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Analyse des Umsetzungsstandes der Konzeption in der Praxis

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Dienstleistungscontrolling

Part of the book series: Unternehmensführung & Controlling ((UFC))

  • 3122 Accesses

Zusammenfassung

Teil 5 befasst sich mit der dritten Forschungsfrage: Wie hat sich das Dienstleistungscontrolling in der Unternehmenspraxis entwickelt und welche Empfehlungen leiten sich aus der Konzeption für die Gestaltung des Dienstleistungscontrollings in der Praxis ab? Beantwortet wird die Frage mittels einer empirischen Studie. Eine empirische Studie ist gekennzeichnet durch die Erhebung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation von Daten über einen Forschungsgegenstand. In Teil 5 werden Daten zum Dienstleistungscontrolling erhoben, aufbereitet, ausgewertet und interpretiert.

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Notes

  1. 1.

    Vgl. Abschnitt 1.2.2.

  2. 2.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 186–191, unterscheiden nach dem Forschungsgegenstand zwischen Theoriestudien (Gegenstand ist die Literatur), Methodenstudien (Gegenstand sind Forschungsmethoden) und empirischen Studien (Gegenstand sind Datenerhebungen und Datenanalysen).

  3. 3.

    Vgl. empirische Sozialforschung: Atteslander (2008), S. 45–48; Schnell/Hill/Esser (2008), S. 7–15; Kromrey (2009), S. 70–73; Döring/Bortz (2016), S. 22–28; wirtschaftswissenschaftliche Forschung: Erichson (2007), Sp. 537; Schwaiger (2007), Sp. 341–344; Marktforschung: Böhler (2007), Sp. 1153; Homburg (2017), S. 253.

  4. 4.

    Vgl. Diekmann (2008), S. 186–200.

  5. 5.

    Vgl. Küpper et al. (2013), S. 15.

  6. 6.

    Kontextfaktoren der Gestaltung des Controllings sind u. a.: Unternehmensgröße, Umwelteinflüsse, Organisationsstruktur, Branche, Fertigungstechnologie, Konzernabhängigkeit, Führungsstil, Einstellungen und Erwartungen des Managements. Vgl. Welge (1988), S. 61–69, m.w.N.

  7. 7.

    Vgl. Welge (1988), S. 66, m.w.N.; Amshoff (1993), S. 372–375, 405–437; Niedermayr (1994), S. 262–272; Becker/Staffel/Ulrich (2008b); Becker/Ulrich/Zimmermann (2012); Becker/Ulrich/Botzkowski (2015); Schäffer/Weber (2015), S. 114.

  8. 8.

    Vgl. Sanche (2002), S. 126.

  9. 9.

    Vgl. Amshoff (1993), S. 391–393, 405–437; Niedermayr (1994), S. 149–151, 277–282; Schäffer/Weber (2015), S. 174.

  10. 10.

    Vgl. Impuls Management Consulting (2005), S. 45.

  11. 11.

    Vgl. Braun/Vlahovic/Schöler (2013), S. 15–16, 18.

  12. 12.

    Vgl. Braun/Vlahovic/Schöler (2013), S. 16–17. Befragt wurden 476 produzierende und 184 Dienstleistungsunternehmen zum Reifegrad ihres Servicemanagements.

  13. 13.

    Vgl. Abschnitt 3.4.5.

  14. 14.

    Vgl. Stebel (2007), S. 101–116, der ein hypothesentestendes Forschungsdesign verwendet.

  15. 15.

    Vgl. Sehnert (2011), S. 167–184, der ein Experiment mit Bachelorstudenten durchführt.

  16. 16.

    Vgl. Sanche (2002), S. 120–127; sowie Becker/Rech (2014), S. 93–97.

  17. 17.

    Vgl. Sanche (2002), S. 162–164, 174–175, 188–190, 200–201, 207.

  18. 18.

    Zur Kritik an Sanche vgl. Becker/Rech (2014), S. 126–128.

  19. 19.

    Vgl. Borrmann (2003); Becker/Rech (2014), S. 97–102.

  20. 20.

    Vgl. Borrmann (2003), S. 108–115. Borrmann macht keine Angaben, nach welchen Kriterien er das Unternehmen ausgewählt hat.

  21. 21.

    Zur Kritik an Borrmann vgl. Becker/Rech (2014), S. 128–129.

  22. 22.

    Vgl. im Folgenden Impuls Management Consulting (2005).

  23. 23.

    Insgesamt besteht dieses Konzept aus sieben Modulen: 1. Servicestrategie, 2. Servicecontrolling als zentrales Führungsinstrument, 3. Marktbearbeitung, Prozesse und Organisation als Wirkungsbereiche des Servicecontrollings, 4. Ertrags-, Markt-, Prozess-, Qualitäts- und Personalcontrolling mit ausgewählten Instrumenten und Kennzahlen, 5. BSC, 6. Service-Cockpit auf Basis der BSC, 7. IT-Unterstützung und Wissensmanagement. Vgl. Impuls Management Consulting (2005), S. 74–136.

  24. 24.

    Vgl. Abschnitt 3.4.5 und Abschnitt 3.6; sowie Becker/Rech (2014), S. 169–170; 261.

  25. 25.

    Vgl. Töpfer (2012), S. 25, 147.

  26. 26.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 182.

  27. 27.

    Vgl. Diekmann (2008), S. 191.

  28. 28.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 182.

  29. 29.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 183–217.

  30. 30.

    Vgl. Kromrey (2009), S. 300.

  31. 31.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 183.

  32. 32.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 184–185.

  33. 33.

    Vgl. Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 6.

  34. 34.

    Vgl. Schwaiger/Zimmermann (2009), S. 421.

  35. 35.

    Vgl. Mayring (2002), S. 19–24; Meyer/Raffelt (2009), S. 319–321.

  36. 36.

    Vgl. Mayring (2002), S. 25, 27.

  37. 37.

    Vgl. Lamnek (2005), S. 298–328.

  38. 38.

    Vgl. Töpfer (2012), S. 150–155; Homburg (2017), S. 260.

  39. 39.

    Zum Entdeckungszusammenhang („context of discovery“) und zum Begründungszusammenhang („context of justification“) vgl. grundlegend Reichenbach (1938), S. 6–7.

  40. 40.

    Vgl. Becker/Rech (2014), S. 169–170, 261; sowie nochmals Abschnitt 3.4.5.

  41. 41.

    Ähnlich argumentieren Geisler (2001), S. 14–15; Daniel (2008), S. 7–9; Baltzer (2013), S. 113–115, bei ihren Entscheidungen zugunsten eines explorativen Forschungsdesigns. Zur Empfehlung der empirischen Sozialforschung bei bislang wenig untersuchten Forschungsgebieten explorativ vorzugehen s. Atteslander (2008), S. 47; Döring/Bortz (2016), S. 193.

  42. 42.

    Vgl. Erichson (2007), Sp. 538–539; Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 9.

  43. 43.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 191–192.

  44. 44.

    Kornmeier (2007), S. 108, bezeichnet sie als Hybrid aus Primär- und Sekundärforschung.

  45. 45.

    Vgl. Abschnitt 3.4.5; sowie Schäffer/Weber (2002), S. 10; Becker/Rech (2014), S. 168–170.

  46. 46.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 191–192.

  47. 47.

    Vgl. Atteslander (2008), S. 67–209.

  48. 48.

    Vgl. Atteslander (2008), S. 67.

  49. 49.

    Vgl. Krippendorff (2004), S. 18–21; Mayring (2015), S. 11–13; Früh (2017), S. 29–43.

  50. 50.

    Vgl. Atteslander (2008), S. 101.

  51. 51.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 319.

  52. 52.

    Vgl. Kaya (2009), S. 52–56.

  53. 53.

    Vgl. Diekmann (2008), S. 437–438.

  54. 54.

    Vgl. Hennig-Thurau/Dallwitz-Wegner (2002), S. 313; Kuckertz/Lamberg (2007), S. 562–564; Wagner/Hering (2014), S. 662–663.

  55. 55.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 108; Maurer/Jandura (2009), S. 65.

  56. 56.

    Diekmann (2008), S. 528; auch Baur/Florian (2009), S. 114.

  57. 57.

    Vgl. u. a. die Abschnitte 5.3.2.4, 5.3.3.2, und 5.3.3.3.

  58. 58.

    Vgl. Backhaus/Weiber (2007), Sp. 525–531.

  59. 59.

    Vgl. Backhaus/Weiber (2007), Sp. 534.

  60. 60.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 205–207.

  61. 61.

    Vgl. auch die Argumentation gegen das Laborexperiment bei Amshoff (1993), S. 26–27.

  62. 62.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 210–214.

  63. 63.

    Porst (2014), S. 16.

  64. 64.

    Vgl. Bagozzi/Phillips (1982), S. 459.

  65. 65.

    Vgl. Krebs/Menold (2014), S. 426.

  66. 66.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 129–131.

  67. 67.

    Vgl. Niedermayr (1994), S. 71–138.

  68. 68.

    Vgl. z. B. Geisler (2001), S. 71–76; Becker/Ulrich/Zimmermann (2012), S. 210–212; Becker/Ulrich (2013), S. 35–49; Becker/Ulrich (2015).

  69. 69.

    Alternativ können bewährte Skalen aus bisherigen Controllingstudien verwendet werden. Vgl. Brockhoff (2002), S. 460; Kajüter/Nienhaus (2016), S. 517. Zu Controllingskalen s. Weber/Willauer/Schäffer (2003), S. 370–465; Schäffer (2007). Mit Bezug auf das Dienstleistungscontrolling hat die Prüfung vorhandener Skalen ergeben, dass diese zu eng an den konzeptionellen Bezugsrahmen angepasst waren, den sie empirisch messen sollten, um verwendet werden zu können.

  70. 70.

    Vgl. Kromrey (2009), S. 107–114; Döring/Bortz (2016), S. 226–228.

  71. 71.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 131.

  72. 72.

    Vgl. Becker/Ulrich (2009), S. 3; Becker/Staffel/Ulrich (2008a), S. 13.

  73. 73.

    Vgl. EKAM (2016b).

  74. 74.

    Zur Begründung vgl. Becker et al. (2007), S. 30; Becker/Staffel/Ulrich (2008a), S. 14; Becker/Ulrich (2011), S. 28–32.

  75. 75.

    Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg., 2008).

  76. 76.

    Diese Anpassung erfolgte auf Wunsch der Pre-Test Teilnehmer.

  77. 77.

    Homburg (2017), S. 308.

  78. 78.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 140.

  79. 79.

    Vgl. Raab-Steiner/Benesch (2012), S. 56–61; Porst (2014), S. 71–97.

  80. 80.

    Vgl. zu Rating-Skalen Greving (2009), S. 67–73.

  81. 81.

    Vgl. Raab-Steiner/Benesch (2012), S. 56.

  82. 82.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 249.

  83. 83.

    Die Richtung von links nach rechts entspricht der allgemeinen Denkweise. Vgl. Porst (2014), S. 90.

  84. 84.

    Backhaus et al. (2016), S. 12.

  85. 85.

    Vgl. Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 6–7; Backhaus et al. (2016), S. 10–12.

  86. 86.

    Vgl. Greving (2009), S. 72.

  87. 87.

    Vgl. Backhaus et al. (2016), S. 12.

  88. 88.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 250–251.

  89. 89.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 68; Homburg (2017), 309.

  90. 90.

    Vgl. hierzu ausführlich Döring/Bortz (2016), S. 250–251, m.w.N.

  91. 91.

    Vgl. Rohrmann (1978), S. 239–240.

  92. 92.

    Das Titelblatt visualisiert das Thema Dienstleistungen, indem es ein Foto zeigt, auf dem ein Friseur einem kleinen Jungen die Haare schneidet. Das Foto stammt von Kleinhietpaß (2012), S. 45. Der Autor dankt der Controller Akademie für die Überlassung des Fotos.

  93. 93.

    Döring/Bortz (2016), S. 405.

  94. 94.

    Zu geschlossenen, halboffenen und offenen Fragen vgl. Porst (2014), S. 53–69.

  95. 95.

    Vgl. Impuls Management Consulting (2005), S. 164–169; Becker/Ulrich (2015).

  96. 96.

    Zur Fragebogenkonferenz als Form des Pretests vgl. Döring/Bortz (2016), S. 411. Der Autor bedankt sich herzlich bei Dr. Christian Kunz und Prof. Dr. Patrick Ulrich für ihre Bereitschaft, das Grobkonzept des Fragebogens durchzusehen.

  97. 97.

    Der Autor bedankt sich auf das Herzlichste bei M.Sc. Ivan-Matijas Stojic für die Unterstützung bei der Umsetzung des Fragebogens in der Software und bei der Durchführung der Umfrage.

  98. 98.

    Vgl. Kornmeier (2007), S. 165–166.

  99. 99.

    Zu Formen des Pretests zur Evaluierung des Fragebogenentwurfs s. Porst (2014), S. 189–205.

  100. 100.

    Bei den Probanden handelte es sich zum größten Teil um praktizierende Service-Controller der SAP und Führungskräfte aus dem Service- und Supportbereich der SAP.

  101. 101.

    Hennig-Thurau/Dallwitz-Wegner (2002), S. 314, empfehlen 15–20 Minuten für die Fragenbogenlänge bei Online-Befragungen, Döring/Bortz (2016), S. 415, 10–15 Minuten.

  102. 102.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 138.

  103. 103.

    Homburg (2017), S. 255.

  104. 104.

    Vgl. Diekmann (2008), S. 247–261; Himme (2009); Töpfer (2012), S. 233–236. Erichson (2007), Sp. 541–542, nennt als weiteres Kriterium die Praktikabilität und meint damit die Durchführbarkeit unter wirtschaftlichen oder zeitlichen Gesichtspunkten.

  105. 105.

    Vgl. Himme (2009), S. 485.

  106. 106.

    Vgl. Töpfer (2012), S. 233.

  107. 107.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 80.

  108. 108.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 442–443; ähnlich Diekmann (2008), S. 249.

  109. 109.

    Vgl. Krebs/Menold (2014), S. 426–427; sowie Abschnitt 5.3.4.

  110. 110.

    Vgl. Himme (2009), S. 485; Schnell/Hill/Esser (2008), S. 154.

  111. 111.

    Vgl. Himme (2009), S. 487–491.

  112. 112.

    Vgl. Krebs/Menold (2014), S. 433. Mit der SPSS Prozedur Analysieren/Skala/Reliabilitätsanalyse lässt sich beispielsweise für die 11 Items zu den Aufgaben des Dienstleistungscontrollings ein Cronbach Alpha von 0,88 berechnen (120 gültige Fälle). Obwohl die 11 Items korrelieren, handelt es sich nicht um äquivalente Indikatoren einer latenten Variablen „Aufgaben des Dienstleistungscontrollings“, sondern um eine Bündelung einzelner Teilaufgaben des Dienstleistungscontrollings.

  113. 113.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 154.

  114. 114.

    Vgl. Churchill (1979)

  115. 115.

    Vgl. Balderjahn (2003), S. 131.

  116. 116.

    Vgl. Balderjahn (2003), S. 131–132; Schwaiger (2007), Sp. 342; Schnell/Hill/Esser (2008), S. 154–156; Himme (2009), S. 491–494.

  117. 117.

    Vgl. Balderjahn (2003), S. 132–134.

  118. 118.

    Vgl. Homburg/Giering (1996); Eberl/Zinnbauer (2005); Zinnbauer/Eberl (2005); Ebert/Raithel (2009); Backhaus/Erichson/Weiber (2015), S. 142–151.

  119. 119.

    Vgl. Balderjahn (2003), S. 131.

  120. 120.

    Vgl. Krebs/Menold (2014), S. 431.

  121. 121.

    Krebs/Menold (2014), S. 431 (kursiv im Original).

  122. 122.

    Vgl. Abschnitt 4.5 und Abschnitt 5.3.2.1.

  123. 123.

    Das diese Zielgruppe erreicht wurde, zeigt die Zusammensetzung der Stichprobe in Abschnitt 5.4.1.

  124. 124.

    Zur Unterscheidung von Untersuchungs- und Erhebungseinheit vgl. Diekmann (2007), S. 376.

  125. 125.

    Vgl. Becker/Ulrich (2013), S. 35–49; Becker/Ulrich/Botzkowski (2016), S. 596–598. Schmeken (2007), S. 133, wählt 25 Mio. EUR Umsatz für die Auswahl strategischer Geschäftseinheiten.

  126. 126.

    Vgl. Sanche (2002), S. 126. In der Studie von Impuls Management Consulting (2005), S. 45, gab ein hoher Anteil der teilnehmenden Unternehmen (EE: 43 %; MA: 38 % MA; ITK: 37 %) an, lediglich ein fragmentiertes oder kein einheitliches Servicecontrolling-System zu haben.

  127. 127.

    Die Auswahlgesamtheit enthält alle Untersuchungseinheiten, die eine Chance haben, in die Stichprobe zu gelangen. Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 271.

  128. 128.

    Vgl. ähnlich Amshoff (1993), S. 37.

  129. 129.

    Kuckertz/Lomberg (2007), S. 562, bezeichnen diese Form der webbasierten Befragung als Mischform, bei der die Ansprache über E-Mail und die Datenerhebung webbasiert erfolgt.

  130. 130.

    Quelle: Unipark Statistik/Feldbericht sowie Excel Download aus Unipark.

  131. 131.

    Quelle: Datensatz in IBM SPSS Statistics 24 nach Datenbereinigung.

  132. 132.

    Zur Berechnung der Ausschöpfungsquote vgl. Diekmann (2008), S. 418–426.

  133. 133.

    Zur Berechnung der Rücklaufquote vgl. Töpfer (2012), S. 234.

  134. 134.

    Vgl. Töpfer (2012), S. 234–236.

  135. 135.

    Vgl. Lippe/Kladroba (2002), S. 139–140.

  136. 136.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 304–305.

  137. 137.

    Vgl. Lippe/Kladroba (2002), S. 144.

  138. 138.

    Baur/Florian (2009), S. 126.

  139. 139.

    Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 45 (im Original hervorgehoben).

  140. 140.

    Vgl. Lippe/Kladroba (2002), S. 139–140.

  141. 141.

    Vgl. Baur/Florian (2009), S. 111–125.

  142. 142.

    Vgl. auch Döring/Bortz (2016), S. 295.

  143. 143.

    Von den 482 Teilnehmern, welche die erste Seite der Umfrage aufriefen, brachen 353 Teilnehmer (73 %) die Umfrage ab. 106 Teilnehmer (22 %) brachen den Fragebogen nach der ersten, 274 (57 %) nach den ersten vier Seiten ab.

  144. 144.

    Vgl. Kornmeier (2007), S. 165; Engel/Schmidt (2014), S. 338.

  145. 145.

    Vgl. Schnell/Hill/Esser (2008), S. 381; Maurer/Jandura (2009), S. 66–67.

  146. 146.

    Vgl. Baur/Florian (2009), S. 119.

  147. 147.

    Auf die Schätzung eines Nonreponse-Bias nach dem Verfahren von Armstrong/Overton (1977) wurde wegen der niedrigen Rücklaufquote und den offensichtlichen Verweigerungsgründen verzichtet. Zudem misst der Test nur Unterschiede im Antwortverhalten von Früh- und Spätantwortern, nicht aber von Teilnehmern und Verweigerern.

  148. 148.

    Weil bei den vollständig ausgefüllten Fragebögen nur wenige fehlenden Werte auftraten, wurde bei der Datenbereinigung auf die Imputation von Daten verzichtet. Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 591.

  149. 149.

    In diesem Punkt folgt die eigene Erhebung dem Vorgehen der Studien von Becker/Ebner (2012), S. 7; Becker/Ulrich (2013), S. 6; Becker/Ulrich (2015), S. 14.

  150. 150.

    Vgl. Baur/Florian (2009), S. 126.

  151. 151.

    Döring/Bortz (2016), S. 297 (im Original hervorgehoben).

  152. 152.

    Ähnlich argumentierten z. B. Baltzer (2013), S. 121; Becker/Ulrich/Güler (2016), S. 137–138.

  153. 153.

    Vgl. Backhaus/Weiber (2007); Backhaus et al. (2016), S. 13–24.

  154. 154.

    Vgl. Wittmann (1959), S. 14. Zur Abgrenzung von Information und Wissen vgl. Becker/Daniel (1999), S. 5–11.

  155. 155.

    Vgl. Backhaus/Weiber (2007), Sp. 524.

  156. 156.

    Vgl. Backhaus/Weiber (2007), Sp. 525.

  157. 157.

    Vgl. im Folgenden Bortz/Schuster (2010), S. 25–32; Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 11–22, 29–47; Backhaus et al. (2016), S. 357–384.

  158. 158.

    SPSS-Prozedur: Analysieren/Deskriptive Statistiken/Häufigkeiten.

  159. 159.

    SPSS-Prozedur: Analysieren/Deskriptive Statistiken/Kreuztabellen.

  160. 160.

    SPSS-Prozedur: Grafik/Streuungsdiagramm.

  161. 161.

    Vgl. Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 33

  162. 162.

    SPSS-Prozeduren: Analysieren/Korrelation/Bivariat für die Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson und Spearman; Analysieren/Deskriptive Statistiken/Kreuztabellen und die Einstellung Kontingenzkoeffizient unter Statistiken für den Kontingenzkoeffizienten.

  163. 163.

    Vgl. im Folgenden Bortz/Schuster (2010), S. 25–32; Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 11–22. SPSS-Prozedur: Analysieren/Deskriptive Statistiken/Häufigkeiten inklusive der Einstellungen Mittelwert und Standardabweichung unter Statistiken.

  164. 164.

    Backhaus et al. (2016), S. 14, 21, zählt die Faktorenanalyse zu den multivariaten Analyseverfahren. Vgl. allgemein zur Faktorenanalyse Backhaus et al. (2016), S. 385–452.

  165. 165.

    Zur Strukturierungsfunktion der Faktorenanalyse vgl. Backhaus et al. (2016), S. 386.

  166. 166.

    SPSS-Prozeduren: Analysieren/Dimensionsreduktion/Faktorenanalyse; Extraktion: Hauptkomponenten; Rotation: Varimax. Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 581–593.

  167. 167.

    Vgl. Backhaus et al. (2016), S. 395–399.

  168. 168.

    Vgl. im Folgenden Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 29–47; Backhaus et al. (2016), S. 357–384.

  169. 169.

    SPSS-Prozedur: Transformieren/Umcodieren in andere Variablen.

  170. 170.

    Vgl. nochmals Abschnitt 5.3.2.1 sowie EKAM (2016).

  171. 171.

    In SPSS wurden hierzu die Variablen „Umsatz“ und „Beschäftigte“ mit der Prozedur Transformieren/Visuelle Klassierung nach den Intervallen der Abbildung 5.4 klassiert. Vgl. Bühl (2014), S. 224–230; Janssen/Laatz (2017), S. 113–118. Zur Klassenbildung in der Statistik vgl. Bamberg/Baur/Krapp (2012), 7–8, 13–14.

  172. 172.

    Mit Hilfe der SPSS-Prozedur Transformieren/Variable berechnen wurde eine neue Variable aus dem Minimum des klassierten Umsatzes und der klassierten Beschäftigung kalkuliert.

  173. 173.

    Zu den Auswahlkriterien von Signifikanztests vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 320–326.

  174. 174.

    Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 316.

  175. 175.

    Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 317–318, 322–323. Der Fehler 2. Art bezeichnet die Fehlentscheidung, sich für die Nullhypothese H0 zu entscheiden, obwohl die Alternativhypothese H1 richtig ist.

  176. 176.

    Vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 122–123; Rasch et al. (2014a), S. 43–44; Janssen/Laatz (2017), S. 333.

  177. 177.

    Vgl. Abschnitt 5.3.2.2 zu den Skalierungsverfahren und den verwendete Ratingskalen.

  178. 178.

    Vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 86–87; Bamberg/Baur/Krapp (2012), S. 122–123, 135–136; Janssen/Laatz (2017), S. 314–315.

  179. 179.

    Mit der SPSS-Prozedur: Daten/Fälle auswählen wird zunächst die Unternehmensgröße = 4 (große Unternehmen) ausgewählt. Anschließend wird die explorative Datenanalyse aufgerufen: SPSS-Prozedur: Analysieren/Deskriptive Statistiken/Explorative Datenanalyse, Einstellungen: Statistiken: Deskriptive Statistik, Diagramme: Normalverteilungsdiagramm mit Tests und Histogramme; Optionen: Paarweiser Fallausschluss.

  180. 180.

    Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 248–249, sowie S. 248: „Die beiden Tests [.] sind kaum brauchbar.“

  181. 181.

    Vgl. Schuster/Bortz (2010), S. 129–130; Janssen/Laatz (2017), S. 243–244.

  182. 182.

    Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 335.

  183. 183.

    Vgl. Abschnitt 5.3.3.3.

  184. 184.

    Vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 122.

  185. 185.

    Vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 122–123, 125, 214, m.w.N.

  186. 186.

    SPSS-Prozedur: Analysieren/Mittelwerte vergleichen/T-Test bei verbundenen Stichproben; Einstellungen unter Optionen: Konfidenzintervall 95 %, Fallausschluss Test für Test.

  187. 187.

    SPSS gibt standardmäßig die Signifikanz für einen zweitseitigen t-Test aus. Die Signifikanz wird für den einseitigen Test halbiert. Vgl. Rasch et al. (2014a), S. 45–46; Janssen/Laatz (2017), S. 316.

  188. 188.

    Vgl. Rasch et al. (2014a), S. 62–63.

  189. 189.

    Vgl. Bortz/Schuster (2010), S 108–109; Döring/Bortz (2016), S. 814.

  190. 190.

    Rasch et al. (2014a), S. 64.

  191. 191.

    Vgl. Rasch et al. (2014a), S. 63–64.

  192. 192.

    Vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 108; Rasch et al. (2014a), S. 56. Varmaz/Riebe (2019), S. 27: „Die Teststärke eines Hypothesentests ist das Vertrauenslevel der Beibehaltung der Gegenhypothese, wenn diese und nicht die Nullhypothese wahr ist.“ (im Original teils hervorgehoben).

  193. 193.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 809. Cohen (1988) empfiehlt eine Teststärke von mindestens 80 %.

  194. 194.

    Das Programm G*Power kann kostenlos von der Homepage der Universität Düsseldorf heruntergeladen werden: https://www.gpower.hhu.de/. Einstellung in G*Power: Test family: t-Test, Statistical test: Means: Difference between two dependent means (matched pairs); type of power analysis: Post hoc; tail(s): One; α = 0,05.

  195. 195.

    SPSS-Prozedur: Analysieren/Mittelwerte vergleichen/T-Test bei unabhängigen Stichproben; Einstellungen unter Optionen: Konfidenzintervall 95 %, Fallausschluss Test für Test.

  196. 196.

    Vgl. Rasch et al. (2014a), S. 46.

  197. 197.

    Vgl. Rasch et al. (2014a), S. 48–49.

  198. 198.

    Vgl. Cohen (1988); Cohen (1992), S. 157.

  199. 199.

    Einstellung in G*Power: Test familiy: t-Test, Statistical test: Means: Difference between two independent means (two groups); type of power analysis: Post hoc; tail(s): One; α = 0,05.

  200. 200.

    SPSS-Prozedur: Analysieren/Mittelwerte vergleichen/Einfaktorielle Varianzanalyse; Optionen: Deskriptive Statistik, Test auf Homogenität der Varianzen, Fallausschluss Test für Test.

  201. 201.

    Vgl. Rasch et al. (2014b), S. 2-4.

  202. 202.

    SPSS-Prozedur: Daten/Fälle auswählen; in der Kategorie Auswählen falls Bedingung zutrifft Variable Unternehmensgröße > 1 setzen (Kleinstunternehmen haben den Wert 1).

  203. 203.

    Vgl. Rasch et al. (2014b), S. 17–18.

  204. 204.

    Vgl. Rasch et al. (2014b), S. 30–31.

  205. 205.

    Vgl. Rasch et al. (2014b), S. 18.

  206. 206.

    SPSS-Prozedur: Analysieren/Mittelwerte vergleichen/Einfaktorielle Varianzanalyse; Post hoc: Tukey.

  207. 207.

    Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 356.

  208. 208.

    SPSS-Prozedur: Analysieren/Allgemeines lineares Modell/Univariat; Optionen: Schätzungen der Effektgröße, Beobachtete Trennschärfe.

  209. 209.

    Rasch et al. (2014a), S. 53.

  210. 210.

    Vgl. Cohen (1988), S. 283 ff.

  211. 211.

    Die höhere Antwortbeteiligung im Vergleich zu den Angaben der Branche, der Position, des Umsatzes und den Beschäftigten ist auf die Platzierung der Frage am Anfang des Fragebogens zurückzuführen, während die anderen Frage am Ende des Fragebogens standen. Fragen zum Umsatz und den Beschäftigten sind zudem sensitiver.

  212. 212.

    Obwohl die Verteilungen der beiden Merkmale auf unterschiedlichen Nennungen beruhen (Zweck: N = 129; Branche: N = 119), können die Verteilungen der relativen Häufigkeiten identisch sein.

  213. 213.

    Abbildung 5.11 fasst Verarbeitendes Gewerbe, Bergbau, Energie, Wasser, Baugewerbe zur Kategorie Produzierendes Gewerbe zusammen sowie Erziehung, Bildung, Gesundheits- und Sozialwesen, öffentliche und private Dienstleistungen, Unternehmensdienstleistungen, Handel, Gastgewerbe, Verkehr, Information und Kommunikation, Banken, Versicherungen, Vermietung und Verpachtung zur Kategorie Dienstleistungsbetriebe.

  214. 214.

    Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg., 2008), S. 184–185, 327–333, 345, 352–359; Abteilung 09, 33, 39 und 43 für den Bergbau, Verarbeitendes Gewerbe, Wasserversorgung und Bergbau.

  215. 215.

    Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg., 2015), S. 50.

  216. 216.

    Bei der Zeilen- und Spaltenzahl von drei liegt der Maximalwert des Kontingenzkoeffizienten bei vollständiger Korrelation bei 0,816. Vgl. Bamberg/ Baur/Krapp (2012), S. 37. Der Zusammenhang gilt nicht nur für die Stichprobe, sondern ist mit einer Signifikanz von 0,0 % auch statistisch signifikant für die Auswahlgesamtheit. Mit anderen Worten: Die Nullhypothese, zwischen beiden Variablen besteht keine Beziehung, kann mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit nahe Null abgelehnt werden.

  217. 217.

    Für die Auswahlgesamtheit ist dieser Zusammenhang mit 0,0 % statistisch signifikant.

  218. 218.

    Vgl. Bühl (2014), S. 426.

  219. 219.

    Der Zusammenhang bleibt für die Auswahlgesamtheit mit 0,0 % statistisch signifikant.

  220. 220.

    Vgl. nochmals zu Klassierung Abschnitt 5.3.4.2 sowie EKAM (2016).

  221. 221.

    Vgl. zu den Zuordnungsregeln die Abschnitte 5.3.2.1 und 5.3.3.

  222. 222.

    Bei der Zeilenanzahl von drei und der Spaltenzahl von vier liegt der Maximalwert des Kontingenzkoeffizienten für vollständige Korrelation bei 0,816. Vgl. Bamberg/ Baur/Krapp (2012), S. 37.

  223. 223.

    Der Zusammenhang ist mit einem Signifikanzwert von 38,2 % statistisch nicht signifikant.

  224. 224.

    Vgl. Abschnitte 4.5.2 und 4.5.5; sowie generell Becker/Baltzer/Ulrich (2014), S. 88–90.

  225. 225.

    Die Werte stimmen ungefähr mit denen der Studie von Impuls Management Consulting (2005), S. 44, überein: Etwa zwei Drittel der befragten Unternehmen verfügen dort über eine Servicestrategie für die nächsten drei Jahre (68 % ITK, 64 % MA, 57 % EE).

  226. 226.

    Vgl. Impuls Management Consulting (2005), S. 44.

  227. 227.

    Unter den 20 % befinden sich 3 % (N = 4) Unternehmen, die zwar eine Dienstleistungsstrategie formuliert, jedoch keine Ziele daraus abgeleitet haben.

  228. 228.

    Korrelationskoeffizient zwischen beiden Merkmalen nach Bravais-Pearson: 0,850; statistische Signifikanz: 0,0 %.

  229. 229.

    Gegenüber der Studie von Impuls Management Consulting (2005), S. 44, ist eine leichte Verbesserung zu erkennen. Dort leitete etwa die Hälfte der Unternehmen Ziele aus der Servicestrategie ab (57 % EE; 54 % ITK, 45 % MA).

  230. 230.

    Vgl. Abschnitt 4.5.2; Becker/Baltzer/Ulrich (2014), S. 73.

  231. 231.

    Vgl. Becker/Rech (2014), S. 173.

  232. 232.

    Vgl. Abschnitt 5.3.4.3.

  233. 233.

    Vgl. Abschnitt 4.5.2.

  234. 234.

    Gegenüber der Studie von Impuls Management Consulting (2005), S. 46, stellt sich eine leichte Verbesserung ein. Dort reflektierten weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen (50 % ITK, 44 % MA, 33 % EE) die Abhängigkeiten in den Zielsystemen.

  235. 235.

    Der Levene-Test auf Homogenität der Varianzen reagiert bei keiner Variablen statistisch signifikant. Insofern wird von Varianzgleichheit ausgegangen. Bei der Überprüfung der Normalverteilungsannahme der Stichprobe der großen Unternehmen ergaben sich Abweichungen. Auf die Abweichungen reagierte die Varianzanalyse robust.

  236. 236.

    Vgl. Abschnitte 4.5.3.

  237. 237.

    Mit der Studie von Impuls Management Consulting (2005), S. 63, sind die Ergebnisse nicht vergleichbar. Dort wurden die Unternehmen weniger nach den Funktionen des Servicecontrollings befragt, als nach dem Stellenwert, dem sie dem Servicecontrolling beimessen. Für 72 % der Teilnehmer leistete das Servicecontrolling nachhaltige Unterstützung bei der Realisierung der Servicestrategie, für 26 % war es nur der Lieferant finanzieller Kennzahlen und 1 % empfanden es als Hindernis bzw. unnötige Zusatzarbeit im Tagesgeschäft.

  238. 238.

    Bei der Prüfung der Normalverteilung der Stichprobe der großen Unternehmen (N = 12) wurden Abweichungen erkannt, auf die jedoch die Varianzanalyse robust reagierte. Der Levene-Test war bei allen drei Variablen statistisch nicht signifikant, so dass von Varianzhomogenität ausgegangen wird.

  239. 239.

    Eine stärkere Fokussierung großer Unternehmen auf die Abstimmungsfunktion des Controllings belegt zudem die Studie von Becker/Ulrich/Zimmermann (2012), S. 210–211.

  240. 240.

    Vgl. Becker/Rech (2013), S. 517–519; dies. (2014), S. 184–210; Abschnitt 4.5.5.

  241. 241.

    Vgl. Anderson/Narus (1995), S. 75–76; Engelhardt (1996), S. 76; Palloks-Kahlen/Kuczynski (2000), S. 135; Engelhardt/Reckenfelderbäumer (2006), S. 238–240; Maleri/Frietzsche (2008), S. 4; Münkhoff (2013), S. 4–5, 168.

  242. 242.

    Die Prüfung der Normalverteilung der Stichprobe der großen Unternehmen (N = 12) ergab Abweichungen, auf welche die Varianzanalyse aber robust reagierte. Der Levene-Test war bei allen 11 Variablen statistisch nicht signifikant, so dass von Varianzhomogenität ausgegangen wird.

  243. 243.

    Vgl. Abschnitt 4.5.6.

  244. 244.

    Vgl. Sanche (2002), S. 126, 207.

  245. 245.

    Der Vergleich hinkt insofern, als Controllerstellen von Dienstleistungsbetrieben aufgrund des Geschäftszwecks der Erstellung und Vermarktung von Dienstleistungen zwangsläufig Dienstleistungscontroller repräsentieren. Im Gegensatz dazu zählen in produzierenden Unternehmen Controller erst zu Dienstleistungscontrollern, wenn sie das Neben- oder Zusatzgeschäft unterstützen.

  246. 246.

    Hinsichtlich der Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse wurden Abweichungen bei der Normalverteilungsannahme bei großen Unternehmen (N = 12) festgestellt, auf welche der Test aber robust reagierte. Gemäß Levene-Test lag für das Merkmal „Selbstcontrolling bei hohen Freiheitsgraden des Kundenkontaktpersonals“ keine Varianzhomogenität vor, worauf der Test aber ebenso robust reagierte.

  247. 247.

    Vgl. Sanche (2002), S. 126, 207.

  248. 248.

    Vgl. Abschnitt 4.5.7.

  249. 249.

    Impuls Management Consulting (2005), S. 27, ermittelt ebenfalls einen hohen Nutzungsgrad der Erfolgsrechnung: über 60 % der Unternehmen nutzen regelmäßig die (mehrstufige) Deckungsbeitragsrechnung; der Nutzungsgrad der Preiskalkulation ist dagegen geringer – knapp 40 % verwenden sie regelmäßig.

  250. 250.

    Bei Impuls Management Consulting (2005), S. 27, 49, nutzen ca. 25 % das Prozess-Benchmarking und 14 % das externe Service-Benchmarking und 13 % die Wettbewerberanalyse regelmäßig.

  251. 251.

    In der Studie von Impuls Management Consulting (2005), S. 27, 49, setzen unter 20 % der Teilnehmer QM-Systeme wie EFQM und Six Sigma regelmäßig ein, dafür aber mehr als 40 % TQM. Qualitätsmessungen wie Lieferantenbewertung und Qualitätszirkel nutzten über 40 % regelmäßig. Die Kundenzufriedenheitsanalyse gebrauchten knapp 80 %, davon regelmäßig 40 %.

  252. 252.

    Vgl. ebenso Impuls Management Consulting (2005), S. 49, wonach die Prozesskostenrechnung weniger als 20 % der Teilnehmer regelmäßig einsetzen. Gegenüber früheren Studien ist ein Anstieg in der Nutzung der BSC festzustellen. In der Studie von Impuls Management Consulting nutzten nur 16 % der Teilnehmer (29 % EE; 11 % MA; 9 % ITK) die BSC als Kennzahlensystem im Service. Ca. 20 % planten die BSC einzuführen. Vgl. Impuls Management Consulting (2005), S. 52. Eicker/Kress/Lelke (2005), S. 410, fanden in einer im Jahr 2002 durchgeführten empirischen Untersuchung für die Branchen Logistik, Instandhaltung und Entsorgung heraus, dass bereits ein Drittel der befragten Unternehmen die BSC nutzten. Knapp 63 % planten den Einsatz der BSC.

  253. 253.

    Vgl. zur Faktorenanalyse Backhaus et. al. (2016), S. 385–452; Janssen/Laatz (2017), S. 577–605.

  254. 254.

    Vgl. Backhaus et al. (2016), S. 390.

  255. 255.

    Im Vergleich zu Impuls Management Consulting (2005), S. 27, ist ein Anstieg in der Verwendung und der Nutzung der Umsatzpotenzialanalyse bzw. ABC-Analyse festzustellen. Dort verwendeten 55 % die Umsatzpotenzialanalyse, 28 % davon regelmäßig.

  256. 256.

    Im Vergleich zu Impuls Management Consulting (2005), S. 27, ist ein Anstieg in der Verwendung und der Nutzung der Kundenwertanalyse festzustellen. Dort verwendeten 32 % die Kundenwertanalyse, 3 % davon regelmäßig.

  257. 257.

    Bei den Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse wurden Abweichungen bei der Normalverteilungsannahme bei großen Unternehmen festgestellt, auf welche der Test robust reagierte. Gemäß Levene-Test lag für das Merkmal „Kapazitätsauslastungskontrolle“ keine Varianzhomogenität vor, worauf der Test aber ebenfalls robust reagierte.

  258. 258.

    Bei den Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse wurden Abweichungen bei der Normalverteilungsannahme bei großen Unternehmen festgestellt, auf welche der Test robust reagierte. Der Levene-Test erkannte bei keinem der neun Merkmale eine Verletzung der Normalverteilungsannahme, so dass von Normalverteilung ausgegangen werden kann.

  259. 259.

    Gegenüber der Studie von Impuls Management Consulting (2005), S. 63, fällt das Ergebnis besser aus. Dort beurteilten 26 % der Befragten die Leistungsfähigkeit des Servicecontrolling-Systems zur Steuerung des weltweiten Service mit gut oder sehr gut, 34 % mit befriedigend und 40 % mit ausreichend oder schlechter.

  260. 260.

    Bei den Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse wurden Abweichungen bei der Normalverteilungsannahme bei großen Unternehmen festgestellt, auf welche der Test aber robust reagierte. Der Levene-Test erkannte bei keinem der fünf Merkmale eine Verletzung der Normalverteilungsannahme, so dass von Normalverteilung ausgegangen werden kann.

  261. 261.

    Bei den Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse wurden Abweichungen bei der Normalverteilungsannahme bei großen Unternehmen festgestellt, auf welche der Test aber robust reagierte. Der Levene-Test erkannte bei keinem der sechs Merkmale eine Verletzung der Normalverteilungsannahme, so dass von Normalverteilung ausgegangen werden kann.

  262. 262.

    Die Unternehmen nannten als weitere Herausforderungen des Dienstleistungscontrollings: E-Learning, die prozessuale Ausrichtung auf die Wertschöpfung des Kunden und den Fachkräftemangel.

  263. 263.

    Bei den Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse wurden Abweichungen bei der Normalverteilungsannahme bei großen Unternehmen festgestellt, auf welche der Test aber robust reagierte. Der Levene-Test erkannte bei einem der zehn Merkmale – den Anreizsystemen – eine Verletzung der Normalverteilungsannahme, auf welche die Varianzanalyse aber ebenfalls robust reagierte.

  264. 264.

    Vgl. zur praxeologischen Aufgabe von Gestaltungsempfehlungen auf Basis des empirischen Wissens und Controllingkonzeptionen Horváth/Gleich/Seiter (2015), S. 35.

  265. 265.

    Vgl. Impuls Management Consulting (2005), S. 71.

  266. 266.

    Vgl. zum gleichen Ergebnis Impuls Management Consulting (2005), S. 69.

  267. 267.

    Vgl. Abschnitt 4.5.2.

  268. 268.

    Vgl. Impuls Management Consulting (2005), S. 69, 72.

  269. 269.

    Vgl. Abschnitt 4.5.7, Performance Measurement.

  270. 270.

    Vgl. Abschnitt 4.5.3.

  271. 271.

    Vgl. Abschnitt 4.5.5; ähnlich Impuls Management Consulting (2005), S. 53.

  272. 272.

    Vgl. Abschnitt 4.5.7, Verhaltenssteuerung.

  273. 273.

    Vgl. Weiber/Adler (1995), S. 54.

  274. 274.

    Vgl. Abschnitte4.5.5 und 4.5.7, Ergebnissteuerung.

  275. 275.

    Vgl. Abschnitt 4.5.6.

  276. 276.

    Vgl. Corsten/Gössinger (2004), S. 335.

  277. 277.

    Vgl. Abschnitt 4.5.7.

  278. 278.

    Vgl. Abschnitte 4.5.2 und 4.5.7, strategische Steuerung.

  279. 279.

    Vgl. Abschnitt 4.5.7, Verhaltenssteuerung.

  280. 280.

    Vgl. Abschnitt 4.5.7, Verhaltenssteuerung.

  281. 281.

    Vgl. Abschnitt 4.5.7, Performance Measurement.

  282. 282.

    Vgl. Abschnitte 5.4.7 und 5.5.1.2.

  283. 283.

    Vgl. Engelhardt (1996), S. 77, 83; Engelhardt/Reckenfelderbäumer (2006), S. 240, 294, 296; Kilger/Pampel/Vikas (2012), S. 4–5.

  284. 284.

    Vgl. ebenso Impuls Management Consulting (2005), S. 49.

  285. 285.

    Eine stärkere Fokussierung großer Unternehmen auf die Abstimmungsfunktion des Controllings belegt auch die Studie von Becker/Ulrich/Zimmermann (2012), S. 210–211.

  286. 286.

    Vgl. Abschnitt 4.5.3.

  287. 287.

    Vgl. Becker/Rech (2014), S. 173; s. auch Abschnitt 4.5.2.

  288. 288.

    Vgl. Abschnitt 5.4.8.

  289. 289.

    Vgl. zur dritten Forschungsfrage Abschnitt 1.2.2.

  290. 290.

    Die Controllingkonzeption erfüllt eine Doppelfunktion: Einerseits liefert sie den Bezugsrahmen für die empirische Erhebung, d. h. aus ihr werden die Dimensionen und Merkmale des Fragebogens operationalisiert. Anderseits fungiert sie als Referenzpunkt zur Messung des Entwicklungsstandes des Dienstleistungscontrollings in der Praxis.

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  1. Römerberg, Deutschland

    Stefan Rech

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  1. Stefan Rech
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Rech, S. (2020). Analyse des Umsetzungsstandes der Konzeption in der Praxis. In: Dienstleistungscontrolling. Unternehmensführung & Controlling. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-31326-5_5

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