ArticlePDF Available

Virksomhedens potentiale ligger i kundetilfredshed og -loyalitet

Authors:

Abstract and Figures

Resumé Denne artikel analyserer forholdet mellem kundetilfredshed, kundeloyalitet og forretnings-potentialet set i forhold til nuvaerende kunder. Dataene stammer fra Dansk Kundetilfredsheds-indeks 2006. Her vurderede i alt cirka 2000 pri-vatkunder deres foretrukne skadesforsikrings-selskab. Med baggrund i teorien har vi opsat og testet seks antagelser.
Content may be subject to copyright.
37
Virksomhedens potentiale ligger i kundetilfredshed
og -loyalitet
Af Jacob Eskildsen og Kai Kristensen
Resumé
Denne artikel analyserer forholdet mellem
kundetilfredshed, kundeloyalitet og forretnings-
potentialet set i forhold til nuværende kunder.
Dataene stammer fra Dansk Kundetilfredsheds-
indeks 2006. Her vurderede i alt cirka 2000 pri-
vatkunder deres foretrukne skadesforsikrings-
selskab. Med baggrund i teorien har vi opsat
og testet seks antagelser.
Keywords: EPSI Rating, kundetilfredshed,
kundeloyalitet
Indledning
I de senere år er kundetilfredshedsmålinger
generelt og EPSI Rating i særdeleshed ble-
vet mere og mere populære, og flere og flere
virksomheder anvender denne type information i
deres strategiske planlægning. Af helt over-
ordnet interesse for virksomhederne er de syv
indeksområder i EPSI Rating, og vi ved temmelig
meget om, hvordan EPSI Rating fungerer, hvad
angår indeksværdier (Eskildsen et al., 1999, Se-
livanova et al., 2002, Eskildsen et al., 2003, Juhl
et al., 2002, Fornell, 1992, Fornell et al., 1996,
Kristensen et al., 2001, Kristensen & Westlund,
2002), og hvad angår strukturen (Eskildsen et
al., 2004).
Der er forsket temmelig meget i forholdet mel-
lem kundetilfredshed og loyalitet, fastholdelse
og økonomiske resultater (Duboff & Heaton,
1999, Kristensen & Martensen, 1996, Edvards-
son et al., 2000, Bernhardt et al., 2000, Rucci
et al., 1998), men vi ved kun lidt om, i hvilket
omfang kundetilfredshed og kundeloyalitet kan
bruges til at forudsige en virksomheds fremti-
dige engagement med nuværende kunder.
Målet med denne er artikel er derfor at analy-
sere forholdet mellem kundetilfredshed, kun-
deloyalitet og forretningspotentialet i nuværende
kunder. Analysedataene stammer fra Dansk
Kundetilfredshedsindeks 2006. Her vurderede
i alt cirka 2000 privatkunder deres foretrukne
skadesforsikringsselskab. Analysen vil afdække,
om kundetilfredshed og/eller kundeloyalitet
kan bruges til at forudsige en virksomheds
potentiale set i forhold til nuværende kunder
eller ej, hvad der er hovedindsatsområderne og
om demografi, såsom virksomhedens stør-
relse og respondentens køn og alder, har nogen
indflydelse.
EPSI Rating
I 1989 udviklede Sverige som det første land
i verden en ensartet metode til måling af
kundetilfredshed og kundeloyalitet på tværs
af virksomheder og brancher. Dette nationale
kundetilfredsheds- og kundeloyalitetsmålein-
strument hedder det Svenske Kundetilfreds-
hedsbarometer (SCSB).
SCSB blev i 1994 tilpasset American Customer
Satisfaction Index (ACSI), og de gode erfaringer
fra det svenske og det amerikanske indeks gav
grobund for at udvikle et fælles instrument til
måling af kundetilfredshed og kundeloyalitet i
Europa.
På baggrund af anbefalinger fra en forunder-
søgelse (jf. Sofres, 1996) og på baggrund af
Virk somhedens p otentiale lig ger i kundetilf redshed og -l oyalitet
38 Ledelse & Erhvervsøkonomi 1/2008
input fra ECSI Technical Committee (European
Consumer Satisfaction Index, 1998) blev EPSI
Rating-systemet til måling af kundetilfredshed
og kundeloyalitet udviklet. I 1999 blev der gen-
nemført en pilotundersøgelse, og der er blevet
udført målinger i et lille udvalg af brancher i en
stikprøve af europæiske lande. EPSI Rating er
et varemærke, der har sit udspring i og admi-
nistreres via EFQM (European Foundation for
Quality Management), EOQ (European Organiza-
tion for Quality) og International Foundation for
Customer Focus (IFCF), som er et videnskabeligt
netværk (Kristensen & Westlund, 2003). EPSI
Rating-modellen er vist i Figur 1.
EPSI Rating er en strukturel ligningsmodel. I
modellen lægges der til grund, at opfattet værdi,
kundetilfredshed og kundeloyalitet drives af
virksomhedens image, kundernes forventninger,
produkt- og servicekvalitet. Hver af disse syv
variable ses som latente dvs. uhåndgribelige
variable. Hver latent variabel operationaliseres
gennem et sæt af målbare variable. Ved at bruge
flere indikatorer for hver latent variabel forøges
nøjagtigheden sammenholdt med en tilgang,
hvor man bruger en enkelt indikator (Oshag-
bemi, 1999).
En af de store fordele ved EPSI-strukturen er
brugen af standardspørgsmål, som er tilstræk-
keligt fleksible til, at man kan anvende dem i
forbindelse med forskellige produkter, service-
ydelser og offentlige ydelser, såsom uddan-
nelse og sundhedsvæsen etc. Data indsamles
via telefoninterview med cirka 250 kunder fra
en national stikprøve, som er aktuelle købere/
brugere af udvalgte produkter og serviceydel-
ser. EPSI Ratingen udføres ved brug af Partial
Least Squares (PLS) på samme måde som i de
svenske og de amerikanske kundetilfredsheds-
indekser.
Effekten af kundetilfredshed og
kundeloyalitet
Mange studier har fokuseret på forholdet mel-
lem kundetilfredshed og intention om gen-
køb (Hellier et al., 2003: Butcher et al., 2002;
Gountas & Gountas, 2007; Zboja & Vorhees,
2006; Yi & La, 2004; Kristensen et al., 2006).
Den generelle holdning i litteraturen er, at
Figur 1. Strukturen i EPSI Rating
Image
Forventninger
Produkter
rdiTilfredshed Loyalitet
Personlig
betjening
39
tilfredse kunder har en større sand¬synlighed
for genkøb, og at dette har stor betydning for
virksomhedens økonomiske performance er
tydeliggjort i flere linkage-studier (Eskildsen
et al., 2003; Rucci et al., 1998; Bernhardt et al,
2000; Kristensen et al., 2006).
Der er imidlertid ikke så mange studier, der har
fokuseret på sandsynligheden for, om tilfredse
kunder øger deres genkøb på bekostning af
tilbud fra konkurrerende virksomheder eller ej.
Den første antagelse, der skal testes, lyder som
følger.
A1: Full-service-kunder er mere tilfredse
Det er velkendt, at udtalt loyalitet er en bedre
indikator for faktisk loyalitet end tilfredshed
(Mittal & Walfired, 1998; Mittal & Kamakura,
2001), men det gælder ikke nødvendigvis for det
fremtidige forretningspotentiale. Hvis kunder
skal øge deres genkøb på bekostning af tilbud
fra konkurrerende virksomheder, så har de
allerede besluttet sig for genkøb og er dermed
loyale. Det er derfor kun et spørgsmål om, hvor-
vidt virksomheden har gjort kunden så tilfreds,
at han vælger virksomhedens tilbud frem for
konkurrenternes.
Det indikerer, at tilfredshed bedre kan forudsige
fremtidige forretningspotentiale end loyalitet, og
den anden antagelse, der skal testes, er derfor:
A2: Tilfredshed giver en bedre prognose for
fremtidig forretningspotentiale end loyalitet
Hvis vi rykker et skridt tilbage i årsagskæden
fra fremtidig forretningspotentiale til tilfreds-
hed, så indeholder EPSI Rating-strukturen
følgende fire eksogene aspekter, der forklarer
tilfredshed:
Image•
Forventninger•
Produktkvalitet•
Servicekvalitet•
Tidligere undersøgelser har vist, at vigtigheden
af disse aspekter er forskellig fra branche til
branche (Eskildsen et al., 2004; Johnson et al.,
2001), men hvilke er de vigtigste i forhold til
fremtidig forretningspotentiale?
Det er tidligere blevet dokumenteret, at både
produktkvalitet og servicekvalitet har betydning
for kunder i forhold til kundeloyalitet og inten-
tion om genkøb (Eskildsen et al., 2004: Mittal
& Walfried, 1998), og at betydningen varierer
fra branche til branche. Men det gælder ikke
nødvendigvis for forretningspotentialet i kunder
i forhold til øget genkøb på bekostning af tilbud
fra konkurrenter.
Hvis en kunde vælger at genkøbe, så ligger
produkt- og servicekvaliteten over et mini-
mumsniveau, som kunden kan acceptere, ellers
ville han ikke overveje at købe igen. Hvis det er
meningen, at kunder skal øge deres genkøb på
bekostning af tilbud fra konkurrenter, skal de
nødvendigvis have noget ud af det. Deres for-
ventninger kan enten være relateret til produk-
tet som sådan, den ydede service eller til mere
uhåndgribelig egenskaber, der er forbundet
med virksomheden – altså image.
Den tredje antagelse, der skal testes, er derfor:
A3: ”Image” og ”forventninger” er hoveddriv-
kræfterne bag en kundes full-service status
Der er en vis sammenhæng mellem den tredje
antagelse, og hvorvidt betydningen af ”image”
og ”forventninger” er ens i alle typer af virksom-
heder. Tidligere forskning har vist, at virksom-
hedens størrelse spiller en rolle, når kunder
udvikler præferencer (Eskildsen et al. 2007), og
man kan måske dermed med rimelighed antage,
at virksomhedens størrelse også spiller en rolle
i betydningen af ”image” og ”forventninger” i
forhold til det fremtidige forretningspotentiale i
nuværende kunder.
Den fjerde antagelse, der skal testes, lyder
derfor således:
A4: Betydningen af image og forventninger er
afhængig af virksomhedens størrelse
Bortset fra størrelse så kan virksomhedsdemo-
Virk somhedens p otentiale lig ger i kundetilf redshed og -l oyalitet
40 Ledelse & Erhvervsøkonomi 1/2008
grafi have betydning for fremtidig forretningspo-
tentiale i kunder, når der er tale om øget genkøb
på bekostning af konkurrenters tilbud.
Tidligere forskning har påpeget, at ældre kunder
generelt er mere tilfredse end yngre (Mittal
& Kamakura, 2001), hvilket kunne tyde på, at
ældre kunder har større tendens til øget genkøb
på bekostning af konkurrerende tilbud.
Den femte antagelse, der skal testes, er der-
med:
A5: Ældre kunder har større tendens til at være
totalkunder
Den forskning, vi tidligere har henvist til, viste
også, at kvinder generelt er mere tilfredse end
mænd (Mittal & Kamakura, 2001), hvilket også
kunne indikere, at kvinder har større tendens til
mere genkøb på bekostning af tilbud fra konkur-
renter.
Den sjette antagelse, der skal testes, er derfor
følgende:
A6: Kvinder har større tendens til at være
totalkunder.
I det følgende beskrives data materialet og de
anvendte metoder, før vi præsenterer den empi-
riske test af de ovennævnte antagelser.
Metode og data
Som før nævnt er EPSI Rating en strukturel
ligningsmodel med syv latente variable. Hver af
de latente variable operationaliseres ved et sæt
målevariable. Undersøgelser har vist, at brugen
af flere indikatorer for hver latent variabel øger
estimatets nøjagtighed sammenlignet med en
tilgang med en enkelt indikator (Oshagbemi,
1999). En væsentlig fordel ved EPSI Rating-
strukturen er brugen af tilstrækkeligt fleksible
standardspørgsmål, der kan anvendes i forbin-
delse med forskellige produkter, serviceydelser
og offentlige ydelser, som fx uddannelse og
sundhedsvæsen etc.
EPSI Rating estimeres ved brug af Partial Least
Squares (PLS), sådan som det også er tilfældet
i det amerikanske kundetilfredshedsindeks.
PLS er den fortrukne teknik, da EPSI Ratings
fokus ligger på forudsigelse af kundetilfredshed
og loyalitet, og her er PLS bedre i forhold til
andre Structural Equation Modelling-teknikker
(Jöreskog & Wold, 1982). Ydermere er PLS en
meget robust teknik, da den ikke så følsom over
for skæve fordelinger og multiko som andre
SEM-teknikker har en tendens til at være (Cassel,
Hackl et al., 1999; Kristensen & Eskildsen, 2005).
PLS-modellen er tredelt: indre relationer, ydre
relationer og vægt-relationer (Wold, 1980; Fornell
& Cha, 1994). De interne relationer viser relatio-
nerne mellem de latente variable som vist i (1).
(1) η = Βη + Гξ + ζ
I de indre relationer er η en vektor af de latente
endogene variable, og Β er den tilsvarende
koefficient-matrice (Fornell & Cha, 1994). ξ er
en vektor af de latente eksogene variable, Γ er
den tilsvarende koefficient-matrice, og endelig
er der et fejlled, ζ.
Den anden del af modellen er de ydre relationer
(Fornell & Cha, 1994). Denne del af modellen
definerer forholdet mellem de latente og de
manifeste variable, og i modsætning til LISREL
kan de i sagens natur både være refleksive og
formative (Jöreskog & Wold, 1982). Da EPSI
Ratingen er bygget på refleksive eksterne rela-
tioner, behandler vi udelukkende dette forhold i
det følgende. Den generelle ligning for refleksive
eksterne relationer vises i (2).
(2) у = Λуη + εу
х = Λхξ + εх
Her er y en vektor af de observerede
η-indikatorer, og x er en vektor af de observe-
rede ξ-indikatorer. Λу og Λх er matricer, der
indeholder de λi-koefficienter, der forbinder de
latente og de manifeste variable; δ og ε er fejlled
for henholdsvis x og y (Fornell & Cha 1994). Vægt
relationerne er slutdelen i PLS-modellen. I PLS
kan hver latent variabels værdi estimeres ved
vægt relationerne vist i (3) som lineære summer
af de empiriske indikatorer.
41
â
â(3) η = ὠη у
ξ = ὠξ х
En anden grund til at foretrække PLS frem
for LISREL er muligheden for at beregne case
values for de latente variable. LISREL kan ikke
beregne case values uden faktorindeterminans.
Og derfor skal den bruges med agtpågivenhed
(Bollen, 1989). Det er ikke noget problem i PLS-
estimation.
De data, der er brugt i analysen, stammer fra
Dansk Kundetilfredshedsindeks 2006. Analy-
sen fokuserer på forsikringsselskaber – i alt
otte virksomheder (inkl. en ”anden” virksom-
hed). For hvert selskab blev der indsamlet
250 svar, hvor der blandt andet blev spurgt,
om kunden havde status som totalkunde.
Kunderne skulle evaluere alle spørgeskema-
items på en 10-punktskala, som senere blev
omskaleret til 0-100 for at lette fortolkningen
af resultaterne.
Empiriske resultater
I datamaterialet er der et spørgsmål, hvor
respondenten skal angive i hvilken grad, han
bruger andre forsikringsudbydere end sit hoved-
forsikringsselskab. Vi ser dette spørgsmåls
sammenhæng med tilfredshed, og hvad der
afføder tilfredshed, som gode indikatorer for en
virksomheds mulighed for at øge sit engagement
over for en given kunde. Hvis, for eksempel,
forholdet mellem tilfredshed og sandsynligheden
for at blive totalkunde er positiv, er det sand-
synligt, at øget tilfredshed fører til øget salg. I
det følgende analyserer vi denne sammenhæng
lidt mere for at teste de antagelser, vi opstillede
ovenfor.
Et simpelt plot over en kundes engagement med
andre udbydere end hans hovedudbyder viser,
at der helt klart er en sammenhæng mellem at
være totalkunde og kundetilfredshed. Dette er
vist i figur 2.
Det fremgår af figuren, at der er en tydelig sam-
menhæng mellem hvor tæt kundens forhold er
til udbyderen og kundens tilfredshed. Jo tættere
forholdet er desto større tilfredshed.
Det betyder, at vores første antagelse ”A1:
Full-service-kunder er mere tilfredse” klart er
underbygget. Der er faktisk en forskel i tilfreds-
hed på omkring 12 procent mellem kunder,
Virk somhedens p otentiale lig ger i kundetilf redshed og -l oyalitet
Figur 2. Sammenhæng mellem tilfredshed og kunderelationer
75,0
75,0
60,0
65,0
60,0
70,9
66,8
Fullservice Op til 25 % Op til 50 %
Forretningsomfang med andre selskaber
Middelværdi EPSI
42 Ledelse & Erhvervsøkonomi 1/2008
der lægger 25 procent af deres køb hos andre
udbydere, og totalkunder.
For at analysere sammenhængen yderligere
opdeles engagement-variablen i to: full-service
(100 %) og ikke full-service (mindre end 100
%) for at reducere risikoen for fejlklassifice-
ring i grupperne ”op til 25 %” og ”op til 50 %”.
Ydermere introducerer vi et antal demografiske
variable som supplement til EPSI Ratingen, når
sammenhængen skal forklares.
Vi har valgt en binær logistisk regression som
analysemetode, hvor log odds for at være total-
kunde forklares ved EPSI Ratingen, køn, alder
og uddannelse. Resultaterne er vist i tabel 1.
Det fremgår af tabel 1, at EPSI som forventet
er højsignifikant. Jo højere EPSI desto større
er sandsynligheden for at være totalkunde. Det
fremgår også, at både køn og uddannelse er
signifikante på 5%-niveauet, hvorimod alder er
signifikant på 10%-niveauet. Hvad angår køn,
ser vi, at kvinder har en højere sandsynlighed
for at være totalkunder end mænd. Ydermere
ser vi, at kunder med en gymnasial uddannelse
har en højere sandsynlighed for at være total-
kunder end kunder med en kortere- eller læn-
gerevarende uddannelse har. Endelig ser vi,
at kunder, der er over 56 år har en signifikant
større sandsynlighed end andre aldersgrupper
bortset fra aldersgruppen under 25 for at være
totalkunder. Dette betyder, at alder følger den
velkendte J-form fra kundetilfredshedsteorien.
Disse resultater underbygger helt klart yder-
ligere to af vores antagelser, nemlig ”A6: Kvin-
der har større tendens til at være totalkunder
og ”A5: Ældre kunder har større tendens til at
være totalkunder”. Vi medtog ikke uddannelse
i vores sæt af antagelser, men resultaterne for
denne variabel kom ikke som nogen overra-
skelse. Vi ved fra mange andre studier, at for
eksempel kunder med en universitetsuddan-
nelse har en anden kundetilfredsheds¬profil
end andre kunder. Figur 3 viser forskellige
sandsynlighedsfunktioner for forskellige
aldersgrupper og for køn. I alle tilfælde er
”højere uddannelse” udeladt.
For at teste antagelse ”A2: Tilfredshed giver en
bedre prognose for fremtidig forretningspoten-
tiale end loyalitet” bruger vi fortsat en binær
logistisk regressionsmodel, men i dette tilfælde
udskifter vi EPSI med loyalitet kombineret med
demografi. Resultaterne vises i tabel 2.
Sammenholdt med resultaterne i tabel 1 ser vi,
at vi stort set opnår de samme resultater for
Køn, Uddannelse og Alder, men vi ser også at
loyalitetskoefficienten er lavere end EPSI-ko-
efficienten, hvilket indikerer en lavere sand-
synlighed for at være totalkunde. Den samme
konklusion opnås, hvis vi i stedet anvender
EPSI og loyalitet i den samme model og så
analyserer trinvis. Vores antagelse er dermed
accepteret.
I vores test af antagelse ”A3: Image og forvent-
ninger er hoveddrivkræfterne bag en kundes
full-service status” indsætter vi EPSI-elemen-
terne, Image, Forventninger, Produktkvalitet
og Servicekvalitet i den binære logistiske
regressionsmodel. Resultaterne af denne test
afrapporteres ikke i detaljer her, blot skal
det nævnes, at hverken Produktkvalitet eller
Tabel 1. Log-odds for totalkunde forklaret ved
EPSI og demografi
Koefficient Signifikans Exp(B)
Køn
Kvinde 0,253 0,049 1,288
Uddannelse
Folkeskole
Gymnasium
HH
0,283
0,578
-0,146
0,016
0,169
0,033
0,297
1,328
1,783
0,864
Alder
Under 25
26-35
36-45
46-55
-0,167
-0,531
-0,353
-0,334
0,064
0,740
0,006
0,037
0,050
0,846
0,588
0,702
0,716
EPSI 0,014 0,000 1,014
Konstant 0,784 0,007 2,191
NB: Udeladte grupper: Køn: ”mand”; Uddannelse: ”højere”;
Alder: ”over 56”
43
Servicekvalitet er signifikante med p-værdier
på henholdsvis 0,227 og 0,133. P-værdierne for
Image og Forventninger ligger på henholdsvis
0,029 og 0,057. Hvis man fjerner Produktkva-
litet og Servicekvalitet fra ligningen, kommer
p-værdierne for Image og Forventninger til
at ligge på henholdsvis 0,008 og 0,005. På
dette grundlag underbygges antagelsen om,
at Image og Forventninger er de vigtigste ele-
menter i forbrugeres status som totalkunder.
Den sidste antagelse er ”A4: Betydningen af
image og forventninger er afhængig af virk-
somhedens størrelse”.
For at teste denne antagelse delte vi dataene
i to unikke grupper: en stor gruppe bestående
af firmaer med individuelle markedsandele
over 10 procent og en lille gruppe med firmaer
med individuelle markedsandele under fem
procent. Resultaterne for Image og Forvent-
ninger i den binære logistiske regression vises
i tabel 3. Tallene med fed er koefficienterne, og
tallene i parentes er signifikansniveauet.
Det fremgår af tabellen, at effekten af Image og
Forventninger tydeligvis afhænger af firmastør-
relse. For små virksomheder er Forventninger
meget signifikant, mens Image ikke er det.
For store virksomheder gælder det omvendte.
Her er Image høj-signifikant, og Forventnin-
ger er ikke signifikant. Det vil sige, at vores
A4-antagelse underbygges af dataene. For små
virksomheder er det kun Forventninger, der
spiller en rolle for totalkunder, mens det for
store virksomheder kun er Image.
Virk somhedens p otentiale lig ger i kundetilf redshed og -l oyalitet
Tabel 2. Log-odds for totalkunde forklaret ved
loyalitet og demografi
Koefficient Signifikans Exp(B)
Køn
Kvinde 0,253
0,274 0,049
0,033 1,288
1,316
Uddannelse
Folkeskole
Gymnasium
HH
0,294
0,588
-0,138
0,016
0,153
0,030
0,324
1,342
1,800
0,871
Alder
Under 25
26-35
36-45
46-55
-0,213
-0,550
-0,383
-0,359
0,043
0,671
0,004
0,023
0,035
0,808
0,577
0,682
0,699
Loyalitet 0,008 0,001 1,008
Konstant 1,241 0,000 3,460
NB: Udeladte grupper: Køn: ”mand”; Uddannelse: ”højere”;
Alder: ”over 56”
Figur 3. Sandsynlighed for at være totalkunde som en funktion af EPSI
0,95
0,90
0,85
0,80
0,75
0,70
0,65
0,60
0,55
0,50
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Sanssynlighed for full service
Mand, 56+
Mand, 26-35
Kvinde, 56+
Kvinde, 26-35
EPSI
44 Ledelse & Erhvervsøkonomi 1/2008
Konklusion
Formålet med denne artikel har været at analy-
sere sammenhængen mellem kundetilfredshed,
kundeloyalitet og det fremtidige forretningspo-
tentiale i nuværende kunder. Dataene, der blev
brugt i analysen, kom fra Dansk Kundetilfreds-
hedsindeks 2006, hvor cirka 2000 privatkunder
vurderede deres foretrukne skadesforsikrings-
selskab.
Analysen gav følgende resultater:
Totalkunder er mere tilfredse •
Tilfredshed er en bedre indikator for for-•
retningspotentiale end loyalitet
Image og Forventninger får forbrugere til at •
vælge status som totalkunder
Betydningen af image og forventninger •
afgøres af virksomhedens størrelse
Ældre kunder har større tendens til at være •
totalkunder
Kvinder har større tendens til at være •
totalkunder
Grundlaget for analysen, der er beskrevet i
denne artikel, er tværsnitsdata. Fremtidig forsk-
ning kommer til at handle om kundetilfredshed
og status som totalkunde over tid for at opnå en
større forståelse af denne sammenhæng.
Summary
The article analyses the relation between
customer satisfaction, customer loyalty and
business potential in relation to existing
customers. The data were extracted from the
Danish Customer Satisfaction Index 2006 when
2.000 private customers evaluated their
preferred building insurance company. We
have proposed and tested six assumptions
against the backdrop of theory.
Litteratur
Bernhardt, K.L., Donthu, N. & Kennett, P.A.:A
Longitudinal Analysis of Satisfaction and
Profitability. Journal of Business Research, 47,
161-171, 2000.
Butcher, K., Sparks, B.& O’Callaghan, F.: Effect
of social influence on repurchase intentions.
Journal of Services Marketing, 16, 503-514,
2002.
Duboff, R. & Heaton,C.: Employee loyalty a link
to valuable growth. Strategy & Leadership, 1999.
Edvardsson, B., Johnson, M. D., Gustafsson,
A. & Strandvik, T.: The effects of satisfaction
and loyalty on profits and growth: products
versus services. Total Quality Management, 11,
917-927, 2000.
Eskildsen, J. K., Kristensen, K., Juhl, H. J. &
Østergaard, P.: The Drivers of Customer Satis-
faction & Loyalty. Total Quality Management &
Business Excellence, 15, 859-868, 2004.
Eskildsen, J. K., Kristensen, K. & Steensen, E.:
Market structure, market strategy and customer
satisfaction 6th MAAOE International Confe-
rence: New Perspectives on the Theories and
Practices of Organizational Excellence. Versa-
illes, 2007.
Eskildsen, J. K., Kristensen, K. & Westlund, A.
H.: The Predictive Power of Intangibles. Measu-
ring Business Excellence, 7, 46-54, 2003.
Eskildsen, J. K., Martensen, A., Grønholdt, L. &
Kristensen, K.:Benchmarking student satisfac-
tion in higher education based on the ECSI met-
hodology. In Baccaribu, C. (Ed.) TQM for Higher
IMAGE FORVENTNINGER
Stort firma 0.004 (p=0.577) 0.015 (p=0.018)
Lille firma 0.016 (p=0.013) 0.001 (p=0.864)
Tabel 3. Koefficienter og signifikansniveau for Image og Forventninger
45
Virk somhedens p otentiale lig ger i kundetilf redshed og -l oyalitet
Education Institutions II. Verona, Italy, 1999.
Fornell, C.: A National Customer Satifaction
Barometer: The Swedish Experience. Journal of
Marketing, 56, 6-21, 1992.
Fornell, C., Johnson, M. D., Anderson, E. W.,
CHA, J. & Bryant, B. E.:The American Customer
Satisfaction Index: Nature, Purpose and Fin-
dings. Journal of Marketing, 60, 7-18, 1996.
Gountas, J. & Gountas, S.:Personality orienta-
tions, emotional states, customer satisfaction,
and intention to repurchase. Journal of Business
Research, 60, 72-75, 2007.
Hellier, P. H., Geursen, G. M., Carr, R. A. &
Richard, J. A.: Customer repurchase intention -
A general structural equation model. European
Journal of Marketing, 37, 1762-1800, 2003.
Johnson, M. D., Gustafsson, A., Andreassen, T.
W., Lervik, L. & Cha, J.: The evolution and future
of national customer satisfaction index models.
Journal of Economic Psychology, 22, 217-245,
2001.
Juhl, H. J., Kristensen, K. & Østergaard,
P.: Customer satisfaction in European food
retailing. Journal of Retailing and Consumer
Services, 9, 327-334, 2002.
Kristensen, K., Eskildsen, J. K. & Juhl, H. J.:
Benchmarking as a Strategic Tool. In Christen-
sen, M. (Ed.) Benchmarking across boundries (in
danish). Copenhagen, Jurist og Økonomforbun-
dets forlag, 2001.
Kristensen, K. & Martensen, A.: Linking Satis-
faction to Loyalty and Performance. ESOMAR
Publication Series, 204, 159-169, 1996.
Kristensen, K., Mørch, L. & Sørensen, H.: Re-
lationship between performance measures and
financial results in a large Nordic bank. Fifth
International Conference on Performance Mea-
surement and Management. London, 2006.
Kristensen, K. & Westlund, A. H.: Valid and
reliable measurements for sustainable non-
financial reporting. Total Quality Management,
14, 161-170, 2003.
Mittal, B. & Walfried, M. L.: Why do customers
switch? The dynamics of satisfaction versus
loyalty. Journal of Services Marketing, 12,
177-194, 1998.
Mittal, V. & Kamakura, W. A.: Satisfaction,
Repurchase Intent, and Repurchase Behavior:
Investigating the Moderating Effect of Customer
Characteristics. Journal of Marketing Research,
38, 131-143, 2001.
Oshagbemi, T.: Overall job satisfaction: how good
are single versus multiple-item measures? Jour-
nal of Managerial Psychology, 14, 388-403, 1999.
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
The paper uses data from the Swedish Customer Satisfaction Index together with performance data from competing industries to study the difference in logic in terms of customer satisfaction and loyalty between services and products. We find that for product firms loyalty can have a negative effect on company performance, while for service firms the effect is positive. The implication is that service firms must earn their loyalty but product firms can lower their prices and thus retain their customers.
Article
Full-text available
This paper develops a general service sector model of repurchase intention from the consumer theory literature. A key contribution of the structural equation model is the incorporation of customer perceptions of equity and value and customer brand preference into an integrated repurchase intention analysis. The model describes the extent to which customer repurchase intention is influenced by seven important factors – service quality, equity and value, customer satisfaction, past loyalty, expected switching cost and brand preference. The general model is applied to customers of comprehensive car insurance and personal superannuation services. The analysis finds that although perceived quality does not directly affect customer satisfaction, it does so indirectly via customer equity and value perceptions. The study also finds that past purchase loyalty is not directly related to customer satisfaction or current brand preference and that brand preference is an intervening factor between customer satisfaction and repurchase intention. The main factor influencing brand preference was perceived value with customer satisfaction and expected switching cost having less influence.
Data
Full-text available
A number of both national and international customer satisfaction barometers or indices have been introduced in the last decade. For the most part, these satisfaction indices are embedded within a system of cause and e€ect relationships or satisfaction model. Yet there has been little in the way of model development. Of critical importance to the validity and reli-ability of such indices is that the models and methods used to measure customer satisfaction and related constructs continue to learn, adapt and improve over time. The primary goal of this research is to propose and test a number of modi®cations and improvements to the na-tional index models. Using survey data from the Norwegian Customer Satisfaction Barometer (NCSB), we ®nd general support for the proposed modi®cations. Ó 2001 Published by Elsevier Science B.V. PsycINFO classi®cation: 3920
Article
Full-text available
Despite the claim that satisfaction ratings are linked to repurchase behavior, few attempts can be found that relate satisfaction ratings to actual repurchase behavior. This article fills this void by presenting a conceptual model for relating satisfaction ratings and repurchase behavior. The model is based on the premise that ratings observed in a typical customer satisfaction survey are error-prone measures of the customer's true satisfaction, and they may vary systematically on the basis of consumer characteristics. The authors apply the model to a large-scale study of 100,040 automotive customers. Results show that consumers with different characteristics have different thresholds such that, at the same level of rated satisfaction, repurchase rates are systematically different among different customer groups. The authors also find that the nature and extent of response bias in satisfaction ratings varies by customer characteristics. In one group, the response bias is so high that rated satisfaction is completely uncorrelated to repurchase behavior (r = 0). Furthermore, the authors find that, though nonlinear, the functional form relating rated satisfaction to repurchase intent is different from the one relating it to repurchase behavior. Although the functional form exhibits decreasing returns in the case of repurchase intent, it exhibits monotonically increasing returns in the case of repurchase behavior.
Article
Managers interested in finding out the overall job satisfaction levels of their workers often face the problem of the appropriate measure of job satisfaction to adopt: single versus multiple-item? This study sets out to compare the results of a single versus a multiple-item measure employed to investigate the job satisfaction of university teachers. The purpose of the study was to ascertain the superiority or otherwise of the measures in ascertaining the overall job satisfaction of workers. The outcome of the study shows that the single-item measure overestimated the percentage of people satisfied with their jobs and grossly underestimated both the percentage of dissatisfied workers and those who show indifference in comparison with the figures of the multiple-item measure. Our conclusion, therefore, is that the results from the single-item measure tend to paint a rosier picture of job satisfaction than the impression conveyed from the multiple-item measure would justify.
Customer satisfaction and customer loyalty is becoming an increasingly important factor in modern retailing—a market characterized by slow growth and intense competition. Big non-European chains such as Walmart are already present in some countries and consider buying some of the retail chains in other countries, e.g. in the Scandinavian countries. This development will demand even more focus on customer satisfaction and customer loyalty in order to stay in business and may also demand that existing actors on the market place form new coalitions. Promising new partners may be identified, partly based upon measures identifying how potential partners are perceived by the customers. Based on results from the European Customer Satisfaction study, a comparative analysis of customer satisfaction in Europe is conducted. Some specific Danish results are shown and the relationship between customer loyalty, supermarket type and ownership structure is studied. The relationship between results after taxes and customer loyalty is documented.
Article
Many individual companies and some industries monitor customer satisfaction on a continual basis, but Sweden is the first country to do so on a national level. The annual Customer Satisfaction Barometer (CSB) measures customer satisfaction in more than 30 industries and for more than 100 corporations. The new index is intended to be complementary to productivity measures. Whereas productivity basically reflects quantity of output, CSB measures quality of output (as experienced by the buyer). The author reports the results of a large-scale Swedish effort to measure quality of the total consumption process as customer satisfaction. The significance of customer satisfaction and its place within the overall strategy of the firm are discussed. An implication from examining the relationship between market share and customer satisfaction by a location model is that satisfaction should be lower in industries where supply is homogeneous and demand heterogeneous. Satisfaction should be higher when the heterogeneity/homogeneity of demand is matched by the supply. Empirical support is found for that proposition in monopolies as well as in competitive market structures. Likewise, industries in general are found to have a high level of customer satisfaction if they are highly dependent on satisfaction for repeat business. The opposite is found for industries in which companies have more captive markets. For Sweden, the 1991 results show a slight increase in CSB, which should have a positive effect on the general economic climate.