Analyse und Simulation des Kaufverhaltens auf Konsumgütermärkten: Konzeption eines modell- und wissensorientierten Systems zur Auswertung von Paneldaten
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
1994
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| Schriftenreihe: | Entscheidungsunterstützung für ökonomische Probleme
5 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 257 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Kaufverhaltensforschung und wissensorientierte Systeme 27
X 1.1 Formen der Kaufverhaltensmodellierung 27
1.2 Wissensorientierte Ansätze in der Kaufverhaltensforschung 33
1.3 Beispiele zur modellgestützten Auswertung von Kaufverhaltensdaten ... 39
2 Gewinnung und Darstellung von Kaufverhaltensdaten 45
2.1 Datenerhebung mittels Panels 46
2.1.1 Traditionelle Datenerfassung 47
2.1.2 Datenerfassung auf Scanner-Basis 48
2.1.3 Scanner-Testmärkte 49
2.1.4 Panelumfragen als Alternative zum Standardpanel 51
2.2 Marktkennzahlen 52
2.2.1 Entscheidungsrelevanz von Marktkennzahlen 52
2.2.2 Auswahl relevanter Marktkennzahlen 54
2.3 Entwurf eines Modells zur Beschreibung von Kaufverhaltensdaten 59
2.3.1 Allgemeine Anforderungen an das Datenmodell 59
2.3.2 Aufbau und Struktur des Datenmodells 61
3 ^Quantitative Modelle des Kaufverhaltens 69
3.1 Grundsätzliche Aspekte der Kaufverhaltensmodellierung 70
3.2 Ökonometrische Kaufverhaltensmodelle 74
3.2.1 Regressionsmodelle 77
3.2.1.1 Grundformen 78
3.2.1.2 Sonderformen 80
3.2.1.3 Exkurs: Spezifikationsprobleme 81
3.2.2 Multiattributive diskrete Auswahlmodelle 84
3.2.2.1 Ansätze mit simultaner Attributbewertung 84
3.2.2.2 Ansätze mit sequentieller Attributbewertung 97
3.2.2.3 Sonderformen 100
3.3 Stochastische Kaufverhaltensmodelle 106
3.3.1 Modellierung der Produktkaufentscheidung 110
3.3.1.1 Vorbemerkungen 111
3.3.1.2 Binomial- Ansätze (Modelle ohne Kauf-Feedback) 113
3.3.1.3 Erlang-Ansätze (Modelle mit Kauf-Feedback) 116
3.3.1.4 Hazard-Ansätze 121
3.3.2 Modellierung der Markenwahlentscheidung 123
3.3.2.1 Vorbemerkungen 123
3.3.2.2 Multinomial-Ansätze (Modelle nullter Ordnung) 127
3.3.2.3 Erweiterungen (Modelle höherer Ordnung) 131
3.3.3 Kombinierte Produktkauf-Markenwahl-Modelle 138
3.3.3.1 Modulare Ansätze 139
3.3.3.2 Integrierte Ansätze 141
3.3.4 Binomial-Modell zur Auswertung von Kaufabsichtsdaten 146
4 Konzeption und Realisation von KVASS 149
4.1 Modellselektion 150
4.1.1 Spezifikation des Modellpools 150
4.1.2 Zielorientierte Modellselektion 153
4.1.2.1 Grundlegendes zum Zielbildungsprozeß 154
4.1.2.2 Entwicklung und Motivation des KVASS-Zielsystems ... 156
4.1.2.3 Ziele und Kennzahleninterpretationen im Rahmen der Ana¬
lyse 159
4.1.2.4 Ziele im Rahmen der Simulation 165
4.1.2.5 Output-Modell-Beziehungen 172
4.1.3 Datenorientierte Modellselektion 176
4.1.3.1 Entwicklung eines Kriterienkatalogs zur Modellselektion .176
4.1.3.2 Input-Modell-Beziehungen 182
4.2 Ausgewählte Aspekte der Systemrealisation 184
4.2.1 Systemarchitektur 185
4.2.2 Systemsteuerung und Modellselektion 187
4.2.3 Daten(bank)management 191
4.2.4 Methoden- und Modellpool 194
15
4.2.5 Präsentation der Analyse- und Simulationsergebnisse 196
4.2.6 Bemerkungen zur Simulation mit KVASS 198
4.2.7 Generierung von Expertisen in KVASS 201
4.2.7.1 Textgenerierung in KVASS 203
4.2.7.2 Regelwissen für die Expertisegenerierung 205
4.2.8 Validierung von KVASS 207
4.2.8.1 Datenorientierte Validierung 208
4.2.8.2 Modellorientierte Validierung 209
4.2.8.3 Wissensorientierte Validierung 210
5 Empirische Anwendungen des KVASS-Prototyps 213
5.1 Verwendete Datengrundlage 213
5.2 Systemkonsultation 214
5.2.1 Vorbereitende Auswertung des Datenmaterials 216
5.2.2 Simulation des Kauf- und Marktverhaltens 220
Zusammenfassung und Ausblick 229
A Mathematische Ergänzungen 233
A.l Formeln und Gesetzmäßigkeiten aus der Kombinatorik 233
A.l.l Gamma-Funktion 233
A.1.2 Binomialkoeffizient 233
A.l.3 PolynomialkoefEzient und polynomischer Satz A.2 Herleitungen ausgewählter Modellgleichungen A.2.1 Wahrscheinlichkeitsfunktionen der multivariaten GE-Verteilung . . 234
A.2.2 Momente einer generalisierten Dirichlet-Verteilung ZJD
A-3 Tests zur Bestimmung der Ordnung eines Markenwahlprozesses 237
A.3.1 x .Te8t 23T
A.3.2 Weitere in der Literatur beschriebene Tests Literatur 239
Abbildungsverzeichnis
1.1 Black Box -Ansatz des individuellen Kaufentscheidungsprozesses (in An¬
lehnung an Decker, Gaul (1989, S. 390)) 28
1.2 Tatsächliche (*) und geschätzte (o) Marktanteile der Marke Small A (in
Anlehnung an Guadagni, Little (1983, S. 224)) 42
2.1 Globalisierte Darstellung der Datenverarbeitung in KVASS 60
3.1 Methoden und Modelle zur Erforschung des Kaufverhaltens auf Konsum¬
gütermärkten 70
3.2 Schema zur Strukturierung ökonometrischer Kaufverhaltensmodelle .... 75
3.3 Mögliche Gruppeneinteilungen für Konsumgüter 103
3.4 Schema zur Strukturierung stochastischer Kaufverhaltensmodelle 106
3.5 Graphische Darstellung individueller Kaufgeschichten 108
3.6 Mögliche Kaufverhaltensmuster auf Konsumgütermärkten 117
4.1 Einordnung der KVASS-Subzielsysteme 156
4.2 Oberziele im Rahmen der Analyse 157
4.3 Oberziele im Rahmen der Simulation 158
4.4 Kennzahlenberechnung im Rahmen der Analyse 159
4.5 Ausgewählte Detailziele im Rahmen der Analyse 161
4.6 Ausgewählte Detailziele im Rahmen der Simulation 168
4.7 Vereinfachte Darstellung der KVASS-Architektur 186
4.8 Wichtige Datenverarbeitungsschritte in KVASS 187
4.9 Vereinfachtes Regelbeispiel zur Zielevaluierung 189
4.10 Regelbeispiel zur Überprüfung der Anwendbarkeit des S.GE/D_DM.1-Mo-
dells 190
4.11 Struktureller Aufbau von Expertisetexten in KVASS 203
5.1 Automatisierte Eingabe der Rohdaten 215
5.2 Auswahl der in die Auswertung mit einzubeziehenden Marken und Erklä¬
rungsvariablen 215
18
5.3 Tatsächliche und geschätzte Marktanteile (in der jeweils zweiten Zeile) im
12-Perioden-Fall 217
5.4 Tatsächliche und geschätzte Abverkäufe des Marktführers im 12-Perioden-
Fall 218
5.5 Tatsächliche und geschätzte Penetration der Marke H8J rand_10 im 12-
Perioden-Fall 218
5.6 Menü zur Auswahl globaler Analyseziele 219
5.7 Eingabemaske für Prognoseanwendungen 221
5.8 Marktanteilsveränderungen aufgrund einer Preiserhöhung bei der Marke
Hl.brand.l 221
5.9 Spezifikationsmaske für die Marktanteilsoptimierung unter Nebenbedin¬
gungen bei der Marke Hl.brandJ 223
5.10 Ergebnisse der Marktanteilsoptimierung unter Nebenbedingungen bei der
Marke Hl.brand_l 224
5.11 Spezifikationsmaske für die Deckungsbeitragsoptimierung bei der Marke
Hl.brand.l 226
5.12 Ergebnisse der Deckungsbeitragsoptimierung bei der Marke Hl-brand_l . . 226
Tabellenverzeichnis
1.1 Strukturmodelle des Kaufverhaltens 29
1.2 Simulationsmodelle des Kaufverhaltens 30
1.3 Wissensorientierte Systeme in der Marktforschung (in Anlehnung an Decker,
Gaul (1990)) 35
14 Gerundete Kaufhäufigkeiten und Anpassungsgüten ausgewählter Marken
(nach Wagner, Taudes (1986, S. 237)) 40
1.5 Marktanteile und Penetrationen ausgewählter Marken (in Anlehnung an
Wagner, Taudes (1986)) 40
1.6 Marktanteile und Reaktionskennzahlen der betrachteten Marken (in An¬
lehnung an Guadagni, Little (1983, S. 230)) 42
2.1 Ausgewählte Panelanalysen am Beispiel der G I (in Anlehnung an Ghl
(1987)) 48
2.2 Scanner-Installationen in Deutschland (in Anlehnung an Milde (1989) und
Erichson (1992)) 49
2.3 Ausgewählte Scanner-Handelspanels (in Anlehnung an Litzenroth (1986, S.
214) und Erichson (1992, S. 195)) 50
2.4 Scanner-Testmarktsysteme (in Anlehnung an Gaul, Both (1990, S. 140)) . . 50
2.5 Aufbau des für KVASS vorgeschlagenen Datenmodells und mögliche Bele¬
gungen der Deskriptoren 63
2.6 Standardisierte Darstellung individueller Kaufhistorien 65
2.7 Standardisierte Darstellung von Marktanteilen 66
3.1 Zeitliche Entwicklung der Marketing-Mix-Variablen 134
3.2 Zeitliche Entwicklung der tatsächlichen Marktanteile 135
3.3 Geschätzte Marktanteile und mittlere relative Abweichungen von den tatsäch¬
lichen Werten in Prozent 135
3.4 Geschätzte Übergangsmatrizen im vollständigen Modell 136
3.5 Geschätzte Gewichtungsparameter im vollständigen Modell 136
4.1 Empfohlene Grundausstattung des Modellpools von KVASS 151
4.2 Kennzahl-Modell-Kombinationen (Ökonometrische Ansätze) 173
zu
4.3 Kennzahl-Modell-Kombinationen (Stochastische Ansätze - 1) 174
4.4 Kennzahl-Modell-Kombinationen (Stochastische Ansätze - 2) 175
4.5 Identifikation und Behandlung von Spezifikationsfehlern in ökonometri-
schen Modellansätzen 177
4.6 Modell-Daten-Kombinationen 183
4.7 Relationale Darstellung von Paneldaten 192
4.8 Relationale Darstellung der für KVASS vorgeschlagenen Marktkennzahlen . 193
4.9 Wissensorientierte Systeme im Marketing mit Expertisekomponente .... 202
4.10 Beispiel für eine Textgenerierung in KVASS 204
4.11 Datenauswertungsinstrumentarien im Rahmen der Expertisegenerierung . . 205
5.1 Marktanteilsentwicklung bei gleichzeitiger Erhöhung des Preises um 10%
und Verdopplung der Displayaufwendungen 222
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