Erhebung und Analyse von Konsumentenpräferenzen für Gestaltungselemente von Gewinnspielen im Internet:
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| Format: | Thesis Book |
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2005
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis I
Abbildungsverzeichnis IV
Tabellenverzeichnis VI
Verzeichnis der verwendeten Symbole VIII
Abkürzungsverzeichnis IX
A. Überblick
B. Gedenk, Karen/Teichmann, Maik-Henrik: Gewinnspiele als Instrument des Direkt¬
marketing
1 Grundlagen 3
2 Gestaltungsmerkmale von Gewinnspielen 4
3 Wirkungen von Gewinnspielen 8
4 Empirische Befunde 10
4.1 Wirkungen von Gewinnspielen 11
4.2 Konsumentenpräferenzen für die Gestaltung von Gewinnspielen 13
4.3 Einfluss von Konsumentencharakteristika 16
5 Zusammenfassung 18
Literaturverzeichnis 21
C. Gedenk, Karen/Rudek, Stefanie/Teichmann, Maik-Henrik: Gewinnspiele im Internet
1. Problemstellung 1
2. Besonderheiten von Gewinnspielen im Internet 2
3. Vorgehensweise bei der empirischen Erhebung 3
4. Befunde der empirischen Erhebung 5
4.1. Nutzung von Gewinnspielen im Internet 5
4.2 Urteile über Gewinnspiele im Internet 8
4.3 Präferenzen für Gestaltungsmerkmale von Gewinnspielen im Internet 10
5. Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 17
Anmerkungen, Summary 20
Literaturverzeichnis 21
II 1
D. Teichmann, Maik-Henrik/Gedenk, Karen/Knaf, Magdalena: Consumers Preferences
for Online and Offline SweepsUkes and Contests - The Impact of Promotion Attri¬
butes on Consumers Entry Decisions :
1. Introduction 1 :
2. Conceptual Framework 3
2.1. Overview 3
2.2. Online vs. Offline Sweepstakes and Contests 4
3. Conjoint Model for Estimating Consumer Preferences 5
3.1. Concomitant Variable Finite Mixture Model 5
3.2. Attributes of Contests and Sweepstakes 7
3.3. Consumer Characteristics 8
4. Data 9
4.1. Data Collection 9
4.2. Construct Validation 11
4.3. Description of the Samples 12
5. Aggregate Results 13
6. Segment-Level Results 15
7. Summary and Discussion 21
Notes, References 24
E. Teichmann, Maik-HenrUt/Gensler, Sonja: Bestimmung der Anzahl der Segmente in
Finite Mixture Choice-Based Conjoint-Modellen
A.Problemstellung 1
B. Finite Mixture Choice-Based Conjoint-Modell 4
C. Kriterien der Bestimmung der Anzahl der Segmente 7
I. Informationskriterien 7
II. Entropie-basierte Maße 9
III. Prognosevalidität 10
D. Empirischer Vergleich der Kriterien zur Bestimmung der Segmentanzahl 12
I. Beschreibung der Datensätze 12
II. Bestimmung der Anzahl der Segmente 13
HI. Zielspezifische Umsetzung und Beurteilung der Lösungen 16
E. Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 20
Literaturverzeichnis 24
Anmerkungen 26
III
F. Teichmann, Maik-Henrik: Verhaltensexperimentelle Präferenzmessung im Internet
mittels Beobachtung vs. Befragung
1 Problemstellung 1
2 Empirische Befunde zur Erhebung von tatsächlichem Verhalten mittels Verhaltens¬
absichten 4
3 Ansatz zur wahlbasierten, experimentellen Beobachtung von Präferenzen im Internet.. 6
4 Vorgehensweise der empirischen Studie 8
4.1 Datenerhebung 8
4.2 Beschreibung der Stichprobe 11
4.3 Schätzmodell 12
5 Vergleichende Analyse von Verhaltens- und Verhaltensabsichtsdaten 14
5.1 Aggregierte Betrachtung der Präferenzwerte 15
5.2 Marktanteilsschätzung auf Basis individueller Nutzenwerte 17
6 Schlussfolgerungen 19
Literaturverzeichnis 22
G. Lutzky, Christian/Teichmann, Maik-Henrik: Logflies in der Marktforschung:
Gestaltungsoptionen fOr Analysezwecke
1. Problemstellung 1
2. Ziele der Logfileanalyse 2
3. Logfiles in der Grundform 4
3.1. Logfileinhalt 4
3.2. Schwächen für die Marktforschung 5
4. Marktforschungsorientierte Erweiterungen von Logfiles 8
4.1. Session ID 8
4.2. Cookies 10
4.3. Registrierung 11
4.4. SZM-Tag 12
5. Aufbereitung von Logfiles für die Marktforschung 14
5.1. Identifikation von Seitenzugriffen 14
5.2. Identifikation von Visits 15
5.3. Identifikation von Usern / Clients 17
6. Fazit 18
Anmerkungen 19
Literatur 19
rv
Abbildungsverzeichnis
B. Gedenk, Karen/Teichmann, Maik-Henrik: Gewinnspiele als Instrument des Direkt¬
marketing
Abb. 2-1: Gestaltungsdimensionen von Gewinnspielen 5
Abb. 3-1: Wirkungen von Gewinnspielen 8 ¦;
C. Gedenk, Karen/Rudek, Stefanie/Teichmann, Maik-Henrik: Gewinnspiele im Internet
Abb. 1: Beschreibung der Stichprobe 5
Abb. 2: Teilnahmehäufigkeit an Gewinnspielen 5
Abb. 3: Auffinden von Intemet-Gewinnspielen 7
Abb. 4: Urteile zu Intemet-Gewinnspielen von Nicht-Nutzern 9
Abb. 5: Urteile zu Intemet-Gewinnspielen von Nutzem 10
Abb. 6: Bedeutung verschiedener Gestaltungsmerkmale von Intemet-Gewinnspielen... 11
Abb. 7: Faktorladungsmatrix 12
Abb. 8: Charakterisierung der Cluster 14
Abb. 9: Unterschiede zwischen den Clustera 16
D. Teichmann, Maik-Henrik/Gedenk, Karen/Knaf, Magdalena: Consumers Preferences
for Online and Offline Sweepstakes and Contests - The Impact of Promotion Attri¬
butes on Consumers Entry Decisions
Fig. 1: Conceptual framework 3
Fig. 2: Attributes of sweepstakes/contests 7
Fig. 3: Consumer characteristics 9
Fig. 4: Part-worths at the aggregate level 14
Fig. 5: Part-worths for the offline Segments (n=169) 17
Fig. 6: Part-worths of the online segments (n=948) 19
E. Teichmann, Maik-Henrik/Gensler, Sonja: Bestimmung der Anzahl der Segmente in
Finite Mixture Choice-Based Conjoint-Modellen
Abb. I: Darstellung der Segmentbestimmung für Studie 3 15
Abb. II: Darstellung der Segmentbestimmung für Studie 4 16
F. Teichmann, Maik-Henrik: Verhaltensexperimentelle Präferenzmessung im Internet j
I
mittels Beobachtung vs. Befragung j
Abb. 1: Choice-Set einer experimentellen Verhaltensbeobachtung 7
V
G. Lutzky, Christian/Teichmann, Maik-Henrik: Logfiles in der Marktforschung:
Gestaltungsoptionen für Analysezwecke
Abb. 1: Ziele der Logfileanalyse 2
Abb. 2: Aggregationsniveaus für Logfiles 14
I
VI
Tabellenverzeichnis
A. Überblick
Tab. 1: Methoden zur Erhebung von Konsumentenpräferenzen im Internet 3
Tab. 2: Verwendete Methoden und Positionierung der Artikel 4
B. Gedenk, Karen/Teichmann, Maik-Henrik: Gewinnspiele als Instrument des Direkt¬
marketing
Tab. 4-1: Vergehensweise empirischer Studien 11
Tab. 4-2: Befunde zur Teilnahmehäufigkeit 12
Tab. 4-3: Befunde von Brockhoff/Andresen 1986b und Teichmann/Gedenk/Knaf 2005.. 15
Tab. 4-4: Befunde zum Einfluss von Konsumentencharakteristika auf die Teilnahme-
Wahrscheinlichkeit 17
Tab. 4-4: Befunde zum Einfluss von Konsumentencharakteristika auf die Präferenzen... 17
D. Teichmann, Maik-Henrik/Gedenk, Karen/Knaf, Magdalena: Conjumers Preferences
for Online and Offline Sweepstakes and Contests - The Impact of Promotion Attri¬
butes on Consumers Entry Decisions
Tab. 1: Attributes and attribute levels in the CBC design 10
Tab. 2: Constructs of Shopping behavior and psychographics 11
Tab. 3: How many sweepstakes or contests have you entered in the last month? 12
Tab. 4: Attribute importance weights at the aggregate level 14
Tab. 5: Segment Solutions 16
Tab. 6: Attribute importance weights at the Segment level 17
Tab. 7: Impact of consumer characteristics on segment membership 20
E. Teichmann, Maik-Henrik/Gensler, Sonja: Bestimmung der Anzahl der Segmente in
Finite Mixture Choice-Based Conjoint-Modellen
Tab. I: Informationskriterien 8
Tab. II: Choice Based Conjoint-Designs 13
Tab. III: Bestimmung der Segmentanzahl 14
Tab. IV: Berücksichtigung lokaler Extrema 18
Tab. V: Beurteilung der Prognosegüte 19
Tab. VI: Zielspezifische Anwendungsempfehlungen 20
VII
F. Teichmann, Maik-Henrik: Verhaltensexperimentelle Präferenzmessung im Internet
mittels Beobachtung vs. Befragung
Tab. 1: Rücklauf der Panel-Erhebung 9
Tab. 2: Häufigkeit der Teilnahme am Panel (N=1027) 10
Tab. 3: Beschreibung der Stichprobe 11
Tab. 4: Ausprägungen der 4 analysierten Eigenschaften der Stimuli 14
Tab. 5: Teilnutzenwerte 15
Tab. 6: Bedeutungsgewichte 16
Tab. 7: Choice Share Deviation (CSD) 18
G. Lutzky, Christian/Teichmann, Maik-Henrik: Logfiles in der Marktforschung:
Gestaltungsoptionen für Analysezwecke
Tab. 1: Möglichkeiten zur Aufzeichnung von Protokolldateien 4
Tab. 2: Inhalt des Extended Common Logfile Formats 5
Tab. 3: Probleme für die Marktforschung bei der Logfileanalyse 6
Tab. 4: Marktforschungsorientierte Erweiterungen von Logfiles 8
Tab. 5: Stärken und Schwächen der Session-ID 9
Tab. 6: Starken und Schwächen von Cookies 11
Tab. 7: Stärken und Schwächen des Registrierungsverfahrens 12
Tab. 8: Stärken und Schwächen des SZM-Tags 14
Tab. 9: Heuristiken zur Identifikation von Visits 16
Tab. 10: Heuristiken zur Identifikation von Client-Rechnern 17
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