Marketing

• Hypothesen über Korrelationen vorhanden
• Hypothesenprüfendes Verfahren
• spezielle Form der Strukturgleichungsmodellierung

...geben an, wie viel Varianz durch einen Faktor erfasst wird.

... repräsentieren die Korrelation zwischen Variable und Faktor

=> Probanden werden in reallistische Wahlsituation versetzt (Welche Küchenmaschine würden sie kaufen?)

=> Produkte stellen Nutzenbündel mit verschiedenen Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen dar

=> durch Analyse der Präferenzen verschiedener Produktkonfigurationen können die relative Wichtigkeit der Eigenschaften und ihrer Ausprägungen bestimmt werden und Marktsimulationen durchgeführt werden

Zusammenhang zwischen einer (metrisch skalierten) abhängigen variablen und einer unabhängigen Variablen

Bsp.: X: Kundenzufriedenheit

          Y: Umsatz in €

Grundkonzept: Regressionsgerade wird so geschätzt, dass Suume der quadrierten Residuen minimiert wird

Modell: Y = a + ßX + e

a = Konstane

ß = Regressionsparameter

e = Fehlerterm (residualterm)

Zusammenhänge zwischen Items und Konstrukten herstellen

ist der maximal mögliche Absatz in

einem Markt für ein bestimmtes

Produkt (Aufnahmefähig

keit eines Marktes).

ist der realisierte oder prognostizierte Gesamtabsatz in einem Markt

ist der maximal möglich Absatz in einem Markt, den ein Unternehmen erreichen zu können glaubt (Zielsetzung)

ist der realisierte oder prognostizierte effektive Absatz eines Unternehmens in einem Markt

Verhältnis aus Absatzvolumen und Marktvolumen

gibt an, zu wie viel Prozent der Markt ausgeschöpft ist

=> Marktfeldstrategien

Definiert die strategische Stoßrichtung bezogen auf Produkt-Markt-Kombinationen

• Abschöpfung der Konsumentenrente (skimming)
• Aufbau von Kundentreue
• Ausnutzung von Größen- und Erfahrungskurveneffekten (insbes. bei Penetration)
• Beeinflussung der Branchenentwicklung zu eigenen Gunsten (Standarts, Lizenzen)

• Vermeidung von Pionierfehlern
• Geringere Kosten für F&E
• Geringeres Risiko

=> explorativ

• Methoden:
  • Literaturrecherche
  • fokusgruppen
  • Tiefeninterviews
  • Beobachtungen (Bsp. Ethnografien)
• Bsp.-anwendungen:
  • Generieren von Hypothesen
  • Entwicklung von Messinstrumenten
  • Strukturen aufdecken

=> deskriptiv

• Bsp.:
  • Marktvolumen bestimmen
  • Segmentierung
  • Zufriedenheit messen
• Methoden:
  • Längsschnittstudie
  • Querschnittstudie

=> Konfirmatorisch

• Bsp.:
  • Nachweisen von Kausalbeziehungen
  • Marktsimulationen
• Methoden
  • Laborexperimente (hohe interne Validität, geringere externe Validität)
  • Feldstudien (z.B. Testmärkte) (umgekehrt)

• gleichbleibender Kreis von Auskunftssubjekten (Personen, Betrieben), bei denen über einen längeren Zeitraum hinweg Messungen (Beobachtung, Befragung) zu gleichen Themen in der gleichen Methode und zu den jeweils gleichen Zeitpunkten vorgenommen werden.
• Der Einsatz von Panels ist nur dann sinnvoll, wenn die wiederholte Befragung die Ergebnisse nicht oder nur wenig ändert (Paneleffekt)

• einmalig durcheführte empirische Studie
• Entstehung einer "Momentaufnahme"
• für repräsentives Ergebnis möglichst große Teilnehmerzahl

• Über ängeren Zeitraum durchgeführt, um Veränderungen aufzuzeigen
• wiederholte befragung zu gleichen Themen
• z.B. Panelstudie, Tracking, Trendstudie

• Zielsetzung (Welche Analyseverfahren, Welche Daten werden benötigt)
• Auswahl der Erhebungsform
• Entscheidung über Frageinhalte, -formate und -formulierungen
• Erstellung des Fragebogens
• Pretest
• Durchführung

Messung ist die eindeutige Zuordnung von Zahlen oder Symbolen zu Eigenschaften von Objekten auf Grundlage zuvor spezifizierter Regeln.

Notwendige Bedingungen:

1. Eindeutige Übereinstimmung zwischen der Zahl/ Symbol und der EDigenschaft des Objekts
2. Zuordnungsregeln müssen Zeitinvariant und unabhängig vom Objekt sein

Einstellung/ Wahrnehmung = Konstrukt/ latente Variable (z.B. Serviceloyalität)

Messung erfolgt durch abfrage von Indikatoren/ Items (z.B. Weiterempfehlung, Word-of-mouth, Wiederwahl, Feedback geben) => Multi-Item Skala

daraus lässt sich Konstruktwert berechnen

1. Nominalskala: ankreuzen von Antwortmöglichkeiten (ja/ nein)
2. Ordinalskala: gemäß der Präferenz einem Rang zuordnen
3. Intervallskala (Ratingskala): stimme zu...........stimme gar nicht zu
4. Verhältnisskala (Ratioskala)

3. und 4. = metrische Skalenniveaus

• Likert-Skala: Befragte geben Grad ihrer Zustimmung bzw. Ablehnung an
• Zufriedenheits-Skala: Angabe von Zufriedenheitsurteilen bezüglich bestimmter Eigenschaften
• Gewichtungs-Skala: Gewichtung einer Eigenschaft
• Ranking-Skala: Befragte sollen Rangplätze hinsichtlich der Wichtgkeit bestimmter Eigenschaften oder der Präferenz von Objekten angeben (Sonderformen: Konstantsummen-Skala und Dollar-Metrik)
• Rating-Skala: Vorgegebene Beurteilunseigenschaften (z.B. sehr schlecht...............sehr gut)

• doppelte Verneinung
• vage Fragestellungen (z.B. 0ft)
• nicht symmetrische Intervall-Skala
• 2 Aspekte auf einmal abfragen
• Entscheidungsschwierigkeiten (alles erscheint gleich wichtig)
• Kulturellen Kontext beachten!!!
• Fachbegriffe
• Wie hoch ist ihr Nettoeinkommen? => besser in Kategorien abfragen

• True Score Model (Grundlage zur Beurteilung): X₀=X_T+E_R+E_S
• Reliabilität: Erreicht man das gleiche Ergebnis bei Messwiederholung (Messung frei von Zufallsfehlern)
• Validität: Misst man das was man messen will? (Messung frei von systematischen Fehlern)

=> wenn nicht reliabel, dann auch nicht valide!

= Zusammenfassung von Objekten zu Gruppen, wobei die Unterschiede zwischen den Objekten einer Gruppe möglichst gering, zwischen den Gruppen aber möglichst groß sein sollen

Typen:

• hierarchische Clusterverfahren (agglomerativ, divisiv)
• Partionierende Clusterverfahren
• ....

Elemente einer Clusteranalyse:

• Segmentierungsvariablen (nicht beobachtbare Kriterien)
• Segmentierungsverfahren (wie sollen die Gruppen geformt werden)
• Distanzmaß (Wie sollen Ähnlichkeiten zwischen den Objekten berechnet  werden)