Die Marktsegmentierung als Ansatz zur Modellierung von (unbeobachtetem) heterogenem Konsumentenverhalten unter Verwendung von Finiten Mischungsmodellen: empirisches Beispiel und Simulation
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
2006
|
| Schriftenreihe: | Europäische Hochschulschriften
Reihe 5, Volks- und Betriebswirtschaft ; 3229 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | XIX, 370 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783631549872 3631549873 |
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MARC
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Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis.
Tabellenverzeichnis. XII
Symbolverzeichnis. XIV
Abkürzungsverzeichnis. XVIII
Teil A: Einleitung_. 1
1 Problemhintergrund. 1
2 Problemstellung. 3
3 Gang der Untersuchung. 5
Teil B: Grundlagen: Heterogenität von Konsumenten und
Marktsegmentierung. 9
1 Das Konzept der Heterogenität von Konsumenten. 9
1.1 Vorbemerkungen. 9
1.2 Beobachtete versus unbeobachtete Heterogenität. 10
1.3 Formen von Konsumentenheterogenität. 11
1.4 Modellierangsansätze im Überblick. 16
2 Grundlagen der Marktsegmentierung. 20
2.1 Vorbemerkungen. 20
2.2 Definition und Ablauf der Marktsegmentierung. 21
2.2.1 Definition der Marktsegmentierung. 21
2.2.2 Inhaltliche Aufteilung und Ablauf der
Marktsegmentierung. 22
2.3 Marktsegmentierungskriterien. 25
2.3.1 Hintergrund. 25
2.3.2 Typologie von Marktsegmentierungskriterien. 25
2.3.3 Anforderungen an Marktsegmentierungskriterien. 31
2.3.4 Bewertung der verschiedenen
Marktsegmentierungskriterien. 33
2.3.5 Fazit zu den verschiedenen Marktsegmentierungskriterien 39
2.4 Methoden der Marktsegmentierung im Überblick. 40
2.4.1 Klassifizierung der einzelnen Segmentierungsmethoden. 40
2.4.2 A-priori-Segmentierungsmethoden. 43
2.4.2.1 Deskriptive A-priori-Segmentierungsmethoden. 43
2.4.2.2 Präskriptive A-priori-Segmentierungsmethoden 44
2.4.3 Post-hoc-Segmentierungsmethoden. 48
2.4.3.1 Heuristische versus modellbasierte Post-hoc-
Segmentierungsmethoden. 48
2.4.3.2 Heuristische deskriptive Post-hoc-
Segmentierungsmethoden. 50
2.4.3.2.1
VI
2.4.3.2.2 Heuristische clusteranalytische 50
Verfahren.
2.4.3.2.3 „Self-Organizing-Feature-Maps". 58
2.4.3.3 Heuristische präskriptive Post-hoe-
Segmentierungsmethoden. 60
2.4.3.3.1 Baumanalysen. 60
2.4.3.3.2 Multi-Layer-Percepteon als
präskriptives Verfahren. 62
2.4.3.4 Modellbasierte Post-hoc-
Segmentierungsmethoden. 63
2.4.3.4.1
2.4.3.4.2 Hierarchische Bayes-Modelle. 65
2.5 Grundlagen der Marktbearbeitung. 69
2.5.1 Hintergrund. 69
2.5.2 Bewertungskriterien zur Auswahl von Marktsegmenten . 71
2.5.3 Massenmarketing. 76
2.5.4 Grundformen der segmentorientierten
Marktbearbeitungsstrategien. 77
2.5.5 Kundenindividuelles Marketing. 81
2.6 Problembereiche der Marktsegmentierung. 88
2.7 Segmentorientierte oder kundenindividuelle Marktbearbeitung . 93
3 Fallstudie: Heterogenitätsmodellierung mittels Marktsegmentierung
auf Basis eines heuristischen Ansatzes. 99
3.1 Vorbemerkungen. 99
3.2 Kombination von direkt beobachtbaren und latenten
Segmentierungsvariablen zur Modellierung von
Konsumentenheterogenität. 101
3.3 Vorüberlegungen zur Wahl einer Segmentierungsmethode. 103
3.4 Ein empirisches Beispiel. 105
3.4.1 Hintergrund zum empirischen Beispiel. 105
3.4.2 Zweistufige Vorgehensweise bei der Segmentierung. 108
3.4.2.1 Grundsätzliche Vorgehensweise. 108
3.4.2.2 TwoStep-Clusteranalyse. 110
3.4.2.3 Multigruppenanalyse. 112
3.4.3 Ergebnisse. 116
3.4.4 Kritik an der Vorgehensweise. 123
3.5 Fazit der Fallstudie. 125
4 Zwischenfazit. 127
Inhaltsverzeichnis_
Teil
1 Grandlagen der Finken Mischungen. 130
1.1 Vorbemerkungen. 130
1.2 Grundmodell der Finiten Mischungen. 131
1.2.1 Grundidee. 131
1.2.2 Historie. 132
1.2.3 Formale Darstellung des Grundmodells. 133
1.3 Iterative Optimierungsverfahren. 135
1.3.1 Überblick der iterativen Optimierungsverfahren. 135
1.3.2 Der EM-Algorithmus als Schätzverfahren für das
Grundmodell. 137
1.3.2.1 Formale Darstellung des EM-Algorithmus. 137
1.3.2.2 Bestimmung der Standardfehler der Schätzer. 140
1.3.2.3 Probleme des EM-Algorithmus. 143
1.3.2.4 Einige Weiterentwicklungen des EM-
Algorithmus . 145
1.4 Identifikationsprobleme bei Finiten Mischungen. 147
1.5 Bestimmung der Anzahl der Komponenten eines
Mischungsmodells. 149
1.5.1 Hintergrund. 149
1.5.2
1.5.2.1 Klassische LRT. 149
1.5.2.2 Test von Wolfe. 150
1.5.2.3 Parametrisches
Schätzung der LRT-Verteilung. 151
1.5.2.4 Lo-Mendell-Rubin-Likelihood-Ratio-Test. 152
1.5.3 Informationskriterien. 153
1.5.3.1 Allgemeines Informationskriterium. 153
1.5.3.2 Gängige Informationskriterien. 154
1.6 Das Grundmodell mit EMMIX und empirischem Beispiel. 157
1.6.1 Hintergrund zu EMMIX. 157
1.6.2
mit unterschiedlichen Kovarianzmatrizen. 158
1.6.3 Empirisches Beispiel. 160
1.7 Verschiedene Erweiterungen des Grundmodells im Überblick. 166
2
2.1 Vorbemerkungen. 179
2.2MECOSA. 181
2.2.1 Hintergrund zur Modellierung in MECOSA. 181
2.2.2 Das Modell. 182
2.2.3 Schätzung der Modellparameter. 185
2.2.4 Bestimmung der Anzahl der Komponenten. 191
2.2.5 Empirisches Beispiel. 191
VIII Inhaltsverzeichnis
2.3Mplus
2.3.1 Hintergrund zur Modellierung in
2.3.2 Das Modell. 200
2.3.3 Schätzung der Modellparameter. 202
2.3.4 Bestimmung der Anzahl der Komponenten. 206
2.3.5 Empirisches Beispiel. 207
2.4 Zwischenfazit zu den Finiten Mischungen konditionaler
Kovarianzstrukturmodelle. 215
3 Robustheit als Anforderung an statistische Modelle. 217
3.1 Vorbemerkungen. 217
3.2 Eine Arbeitsdefinition für „Robustheit". 218
3.3 Ausprägungen von Robustheit. 220
3.3.1 Typische Annahmeverletzungen bei
Kovarianzstrukturmodellen. 220
3.3.2 Typische Robustheitsaspekte bei clusteranalytischen
Verfahren. 224
3.3.2.1 Hintergrund. 224
3.3.2.2 Ausreißer. 225
3.3.2.3 Weitere Robustheitsaspekte. 227
3.4 Kritische Bemerkungen zum verwendeten Robustheitskonzept. 231
4 Zwischenfazit. 234
Teil D:
1 Vorbemerkungen. 237
2 Grundlagen der
2.1 Begriff. 240
2.2 Grundidee und Anwendungsmöglichkeiten. 240
2.3 Allgemeiner Aufbau. 242
2.3.1 Rahmenbedingungen und Experimentfaktoren. 242
2.3.2 Anzahl der Replikationen. 243
2.3.3 Generierung der Zufallsvariablen. 244
2.3.4 Gütekriterien zur Beurteilung der Monte-Carlo-Schätzer 245
2.3.4.1 Nicht-Konvergenz und unplausible
Schätzergebnisse. 245
2.3.4.2 Unverzerrtheit, Effizienz und Konsistenz von
Parameterschätzern. 247
2.3.4.3 Empirische Gütekriterien für die
Parameterschätzer. 248
3 Erkenntnisse ausgewählter Simulationsstudien. 253
3.1 Hintergrund. 253
3.2 Unkonditionale
3.3 Konditionale
3.3.1 MECOSA-Ansatz. 259
Inhaltsverzeichnis_
3.3.2 Mplus-Ansatz. 265
3.4 Fazit zu den ausgewählten Simulationsstudien. 270
4 Aufbau der
4.1 Hintergrund. 273
4.2 Rahmenbedingungen. 274
4.3 Designfaktoren. 276
4.4 Anzahl der Replikationen. 283
4.5 Generierimg der Zufallsvariablen. 285
4.6 Gütekriterien. 288
4.6.1 Konvergenz und das Auftreten von unplausiblen
Schätzergebnissen. 288
4.6.2 Bestimmung der korrekten Segmentanzahl. 288
4.6.3 Verzerrung und Variabilität der Parameterschätzer. 290
5 Ergebnisse der
5.1 Konvergenzverhalten und Auftreten von unplausiblen
Schätzergebnissen. 292
5.1.1 Konvergenzverhalten. 292
5.1.2 Auftreten von unplausiblen Schätzergebnissen. 294
5.2 Bestimmung der korrekten Segmentanzahl. 299
5.3 Verzerrung und Variabilität der Parameterschätzer. 304
5.3.1 Verzerrung der Schätzer der Segmentanteile. 304
5.3.2 Verzerrung und Variabilität der einzelnen
Parameterschätzer. 307
5.3.3 Untersuchung des Einflusses der Designfaktoren und
deren Interaktionen. 313
6 Implikationen. 323
Teil E: Schlussbetrachtung_ 328
Literaturverzeichnis. 334
Die konsumrelevanten Unterschiede der Konsumenten zu kennen, bildet
eine wesentliche Grundlage für den Unternehmenserfolg. Hierzu stellt die
Marktsegmentierung einen möglichen Modellierungsansatz dar. Als einen
umfassenden Segmentierungsansatz werden die Finiten Mischungen von
konditionalen Kovarianzstrukturmodellen betrachtet. Dabei können nicht nur
direkt beobachtbare sowie latente Segmentierungsvariablen, sondern auch
die Ursache-Wirkungsbeziehungen zwischen den Variablen simultan zur Seg¬
mentbildung und damit zur Erfassung der Konsumentenheterogenität her¬
angezogen werden. Das Vorgehen dieses Segmentierungsansatzes wird
durch ein empirisches Beispiel veranschaulicht. Zudem wird die Robustheit
des Mplus-Schätzansatzes für die Marktsegmentierung mittels
Simulation
Michael Josef Koch studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität Osna¬
brück. Von 1999 bis 2006 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl
für Betriebswirtschaftslehre/Marketing der Universität Greifswald tätig. |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis.
Tabellenverzeichnis. XII
Symbolverzeichnis. XIV
Abkürzungsverzeichnis. XVIII
Teil A: Einleitung_. 1
1 Problemhintergrund. 1
2 Problemstellung. 3
3 Gang der Untersuchung. 5
Teil B: Grundlagen: Heterogenität von Konsumenten und
Marktsegmentierung. 9
1 Das Konzept der Heterogenität von Konsumenten. 9
1.1 Vorbemerkungen. 9
1.2 Beobachtete versus unbeobachtete Heterogenität. 10
1.3 Formen von Konsumentenheterogenität. 11
1.4 Modellierangsansätze im Überblick. 16
2 Grundlagen der Marktsegmentierung. 20
2.1 Vorbemerkungen. 20
2.2 Definition und Ablauf der Marktsegmentierung. 21
2.2.1 Definition der Marktsegmentierung. 21
2.2.2 Inhaltliche Aufteilung und Ablauf der
Marktsegmentierung. 22
2.3 Marktsegmentierungskriterien. 25
2.3.1 Hintergrund. 25
2.3.2 Typologie von Marktsegmentierungskriterien. 25
2.3.3 Anforderungen an Marktsegmentierungskriterien. 31
2.3.4 Bewertung der verschiedenen
Marktsegmentierungskriterien. 33
2.3.5 Fazit zu den verschiedenen Marktsegmentierungskriterien 39
2.4 Methoden der Marktsegmentierung im Überblick. 40
2.4.1 Klassifizierung der einzelnen Segmentierungsmethoden. 40
2.4.2 A-priori-Segmentierungsmethoden. 43
2.4.2.1 Deskriptive A-priori-Segmentierungsmethoden. 43
2.4.2.2 Präskriptive A-priori-Segmentierungsmethoden 44
2.4.3 Post-hoc-Segmentierungsmethoden. 48
2.4.3.1 Heuristische versus modellbasierte Post-hoc-
Segmentierungsmethoden. 48
2.4.3.2 Heuristische deskriptive Post-hoc-
Segmentierungsmethoden. 50
2.4.3.2.1
VI
2.4.3.2.2 Heuristische clusteranalytische 50
Verfahren.
2.4.3.2.3 „Self-Organizing-Feature-Maps". 58
2.4.3.3 Heuristische präskriptive Post-hoe-
Segmentierungsmethoden. 60
2.4.3.3.1 Baumanalysen. 60
2.4.3.3.2 Multi-Layer-Percepteon als
präskriptives Verfahren. 62
2.4.3.4 Modellbasierte Post-hoc-
Segmentierungsmethoden. 63
2.4.3.4.1
2.4.3.4.2 Hierarchische Bayes-Modelle. 65
2.5 Grundlagen der Marktbearbeitung. 69
2.5.1 Hintergrund. 69
2.5.2 Bewertungskriterien zur Auswahl von Marktsegmenten . 71
2.5.3 Massenmarketing. 76
2.5.4 Grundformen der segmentorientierten
Marktbearbeitungsstrategien. 77
2.5.5 Kundenindividuelles Marketing. 81
2.6 Problembereiche der Marktsegmentierung. 88
2.7 Segmentorientierte oder kundenindividuelle Marktbearbeitung . 93
3 Fallstudie: Heterogenitätsmodellierung mittels Marktsegmentierung
auf Basis eines heuristischen Ansatzes. 99
3.1 Vorbemerkungen. 99
3.2 Kombination von direkt beobachtbaren und latenten
Segmentierungsvariablen zur Modellierung von
Konsumentenheterogenität. 101
3.3 Vorüberlegungen zur Wahl einer Segmentierungsmethode. 103
3.4 Ein empirisches Beispiel. 105
3.4.1 Hintergrund zum empirischen Beispiel. 105
3.4.2 Zweistufige Vorgehensweise bei der Segmentierung. 108
3.4.2.1 Grundsätzliche Vorgehensweise. 108
3.4.2.2 TwoStep-Clusteranalyse. 110
3.4.2.3 Multigruppenanalyse. 112
3.4.3 Ergebnisse. 116
3.4.4 Kritik an der Vorgehensweise. 123
3.5 Fazit der Fallstudie. 125
4 Zwischenfazit. 127
Inhaltsverzeichnis_
Teil
1 Grandlagen der Finken Mischungen. 130
1.1 Vorbemerkungen. 130
1.2 Grundmodell der Finiten Mischungen. 131
1.2.1 Grundidee. 131
1.2.2 Historie. 132
1.2.3 Formale Darstellung des Grundmodells. 133
1.3 Iterative Optimierungsverfahren. 135
1.3.1 Überblick der iterativen Optimierungsverfahren. 135
1.3.2 Der EM-Algorithmus als Schätzverfahren für das
Grundmodell. 137
1.3.2.1 Formale Darstellung des EM-Algorithmus. 137
1.3.2.2 Bestimmung der Standardfehler der Schätzer. 140
1.3.2.3 Probleme des EM-Algorithmus. 143
1.3.2.4 Einige Weiterentwicklungen des EM-
Algorithmus . 145
1.4 Identifikationsprobleme bei Finiten Mischungen. 147
1.5 Bestimmung der Anzahl der Komponenten eines
Mischungsmodells. 149
1.5.1 Hintergrund. 149
1.5.2
1.5.2.1 Klassische LRT. 149
1.5.2.2 Test von Wolfe. 150
1.5.2.3 Parametrisches
Schätzung der LRT-Verteilung. 151
1.5.2.4 Lo-Mendell-Rubin-Likelihood-Ratio-Test. 152
1.5.3 Informationskriterien. 153
1.5.3.1 Allgemeines Informationskriterium. 153
1.5.3.2 Gängige Informationskriterien. 154
1.6 Das Grundmodell mit EMMIX und empirischem Beispiel. 157
1.6.1 Hintergrund zu EMMIX. 157
1.6.2
mit unterschiedlichen Kovarianzmatrizen. 158
1.6.3 Empirisches Beispiel. 160
1.7 Verschiedene Erweiterungen des Grundmodells im Überblick. 166
2
2.1 Vorbemerkungen. 179
2.2MECOSA. 181
2.2.1 Hintergrund zur Modellierung in MECOSA. 181
2.2.2 Das Modell. 182
2.2.3 Schätzung der Modellparameter. 185
2.2.4 Bestimmung der Anzahl der Komponenten. 191
2.2.5 Empirisches Beispiel. 191
VIII Inhaltsverzeichnis
2.3Mplus
2.3.1 Hintergrund zur Modellierung in
2.3.2 Das Modell. 200
2.3.3 Schätzung der Modellparameter. 202
2.3.4 Bestimmung der Anzahl der Komponenten. 206
2.3.5 Empirisches Beispiel. 207
2.4 Zwischenfazit zu den Finiten Mischungen konditionaler
Kovarianzstrukturmodelle. 215
3 Robustheit als Anforderung an statistische Modelle. 217
3.1 Vorbemerkungen. 217
3.2 Eine Arbeitsdefinition für „Robustheit". 218
3.3 Ausprägungen von Robustheit. 220
3.3.1 Typische Annahmeverletzungen bei
Kovarianzstrukturmodellen. 220
3.3.2 Typische Robustheitsaspekte bei clusteranalytischen
Verfahren. 224
3.3.2.1 Hintergrund. 224
3.3.2.2 Ausreißer. 225
3.3.2.3 Weitere Robustheitsaspekte. 227
3.4 Kritische Bemerkungen zum verwendeten Robustheitskonzept. 231
4 Zwischenfazit. 234
Teil D:
1 Vorbemerkungen. 237
2 Grundlagen der
2.1 Begriff. 240
2.2 Grundidee und Anwendungsmöglichkeiten. 240
2.3 Allgemeiner Aufbau. 242
2.3.1 Rahmenbedingungen und Experimentfaktoren. 242
2.3.2 Anzahl der Replikationen. 243
2.3.3 Generierung der Zufallsvariablen. 244
2.3.4 Gütekriterien zur Beurteilung der Monte-Carlo-Schätzer 245
2.3.4.1 Nicht-Konvergenz und unplausible
Schätzergebnisse. 245
2.3.4.2 Unverzerrtheit, Effizienz und Konsistenz von
Parameterschätzern. 247
2.3.4.3 Empirische Gütekriterien für die
Parameterschätzer. 248
3 Erkenntnisse ausgewählter Simulationsstudien. 253
3.1 Hintergrund. 253
3.2 Unkonditionale
3.3 Konditionale
3.3.1 MECOSA-Ansatz. 259
Inhaltsverzeichnis_
3.3.2 Mplus-Ansatz. 265
3.4 Fazit zu den ausgewählten Simulationsstudien. 270
4 Aufbau der
4.1 Hintergrund. 273
4.2 Rahmenbedingungen. 274
4.3 Designfaktoren. 276
4.4 Anzahl der Replikationen. 283
4.5 Generierimg der Zufallsvariablen. 285
4.6 Gütekriterien. 288
4.6.1 Konvergenz und das Auftreten von unplausiblen
Schätzergebnissen. 288
4.6.2 Bestimmung der korrekten Segmentanzahl. 288
4.6.3 Verzerrung und Variabilität der Parameterschätzer. 290
5 Ergebnisse der
5.1 Konvergenzverhalten und Auftreten von unplausiblen
Schätzergebnissen. 292
5.1.1 Konvergenzverhalten. 292
5.1.2 Auftreten von unplausiblen Schätzergebnissen. 294
5.2 Bestimmung der korrekten Segmentanzahl. 299
5.3 Verzerrung und Variabilität der Parameterschätzer. 304
5.3.1 Verzerrung der Schätzer der Segmentanteile. 304
5.3.2 Verzerrung und Variabilität der einzelnen
Parameterschätzer. 307
5.3.3 Untersuchung des Einflusses der Designfaktoren und
deren Interaktionen. 313
6 Implikationen. 323
Teil E: Schlussbetrachtung_ 328
Literaturverzeichnis. 334
Die konsumrelevanten Unterschiede der Konsumenten zu kennen, bildet
eine wesentliche Grundlage für den Unternehmenserfolg. Hierzu stellt die
Marktsegmentierung einen möglichen Modellierungsansatz dar. Als einen
umfassenden Segmentierungsansatz werden die Finiten Mischungen von
konditionalen Kovarianzstrukturmodellen betrachtet. Dabei können nicht nur
direkt beobachtbare sowie latente Segmentierungsvariablen, sondern auch
die Ursache-Wirkungsbeziehungen zwischen den Variablen simultan zur Seg¬
mentbildung und damit zur Erfassung der Konsumentenheterogenität her¬
angezogen werden. Das Vorgehen dieses Segmentierungsansatzes wird
durch ein empirisches Beispiel veranschaulicht. Zudem wird die Robustheit
des Mplus-Schätzansatzes für die Marktsegmentierung mittels
Simulation
Michael Josef Koch studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität Osna¬
brück. Von 1999 bis 2006 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl
für Betriebswirtschaftslehre/Marketing der Universität Greifswald tätig. |
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