Verfahrensvarianten der Conjoint-Analyse zur Prognose von Kaufentscheidungen: eine Monte-Carlo-Simulation
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| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
2006
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| Edition: | 1. Aufl. |
| Series: | Gabler Edition Wissenschaft
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Auch als Internetausgabe |
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Inhaltsverzeichnis
Geleitwort.
Vorwort.VE
Abbildungsverzeichnis.
Abkiirzungsverzeichnis.
Symbolverzeichnis.
1 Entwicklung, Bedeutung und Anwendungsfelder von Verfahrensvarianten der
Conjoint-Analyse
1.1 Entwicklung und Bedeutung von Verfahrensvarianten der
1.2 Anwendungsfelder von Verfahrensvarianten der
Marketing und Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes.5
1.3 Ziel der Arbeit und Untersuchungsaufbau.7
2 Präferenz als zentraler Erklärungsfaktor von Kaufentscheidungen.11
2.1 Bedeutung der Untersuchung von Kaufentscheidungen aus Sicht des Marketing.11
2.2 Stellenwert des Präferenzkonstruktes für das Zustandekommen der individuellen
Kaufentscheidung.12
2.2.1 Überblick über verschiedene Modellierungsansätze zur Erklärung des
Käuferverhaltens.12
2.2.2 Grundzüge und Abgrenzung des hypothetischen Präferenzkonstruktes.14
2.2.3 Präferenz bei individuellen Kaufentscheidungen mit ausgeprägter kognitiver
Komponente.16
2.3 Klassifizierung möglicher intervenierender Variablen zur Analyse der
Diskrepanz zwischen Präferenz und tatsächlicher Kaufentscheidung.21
2.4 Messung multiattributiver Konsumentenpräferenzen.28
2.4.1 Präferenzmodelle.28
2.4.2 Datengrundlage.32
2.4.3 Kompositionelle
2.4.3.1 Kompositionelle Verfahren.34
2.4.3.2 Grundansatz dekompositioneller Verfahren.35
2.5 Schlussfolgerungen für die weitere Untersuchung.36
3 Einsatz von Verfahrensvarianten der
Kaufentscheidungen.37
3.1 Traditionelle
analytischen Verfahrensvariationen.37
3.1.1 Grundlagen der Traditionellen
3.1.2 Gestaltungsfreiräume im Rahmen der Traditionellen
3.1.2.1 Gestaltungsfreiräume bei der Datenerhebung.41
3.1.2.1.1 Stichprobe.41
3.1.2.1.2 Definition der Eigenschaften und ihrer Ausprägungen.42
3.1.2.1.3 Auswahl des Messmodells.44
3.1.2.1.4 Erhebungsdesign.45
3.1.2.1.5 Präsentationsform.46
3.1.2.1.6 Bewertungsskala.47
3.1.2.2 Datenanalyse.47
3.1.2.2.1 Schätzverfahren.47
3.1.2.2.2 Aggregation und Dateninterpretation.49
3.1.2.3 Marktsimulationen.51
3.1.2.3.1 Berechnung der individuellen Auswahlwahrscheinlichkeiten.52
3.1.2.3.2 Aggregation der individuellen Kaufwahrscheinlichkeiten zu
Käuferanteilen.56
3.1.2.4 Beurteilung der Güte der Ergebnisse.56
3.1.3 Grenzen der Traditionellen
Weiterentwicklungen.58
3.1.4 Systematisierung von Verfahrensvarianten der
der Traditionellen
3.2 Limit-Conjoint-Analyse (LCA) als auswahlbezogene Weiterentwicklung des
metrischen Traditionellen Conjoint-Analyse-Ansatzes.61
3.2.1 Grundlegende Charakterisierung der Iimit-Conjoint-Analyse.61
3.2.2 Möglichkeiten der Simulation von Kaufentscheidungen.65
3.2.3 Beurteilung der Güte der Ergebnisse.68
3.3 Wahlbasierte Verfahrensvarianten.68
3.3.1 Choice-Based-Conjoint-Analyse(CBCA).68
3.3.1.1 Grundzüge der
Based-Conjoint-Analyse.70
3.3.1.2 Ableitung von Auswahlwahrscheinlichkeiten im Zufallsnutzenmodell.71
3.3.1.3 Übersicht über die Grundannahmen verschiedener
Discrete-Choice-Modelle.73
3.3.1.4 Logit-Modell.74
3.3.1.5 Schätzung der Modellparameter.78
3.3.1.6 Beurteilung der Güte der Nutzenparameter.81
3.3.1.7 Problematik aggregierter Nutzenwerte.83
3.3.2 Abbildung von Präferenzheterogenität durch die wahlbasierte
Conjoint-Analyse
3.3.2.1 Latent-Class-Conjoint-Analyse(LCCA).84
3.3.2.1.1 Grundlagen der Modellbildung.86
3.3.2.1.2 Schätzung der Nutzenwerte.88
3.3.2.1.3 Güte der ermittelten Nutzenfunktion.90
3.3.2.2 Hierarchical-Bayes-Conjoint-Analyse (HBCA).92
3.3.2.2.1 Grundlagen der Bayes-Statistik.93
3.3.2.2.2 Hierarchische Modellierung verschiedener Modellebenen.96
3.3.2.2.3 Schätzung der Nutzenparameter.98
3.3.2.2.4 Güte der Ergebnisse der HBCA.105
3.4 Übertragung der heterogenitätsberücksichtigenden Weiterentwicklungen der
CBCA auf den metrischen Dmit-Conjoint-Ansatz.106
3.4.1 Limit-Finite-Mixture-Conjoint-Analyse (LFMCA).106
3.4.1.1 Grundzüge des metrischen Finite-Mixture-Regressionsansatzes.106
3.4.1.1.1 Modellierung von metrischen Finite-Mixture-Conjoint-Modeilen.107
3.4.1.1.2 Schätzung der Nutzenparameter im Rahmen des Finite-Mixture-
Regressionsansatzes.108
3.4.1.2 Integration der Limit-Card in den metrischen Finite-Mixture-Ansatz.109
3.4.1.3 Güte der Ergebnisse der Limit-Finite-Mixture-Conjoint-Analyse.110
XI
3.4.2 Limit-Hierarchical-Bayes-Conjoint-Analyse(LHBCA).
3.4.2.1 Grundzüge des metrischen Hierarchical-Bayes-Ansatzes.111
3.4.2.1.1 Modellierung der unterschiedlichen Modellebenen.111
3.4.2.1.2 Schätzung der Nutzenparanieter.112
3.4.2.2 Integration der Limit-Card in den metrischen HB-Ansatz.113
3.4.2.3 Güte der LHBCA-Ergebnisse.114
4 Gegenüberstellung kaufentscheidungsbezogener Verfahrensvarianten der
Conjoint-
bisheriger Forschungsstudien.117
4.1 Verschiedene Gütekriterien zum Vergleich von Verfahrensvarianten der
Analyse
4.1.1
4.1.2 Validität.118
4.1.3 Kriterien zur vergleichenden Beurteilung von
Forschungsstudien.123
4.2 Empirische Validierung conjoint-analytischer Verfahrensvarianten.126
4.2.1 Anforderungen an die empirische Validierung.126
4.2.2 Kritische Würdigung der empirischen Vergleichsstudien.129
4.3 Einsatz von Monte-Carlo-Simulationen zum systematischen Vergleich von
Conjoint-
4.3.1 Überblick über auf Monte-Carlo-Simulationen beruhende Conjoint-Studien.131
4.3.2 Kritische Würdigung von Simulationsstudien zum Vergleich von conjoint-
analytischen Verfahrensvarianten.133
4.4 Grundsätzliche Gegenüberstellung der Hauptunterschiede von
entscheidungsbezogenen
4.4.1 Unterschiede zwischen wahlbasierter und metrischer
4.4.1.1 Ratings versus Wahlentscheidungen als Datenerhebungsansatz.138
4.4.1.2 Bewertung der probabilistischen Komponente vor dem Hintergrund
alternativer Kaufentscheidungstypen.139
4.4.2 Unterschiede hinsichtlich der Berücksichtigung von Heterogenität.140
4.5 Schlussfolgerungen für den weiteren Verlauf der Arbeit.145
5 Monte-Carlo-Studie zum systematischen Vergleich von conjoint-analytischen
xn
Verfahrensvarianteti hinsichtlich ihrer Eignung zur Prognose von Kaufentscheidungen. 147
5.1 Durchführung der
5.1.1 Generierung des synthetischen Datensatzes.147
5.1.2 Auswahl der zu berücksichtigenden Einflussfaktoren.149
5.1.2.1 Konstante und nicht direkt abgebildete Faktoren.149
5.1.2.2 Variable Einflussfaktoren.153
5.1.3 Parametrisierung der ausgewählten Conjoint-Analyse-Ansätze.157
5.1.3.1 Metrische Conjoint-Analyse-Ansätze.157
5.1.3.2 Wahlbasierte Conjoint-Analyse-Ansätze.159
5.1.4 Auswahl der zu berücksichtigenden Gütemaße.161
5.1.4.1 Anpassungsgüte der Modelle.161
5.1.4.2 Aufdeckung der Nutzenstruktur.162
5.1.4.3 Prognosevalidität.162
5.1.4.4 Zusammenfassung der berücksichtigten Gütemaße.163
5.1.5 Ableitung von Hypothesen für die betrachteten Einflussfaktoren.164
5.2 Ergebnisse des Verfahrensvergleichs.167
5.2.1 Anpassungsgüte der Verfahren.168
5.2.1.1 Signifikanz der berücksichtigten Einflussfaktoren.168
5.2.1.2 Interpretation der Mittelwerte.170
5.2.1.2.1 Metrische Ansätze.170
5.2.1.2.2 Wahlbasierte Ansätze.172
5.2.1.3 Vergleich der Verfahren und Zwischenfazit.174
5.2.2 Aufdeckung der Nutzenstruktur.175
5.2.2.1 Signifikanz der berücksichtigten Einflussfaktoren.176
5.2.2.2 Interpretation der Mittelwerte.177
5.2.2.2.1 Metrische Ansätze.177
5.2.2.2.2 Wahlbasierte Ansätze.179
5.2.2.3 Vergleich der Verfahren und Zwischenfazit.181
5.2.3 Individuelle Prognosevalidität.182
5.2.3.1 Signifikanz der berücksichtigten Einflussfaktoren.183
xm
5.2.3.2 Interpretation der Mittelwerte.186
5.2.3.2.1 Metrische Ansätze.186
5.2.3.2.2 Wahlbasierte Ansätze.188
5.2.3.3 Vergleich der Verfahren und Zwischenfazit.191
5.2.4 Aggregierte Prognosevalidität.192
5.2.4.1 Signifikanz der berücksichtigten Einflussfaktoren.193
5.2.4.2 Interpretation der Mittelwerte.194
5.2.4.2.1 Metrische Ansätze.195
5.2.4.2.2 Wahlbasierte Ansätze.197
5.2.4.3 Vergleich der Verfahren und Zwischenfazit.199
5.2.5 Zusammenfassende Beurteilung der Simulationsergebnisse und Implikationen
für die praktische Anwendung.200
6 Zusammenfassung und Ausblick.207
Literaturverzeichnis.215
XIV |
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