47).

Tabelle 45: Cronbachs Alpha Faktor 1 Einstellung zu Spar

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,880

,880

9

Tabelle 46: Cronbachs Alpha Faktor 2 Einstellung zu Spar

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,763

,767

3

Tabelle 47: Cronbachs Alpha Faktor 3 Einstellung zu Spar

Reliabilitätsstatistiken

Cronbachs Alpha

Cronbachs Alpha für standardisierte Items

Anzahl der Items

,696

,704

3

Im Anschluss wurden die Faktoren zu drei Summenscores verdichtet. Faktor 1 (emotional) liegt zwischen 25 und 54 und der Mittelwert beträgt 40,8. Bei Faktor 2 (CSR-Bezug) ist das Minimum 3 und das Maximum der Variable 17. Der Mittelwert liegt bei 9,5. Faktor 3 (informativ) weist eine Verteilung zwischen 4 (min) und 18 (max) auf. Der Mittelwert liegt bei 13,1. Nachfolgend wurde mit den drei aufsummierten Faktoren als abhängige Variable eine multiple Regressionsanalyse (schrittweise) gerechnet. Der Erklärungsbeitrag (R²) der ausgegebenen Modelle liegt zwischen 35 % und 88 %. Für Faktor 1 (emotional), Faktor 2 (CSR-Faktor) und Faktor 3 (kognitiver Faktor) kann ein signifikantes Ergebnis ausgewiesen werden (p=0,000) (vgl. Tab. 48, Modell 1 bis 3).

Im Anschluss daran wurde eine Regressionsanalyse (schrittweise) mit Dummy-Variablen gerechnet: Dummy 1=1 (mit CSR-Bezug), Dummy 0=1 (ohne CSR-Bezug). Bei keinem dieser Modelle kann ein signifikantes Ergebnis erzielt werden. Das bedeutet, dass im Fall von Spar kein Einfluss der Kommunikation mit oder ohne CSR-Bezug auf die identifizierten Faktoren der Werbung vorliegt (vgl. Tab. 48, Modell 1a bis 3a).

← 203 | 204 → Tabelle 48: Regressionsanalyse (schrittweise) von Einstellung zur Markenkommunikation Spar auf Einstellung zu Spar

img

n.s. = nicht signifkant (p≥0,05)

← 204 | 205 → Auch im Lebensmittelbereich konnte die theoretische 3-Faktoren-Lösung empirisch bestätigt werden. Bei Hofer zeigte sich bei Faktor 3 (informativ) ein geringes Maß an interner Konsistenz, was zum Ausschluss dieses Faktors für weitere Berechnungen führte. Auffallend ist, dass das Item „Einhaltung ethischer Grundsätze“ im Bankenbereich als CSR-Dimension verstanden wird, während es sich im LEH in der emotionalen Dimension wiederfindet. Darüber hinaus luden ähnliche Items in verwandten Faktoren. Dies legt eine Dreiteilung des Markenimages sowohl für den LEH als auch für die Bankenbranche nahe.

Zusammenfassend führt die Verwendung einer Anzeige mit CSR-Bezug im Rahmen der CSR-Kommunikation bei den Unternehmen der Bankbranche Raiffeisen Bank und Bank Austria zu keiner Verbesserung der Beurteilung des Markenimages im Vergleich zu einer Anzeige ohne CSR-Bezug. Im Lebensmitteleinzelhandel konnte ebenfalls festgestellt werden, dass die Verwendung einer Anzeige mit CSR-Bezug keinen nachweisbaren Einfluss auf das wahrgenommene Markenimage des Unternehmens hat. Somit muss Hypothese 3 für beide überprüften Branchen abgelehnt werden.

H4: Die Einstellung zur Markenkommunikation beeinflusst die Einstellung zur Marke positiv.

H 4.1: Es gibt einen positiven Einfluss der Gesamtbeurteilung auf die Einstellung zur Marke.

H 4.2: Es gibt einen positiven Einfluss der Detailbeurteilung auf die Einstellung zur Marke.

H 4.3: Der Einfluss der Detailbeurteilung auf die Einstellung zur Marke ist größer als jener der Gesamtbeurteilung.

Aufbauend auf den Ergebnissen von H2 und H3 wird nun in H4 der Einfluss der Kommunikation auf die Einstellung zur Marke überprüft. Dafür werden als unabhängige Variable die Gesamt- (Schulnotenskala) und Detailbeurteilung (6-stufige Likertskala von 1=trifft überhaupt nicht zu bis 6=trifft völlig zu) der Kommunikation herangezogen. Bei der Detailbeurteilung handelt es sich um 15 Statements, welche nach dreimaliger Betrachtung des Werbemittels zugeordnet werden konnten. Jede Testanzeige wurde von der Auskunftsperson dreimal betrachtet, da diese vor den Fragen „Anzeige bereits einmal gesehen“, „Gesamtbeurteil der Anzeige“ und „Detailbeurteilung der Anzeige“ im Anzeigenfolder durchgeblättert wurde. Als abhängige Variable dient die 3-Faktorenlösung (emotional, informativ, CSR-Bezug) des Markenimages aus Hypothese 3.

In Tabelle 49 finden sich die Ergebnisse der Gesamtbeurteilung. Das erste Modell bezieht sich auf Bank Austria und weist eine dürftige Erklärungsfähigkeit ← 205 | 206 → von R² = 1,3 % auf. Die Testgröße D-W zeigt bei allen Modellen keine Verzerrung der Daten durch Autokorrelation. Bei Bank Austria lässt sich feststellen, dass das Gesamturteil positiv auf die kognitive Dimension des Markenimages wirkt (Schulnotenskala). Für die Marke Raiffeisen Bank zeigt sich ein Einfluss der Anzeigenbewertung auf alle drei Faktoren des Markenimages (2,4 % ≤ R² ≤ 6,5 %). Der größte Einfluss ist beim 2. Faktor, dem CSR-Bezug, zu finden (Beta = -0,270). Beim Modell von Hofer konnte ein Einfluss des Gesamturteils auf die CSR-Dimension des Markenimages festgestellt werden. Der Erklärungsbeitrag R² liegt bei 2,5 %, D-W ist unauffällig. Eine dritte Dimension ist nicht vorhanden (vgl. H3). Das Modell von Spar weist ein R² von 4,7 % auf. Bei Spar zeigt sich, dass es einen Einfluss des Gesamturteils der Anzeigenbewertung auf die informative Dimension des Markenimages gibt. Die negativen Vorzeichen der Regressionskoeffizienten sind erwartungskonform und auf die unterschiedliche Gerichtetheit der Skalen zurückzuführen.

← 206 | 207 → Tabelle 49: Einfluss der Markenkommunikation auf die Einstellung zur Marke – Gesamturteil

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← 207 | 208 → Tabelle 50: Einfluss der Markenkommunikation auf die Einstellung zur Marke – Detailbeurteilung (Regression schrittweise)

← 208 | 209 → img

Fortsetzung folgt auf der nächsten Seite

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← 209 | 210 → Tabelle 50 bildet den Einfluss der Detailbeurteilung auf das Markenimage ab. Bei den Bank Austria Detailbeurteilungen zeigen unterschiedliche Items (professionelle Gestaltung, Auslösen von positiven Empfindungen) einen Einfluss auf die Faktoren 1 (emotional) und 2 (CSR-Bezug) des Markenimages. Das ausgewiesene R² liegt zwischen 13,4 % und 25,5 %. Alle Modelle weisen keine Probleme mit Autokorrelation und Multikollinearität auf. Im Fall von Raiffeisen Bank kann ein Einfluss der Detailbeurteilung durch unterschiedliche Items (weckt Interesse, modern, attraktiv, professionell gestaltet) auf alle drei Faktoren des Markenimages festgestellt werden. Der Erklärungsbeitrag ist zwischen 8,8 % und 33,7 % für das Modell zu Faktor 2 (CSR-Bezug). Auffallend für die Bankenbranche ist, dass das Item „Die Unterstützung von SOS Kinderdorf durch das Unternehmen halte ich für glaubwürdig“ in allen überprüften Modellen bis auf Modell Bank Austria Markenimage Faktor 2 einen signifikanten Erklärungsbeitrag leistet (0,294 ≤ Beta ≤ 0,616). Darüber hinaus zeigen sich negative Regressionskoeffizienten bei „Erhöht die Attraktivität der Marke“ (Bank Austria) und „Zeigt den Stellenwert des Themas Ethik im Unternehmen“ (Raiffeisen Bank), für die keine logische Erklärung gefunden werden konnte.

Bei Hofer zeigt sich ein Einfluss des Items „Ist ein gutes Beispiel für gesellschaftliche Verantwortung“ auf die erste (emotionale) und zweite (CSR-Bezug) Dimension des Markenimages. Der Erklärungsbeitrag liegt zwischen 5,4 % und 7,1 %. Eine dritte Dimension ist nicht vorhanden (vgl. H3). Spar weist einen Einfluss der Detailbeurteilung (auffallend, attraktiv, ethisch) auf alle drei Dimensionen des Markenimages auf. R² liegt zwischen 10,6 % und 21,2 %. Interessant ist, dass das Item „Erhöht die Attraktivität der Marke“ einen negativen Einfluss auf die emotionale Dimension des Markenimages von Spar ausübt. Im LEH findet sich ebenfalls eine gemeinsame Größe der Detailbeurteilung der Kommunikation, die einen wesentlichen Einfluss auf das Markenimage ausübt, und zwar „Ist ein gutes Beispiel für die gesellschaftliche Verantwortung des Unternehmens“ (0,171 ≤ Beta ≤ 0,251).

Über alle untersuchten Marken und Branchen konnte ein positiver Einfluss der Gesamtbeurteilung auf ← 210 | 211 → die Einstellung zur Marke festgestellt werden. H 4.1 wird angenommen. Auch konnte ein positiver Einfluss der Detailbeurteilung auf die Einstellung zur Marke festgestellt werden, der sich abhängig von der Marke durch unterschiedliche Einflussfaktoren zeigt. H 4.2 wird angenommen.

Der Anteil der erklärten Gesamtvarianz liegt unabhängig von den untersuchten Marken bei den Modellen der Detailbeurteilung höher als bei jenen Modellen der Gesamtbeurteilung. H 4.3 wird angenommen.

In folgender Hypothese wird der Einfluss der Marke auf die Verhaltensabsicht (Markenpräferenz, Kaufwahrscheinlichkeit bzw. Inanspruchnahme einer Dienstleistung und Weiterempfehlungsbereitschaft) untersucht.

H5: Die Einstellung zur Marke beeinflusst positiv das Konstrukt Verhaltens-­absicht.

H 5.1: Die Einstellung zur Marke beeinflusst positiv die Markenpräferenz.

H 5.2: Die Einstellung zur Marke beeinflusst positiv die Kaufwahr­-scheinlichkeit.

H 5.3: Die Einstellung zur Marke beeinflusst positiv die Weiterempfehlungs-bereitschaft.

Die Markenpräferenz wurde mittels Rangreihung eines Kartenspiels mit abgebildeten Logos in Frage 29 (LEH) und Frage 30 (Banken) erhoben. Insgesamt konnten bis zu neun Plätze für die den Auskunftspersonen bekannten Unternehmen vergeben werden. Für den LEH wurde gefragt, wie sehr man sich vorstellen kann, in diesem Geschäft einzukaufen und für den Bankenbereich wurde nach der Bank gefragt, in der man am liebsten Kunde sein möchte.

Alle Modelle wurden mit den Einzelitems (Frage 13 LEH und 21 Bank) und den drei Faktoren (mit Ausnahme von Hofer, siehe H3) des Markenimages als unabhängige Variable gerechnet. Bei den Einzelitems liegt das Bestimmtheitsmaß R² zwischen 10 % und 54 %. Einen wesentlichen Einflussfaktor über alle Marken hinweg stellt die „Sympathie“ dar. Weiters spielt die Erreichbarkeit der Bankfiliale und des Lebensmittelgeschäfts eine große Rolle. Bei keinem der Modelle besteht der Verdacht auf Autokorrelation (D-W-Testgröße). Bei Bank Austria liegt eine Korrelation der beiden unabhängigen Variablen „Vertrauen“ und „Spareinlagen sicher“ vor, die logisch erscheint. Im Fall von Hofer gibt es ebenfalls den Verdacht der Multikollinearität, da hier „Zu Hofer habe ich Vertrauen.“ und „Hofer ist ein sympathisches Unternehmen.“ miteinander korrelieren (vgl. Tabelle 51). Auffallend ist der negative Einfluss der CSR-Statements (positives Vorzeichen, niedrigerer Wert entspricht besserem Rangplatz) „Unterstützung sozialer Anliegen“ bei der Raiffeisen Bank und „Unterstützung kultureller Projekte“ bei Hofer sowie der ebenfalls negative Einfluss der Items „Spareinlagen sicher“ im Modell der Bank Austria. Das bedeutet, dass der CSR-Bezug die Markenpräferenz verschlechtern kann.

Auf Ebene der drei Faktoren zeigt sich ein ähnliches Bild, welches die Ergebnisse der Modelle auf Basis der Einzelitems bestätigt (6 % ≤ R² ≤ 43 %). Es besteht kein Verdacht auf Autokorrelation oder Multikollinearität. Bei dem Modell von Hofer schlägt der negative Einfluss (positives Vorzeichen) des CSR-Faktors auf die Markenpräferenz durch und verändert den Rangplatz um 0,233 nach unten (vgl. Tabelle 52).

← 211 | 212 → Tabelle 51: Einfluss der Marke auf die Markenpräferenz – Einzelitems (Regression schrittweise)

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← 212 | 213 → Tabelle 52: Einfluss der Marke auf die Markenpräferenz – Faktoren (Regression schrittweise)

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← 213 | 214 → Die Kaufwahrscheinlichkeit wurde mittels einer 6-stufigen Skala von 1=sehr unwahrscheinlich bis 6=sehr wahrscheinlich in Frage 25 (LEH) und Frage 26 (Banken) erhoben. Insgesamt wurden je Branche neun (bekannte) Unternehmen abgefragt. Für den LEH wurde gefragt, wie sehr man sich vorstellen kann, in diesem Geschäft einzukaufen und für den Bankenbereich wurde nach der Bereitschaft gefragt, eine Leistung dieser Bank in Anspruch zu nehmen.

Alle Modelle wurden auf Basis der Einzelitems (Frage 13 LEH und 21 Bank) und der drei Faktoren (mit Ausnahme von Hofer, siehe H3) des Markenimages überprüft. Bei den Einzelitems liegt das R² zwischen 36 % und 53 %. Ein wesentlicher Einflussfaktor über alle Marken hinweg ist das Vertrauen. Weiters spielt die Sympathie und die Erreichbarkeit der Bankfiliale und des Lebensmittelgeschäfts eine große Rolle für die Kaufwahrscheinlichkeit. Bei keinem der Modelle besteht der Verdacht auf Autokorrelation (D-W-Testgröße). Bei Bank Austria liegt eine Korrelation der beiden unabhängigen Variablen „Vertrauen“ und „Spareinlagen sicher“ vor (r = -0,70), die unlogisch erscheint. Dies erklärt aber den negativen Einfluss des Statements „Spareinlagen sicher“ auf die Wahrscheinlichkeit der Inanspruchnahme einer Bankdienstleistung. Bei Raiffeisen Bank gibt es eine Korrelation zwischen „sympathisch“ und „Vertrauen in die Marke“, die ebenfalls rational begründbar ist (vgl. Tabelle 53).

Bestätigt werden die Modelle der Einzelitems durch die Berechnung der Regression mit den drei Faktoren des Markenimages als unabhängige Variable. R² liegt zwischen 27 % und 40 %. Bei keinem der Modelle besteht der Verdacht auf Autokorrelation und Multikollinearität. In drei von vier Modellen zeigen die Faktoren 1 (emotional) und 3 (informativ) einen Einfluss auf die Kaufwahrscheinlichkeit (Tabelle 54).

← 214 | 215 → Tabelle 53: Einfluss der Marke auf die Kaufwahrscheinlichkeit – Einzelitems (Regression schrittweise)

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← 215 | 216 → Tabelle 54: Einfluss der Marke auf die Kaufwahrscheinlichkeit – Faktoren (Regression schrittweise)

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← 216 | 217 → Die Weiterempfehlungsbereitschaft wurde mittels einer 6-stufigen Skala von 1=trifft überhaupt nicht zu bis 6=trifft völlig zu in Frage 13_16 (LEH) und Frage 21_15 (Banken) als Single Item erhoben. Abgefragt wurde die Weiterempfehlungsbereitschaft nach der Bewertung des Markenimages.

Alle Modelle wurden auf Basis der Einzelitems (Frage 13 LEH und 21 Bank) und der drei Faktoren (mit Ausnahme von Hofer, siehe H3) des Markenimages überprüft. Bei den Einzelitems liegt das R² zwischen 61 % und 73 %. Wesentliche Einflussfaktoren über alle Marken hinweg sind „Vertrauen“ und mit Ausnahme von Hofer auch die „Sympathie“. Weiters spielen „Zuverlässigkeit“ und das „Preis-/Leistungsverhältnis“ eine große Rolle für die Weiterempfehlungsbereitschaft. Bei keinem der Modelle besteht der Verdacht auf Autokorrelation (D-W-Testgröße). Bei Bank Austria, Raiffeisen Bank und Spar liegt eine Korrelation der unabhängigen Variablen „Vertrauen“ und „Spareinlagen sicher“, „sympathisch“, „Vertrauen“ und „zuverlässig“ sowie „Vertrauen“ und „sympathisch“ bei Spar vor, die logisch erscheint (vgl. Tabelle 55). Auffällig ist, dass bei Bank Austria das Statement „Spareinlagen sicher“ negativen Einfluss auf die Weiterempfehlungsbereitschaft hat und bei Spar die „Unterstützung sozialer Anliegen“. Das bedeutet, dass diese Items die Weiterempfehlungsbereitschaft reduzieren.

Bestätigt werden die Modelle der Einzelitems durch die Berechnung der Regression mit den drei Faktoren des Markenimages als unabhängige Variable. R² liegt zwischen 58 % und 66 %. Bei keinem der Modelle besteht der Verdacht auf Autokorrelation oder Multikollinearität. In drei von vier Modellen zeigt der Faktor 1 (emotional) einen signifikant positiven Einfluss auf die Kaufwahrscheinlichkeit. Im Fall von Spar wirken alle drei Faktoren auf die Weiterempfehlungsbereitschaft, wobei der dritte Faktor (informativ) einen negativen Einfluss ausübt (vgl. Tabelle 56).

Hypothese 5, die einen Einfluss der Marke auf die Verhaltensabsicht in Form der Markenpräferenz, Kaufwahrscheinlichkeit und Weiterempfehlungsbereitschaft unterstellt, wird für alle überprüften Marken verworfen. In manchen Fällen musste sogar ein negativer Einfluss (insbesonders bei Statements bzw. Faktoren mit CSR-Bezug) anstelle eines erwarteten positiven festgestellt werden.

← 217 | 218 → Tabelle 55: Einfluss der Marke auf die Weiterempfehlungsbereitschaft – Einzelitems (Regression schrittweise)

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← 218 | 219 → Tabelle 56: Einfluss der Marke auf die Weiterempfehlungsbereitschaft – Faktoren (Regression schrittweise)

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← 219 | 220 → Die nun folgende Hypothese setzt sich mit der moderierenden Wirkung des Mediums (Anzeige und Advertorial) im Fall von Kommunikation mit CSR-Bezug auseinander.

H6: Der Einfluss der Markenkommunikation auf die Einstellung zur Marke wird durch die Art der Kommunikation moderiert.

H 6.1: Ein Advertorial führt zu einer besseren Einstellung zur Marke als eine Anzeige mit CSR-Bezug.

Im Rahmen des experimentellen Designs, welches bereits in Kapitel 7 vorgestellt wurde, wurde die Wirkung unterschiedlich aufbereiteter Informationen in Form von Anzeigen und Advertorials untersucht. In einem ersten Schritt wurde eine Faktorenanalyse über die Einstellung zur Markenkommunikation gerechnet, um die Datenstruktur eingehend zu untersuchen. Festgestellt werden konnte, dass alle Prüfkriterien (KMO >0,60, erklärte Gesamtvarianz >60 %, MSA-Werte >0,4) erfüllt sind. Auch die interne Konsistenz mit Werten für Cronbachs Alpha > 0,7 konnte nachgewiesen werden (Tabelle befindet sich exemplarisch für Bank Austria und Raiffeisen Bank im Anhang 7). Die Faktoren zeigen ein einheitliches Bild auf Basis des Werbemittels „Anzeige ohne CSR-Bezug“ bei dem zwei Faktoren gebildet wurden (emotional und informativ). Beim Advertorial werden für Bank Austria und Hofer drei Faktoren ermittelt und einer davon ist der CSR-Faktor. Bei Raiffeisen Bank und Spar hingegen finden sich unterschiedliche Ergebnisse. Für beide Unternehmen kann eine Zwei-Faktoren-Lösung mit den Dimensionen emotional und informativ ermittelt werden. In der Dimension informativ ist die CSR-Komponente enthalten. Bei der Teilstichprobe Anzeige mit CSR-Bezug weisen Bank Austria, Raiffeisen Bank und Spar drei Faktoren mit einer CSR-Dimension auf. Hofer besitzt nur zwei Faktoren, in den informativen wurde die CSR-Komponente integriert (vgl. Tabelle 57).

Tabelle 57: Faktorenanalyse für Einstellung zur Werbung aufgeteilt nach Medium

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← 220 | 221 → Im zweiten Schritt wurde eine Regressionsanalyse mit Dummy-Variablen auf Markenebene gerechnet. Dafür wurde die Dummy-Variable Medium erstellt, wobei Dummy 1=1 (Advertorial), Dummy 0=1 (Anzeige mit CSR-Bezug) ist. Für die Nullmessung wurde die Anzeige ohne CSR-Bezug ausgewählt. Auf Seite der unabhängigen Variablen werden einzelne Items der Einstellung zur Markenkommunikation herangezogen, um diese auf die abhängige Variable (Summen­score des Markenimages mit den 3 extrahierten Faktoren aus H3) zu regressieren. Vier Modelle auf Markenebene wurden gerechnet. Keines der Modelle zeigt einen Verdacht auf Autokorrelation (D-W-Statistik) oder Multikollinearität. Bei dem Modell Bank Austria ergibt sich ein R² von rund 7 %. Ist der Einflussfaktor „Dummy Advertorial“ im Modell signifikant, sinkt die Beurteilung des Markenimages von Bank Austria um 50 Punkte. Für das Modell Raiffeisen Bank wurde kein signifkantes Modell ausgegeben.

Im Bankenbereich wird bei Einsatz eines Advertorials für die Marke Bank Austria eine Verschlechterung der Einstellung zur Marke festgestellt. Dies entspricht dem Gegenteil der erwarteten Hypothese. Für die Marke Bank Austria wird Hyptohese 6 verworfen.

In Tabelle 58 werden auch die Ergebnisse der Regression mit dem Moderator Medium für den LEH dargestellt. Im Fall von Hofer kann kein signifikantes ← 221 | 222 → Regressionsmodell ermittelt werden. Bei Spar kann ebenfalls kein signifikantes Ergebnis im Zusammenhang mit dem überprüften Moderator Medium festgestellt werden.

H6 muss in der Lebensmitteleinzelhandelsbranche für Hofer und Spar abgelehnt werden.

Zusammengefasst zeigt sich für Hypothese 6 folgendes Bild:

Unternehmen

Hypothese angenommen (img) / verworfen (img)

Bank Austria

img (signifikant, aber negativer Effekt)

Raiffeisen Bank

img (nicht signifikant)

Hofer

img (nicht signifikant)

Spar

img (nicht signifikant)

← 222 | 223 → Tabelle 58: Einfluss der Werbung auf die Marke mit Moderator Medium (Anzeige/Advertorial) – Summenscore (Regression schrittweise)

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← 223 | 224 → 8.4. Zusammenfassung der Ergebnisse der multivariaten Auswertungen

Basierend auf dem experimentiellen Design fanden vier Unternehmen aus unterschiedlichen Beweggründen Eingang in die Hauptstudie. Der Lebensmitteleinzelhandel wurde ausgewählt, da Auskunftspersonen in vorangegangen Vorstudien sowohl positive als auch negative Assoziationen vorbrachten. Das Unternehmen Hofer wurde insgesamt positiv bewertet, während das Unternehmen Spar neutral von den ProbandInnen beurteilt wurde.

Als zweite Branche wurden die Banken in die Untersuchung aufgenommen. Hier zeigt sich ein negatives Gesamtbild der Branche. Das Unternehmen Raif­feisen Bank wurde von den Auskunftspersonen als neutral angesehen und Bank Austria wurde zum Zeitpunkt der Befragung mit negativen Assoziationen verbunden. Aufgrund des gewählten experimentiellen Designs sind heterogene Ergebnisse zu erwarten, die auf Markenebene zusammengefasst dargestellt werden. Vorab soll an dieser Stelle festgehalten werden, dass alle vier Unternehmen einen Bekanntheitsgrad von 99 % aufweisen.

Abbildung 56: Testmaterial Hofer

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In der Kommunikation von Hofer konnte festgehalten werden, dass Kommunikation mit CSR-Bezug als weniger ansprechend, unsympathischer, unverständlicher, weniger professionell gestaltet und langweiliger im Vergleich zur ← 224 | 225 → Kommunikation ohne CSR-Bezug eingestuft wurde. Bei Zuordnung des Items „Ist ein gutes Beispiel für die gesellschaftliche Verantwortung des Unternehmens“, verbessert sich der Gesamteindruck der Kommunikation (Schulnotenskala) um rund eine halbe Skalenstufe. Weiters wurde bei der Analyse des Markenimages ein CSR-Faktor extrahiert, welcher durch die Markenkommunikation des Unternehmens positiv verstärkt wird. Weiters wurde festgestellt:

„Vertrauen“ in Hofer und die „Erreichbarkeit einer Hofer-Filiale“ beeinflussen die Markenpräferenz für Hofer positiv.

Bei der Wahrscheinlichkeit in einer Hofer-Filiale einzukaufen und der Weiterempfehlungsbereitschaft wird Vertrauen in das Unternehmen bzw. in die Marke als wichtigster Einflussfaktor identifiziert.

Die CSR-Kommunikation von Hofer kann sowohl mittels Anzeige, die einen CSR-Bezug herstellt, als auch einem Advertorial erfolgen.

Abbildung 57: Testmaterial Spar

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Im Fall von Spar konnte festgestellt werden, dass das Wissen von preiswerten ­Angeboten signifikant positiv auf die Beurteilung der Kommunikation wirkt. Auch das Wissen rund um biologisch hergestellte Produkte (hier: Milchprodukte) ist von großer Bedeutung für die positive Beurteilung der Kommunikation von Spar. Im Detail zeigt sich, dass das Item „verständlich“ tendenziell stärker auf ← 225 | 226 → die Anzeige mit CSR-Bezug als ohne CSR-Bezug zugeordnet wird. Auch die wahrgenommene gesellschaftliche Verantwortung durch die KonsumentInnen wirkt sich positiv auf die Gesamtbeurteilung der Kommunikation aus. In der detallierten Analyse des Markenimages konnte eine 3-Faktoren-Lösung extrahiert werden. Die Daten weisen auf einen eigenständigen CSR-Faktor hin, der auch durch die vorhergehenden Befunde gestützt wird. Die Beurteilung der ethischen Komponente der Detailbeurteilung der Kommunikation wirkt sich positiv auf den CSR-Faktor aus. Darüber hinaus wurde festgestellt:

„Sympathie“ und „Vertrauen“ in die Marke leisten einen wichtigen Erklärungsbeitrag für die Markenpräferenz von Spar.

Die gemessene Kaufwahrscheinlichkeit wird durch das „Vertrauen“ der Kunden, die “Nachhaltigkeit“ des Unternehmens, die „Erreichbarkeit“ der Filialen und die hohe „Qualität“ der Produkte erklärt.

Auch die Weiterempfehlungsbereitschaft wird durch „Vertrauen“, „Qualität“, „Sympathie“, Auswahl an „Sonderangeboten“ und die „Einhaltung ethischer Grundsätze“, sowie „Unterstützung sozialer Anliegen“ positiv beeinflusst.

Kommunikativ kann bei der CSR-Kommunikation sowohl die Anzeige als auch das Advertorial eingesetzt werden.

Abbildung 58: Testmaterial Raiffeisen Bank

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Die Beurteilung der Kommunikation des Unternehmens Raiffeisen Bank wird in der Variante Anzeige mit CSR-Bezug deutlich besser wahrgenommen als in der Variante ohne CSR-Bezug. Insbesonders werden die Eigenschaften informativ, interessant, löst positive Empfindungen aus, attraktiv und verständlich ← 226 | 227 → signifikant stärker auf die Anzeige mit CSR-Bezug zugeordnet. Wird die Variable „Ist ein gutes Beispiel für die gesellschaftliche Verantwortung des Unternehmens“ auf die Raiffeisen Bank Anzeige zugeordnet, verbessert sich die Gesamtbeurteilung der Kommunikation (Schulnotenskala) um annähernd eine halbe Skalenstufe (B=0,358). Bei einer durchgeführten Faktorenanalyse konnten drei Faktoren identifiziert werden, wobei einer davon den CSR-Faktor darstellt. Der CSR-Faktor wird durch die Glaubwürdigkeit gegenüber dem SOS Kinderdorf und der wahrgenommenen Attraktivität und Modernität der Kommunikation geprägt. Darüber hinaus konnte festgestellt werden:

Die Markenpräferenz der Raiffeisen Bank lässt sich durch die Variablen „sympathisch“, „dichtes Filialnetz“ und „Unterstützung sozialer Anliegen“ erklären.

Die Wahrscheinlichkeit einer Inanspruchnahme der Bank und die Weiterempfehlungsbereitschaft werden durch „Sympathie“ und „Vertrauen“ in die Bank, sowie die wahrgenommene „Zuverlässigkeit“ der Bank (für die Weiterempfehlungsbereitschaft), beeinflusst.

In der Kommunikation kann sowohl die Anzeige als auch das Advertorial eingesetzt werden.

Abbildung 59: Testmaterial Bank Austria

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Die Kommunikation der Bank Austria profitiert durch den Einsatz der Anzeige mit CSR-Bezug. Im Vergleich zur Anzeige ohne CSR-Bezug wurde diese als „ansprechender“, „sympathischer“ und „attraktiver“ bewertet und ist somit geeignet, ← 227 | 228 → positive Empfindungen auszulösen. Beim Einsatz der Faktorenanalyse zur Identifizierung einzelner Markenbestandteile konnte eine 3-Faktoren-Lösung extrahiert werden. Eine dieser Faktoren ist der CSR-Faktor. Das Gesamturteil der Kommunikation wirkt sich positiv auf das Markenimage aus. In Hinblick auf den CSR-Faktor lässt sich feststellen, dass sich die Zuordnung der Variable „löst positive Empfindungen aus“ positv auswirkt, während die wahrgenommene Attraktivität der Kommunikation negativ auf den CSR-Faktor wirkt. Weitere Resultate zeigen:

Die Markenpräferenz verbessert sich, wenn die Items „Vertrauen“, „nicht weit entfernt“, „sympathisch“ und „keine negativen Schlagzeilen vorhanden“ auf Bank Austria zugeordnet werden.

Diese ersten drei genannten Items wirken sich auch positiv auf die Wahrscheinlichkeit einer Inanspruchnahme und die Weiterempfehlungsbereitschaft für die Bank aus.

In der Kommunikation sollte auf die Anzeige mit CSR-Bezug gesetzt werden, da die Verwendung des Advertorials im Werbeauftritt zu einer Verschlechterung des Markenimages führt.

Die gewonnenen Ergebnisse der formulierten Hypothesen werden in Tabelle 59 übersichtlich dargestellt. Dabei zeigt sich, dass über alle Branchen hinweg Frauen Kommunikationsmaßnahmen besser beurteilen (H 1.1.2). Weiters wird sichtbar, dass Werbung mit CSR-Bezug in der Bankenbranche besser als Werbung ohne CSR-Bezug beurteilt wird (H 2). Es gibt in beiden Branchen einen positiven Einfluss der Einstellung zur Markenkommunikation auf die Einstellung zur Marke, dabei ist hypothesenkonform der Einfluss bei Berücksichtigung der Detailbeurteilung größer als bei Messung der Gesamtbeurteilung (H 4). Der positive Einfluss des Advertorials auf die Einstellung zur Marke konnte in keiner Branche empirisch bestätigt werden (H 6). Vielmehr weisen die Ergebnisse auf einen positiven Einfluss der Anzeige in der CSR-Kommunikation hin.

Die Ergebnisse werden in einem nächsten Schritt mit Hilfe eines höherwertigen Verfahrens überprüft. Eine umfassendere bzw. ganzheitliche Vorgehensweise zur schrittweisen Untersuchung multivariater Abhängigkeitsbeziehungen bieten die Verfahren der Kausalanalyse, die auch als Methoden der Strukturgleichungsanalyse, der Kovarianzstrukturanalyse, der Pfadanalyse oder auch als Strukturgleichungs- bzw. Simultangleichungsmodelle bezeichnet werden (Backhaus et al., 2008, S. 511ff; Bühner und Ziegler, 2009; Homburg und Pflesser, 2000). Im nachfolgenden Kapitel wird der Grundgedanke der Strukturgleichungsmodelle umrissen und auf die Vorgangsweise des PLS-Ansatzes eingegangen. Moderation und Mediation mittels PLS, sowie Multigruppenanalysen werden beleuchtet und im Anschluss auf die vorliegenden Daten der Hauptstudie angewandt.

← 228 | 229 → Tabelle 59: Zusammenfassung der Ergebnisse zu den Hypothesen 1 bis 6

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← 229 | 230 → Legende: img Hypothese angenommen, img Hypothese verworfen

3Faustregel zur Interpretation der Cronbachs-Alpha: Werte 0,9 >exzellent, 0,8 > gut, 0,7 > akzeptabel, 0,6 > fragwürdig, 0,5 > schlecht, 0,5 ≥ inakzeptabel (Quelle: Hair/Black/Babin/Anderson 2010, S. 125ff)