Inhaltsverzeichnis ........................................................................................................1

Abbildungsverzeichnis   3

Abk  ürzungsverzeichnis  4

1.  Zielsetzung.  4

2.  Theoretische Überlegungen.  5

2.1  Einflussgrößen.  5

2.2  Funktionale Beziehungen  8

3.  Messtheoretische Überlegungen.  11

3.1  Messverfahren.  11

3.2  Indikatoren.  13

4.  Stand der bisherigen empirischen Forschung  15

4.1  Der Einfluss von Testinformation auf Qualitätserwartungen.  16

4.2  Der Effekt der simultanen oder isolierten Präsentation von Wahl-  

m  öglichkeiten.  19

5.  Hypothesen.  21

6.  Empirische Studie  22

6.1  Konzept der Studie.  22

6.2  Pretest  23

6.3  Stichprobe und Datenerhebung  31

6.3  Ergebnisse und Prüfung der Hypothesen  32

6.4  Prüfung der Einzeleffekte  36

7.  Fazit.  39

Anhang.   I

Anhang A:  Anzeige wenig.  I

Anhang B:  Anzeige mittel  I

Anhang C:  Anzeige viel  II

Anhang :D  Fragebogen 1  III

Anhang E:  Fragebogen 2  V

Anhang F:  Fragebogen 3  VII

Anhang G:  Fragebogen 4  IX

Anhang H:  Studie 1, 2, 3  XII

Literaturverzeichnis   57

Internetadressenverzeichnis   57

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Abbildungsverzeichnis   

Abb.  1: Definition der Argumentqualität  

Abb.  2: Einflussfaktoren auf Elaboration Likelihood  

Abb.  3: Wirkungsmodell.  

Abb.  4: Ablauf der Studie  

Abb.  5: Funktionsverlauf Produktnutzung und Testinformation.  

Abb.  6: Merkmale zur Beschreibung eines Telefons  

Abb.  7: Ergebnisse der simultanen oder isolierten Präsentation von  

Wahlm  öglichkeiten.  

Abb.  8: Zusammensetzung der Stichprobe (Pretest 1)  

Abb.  9: Relative Need for Cognition-Verteilung  

Abb.  10: Ergebnisse der Einstufung der Anzahl der Argumente.  

Abb.  11: Zusammensetzung der Stichprobe (Pretest 2)  

Abb.  12: Bewertung der Argumente (Pretest 2)  

Abb.  13: Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest (Pretest 2)  

Abb.  14: T-Tests bei gepaarten Stichproben (Pretest 2)  

Abb.  15: Paarvergleiche der ausgewählten Argumente  

Abb.  16: Verteilung und Anzahl der Argumente in den Produktanzeigen  

Abb.  17: Zusammensetzung der Stichprobe.  

Abb.  18: Effektive Stichprobenverteilung  

Abb.  19: Cronbachs Alpha für Kaufabsicht, Involvement, NFC.  

Abb.  20: Häufigkeitsverteilung Involvement.  

Abb.  21: Häufigkeitsverteilung NFC  

Abb.  22: Normalverteilung der Kaufabsicht  

Abb.  23: Varianzhomogenität.  

Abb.  24: Ergebnisse UNINOVA.  

Abb.  25: Post-Hoc-Test.  

Abb.  26: Test auf Varianzhomogenität.  

Abb.  27: Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest.  

Abb.  28: Test auf Varianzhomogenität.  

Abb.  29: T-Test-Ergebnisse bei unabhängigen Stichproben.  

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Abkürzungsverzeichnis

Abb.: Abbildung Anm.: Anmerkung ANOVA: Varianzanalyse ELM: Elaboration Likelihood Model et al.: und andere etc.: et cetera f: folgende ff: fortfolgende Fig.: Figur G x : Gruppe x H x : Hypothese x Kap.: Kapitel NFC: Need for Cognition rel. relativ Tab.: Tabelle

UNINOVA: mehrfaktorielle univariate Varianzanalyse vgl.: vergleiche Vol.: Volume

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Zielsetzung

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

1. Zielsetzung

Gute Verkaufsargumente für einzelne Produkte sind aufgrund der momentanen rezessiven wirtschaftlichen Situation und der Konsumzurückhaltung der Konsumenten ein wesentlicher Bestandteil der Verkaufsförderung vieler Unternehmen. Die Konsumenten werden förmlich mit Werbe- und Produktanzeigen überhäuft, sei es mit Hilfe von Produktbeilagen in Zeitschriften respektive Magazinen oder mit Werbespots in TV und Radio. So fahren zur Zeit Elektrofachmärkte wie Saturn oder Makromarkt spezielle Kampagnen, die den Absatz besonders guter und günstiger Produkte fördern sollen. Die Verkaufsargumente und der Preis der jeweiligen Produkte werden innerhalb dieser Kampagnen zusammen mit dem Produktbild den Konsumenten angepriesen.

Die guten Verkaufsargumente spielen jedoch - in Werbekampagnen mit beispielsweise dem Motto „Geiz ist geil“ steht in erster Linie der günstige Preis im Vordergrund - in einem persönlichen Verkaufsgespräch eine weitaus wichtigere Rolle. Die Verkaufsargumente sollen Eigenschaften der Produkte aufzeigen und dem Konsumenten den persönlichen Produktnutzen verdeutlichen (vgl. Cersovsky 1994, S. 18). Gute Verkaufsargumente sind maßgeblich dafür verantwortlich, das Kaufverhalten des Kunden positiv zu beeinflussen und das Geschäft erfolgreich abzuschließen. Im Rahmen dieser wissenschaftlichen Studie soll mit Hilfe einer geeigneten Methodik überprüft werden, wie sich die Variation der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht der Konsumenten auswirkt. In diesem Zusammenhang wird außerdem analysiert, welche Verkaufsargumente des untersuchten Produktes als gut gelten und wie die Quantität der Argumente seitens der Auskunftspersonen eingestuft wird. Die Beantwortung dieser Frage ist sowohl von theoretischem Interesse als auch von praktischer Relevanz. So gibt es in der Fachliteratur eine Vielzahl von Leitfäden und literarischen Aufsätzen zur richtigen Vorgehensweise bei der Verkaufsargumentation und zu den verschiedenen Phasen in einem Verkaufsgespräch im allgemeinen, Abhandlungen über die richtige Anzahl an Verkaufsargumenten sucht man dagegen vergeblich. Insofern sollen die Ergebnisse dieser Studie neue Aufschlüsse für den Verkauf von Produkten und Dienstleistungen liefern. Verkäufer und Vertreter könnten diese in ihre Verkaufsstrategie einbeziehen und eventuell bessere Verkaufszahlen erzielen. Da in der Werbung gute Verkaufsargumente ebenfalls eine tragende Rolle spielen, könnten die Erkenntnisse der Studie dort von Nutzen sein. Im Anschluss an diese Ausführung werden theoretische Überlegungen bezüglich der Einflussgrößen und funktionalen Beziehungen sowie verschiedene Messverfahren

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Theoretische Überlegungen

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

und Indikatoren für die Einflussgrößen erläutert. Mit Hilfe der Ergebnisse dieser empirischen Studie werden nachfolgend entwickelte Hypothesen überprüft und Handlungsempfehlungen abgeleitet.

2. Theoretische Überlegungen

Will man die Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht untersuchen, bedarf es zunächst einiger theoretischer Überlegungen. Der Empirie dieser Arbeit liegen verschiedene Einflussgrößen und funktionale Beziehungen zugrunde, zu denen zum Teil eine Vielzahl an wissenschaftlichen Arbeiten zur Verfügung stehen. Aufgrund des großen Umfangs werden im Nachfolgenden lediglich die für die Fragestellung relevanten Aspekte erörtert.

2.1 Einflussgrößen

Grundsätzlich wird bei genauerer Betrachtung der in Kapitel 1 formulierten Größen Anzahl der guten Verkaufsargumente und Kaufabsicht ersichtlich, dass bei der Fragestellung die Verarbeitung von Information eine wichtige Rolle spielt: Die Auskunftspersonen werden nur eine gewisse Kaufabsicht entwickeln können, wenn sie sich mit der präsentierten Information auseinandersetzen und diese ferner auch verarbeiten. In gewisser Weise können Verkaufsargumente als Versuch, den Konsumenten vom Kauf des beworbenen Produkts zu überzeugen, interpretiert werden. Denn die Vertreter der Produkthersteller, sei es der Verkäufer im Geschäft oder Werbeanzeigen in Zeitschriften, stellen dem Kunden überzeugende (persuasive) I nformation in Form von Verkaufsargumenten zur Verfügung, um diesen zum Kauf zu bewegen. Im Zusammenhang mit überzeugender Kommunikation ist das sogenannte Elaboration Likelihood Model of Persuasion zu nennen.

Das Elaboration Likelihood Modell (ELM) wurde in den achziger Jahren des letzten Jahrhunderts von Cacioppo und Petty entwickelt und ist „a fairly comprehensive framework for organizing, categorizing, and understanding the basic processes underlying the effectiveness of persuasive communications“ (Petty, Cacioppo 1986 a , S. 3). Das ELM unterscheidet zwei verschiedene Typen der Überzeugung, die zentrale und die periphere Route. (vgl. Petty, Cacioppo 1986 b , S. 125) Im ELM werden die Auswirkungen auf die Informationsverarbeitung mit Hilfe von starken und schwachen Argumenten untersucht. Aufgrund der in Abb. 1 dargestellten Eigenschaften der starken und schwachen Argumente, kann man gute Verkaufsargu-

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Theoretische Überlegungen

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

mente mit den starken Argumenten des ELM sehr gut vergleichen. (vgl. Petty, Cacioppo 1986 b , S. 133)

Abb. 1: Definition der Argumentqualität (vgl. Petty, Cacioppo 1986 b , S. 133)

Ein Verkaufsargument wird ebenfalls nur als gut bewertet, wenn sich der Kunde mit diesem identifizieren kann und die Verkaufsargumente den Wünschen, Bedürfnissen und Vorstellungen des Kunden entsprechen. Es muss jedoch darauf hingewiesen werden, dass die Ansprüche an ein gutes Verkaufsargument individuell voneinander abweichen, so dass ein Argument von einer Person als gut, von einer anderen Person als nicht überzeugend bewertet wird. Insofern müssen vor der Analyse der Fragestellung gute beziehungsweise überzeugende Verkaufsargumente entwickelt und auf ihre Qualität geprüft werden. (vgl. Beck 1995, S. 261ff)

Die Wahrscheinlichkeit für Informationsverarbeitung beziehungsweise die Überzeugung, sprich die Elaboration Likelihood, wird als hoch eingestuft, wenn die Faktoren Motivation und Fähigkeit begünstigt werden. Das heißt, wenn die Motivation und die Fähigkeit die I nformationen zu verarbeiten hoch ist, werden die (Verkaufs-) Argumente mit großer Wahrscheinlichkeit verarbeitet. Für die in Kapitel 1 formulierten Größen ist der Faktor Motivation, unter der Annahme, dass die Fähigkeit der Personen hoch ist, insofern relevant, da er, wie erwähnt, die Informationsverarbeitung und somit das Kaufverhalten respektive die Kaufabsicht begünstigt. Der Grad der Motivation kann zum Teil über den Need for Cognition-Wert der Personen bestimmt werden. „Need for Cognition ist die individuelle Tendenz sich in kognitiv aufwendigen Prozessen zu engagieren und sich dabei zu erfreuen“ (Cacioppo et al. 1984, S. 306). Mit Hilfe des Need for Cognition (NFC) wird der motivative Faktor der Verarbeitung der guten Verkaufsargumente erfasst, so dass die Einflüsse des NFC auf die Kaufabsicht festgestellt und diskutiert werden können. Das NFC wird mit Hilfe der von Petty und Cacioppo entwickelten NFC-Skala erfasst. (vgl. Petty, Cacioppo 1986 a , S. 7; Petty, Cacioppo 1986 b , S. 126f)

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Theoretische Überlegungen

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

Ähnlich dem soeben beschriebenen Bedürfnis nach Information beziehungsweise dem Bedürfnis nachzudenken, ist die Bedeutung eines Produkts für den Kaufentscheidungsprozess ebenso relevant (vgl. Bless et al. 1994, S. 148). Denn die Wichtigkeit, die in der Literatur als Involvement bezeichnet wird, hat wesentliche Auswirkungen auf die Intensität der damit verbundenen kognitiven Anstrengungen. (vgl. Kuß, Tomczak 2000, S. 65-66)

Das „Involvement” spiegelt den „Grad der subjektiv empfundenen Wichtigkeit eines Verhaltens” wider. „Mit steigendem I. (Involvement, Anm. des Autors) wird eine wachsende Intensität des kognitiven und emotionalen Engagements eines Individuums angenommen [...]“ (Gabler 1997, S. 2033). „Im „Low-Involvement“- Bereich fehlt die Motivation zu intensiver Informationsverarbeitung“ (Bussmann, Unger 1986, S. 88). Da die Informationsverarbeitung, also die Verarbeitung der guten Verkaufsargumente, somit offensichtlich von der Bereitschaft beziehungsweise dem Engagement zu kognitiven Anstrengungen abhängig ist, ist das Involvement eine für die Analyse der Fragestellung relevante Einflussgröße. (vgl. Kuß, Tomczak 2000, S. 65-66) Wie man Abb. 2 entnehmen kann, ist das Involvement beziehungsweise die persönliche Relevanz auch im Sinne der Elaboration Likelihood Theorie ein für die Verarbeitung von Information relevanter Einflussfaktor:

Abb. 2: Einflussfaktoren auf Elaboration Likelihood (vgl. Petty, Cacioppo 1986 b , Fig. 1, S. 126)

Infolgedessen werden bei der Betrachtung des Involvements ebenfalls Effekte und Auswirkungen auf den Grundzusammenhang der Fragestellung, nämlich den Einfluss der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht, auftreten. Bezogen auf die theoretischen Überlegungen und Ausführungen im Zusammenhang mit NFC stellten Mitte der neunziger Jahre Epstein et al. fest, dass die NFC-Skala zur Messung der Tendenz zu systematischer respektive analytisch-rationaler Verarbeitung geeignet ist, aber keinerlei Informationen hinsichtlich der Unterschiede in der Neigung zu heuristischer beziehungsweise intuitiver-erfahrungsmäßiger Verarbeitung liefert (vgl. Epstein et al. 1996, S. 392f). Das bedeutet unter anderem, dass „verkürzte kognitive Operationen, mit deren Hilfe Schlussfolgerungen gezogen werden, ohne

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Theoretische Überlegungen

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

komplizierte und vergleichsweise langwierige Algorithmen einsetzen zu müssen“ [2], im Rahmen der ELM- und der NFC-Theorie nicht berücksichtigt werden. Insofern werden bei der Betrachtung der Fragestellung kognitive Heuristiken vernachlässigt.

2.2 Funktionale Beziehungen

Im Nachfolgenden werden aufgrund der theoretischen Überlegungen (vgl. Kap. 2.1) die Zusammenhänge zwischen den Größen Anzahl der guten Verkaufsargumente, Involvement, NFC und Kaufabsicht diskutiert und Aussagen bezüglich des funktionalen Zusammenhangs dieser Größen getroffen.

Ein Verkaufsargument wird als überzeugend beziehungsweise gut bewertet, wenn es den Wünschen, Bedürfnissen und Vorstellungen des Kunden entspricht (vgl. Beck 1995, S. 261ff). Verkaufsargumente sollten es dem Konsumenten erleichtern, sich für das jeweilige Produkt zu entscheiden. Brandt et al. stellen in diesem Zusammenhang folgende These auf: „Gekauft wird eine Ware oder eine Leistung erst dann, wenn es [...] gelingt, ganz konkret den Nutzen [...]“ des „Angebots für den Kunden herauszustellen“ (Brandt, Arms, Neumann 1998, S. 114). Ein als gut empfundenes Verkaufsargument, das dem erwarteten Nutzen beziehungsweise den Bedürfnissen entspricht, dürfte sich positiv auf das Kaufverhalten und somit auf die Kaufabsicht auswirken. Leider findet man in der Literatur weder Empfehlungen hinsichtlich der Anzahl an guten Verkaufsargumenten, noch wie sich eine größere Anzahl auf das Kaufverhalten auswirkt. Fraglich ist, „ob es empfehlenswert ist, nur ein oder mehrere Argumente vorzubringen und welche Argumente angesprochen werden sollen“ (Weiß 2003, S. 198). Es erscheint jedoch naheliegend, dass sich mit steigender Anzahl (Abstufung in Anzahl ´wenig´, ´mittel´ und ´viel´) guter Verkaufsargumente die positive Wirkung auf die Kaufabsicht erhöht. Das heißt, je mehr gute Verkaufsargumente vorhanden sind, desto größer sollte die Kaufabsicht sein.

„’Low involvement / niedriges Involvement‘” bedeutet, „dass diese Eigenschaftska-tegorien den Bedarfsträger zumindest nicht sonderlich, jedenfalls letztlich nicht entscheidend anzurühren vermögen und ihm damit keine Kaufmotivation liefern können“ (Bänsch 1998, S. 32). Dementsprechend wird ein Konsument mit geringem Involvement, da sein Interesse gegenüber dem Produkt und somit wohl auch gegenüber den Verkaufsargumenten niedrig ist, keine große Kaufmotivation beziehungsweise Kaufabsicht entwickeln. Mit steigendem Involvement konzentrieren sich die Konsumenten auf den Inhalt der Argumente, so dass sie diese besser verarbeiten beziehungsweise in ihren Entscheidungsprozess mit einbinden (vgl. Bänsch 1998, S. 81).

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Theoretische Überlegungen

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

Auch Kroeber-Riel geht in seiner Werbewirkungsverlauf-Theorie davon aus, dass Personen mit hohem Involvement gut durch informative Werbung (beispielsweise mit Hilfe von guten Verkaufsargumenten) erreicht werden (vgl. Kroeber-Riel 1991, S. 160). Deshalb dürfte aus einem hohen Involvement eine höhere Kaufabsicht als bei niedrigem Involvement resultieren.

Dieser funktionale Zusammenhang der Variablen kann auch mit Hilfe der Elaboration Likelihood-Theorie begründet werden. Denn die persönliche Relevanz, sprich das Involvement, ist im ELM Bestandteil des Faktors Motivation (vgl. Abb. 2, S. 7). Laut Cacioppo und Petty ist die Elaboration Likelihood hoch, wenn die Bedingungen die Motivation und die Fähigkeit fördern. Bei hohem Involvement - unter der Annahme, dass die anderen Einflussfaktoren unverändert bleiben - ist die Verarbeitung der starken Verkaufsargumente und somit die Überzeugung der Personen hoch. Folglich dürfte im hohen Involvement-Bereich die Kaufabsicht größer als im niedrigen Involvement-Bereich sein. (Petty, Cacioppo 1986 a , S. 7)

Wie in Kapitel 2.1 beschrieben, versteht man unter NFC eine „individual`s tendency to engage in and enjoy effortful cognitive processing“ (Cacioppo et al. 1984, S. 306). Sowohl Cacioppo und Petty als auch Bless et al. stellten in verschiedenen Experimenten fest, dass Personen mit hohem NFC-Wert sich gedanklich mehr mit den Informationen auseinandersetzen beziehungsweise über die Argumente nachdenken. Demzufolge betreiben Personen mit einem niedrigen NFC-Wert einen geringeren cognitiven Aufwand als Personen mit einem hohen NFC-Wert. (vgl. Petty, Cacioppo 1986 a , S. 102ff; Bless et al. 1994, S. 152)

Wie auch das Involvement, ist die individuelle Größe NFC dem Faktor Motivation zuzuordnen (vgl. Abb.2), so dass die Elaboration Likelihood hoch ist, falls die Motivation und die Fähigkeit begünstigt werden (Petty, Cacioppo 1986 a , S. 7). Früheren Studien von Cacioppo et al. zufolge ist die inhaltliche Qualität für Personen mit niedrigem NFC von geringerer Bedeutung. Insofern können diese Personen nur durch einen attraktiven Reiz, beispielsweise einer interessanten Präsentation, überzeugt werden. Da in dem Wirkungsmodell die Information beziehungsweise die präsentierten Verkaufsargumente isoliert betrachtet werden, fehlt Personen mit niedrigem NFC der attraktive Reiz, so dass die Informationsverarbeitung im hohen NFC-Bereich höher sein müsste als im niedrigen NFC-Bereich. Wenn folglich das NFC hoch ist, dürfte die Kaufabsicht höher als im niedrigen NFC-Bereich sein. (vgl. Cacioppo et al. 1983, S. 810f) Da NFC und Involvement dem Faktor Motivation in der ELM-Theorie zugeordnet werden, ist die Überlegung interessant, wie Involvement und NFC miteinander korrelie-

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Theoretische Überlegungen

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

ren. Wie bereits hinreichend erwähnt, begünstigen sowohl ein hohes Involvement als auch ein hohes NFC die Kaufabsicht unter der Annahme, dass die Person die notwendige Fähigkeit hat. Welcher Einfluss der beiden sich sehr ähnelnden Einflussgrößen größer ist, das heißt einen höheren Effekt auf die Kaufabsicht hervorruft, wurde allerdings bis zum jetzigen Zeitpunkt nicht untersucht. Deshalb kann man nicht begründen, wie sich die Kaufabsicht bei hohem NFC und niedrigem Involvement bezeihungsweise bei niedrigem NFC und hohem Involvement verhalten wird. Dieser Zusammenhang ist bezogen auf das Wirkungsmodell nicht von unmittelbarer Wichtigkeit, aber vielleicht lassen sich dennoch im weiteren Verlauf der empirischen Auswertung der funktionalen Beziehungen Aussagen hinsichtlich dieses Aspekts treffen. Abschließend muss man zum Thema f unktionale Beziehungen kritisch anführen, dass das beschriebene Modell bei genauerer Betrachtung auf theoretischen Überlegungen basiert, die verschiedenen Theorien und Quellen entnommen worden sind. Das Wirkungsmodell wurde, bezogen auf die Fragestellung, in dieser Form eigenständig entwickelt, so dass die Modellzusammenhänge bisher nicht überprüft werden konnten. Besonders zu betrachten ist der Grundzusammenhang - die Anzahl der guten Verkaufsargumente wirkt sich positiv auf die Kaufabsicht aus - des Wirkungsmodells, da dieser nicht vollkommen durch Wirkungstheorien in der Literatur belegt werden kann. Die theoretischen Überlegungen bezüglich diesem Aspekt sind zwar fundiert und unterliegen logischen Zusammenhängen, jedoch können l ediglich wage Vermutungen im Bezug auf die Auswirkungen getroffen werden.

Außerdem kann das Wirkungsmodell dem Anspruch der Vollständigkeit nicht gerecht werden, da die individuelle Kaufabsicht von einer Vielzahl von Einflussgrößen abhängt. So spielen im Allgemeinen Größen wie das Vorwissen oder die Kaufsituation an sich innerhalb des Kaufprozesses eine wichtige Rolle. Aufgrund der theoretischen Überlegungen und der funktionalen Beziehungen (vgl. Kapitel 2.1) wurde folgendes auf die Fragestellung dieser Arbeit bezogene Wirkungsmodell entwickelt:

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Messtheoretische Überlegungen

Effekte der Anzahl der guten Verkaufsargumente auf die Kaufabsicht

Abb. 3: Wirkungsmodell

Wie man der Abbildung entnehmen kann, stellt das Modell die diskutierten funktionalen Beziehungen der Variablen beziehungsweise Einflussgrößen graphisch dar. Es zeigt den positiven Grundzusammenhang zwischen der Anzahl der guten Verkaufsargumente und der Kaufabsicht, sowie die moderierenden Einflüsse beziehungsweise Interaktionseffekte der Variablen Involvement und NFC.

3. Messtheoretische Überlegungen

Nachdem in Kapitel 2 die theoretischen Überlegungen hinsichtlich der Einflussgrößen und der funktionalen Beziehungen getroffen wurden, gilt es messtheoretische Überlegungen anzuführen. Im folgenden werden für das Wirkungsmodell relevante Messverfahren und geeignete Indikatoren zur Messung d er Einflussgrößen beziehungsweise Variablen vorgestellt und ausgewählt.

3.1 Messverfahren

Bei der Analyse des Wirkungsmodells kommt unter anderem das Messverfahren der Regression in Frage. Mit Hilfe der Regression kann der funktionale Zusammenhang zwischen den unabhängigen Einflussgrößen, der Anzahl der guten Verkaufsargumente, Involvement und NFC, und der abhängigen Variable, der Kaufabsicht, ermittelt werden. (vgl. Weis, Steinmetz 2000, S. 243)

In den meisten Fällen, ebenso in dem oben beschriebenen Wirkungsmodell, ist es notwendig, dass mehr als eine unabhängige Variable in das Modell aufgenommen

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