Die Produktqualität als Variable des strategischen Marketings: Eine kritische Analyse der PIMS-Ergebnisse

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemhintergrund
1.2 Problemstellung
1.3 Gang der Untersuchung

2 Das PIMS-Programm
2.1 Ursprünge und Zielsetzungen
2.2 Datenbasis der PIMS-Untersuchungen
2.3 Bezugsobjekte der Daten
2.4 Basisergebnisse der PIMS-Forschung
2.4.1 Die PAR-ROI-Gleichung
2.4.2 Die Marktanteils-Rentabilitäts-Bezie- hung

3 Die Qualität im Lichte der traditionellen PIMS- Forschung
3.1 Operationalisierung der Qualitätsvariablen..
3.2 Zusammenhänge zwischen der relativen Qualität und verschiedenen Unternehmensvariablen
3.2.1 Zusammenhang zwischen relativer Produkt- qualität und Rentabilität
3.2.2 Zusammenhang zwischen relativer Produkt- qualität und Preisen
3.2.3 Zusammenhang zwischen relativer Produkt- qualität und Kosten
3.2.4 Zusammenhang zwischen relativer Produkt- qualität und Marktanteil
3.2.5 Relative Produktqualität als Variable im Marketing-Mix
3.3 Einflußfaktoren der Qualitätswahrnehmung
3.4 Die relative Produktqualität aus der Sicht der traditionellen PIMS-Forschung

4 Die Qualität im Lichte der neuen PIMS-Forschung und der PIMS-Kritik
4.1 Analysemethoden der neuen PIMS-Forschung
4.2 Analyse der Gesamtwirkung der Qualität
4.2.1 Die Untersuchung von Phillips, Chang und Buzzell
4.2.2 Die Untersuchung von Jacobson und Aaker
4.2.3 Die Untersuchung von Hildebrandt und Buzzell
4.3 Analysen der Wirkung der Qualität in Abhängig- keit verschiedener Umweltsituationen
4.3.1 Die Untersuchung von Hildebrandt: Die Qualität in Abhängigkeit der Markt- stellung
4.3.2 Die Untersuchung von Fritz
4.4 Qualität aus Sicht der neueren PIMS-Forschung

5 Ableitung von Entscheidunghilfen aus den PIMS- Daten
5.1 Zielsetzungen von Entscheidungshilfen
5.2 Ansätze zur Ableitung von Absatzelastizitäten

6 Kritische Würdigung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Erklärung

Abbildungsverzeichnis

Abb. 3-1: Qualität, Marktanteil und Rentabilität

Abb. 3-2: Qualität als auch Marktanteil fürdern die Rentabilität

Abb. 3-3: Überlegende Qualität bringt hohe Erträge.

Abb. 3-4: Rentabilität in verschiedenen Branchen in Abhängigkeit der Qualitätsstufe

Abb. 3-5: Produktqualität, Relativpreis und Brutto- Margen

Abb. 3-6: Regressionskoeffizienten

Abb. 3-7: Qualität und Marktanteile (SGEs in %)

Abb. 4-1: Strukturmodell

Abb. 4-2: Standardisierte Pfadkoeffizienten

Abb. 4-3: Vereinfachtes Kausalmodell von Hildebrandt und Buzzell

Abb. 4-4: Direkte Effekte im Kausalmodell

Abb. 4-5: Direkte und indirekte Effekte der Qualität und des Marktanteils und auf die Rentabi- lität

Abb. 4-6: Direkte Effekte der Qualität in den Kausal- modellen (ML-Schätzer)

Abb. 4-7: Direkte und moderierte Einflüße von Qualität und Marktanteil auf die Rentabilität

Abb. 4-8: Struktur und Schätzung des Grundmodells

Abb. 4-9: Gesamtergebnis des Grundmodells

Abb. 4-10: Struktur und Schätzung des Erweiterungs- modells

Abb. 4-11: Gesamtergebnis Erweiterungsmodell

Abb. 5-1: Absatzelastizitäten von Qualität und Preisen

Abb. 5-2: Elastizitäten der Produktqualität

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

1.1 Problemhintergrund

Die Qualität ist für den Absatz eines Produktes und somit für den Gewinn und die Wettbewerbsstellung einer Unternehmung von großer Bedeutung.

Die Erfolge japanischer und europäischer Produkte auf dem amerikanischen Markt während der 70er und 80er Jahre werden von vielen Autoren u.a. den gegenüber den amerikanischen Herstellern überlegenen Produktqualitä- ten zugeschrieben.^[1] Die internationalen Exporte bundes- deutscher Unternehmungen wurden lange Zeit und werden z.T. noch heute zu einem Gutteil auf das weltweit be- stätigte Qualitätssiegel "Made in Germany" zurückge- führt.

Die Qualität eines Produktes wird in der Regel auf zweierlei Weise, nämlich anbieterseitig bzw. kundenseitig definiert.

Anbieterseitig wird der Begriff Qualität oft als Eig- nungsgrad definiert, der angibt, inwieweit die an ein Produkt gestellten technisch-funktionalen Vorgaben oder Spezifikationen erfüllt werden.^[2] Hohe Qualität bedingt, daß die Ausführung eines Produktes dem Produktentwurf entspricht.

Die kundenseitige Qualitätsdefinition geht von dem Nutzen aus, der dem Konsumenten durch ein Produkt gestiftet wird.^[3] In diesem Fall wird von Qualität gesprochen, wenn die vom Konsumenten an das Produkt gestellten Erwartungen erfüllt werden.

Die anbieterseitige Qualitätsdefinition wird auch mit dem Begriff der objektiven Produktqualität umschrieben, während die kundenseitige Qualität als subjektive Produktqualität bezeichnet wird.^[4]

Verschiedene Produkte mit gleichen objektiven Qualitäten können durchaus unterschiedliche subjektive Qualitäten aufweisen, weil die Erwartungen der Konsumenten subjektiv unterschiedlich stark erfüllt werden.^[5] Die Wichtigkeit der Qualität für den absatzwirtschaftlichen Erfolg eines Produktes stand lange Zeit im Widerspruch zur Würdigung derartiger Fragestellungen in der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur. Der Begriff Produktqualität taucht in vielen mikroökonomischen Lehrbüchern nicht einmal auf.^[6]

Auch in der betriebswirtschaftlichen Literatur steht in der Regel die Ausgestaltung anderer absatzbeeinflussen- der Instrumente im Mittelpunkt der Betrachtung. Eine Ausnahme in bezug auf die Behandlung des Themas Produktqualität stellt die Erfolgsfaktorenforschung dar. Die Erfolgsfaktorenforschung beschäftigt sich mit der Frage, welche Faktoren einen wesentlichen Einfluß auf den Erfolg von Unternehmungen ausüben.^[7] Der umfassendste Ansatz der Erfolgsfaktorenforschung in den letzten Jahren ist das sog. PIMS-Programm des Stra- tegic Planning Institute. Die meisten Basishypothesen über die Wirkung von Erfolgsfaktoren in der Marketing- planung basieren auf Analysen im Rahmen des PIMS-Pro- gramms.^[8] Die Abkürzung PIMS steht fürProfitImpact ofMarketStrategies. Im Rahmen dieses Programms werden Daten von zahlreichen Unternehmungen in einer Datenbank gesammelt, um Aufschluß über Determinanten des Ge- schäftserfolges zu gewinnen. Zu den Unternehmensdaten zählen auch Informationen über die Produktqualität.

1.2 Problemstellung

Die Auswertung der PIMS-Datenbank bietet die Möglich- keit, Zusammenhänge zwischen der Produktqualität und anderen unternehmensbezogenen Variablen zu untersuchen. Im Mittelpunkt des qualitätsbezogenen Interesses steht die Frage, inwieweit sich die Produktqualität auf ver- schiedene betriebliche Zielgrößen, wie z.B. die Unter- nehmensgewinne, auswirkt. Außerdem ist aus der Sicht einer wirtschaftlich handelnden Unternehmung wichtig, wie eine mögliche Wirkung der Qualität auf den Gewinn zustandekommt. Hier sind verschiedensten Wirkungsmecha- nismen denkbar.

So könnte eine gestiegene Produktqualität beispielswei- se zu einer wachsenden Zahlungsbereitschaft der Konsu- menten führen, weil mit der gestiegenen Qualität der Nutzen gestiegen ist. Andererseits wäre es denkbar, daß eine bessere Anpassung eines Produktes an die Erwartun- gen eines Konsumenten zu einer größeren Nachfrage und damit zu steigenden Marktanteilen führt, die wiederum durch economies of scale steigende Gewinne zur Folge haben. Die Auswirkungen der Produktqualität müssen jedoch nicht notwendigerweise ausschließlich positiv sein. Es ist z.B. denkbar, daß durch Qualitätssteige- rungen die Kosten steigen, weil teurere Inputmateriali- en erforderlich sind.

Bei der Analyse der PIMS-Daten stellt sich in bezug auf die Qualität das Problem, ob zwischen der Produktquali- tät und den interessierenden Unternehmenszielen über- haupt ein Ursache-Wirkungszusammenhang besteht, und ob die Wirkungsrichtung tatsächlich von der Produktquali- tät ausgeht. Denkbar ist schließlich auch eine umge- kehrte Wirkungsrichtung, wobei z.B. hohe Gewinne eine Voraussetzung für die Realisierbarkeit von hohen Pro- duktqualitäten sein könnten.

Darüber hinaus stellt sich das Problem, inwieweit z.B. der Gewinn einer Unternehmung durch die Qualität der hergestellten Produkte verursacht ist, weil zahlreiche andere Einflußfaktoren existieren, die auf den Unternehmenserfolg einwirken.^[9]

Wenn sich die Qualität in der Praxis grundsätzlich positiv auf bestimmte angestrebte Ziele auswirkt, und das Ausmaß dieser Ziele quantifizierbar ist, dann wäre es u.U. sinnvoll, die Produktqualität bewußt zu steigern, um diese Ziele zu realisieren. Sind die Wirkungen hingegen überwiegend negativ, so könnte es vorteilhaft sein, die Produktqualität zu senken. Bei Kenntnis der exakten, von der Qualität ausgehenden Wirkungsmechanismen könnte diese Variable optimal auf die gewünschten Unternehmensziele abgestimmt werden. In diesem Fall wäre die Produktqualität ein Marketinginstrument, also eine Variable, die im Rahmen der Produktpolitik modifiziert werden kann.

Marketing wird dabei als ein Prozeß im Wirschafts- und Sozialgefüge verstanden, durch den "Einzelpersonen oder Gruppen ihre Bedürfnisse und Wünsche befriedigen, indem sie Produkte und andere Dinge von Wert erzeugen, anbieten und miteinander austauschen."^[10]

Ist dieser Prozeß seitens der anbietenden Unternehmung eher langfristig angelegt, so wird auch von strategischem Marketing gesprochen.^[11] Im Gegensatz hierzu wird bei einer kurzfristigen Orientierung der Prozeß als operatives Marketing bezeichnet.

Da sich die objektive Qualität eines Produktes im allgemeinen und die subjektive Qualität im besonderen in der Regel nicht kurzfristig beeinflussen lassen, wie es z.B. bei den Preisen der Fall ist, handelt es sich bei der Produktqualität eher um eine Variable des strategischen Marketings.

Im Rahmen dieser Arbeit werden die PIMS-Ergebnisse, die die Produktqualität betreffen, kritisch betrachtet. Unter PIMS-Ergebnisse sind solche Ergebnisse zu verstehen, die aus dem in der PIMS-Datenban k gesammelten Daten empirisch abgeleitet wurden.

1.3 Gang der Untersuchung

Die vorliegende Arbeit besteht aus insgesamt vier grundlegenden Abschnitten.

Im zweiten Kapitel wird zunächst ein Überblick über das PIMS-Programm gegeben. Dieser Überblick liefert Infor- mationen über die Ursprünge und Zielsetzungen der PIMS- Forschung, über die PIMS-Datenbasis und über die Be- zugsobjekte, auf die sich die erhobenen Daten beziehen. Außerdem werden die grundlegenden Forschungsergebnisse vorgestellt. Hierbei geht es vor allem um das als PAR- ROI bekannt gewordene Regressionsmodell des Strategic Planning Institutes, mit dessen Hilfe der Erfolg einer Geschäftseinheit unter Berücksichtigung ihres strategi- schen Umfeldes prognostiziert werden kann und um die nicht unumstrittene Marktanteils-Rentabilitätsbezie- hung, die nahelegt, daß hohe Marktanteile eine gute Voraussetzung für hohe Gewinne sind. Diese Beziehung ist von zentraler praktischer Bedeutung für die strate- gische Planung.

Im dritten und vierten Kapitel steht die Analyse der Erfolgswirkung des strategischen Erfolgsfaktors Qualität im Mittelpunkt der Betrachtung.

Zunächst werden dabei die Ergebnisse der traditionellen PIMS-Forschung und dann diejenigen der neueren PIMSForschung vorgestellt. Traditionelle und neuere PIMSForschung unterscheiden sich in erster Linie durch die verwendeten Analysemethoden.

Die traditionelle PIMS-Forschung bedient sich in erster Linie einfacher Quer- und Längsschnittanalysen.^[12] Im dritten Kapitel werden die hieraus ermittelten Zu- sammenhänge zwischen der Qualität und anderen wichtigen unternehmens- und marktbezogenen Variablen dargestellt. Die Kritik an den Methoden und den hieraus abgeleiteten Erkenntnissen hat dazu geführt, daß neue Analysemetho- den Einzug in die PIMS-Forschung hielten, wobei die Kausalanalyse in Form des sog. LISREL-Ansatzes im Mittelpunkt steht. Dieses weiterentwickelte Analysever- fahren bietet die Möglichkeit, die Wirkung der Qualität im Rahmen eines ganzen Wirkungsgefüges mit anderen relevanten Variablen darzustellen.

Im Zentrum stehen dabei die Untersuchungen von Phillips et al. (1983), Hildebrandt und Buzzell (1991) sowie von Hildebrandt (1992). Außerdem wird eine Untersuchung von Fritz (1993) dargestellt, die die Erkenntnisse der neueren PIMS-Forschung hinsichtlich ihrer Übertragbar- keit auf westdeutsche Verhältnisse überprüft. Darüber hinaus wird ein alternativer Ansatz der Datenanalyse von den PIMS-Kritikern Jacobson und Aaker dargestellt. Im fünften Kapitel wird gezeigt, daß es möglich ist, mit Hilfe der PIMS-Datenbank Absatzelastizitäten für die Marketing-Variable Qualität zu errechnen, wo dies auf der Basis individueller Unternehmungen nicht mög- lich ist, weil die unternehmenseigenen Daten dies nicht zulassen.

Zum Abschluß werden die grundlegenden Resultate der PIMS-Forschung nocheinmal zusammengefaßt; zusätzlich wird ein Ausblick auf notwendige zukünftige Forschungsansätze gegeben.

2 Das PIMS-Programm

2.1 Ursprünge und Zielsetzungen

Die Anfänge des PIMS-Programms reichen in die 60er Jah- re zurück und sind bei der General Electric Company angesiedelt. Um dem Management des stark diversifizier- ten Konzerns Anhaltspunkte für die strategische Planung in den verschiedenen Geschäftsfeldern zu geben, wurde bei General Electric das Projekt PROM (profitability optimization model) ins Leben gerufen. Ziel dieses auf General Electric beschränkten Forschungsansatzes war die Identifizierung sog. "laws of the marketplace".^[13] Mit Hilfe dieser Marktgesetze, die natürlich nicht als Gesetze im naturwissenschaftlichen Sinne zu verstehen sind, sollten z.B. Unterschiede in der Rentabilität zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten erklärt wer- den, die bestimmten strategischen Rahmenbedingungen ausgesetzt waren.

Anfang 1972 wurde das PIMS-Programm vom Marketing Science Institute der Harvard Business School initiert, um die bisher nur auf General Electric bezogenen Ergeb- nisse auf eine breitere Basis zu stellen. Seit 1975 wird die PIMS-Forschung durch das Strategic Planning Institute ( Cambridge, Mass./USA )durchgeführt.^[14]

Der PIMS-Ansatz ist an der Schnittstelle zwischen For- schung und Praxis angesiedelt. Die an dem Projekt be- teiligten Mitgliedsfirmen stellen Daten ihrer Ge- schäftseinheiten zur Verfügung und profitieren von den durch die Wissenschaft ermittelten Ergebnissen. Heute beteiligen sich ungefähr 450 Unternehmungen mit ca. 3000 Geschäftseinheiten am PIMS-Programm. Die in die Untersuchung eingehenden Daten dieser Unternehmungen decken drei Informationsbereiche ab, nämlich Informa- tionen über die Marktbedingungen, die Wettbewerbssitua- tion und Indikatoren der Rentabilität und Betriebseffi- zienz.^[15] Hierbei handelt es sich z.B. um Daten wie Marktanteile, Produktpreise und -qualitäten sowie die Höhe der Gewinne oder des investierten Kapitals. Die Wissenschaft und das Management hoffen, durch die empirische Auswertung der Daten wichtige strategische Erfolgsfaktoren zu ermitteln, und zwar in quantifizier- barer Art und Weise.

Hinter dem unternehmensübergreifenden Ansatz steckt die Idee, daß es möglich ist aus den Erfahrungen anderer Unternehmungen zu lernen. Mit Hilfe dieses Erfahrungs- schatzes soll die Strategieentwicklung erleichtert werden. Dieser Ansatz hilft Gewinne zu prognostizieren, Allokationsentscheidungen zu treffen, die Leistung des Managements und die Erfolgsaussichten einer Strategie zu beurteilen.^[16]

Ein übergreifender Ansatz kann auch Antworten liefern, die z.B. aus einem branchenspezifischen Modell nicht abzuleiten wären, weil eine Branche eine bestimmte strategische Entwicklung noch nicht durchlaufen hat. Bis Mitte der 70er Jahre, als alkoholfreie Biere auf den Markt kamen, waren Produktinnovationen in der Brau- industrie praktisch unbekannt. Bei den sich hieraus ergebenden strategischen Herausforderungen für die Brauindustrie z.B. kann ein Branchenmodell nicht hel- fen. Beim PIMS-Ansatz erscheint dies aufgrund der ge- sammelten Erfahrungen aus den verschiedensten Branchen eher realistisch.1^[7]

Der Vorteil der gesammelten Erfahrungen von Geschäftseinheiten aus vielen charakteristischen strategischen Umwelten kann jedoch nicht den berechtigten Einwand entkräften, daß die PIMS-Daten vergangenheitsbezogen sind. Sie bieten keine Garantie, daß Strategien, die sich in der Vergangenheit als erfolgreich erwiesen haben, dies auch in der Zukunft bleiben.

Gegen die Ableitung von strategischen Erfolgsfaktoren aus Querschnittsanalysen einer großen Anzahl von Unter- nehmungen wird eingewendet, daß jede Unternehmung ein- zigartig und in keiner Weise mit anderen Unternehmungen vergleichbar sei, so daß vernünftige Aussagen überhaupt nicht möglich sind. Chussil widerlegt diesen Einwand am Beispiel der Medizin, die auch aufgrund weniger Parameter wie Alter oder Gewicht Aussagen über Leistungsfähigkeiten von Individuen treffen kann.^[18]

2.2 Datenbasis der PIMS-Untersuchungen

Die PIMS-Datenbank ist sowohl vom quantitativen Umfang der betrachteten Unternehmenseinheiten als auch vom Be- trachtungszeitraum die weitaus größte ihrer Art. Sie speichert Daten über 3000 strategische Geschäfts- einheiten (SGE) aus mehr als 450 Unternehmungen. Diese Daten umfassen einen Zeitraum von inzwischen mehr als zwei Dekaden, so daß sowohl Informationen aus rezessi- ven wie expansiven konjunkturellen Phasen vorliegen.1^[9] Trotz der hohen Zahl von SGEs und der Vielzahl an hier- durch betrachteten Branchen, Produkten und Märkten, kann die PIMS-Datenbank nicht als repräsentativ angese- hen werden.

Ein wesentlicher Grund für die fehlende Repräsentativität ist die Tatsache, daß die Teilnahme am PIMS-Projekt auf freiwilliger Basis erfolgt. Die Bereitschaft der Zurverfügungstellung von Datenmaterial ist offensichtlich verschieden stark ausgeprägt.

Die Tatsache, daß sich Geschäftseinheiten aus eigenem Antrieb mit anonymisierten Daten an der PIMS-Forschung beteiligen und als Mitgliedsfirmen in erster Linie von den Ergebnissen profitieren, spricht jedoch dafür, daß die Daten sehr sorgfältig von den Geschäftseinheiten erhoben werden.

In dieser Beziehung unterscheidet sich das PIMS-Pro- gramm z.B. vom FTC Lines-of-Business Programm der amerikanischen Regierung, in dem bestimmten Unternehmungen die Zurverfügungstellung von Datenmaterial per Gesetz vorgeschrieben wurde.^[20]

Allein etwa 82% der Geschäftseinheiten vermarkten ihre Produkte ausschließlich in den USA oder Kanada.^[21] Auch die Branchenverteilung in der Datenbank ist nicht repräsentativ. 90% der SGEs sind im verarbeitenden Gewerbe tätig, während sich nicht einmal zehn Prozent im tertiären Sektor engagieren.^[22] Angesichts eines ca. 2/3-Anteils der Dienstleistungen am US-amerikanischen Bruttosozialprodukt^[23] (gegen Ende des Zeitraums, auf den sich die von der PIMS-Forschung verwendeten Daten beziehen) ist die Präsenz der Dienstleistungen als unterdurchschnittlich zu betrachten.

Buzzell stellt weiterhin fest, daß die PIMS-Firmen primär überdurchschnittlich große, stark diversifizierte Unternehmungen sind, die zudem ein gutes Management haben und sehr gut finanziert sind.^[24]

Darüber hinaus sind sich im Reifestadium des Produktle- benszyklus befindende Geschäftseinheiten und Markt- führer überrepräsentiert, während kleine Unternehmun- gen, neue Produkte und Branchen im Verhältnis zu nicht PIMS-Unternehmungen unterrepräsentiert sind.^[25] Die Steigerung der Repräsentativität der Datenbasis ist eine notwendige Aufgabe für die Zukunft der PIMS-For- schung.

Trotz der nicht repräsentativen Datengrundlage dürfen die PIMS-Ergebnisse nicht von vornherein gänzlich in Frage gestellt werden. Marshall und Buzzell gelingt es z.B. aus der anders zusammengesetzten FTC Line-of-Busi- ness Datenbank der amerikanischen Regierung sehr ähnliche Ergebnisse abzuleiten.^[26]

2.3 Bezugsobjekte der Daten

Die Bezugsobjekte der von den Unternehmungen erhobenen Daten sind strategische Geschäftseinheiten ( SGE ) und die sog. bedienten Märkte.

Eine strategische Geschäftseinheit ist eine Subeinheit einer Unternehmung die:

"- eine genau definierte Menge von verwandten Produkten und/oder Dienstleistungen herstellt und vermarktet;
- einen klar definierten Kreis von Kunden innerhalb eines abgegrenzten geographischen Bereichs bedient und
- mit einem genau definierten Kreis von Konkurrenten im Wettbewerb steht."^[27]

Strategische Geschäftseinheiten sind sozusagen die kleinsten Subeinheiten einer Unternehmung, für die eine eigenständige strategische Planung möglich und sinnvoll ist.

Bei den Daten, die sich auf eine strategische Geschäftseinheit beziehen, muß berücksichtigt werden, daß sie mitunter Aggregationen verschiedener Produktvarianten und Marken sind.^[28]

Der bediente Markt ist dasjenige Marktsegment im Rahmen eines Gesamtmarktes, in dem eine Unternehmung mit ihren Produkten und Marketingaktivitäten auftritt.^[29] Der bediente Markt der Firma Rollce Royce ist also der Markt der Luxusautomobile, der ein Teilbereich des Gesamtmarktes aller Autos ist.

Das Bezugsobjekt des bedienten Marktes ist gewählt worden, weil davon auszugehen ist, daß ein Rollce Royce nicht in Konkurrenz zu einem Austin Mini steht.^[30] Die Abgrenzung des bedienten Marktes erfolgt durch das Management und ist folglich subjektiv.

Buzzell schätzt die sich ergebenden PIMS-Daten jedoch im Vergleich zu anderen Formen der Operationalisierung des Marktes als gleichwertig bis besser ein.^[31]

Das Konzept des bedienten Marktes ist von zentraler Be- deutung für die Informationen, die von den Geschäfts- einheiten an die PIMS-Datenbank weitergegeben werden. Die meisten Unternehmenskennziffern gehen nicht als absolute, sondern als relative Werte in die Datenbank ein. Dabei werden die Werte einer Geschäftseinheit ins Verhältnis zu denen der Konkurrenten auf dem bedienten Markt gesetzt.

2.4 Basisergebnisse der PIMS-Forschung

2.4.1 Die PAR-ROI-Gleichung

Die Haupterkenntnisse der PIMS-Forschung beruhen auf einem multiplen, linearen Regressionsmodell, dem sog. PAR-ROI-Modell. Multiple Regressionsmodelle dienen der Analyse von Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und mehreren unabhängigen Variablen, um Zusammenhänge zu identifizieren oder Prognosen für die abhängige Variable vorzunehmen.^[32]

Die PAR-ROI-Gleichung enthält 28 strategische Varia- blen, die die abhängige Variable den ROI (Return on Investment), die zentrale Erfolgskennziffer der PIMSForschung, positiv oder negativ beeinflussen. Mit Hilfe dieser Gleichung werden mehr als 70% der Varianz des Return on Investments erklärt.^[33]

Die unabhängigen Variablen beschreiben die Markstruktur, die Wettbewerbsposition und das Verhalten einer Geschäftseinheit.

Die in die Gleichung einfließenden Ausdrücke müssen mit der Wirtschaftstheorie und mit der Unternehmenspraxis übereinstimmen, sie sind statistisch signifikant und durch das Management überprüfbar. Jede Variable der PAR-ROI-Gleichung erfüllt mindestens drei der vier Bedingungen.^[34]

Der Wert der Parameter in der Gleichung entspricht der relativen Wirksamkeit der jeweiligen Erfolgsfaktoren. Aus der Gruppe der 28 Variablen ragen fünf heraus, die den Gewinn in besonderem Maße determinieren. Hierbei handelt es sich um den Marktanteil, die Produktquali- tät, das Durchschnittsalter der Anlagen und Ausrüstun- gen, die Arbeitsproduktivität und die Wertschöpfungs- tiefe.^[35]

Da die Parameter der PAR-ROI-Gleichung mit Anwachsen der Datenbank sehr stabil geblieben sind, werden die aus dem Modell abgeleiteten Ergebnissen nach Ansicht der PIMS-Forschung bestätigt.^[36]

Mit Hilfe der PAR-ROI-Gleichung wird der erwartete Gewinn einer Geschäftseinheit vor dem Hintergrund ihrer strategischen Position geschätzt. Die Schätzung darf jedoch nicht als konkrete Gewinnschätzung für das näch- ste Geschäftsjahr einer Unternehmung angesehen werden. Vielmehr ist das Ergebnis als Durchschnitts-ROI zu betrachten, der über mehrere Perioden erreicht werden kann. Weicht der tatsächliche ROI vom prognostizierten ab, so wird er aus Sicht der PIMS-Forschung über einen längeren Zeitraum in Richtung des PAR-ROIs tendieren.^[37]

2.4.2 Die Marktanteils-Rentabilitäts-Beziehung

Neben den aus der PAR-Roi-Gleichung abgeleiteten Infor- mationen über die Wirkung einzelner strategischer Er- folgsfaktoren hat der von den PIMS-Anhängern postu- lierte streng lineare, positive Zusammenhang zwischen Marktanteil und Rentabilität die größte Bedeutung er- langt. Hiernach führt eine Steigerung des Marktanteils um zehn Prozentpunkte zu einer Erhöhung der Erlöse um dreieinhalb Prozentpunkte.^[38]

Ein linearer Zusammenhang legt nahe, daß durch Marktan- teilswachstum stets positive Resultate erzielt werden können. Dem werden jedoch verschiedene empirische Ergebnisse entgegengehalten.

Porter geht von einer U-förmigen Beziehung (sog. Porter-Kurve) zwischen Marktanteil und ROI aus, wonach eine Ausweitung des Marktanteils nicht zwangsläufig zu Ergebnisverbesserungen führen würden.^[39] Porter bezieht seine Beobachtungen allerdings auf ganze Unternehmungen und Gesamtmärkte, anstatt auf strategische Geschäftseinheiten und bediente Märkte.

Schwalbach bestätigt für Dienstleistungen eine U-för- mige Beziehungen zwischen Marktanteil und ROI auf Basis von PIMS-Daten, während seine Ergebnisse in anderen Branchen eine lineare Beziehung unterstützen. Die Auswertung eines Datensatzes aus der deutschen Brauereiindustrie spricht für eine konkave Beziehung zwischen Marktanteil und Gewinn.^[40]

Woo und Cooper weisen nach, daß hohe Gewinne und klei- ner Marktanteil kein Widerspruch sein müssen. Sie beschreiben typische Strategien von 40 hoch profit- ablen PIMS-Firmen mit geringen Marktanteilen.^[41] Die Übertragbarkeit dieser Ergebnisse ist angesichts der kleinen Datenbasis allerdings zweifelhaft. Eine Meta-Analyse von Szymanski et al. hat ergeben, daß der Einfluß des Marktanteils auf die Rentabilität auf der Basis von PIMS-Daten höher eingeschätzt wird, als bei Untersuchungen, die auf anderes Datenmaterial zu- rückgreifen. Szymanskie et al. stellen deshalb die Allgemeingültigkeit der PIMS-Ergebnisse in Frage.^[42] Die Kritik an der linearen Marktanteils-Rentabilitäts- Beziehung ist jedoch nicht nur empirischer Natur, son- dern es werden auch Einwände gegen die von der PIMS- Forschung verwendeten Variablen und die angewendeten Methoden der Datenanalyse erhoben.

Die Rentabilitätsinformation, die die Kennzahl ROI lie- fert, kann u.a. durch das unterschiedliche Abschrei- bungsverhalten der Geschäftseinheiten verwässert wer- den. Das Konzept des bedienten Marktes erhöht die Wahrscheinlichkeit, daß Marktanteile überschätzt werden, weil Produktsubstitute und potentielle Konkurrenten ignoriert werden. Verzerrungen dieser Art erschweren die Gewinnung konsistenter Ergebnisse.^[43]

Jacobson und Aaker vermuten hinter der Beziehung zwischen Marktanteil und ROI eine Scheinkorrelation, die durch Drittvariablen wie Managementqualität und "Glück" erzeugt wird.^[44] Eine kausale Beziehung zwischen den beiden Variablen wird folglich grundlegend in Frage gestellt. Jacobson erweitert diese Einwände später auf das gesamte PAR-ROI-Modell.^[45]

Jacobson sowie Jacobson und Aaker leiten ihre Ergebnisse aus einem stochastischen Ansatz unter Verwendung von PIMS-Zeitreihendaten ab. Mit Hilfe des ROI aus Vorjahren versuchen sie den Einfluß der Drittvariablen auf die Rentabilität zu kontrollieren.

Aus Sicht der PIMS-Forschung sind diese Ergebnisse möglicherweise ein reines "Methodenartefakt"^[46], also ein reines Kunsterzeugnis, beruhend auf einem Ansatz, der ungeeignet ist, den Einfluß von Drittvariablen zu kontrollieren.^[47]

Die kritische Auseinandersetzung mit der Marktanteils- Rentabilitäts-Beziehung hat jedoch dazu geführt, daß andere Erfolgsfaktoren, und hier vor allem die Produkt- qualität, stärker in die wissenschaftliche Betrachtung gerückt wurden.^[48]

3 Die Qualität im Lichte der traditionellen PIMS- Forschung

3.1 Operationalisierung der Qualitätsvariable

Empirische Untersuchungen über die Wirkung der strate- gischen Marketingvariable Qualität machen es zunächst notwendig, die Qualität in geeigneter Form zu operatio- nalisieren. Da die Qualität keinen eindeutigen Wert hat, wird ein Surrogat benötigt, welches die Qualität meßbar macht.

Die PIMS-Forschung operationalisiert die Qualität in Form eines Indizes, der die Qualität der Produkte und Dienstleistungen einer Geschäftseinheit ins Verhältnis zu den Angeboten der Konkurrenz setzt. Hierbei handelt es sich also um einen relativen Wert.

Die Definition des Indizes berücksichtigt, daß für den Erfolg eines Produktes auf dem Absatzmarkt die kunden- seitige, subjektiv wahrgenommene Qualität entscheidend ist.^[49]

Der Qualitätsindex des PIMS-Ansatzes kann im Intervall I=[-100;+100] schwanken. Er wurde ursprünglich in zwei Schritten berechnet. Zunächst beurteilte das Manage- ment, wieviel Prozent vom Umsatz auf Produkte entfal- len, die vom Kunden im Verhältnis zu Konkurrenzproduk- ten als höher- bzw. minderwertig betrachtet wurden. Im zweiten Schritt wurde der Prozentsatz der qualitativ minderwertigen Produkte vom Prozentsatz der höherwerti- gen subtrahiert.^[50]

Entfallen beispielsweise 80% des Umsatzes auf höherwertige und 30% auf minderwertige Produkte, so beträgt der Indexwert I=50.

Im Mittel liegt dieser Wert in der PIMS-Datenbank bei 25,18, wobei die Werte zwischen -25 und +85 schwanken.^[51] Geschäftseinheiten mit qualitativ hochwertiven Produkten sind also überrepräsentiert.

Seit 1980 bedient sich das Strategic Planning Institute einer stärker formalisierten Prozedur zur Berechnung des Indizes.

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^[1] Vgl. Jacobson, R., Aaker, D.A., The Strategic Role of Produkt Quality, in: Journal of Marketing, Vol. 51, (Oktober 1987), S. 31.

^[2] Vgl. Garvin, D.A., What does "Produkt Quality" Really Mean?, in: Sloan Management Review, (Fall 1984), S. 26f.

^[3] Vgl. Linde, R., Untersuchungen zur ökonomischen Theorie der Produktqualität, Tübingen 1977, S. 5.

^[4] Ebenda, S. 5.

^[5]Vgl. Rieger, H.R.W., Der Grundbegriff in der Theorie des Qualitätswettbewerbs, Berlin 1962, S. 72.

^[6]Vgl. Linde, R., Untersuchungen zur ökonomischen Theorie der Produktqualität, a.a.O., Vorwort.

^[7]Vgl. Lange, B., Bestimmung strategischer Erfolgsfaktoren und

Grenzen ihrer Empirischen Fundierung - Dargestellt am Beispiel der PIMS-Forschung, in: Die Unternehmung, (1/1982), S. 27.

^[8]Vgl. Hildebrandt, L., Wettbewerbssituation und Unternehmens- erfolg, in: ZfB, 62. Jg., (1992), S. 1070.

^[9] Vgl. Lange, B., Bestimmung strategischer Erfolgsfaktoren und Grenzen ihrer Empirischen Fundierung, a.a.O., S. 28.

^[10] Kotler, P., Bliemel, F., Marketing-Management, 7., vollständig neu bearbeitete und für den deutschen Sprachraum erweiterte Aufl., Stuttgart 1992, S. 6

^[11] Vgl. Lambin, J.J., Grundlagen und Methoden strategischen Marketings, Hamburg 1987, S. 7.

^[12] Vgl. Lange, B., Bestimmung strategischer Erfolgsfaktoren und Grenzen ihrer Empirischen Fundierung, a.a.O., S. 31.

^[13]Vgl. Schoeffler, S., Buzzell, R. D., Heany, D. F.: Impact of strategic planning on profit performance, in: Harvard Business Review, (März-April 1974), S. 139.

^[14]Vgl. Buzzell, R. D., Gale, B. T.: Das PIMS-Programm - Strategien und Unternehmenserfolg, Wiesbaden 1989, S. 29.

^[15] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T.: Das PIMS-Programm, a.a.O., S.3.

^[16] Vgl. Schoeffler, S., Buzzell, R. D., Heany, D. F.: Impact of strategic planning on profit performance, a.a.O., S. 137/138.

^[17] Vgl. Chussil, M. J., Mark J. Chussil Responds, in: Journal of Business Strategy, (Spring 1984), S. 93.

^[18] Vgl. Chussil, M. J., Mark J. Chussil Responds, a.a.O., S. 93.

^[19] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S.32.

^[20] Vgl. Marshall, C. T., Buzzell, R. D., PIMS and the FTC Line-of- Business Data: A Comparison, in: Strategic Management Journal, Vol. 11, (1990), S. 272.

^[21] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S.32.

^[22] Ebenda, S.32.

^[23] Vgl. Großer, G., Kurlbaum, E., Wirtschaftsstruktur und Konjunk- turentwicklung, in: Politik und Wirtschaft in den USA: Strukturen - Probleme - Perspektiven, Opladen 1985, S. 56.

^[24] Vgl. Buzzell, R. D., Are there Natural Market Struktures, in: Journal of Marketing, Vol. 45, (Winter 1981), S. 45.

^[25] Vgl. Buzzell, R. D., Gale, B. T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S. 218.

^[26]Vgl. Marshall, C. T., Buzzell, R. D., PIMS and the FTC Line-of- Business Data: A Comparison, a.a.O., S. 281.

^[27] Buzzell, R. D., Gale, B. T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S. 30

^[28] Vgl. Jacobson, R., Aaker, D.A., The Strategic Role of Produkt Quality, in: Journal of Marketing, Vol. 51, (Oktober 1987), S. 36.

^[29] Vgl. Buzzell, R.D., Are there Natural Market Struktures, a.a.O., S. 45.

^[30] Vgl. Buzzell, R. D., Gale, B. T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S. 76/77.

^[31] Vgl. Buzzell, R.D., Are there Natural Market Struktures,a.a.O., S. 45.

^[32] Vgl. Backhaus, K., Eichson, B., Plinke, W., Schuchart-Fischer, C., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden, 4., neu bearbeitete und erweiterte Aufl., Berlin 1987, S. 1.

^[33] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T., Das PIMS-Programm, a.a.O.,S. 44.

^[34] Vgl. Branch, B., The Law of the Marketplace and ROI Dynamics, in: Financial Management, Vol. 9, (Summer 1980), S. 64.

^[35] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T., Das PIMS-Programm, a.a.O.,S. 40.

^[36] Vgl. Hildebrandt, L., Wettbewerbssituation und Unternehmens- erfolg, a.a.O., S. 1070.

^[37] Vgl. Buzzell, R. D., Commentary on "Unobservable Effects and Bussiness Performance", in: Marketing Science, Vol. 9, No. 1, (1990), S. 86.

^[38] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S. 235.

^[39] Vgl. Porter, M.E., Compatitive Strategy, New York 1980, S. 43.

^[40] Vgl. Schwalbach, J., Marktanteil und Unternehmensgewinn, in: ZfB, 58. Jg., (1988), S. 548.

^[41] Vgl. Woo, C.Y., Cooper, A.C., The Surprising Case for Low Market Share, in: Harvard Business Review, (November/Dezember 1982), S. 111/112.

^[42] Vgl. Symanski, D.M., Bhradwaj, S.G., Varadarajan, P.R., An Analysis of the Market Share-Profitability Relationship, in: Journal of Marketing, Vol. 57, (Juli 1993), S. 13.

^[43] Vgl. Marshall, C. T., Buzzell, R. D., PIMS and the FTC Line-of- Business Data: A Comparison, a.a.O., S. 272 u. 274.

^[44] Vgl. Jacobson, R., Aaker, D.A., Is Market Share all that It's Cracked Up to Be?, in: Journal of Marketing, Vol. 49, (Fall 1985), S. 20.

^[45] Vgl. Jacobson, R., Unobservable Effects and Business Performance, in Marketing Science, Vol. 9, No. 1, (1990), S. 74.

^[46] Hildebrandt, L., Wettbewerbssituation und Unternehmenserfolg, in: ZfB, 62. Jg., (1992), S. 1070

^[47] Vgl. Buzzell, R. D., Commentary on "Unobservable Effects and Bussiness Performance", a.a.O., 87.

^[48] Vgl. Fritz, W., Produktqualität, Marktanteil und Unternehmens- erfolg - Ergebnisse der PIMS-Forschung und ihre empirische Rele- vanz für die westdeutsche Industrie, Braunschweig 1993, S. 3.

^[49] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S.91.

^[50] Ebenda, S.37.

^[51] Vgl. Buzzell, R.D., Gale, B.T., Das PIMS-Programm, a.a.O., S. 236.