Diplomarbeit, 2010
140 Seiten, Note: 2,0
Die vorliegende Arbeit untersucht die Zufriedenheit und Loyalität von Mitgliedern in Brand Communities der Automobilbranche. Der Fokus liegt auf der empirischen Analyse der Zusammenhänge zwischen Mitgliederzufriedenheit, Community-Loyalität und Markenloyalität.
Das erste Kapitel befasst sich mit der Relevanz und dem Ziel der Arbeit sowie dem Gang der Untersuchung. Im zweiten Kapitel werden die theoretischen Grundlagen der Zufriedenheit, Loyalität und Brand Communities dargelegt. Das dritte Kapitel präsentiert den konzeptionellen Bezugsrahmen, der die Wirkungszusammenhänge zwischen Mitgliederzufriedenheit, Community-Loyalität und Markenloyalität beleuchtet. Kapitel 4 beschreibt die empirische Untersuchung in der Automobilbranche, wobei die methodischen Vorgehensweisen, die Datenanalyse und die Ergebnisse der Untersuchung detailliert dargestellt werden. Das fünfte Kapitel fasst die zentralen Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsfelder.
Zufriedenheit, Loyalität, Brand Communities, Automobilbranche, Mitgliederzufriedenheit, Community-Loyalität, Markenloyalität, Relationship Marketing, empirische Untersuchung
Eine Brand Community ist eine soziale Gemeinschaft von Konsumenten, die sich um eine bestimmte Marke (z. B. MINI) formiert und durch gemeinsame Werte und Interaktion geprägt ist.
Die Arbeit zeigt empirisch, dass die Zufriedenheit innerhalb der Community direkt die Loyalität gegenüber der Community und letztlich auch die Markenloyalität beeinflusst.
Die deutsche Automobilbranche dient als Untersuchungsobjekt, da hier emotionale Bindungen und Markenidentität besonders stark ausgeprägt sind.
Untersucht werden Beziehungen zwischen Kunden, die Interaktion mit dem Betreiber, die Qualität der Community-Website und der psychosoziale Nutzen.
Durch gesteigerte Loyalität und emotionale Bindung können Unternehmen nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern und die Effizienz ihrer Kommunikation steigern.
Es wurden Verfahren wie die explorative Faktorenanalyse, multiple Regressionsanalyse und Clusteranalyse angewandt, um die Daten der Community-Mitglieder auszuwerten.
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