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Gutsche, J. (1995). Produktpräferenzanalyse. Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen. Duncker & Humblot. https://doi.org/10.3790/978-3-428-48473-7
Gutsche, Jens. Produktpräferenzanalyse: Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen. Duncker & Humblot, 1995. Book. https://doi.org/10.3790/978-3-428-48473-7
Gutsche, J (1995): Produktpräferenzanalyse: Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen, Duncker & Humblot, [online] https://doi.org/10.3790/978-3-428-48473-7
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Produktpräferenzanalyse
Ein modelltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktsimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen
Schriften zum Marketing, Vol. 40
(1995)
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Abstract
Für den Erfolg eines Unternehmens stellen die Erfassung, Analyse und Beeinflussung der Präferenz der Kunden bezüglich ihrer Produktauswahl eine wesentliche Voraussetzung dar. Vor diesem Hintergrund besteht das Anliegen der Arbeit darin, ein modelltheoretisches und anwendungsorientiertes Konzept zu entwickeln, welches dem Management für diese Aufgaben eine Hilfestellung anbietet.Es werden Präferenzerfassungsmodelle (z. B. Conjoint Analyse und Multidimensionale Skalierung) in bezug auf ihre Erweiterbarkeit zu einem normativen Management-Instrumentarium untersucht und zu einem Marktsimulationsmodell ausgebaut. Mit diesem kann das Management auf der Basis empirischer Marktreaktionsfunktionen produkt-, preis- und segmentspezifische Fragestellungen (z. B. gewinnoptimale Produkteinführung oder Produktlinienerweiterung, target attacking, nutzenorientierte Preisfindung, Zielpositionierung u. v. a. m.) in Form von Sensitivitäts-, Szenarioanalysen und Optimierungen unter Berücksichtigung von Wettbewerbsreaktionen beantworten. Mögliche marketingpolitische Handlungsalternativen können auf diese Weise sowohl für die eigenen Produkte als auch für die der Wettbewerber anhand managementorientierter Zielgrößen wie v. a. Marktanteil und Gewinn beurteilt werden.Die Modelle und Algorithmen (z. B. Genetischer Algorithmus, Bootstrap Methode) werden in das benutzerfreundliche, eigenentwickelte Entscheidungsunterstützungssystem PREFSIM integriert und so dem Manager zur Analyse seiner marketingpolitischen Entscheidungsalternativen zur Verfügung gestellt.Die empirische Validierung von PREFSIM erfolgt anhand realer Studien, welche das vorliegende Buch auch für den Praktiker zu einer wertvollen Lektüre werden lassen.
Table of Contents
| Section Title | Page | Action | Price |
|---|---|---|---|
| Vorwort | 5 | ||
| Inhaltsverzeichnis | 7 | ||
| Tabellenverzeichnis | 13 | ||
| Abbildungsverzeichnis | 15 | ||
| Symbolverzeichnis | 17 | ||
| Abkürzungsverzeichnis | 19 | ||
| Erster Teil: Der Stand der Präferenzforschung und Ansatzpunkte für eine Weiterentwicklung ausgewählter Modelle zur Erfassung und Analyse der Produktpräferenz | 21 | ||
| 1. Die Konzipierung eines integrativen Modells als Voraussetzung für das Produktpräferenzmanagement | 21 | ||
| 2. Grundzüge der Präferenzforschung | 25 | ||
| 2.1. Relevante mikroökonomische Ansätze | 26 | ||
| 2.1.1. Das Paradigma der mikroökonomischen Haushaltstheorie | 26 | ||
| 2.1.2. Die Theorie der bekundeten Präferenz | 28 | ||
| 2.1.3. Die Neue Haushaltstheorie von Lancaster | 29 | ||
| 2.1.4. Das Modell von Rosen | 31 | ||
| 2.2. Verhaltenstheoretische Ansätze | 32 | ||
| 2.2.1. Das verhaltenswissenschaftliche Paradigma | 33 | ||
| 2.2.2. Die multiattributiven Einstellungsmodelle | 34 | ||
| 2.2.3. Die Means-End-Konzeption | 35 | ||
| 2.3. Eine Definition von Produktpräferenz | 38 | ||
| 2.4. Die Präferenz als Indikator für das Kaufverhalten | 40 | ||
| 3. Die Konstruktion eines Simulationsmodells für die Produktpräferenzanalyse | 43 | ||
| 4. Ziele, Abgrenzung und Aufbau der Arbeit | 49 | ||
| Zweiter Teil: Voraussetzungen und modelltheoretische Grundlagen einer Präferenzerfassung | 54 | ||
| 5. Vorbereitende Überlegungen zu einer Präferenzerfassung | 54 | ||
| 5.1. Festlegung der abzugrenzenden marktbezogenen Objekte bei einer Produktpräferenzerfassung | 54 | ||
| 5.1.1. Die Bestimmung untersuchungsrelevanter Produkte | 55 | ||
| 5.1.2. Die Ermittlung untersuchungsrelevanter Marktakteure | 60 | ||
| 5.1.2.1. Die Wettbewerber | 60 | ||
| 5.1.2.2. Die Nachfrager | 61 | ||
| 5.2. Die Erfassung untersuchungsrelevanter Informationen | 65 | ||
| 5.2.1. Grundlagen des Messens und des Skalierens | 65 | ||
| 5.2.2. Die Datenstruktur einer Präferenzerfassung | 67 | ||
| 5.3. Die Beschaffung der relevanten Daten | 69 | ||
| 5.3.1. Das Konzept der multivariaten Stichprobe | 69 | ||
| 5.3.2. Befragungsformen für die Präferenzerfassung | 72 | ||
| 5.4. Dekompositionelle vs. kompositionelle Präferenzerfassungsverfahren | 75 | ||
| 6. Dekompositionelle statistisch-mathematische Verfahren einer Präferenzerfassung | 77 | ||
| 6.1. Die Conjoint Analyse | 77 | ||
| 6.1.1. Begriff und Historie | 77 | ||
| 6.1.2. Der beurteilungstheoretische Grundgedanke der Conjoint Analyse | 79 | ||
| 6.1.3. Die Einordnung und die präferenztheoretische Modellierung | 81 | ||
| 6.1.3.1. Die Bewertungsfunktion | 82 | ||
| 6.1.3.2. Die Verknüpfungsfunktion | 85 | ||
| 6.1.4. Die Planung und Durchführung einer Conjoint Analyse | 88 | ||
| 6.1.4.1. Die Festlegung der Merkmale und ihrer Ausprägungen | 89 | ||
| 6.1.4.2. Die Auswahl der Erhebungsform | 92 | ||
| 6.1.4.3. Die Bewertung der Stimuli | 97 | ||
| 6.1.4.4. Die Auswahl des mathematischen Schätzverfahrens | 98 | ||
| 6.2. Die Multidimensionale Skalierung | 102 | ||
| 6.2.1. Begriff und Historie | 102 | ||
| 6.2.1.1. Die Ähnlichkeitsskalierung | 104 | ||
| 6.2.1.2. Die Präferenzskalierung | 105 | ||
| 6.2.2. Das Entfaltungsmodell | 106 | ||
| 6.2.2.1. Die eindimensionale Entfaltung | 107 | ||
| 6.2.2.2. Die Verallgemeinerung der Entfaltung | 109 | ||
| 6.2.2.2.1. Die metrische Multidimensionale Entfaltung | 110 | ||
| 6.2.2.2.2. Das Allgemeine Multidimensionale Entfaltungsmodell | 111 | ||
| 6.2.3. Die Einordnung und die Lösung des MDE-Modells | 113 | ||
| 6.2.3.1. Die Formalstruktur der mehrdimensionalen nichtmetrischen Entfaltung | 113 | ||
| 6.2.4. Anwendungsentscheidungen | 116 | ||
| 6.2.4.1. Ausgewählte Möglichkeiten einer Datenerhebung | 116 | ||
| 6.2.4.2. Die Festlegung der Dimension des Repräsentationsraums | 120 | ||
| 6.2.4.3. Alternative Distanzmaße | 121 | ||
| 6.2.4.4. Die inhaltliche Interpretation des Repräsentationsraums | 122 | ||
| 6.2.4.5. Weitere Probleme bei der Anwendung der MDS/MDE-Modelle | 124 | ||
| 6.2.4.6. Zur Auswahlentscheidung zwischen externer und interner Präferenzskalierung | 125 | ||
| 7. Die kritische Beurteilung von Erweiterungsmöglichkeiten der Präferenzerfassungsmodelle und ihre Integration in ein Simulationsmodell | 126 | ||
| 7.1. Zur MDS/MDE-Methodik | 127 | ||
| 7.2. Zur Conjoint-Methodik | 130 | ||
| 7.3. Ein Zwischenfazit und das weitere Vorgehen | 135 | ||
| Dritter Teil: Die partielle und integrative Weiterentwicklung ausgewählter Präferenzerfassungsmodelle zu einem Simulationsmodell | 140 | ||
| 8. Eine Erweiterung der Präferenzerfassungsmodelle zur Bearbeitung marketingpolitisch relevanter Fragestellungen | 140 | ||
| 8.1. Die Marktanteilsanalyse | 140 | ||
| 8.1.1. Die Bestimmung individueller Kaufwahrscheinlichkeiten | 142 | ||
| 8.1.1.1. Die Beziehung zwischen Nutzen und Kaufwahrscheinlichkeit | 142 | ||
| 8.1.1.1.1. Die Maximum Utility Regel | 142 | ||
| 8.1.1.1.2. Die Familie der Luce-Auswahlmodelle | 144 | ||
| 8.1.1.1.3. Die probabilistischen Zufallsnutzenmodelle | 150 | ||
| 8.1.1.2. Die Beziehung zwischen Distanz und individueller Kaufwahrscheinlichkeit | 155 | ||
| 8.1.2. Die Beziehung zwischen Kaufwahrscheinlichkeit und Marktanteil | 160 | ||
| 8.1.3. Eine post hoc-Korrekturmethode des durch die UIA-Eigenschaft der Luce-Auswahlmodelle verursachten Bias bei Conjoint-Marktanteilsschätzern | 162 | ||
| 8.1.4. Die Möglichkeit einer Konvergenzvalidierung der Conjoint-Merkmalsauswahl mit Hilfe der MDE-Methodik | 166 | ||
| 8.1.5. Die Bestimmung nichtparametrischer Konfidenzintervalle für Conjoint-Marktanteilsschätzer | 167 | ||
| 8.1.5.1. Der Grundgedanke und Algorithmus der Bootstrap-Methode | 168 | ||
| 8.1.5.2. Methoden zur Bestimmung von Bootstrap-Konfidenzintervallen | 170 | ||
| 8.2. Die modellgestützte Analyse preispolitischer Fragestellungen | 175 | ||
| 8.2.1. Die Preisresponsemessung | 176 | ||
| 8.2.1.1. Die empirische Bestimmung von Preisabsatzfunktionen | 176 | ||
| 8.2.1.2. Die Ableitung von Preiselastizitätsfunktionen | 180 | ||
| 8.2.2. Exkurs: Möglichkeiten einer Behandlung intervallskalierter Nutzendaten | 182 | ||
| 8.2.3. Die Bestimmung optimaler Preise | 185 | ||
| 8.2.3.1. Die Berücksichtigung einer Kostenfunktion | 186 | ||
| 8.2.3.2. Die Einprodukt-Preisoptimierung | 187 | ||
| 8.2.3.3. Die Preisoptimierung unter Nebenbedingungen | 189 | ||
| 8.2.4. Die Preisoptimierung für Produktlinien | 190 | ||
| 8.2.5. Der Genetische Algorithmus | 192 | ||
| 8.2.6. Exkurs: Das Target Costing | 195 | ||
| 8.3. Die modellgestützte Analyse produktpolitischer Fragestellungen | 197 | ||
| 8.3.1. Die Ermittlung der Bedeutung der Produkteigenschaften | 197 | ||
| 8.3.2. Eine verfahrenstechnische Verknüpfung der CA- und MDS-Methodik | 199 | ||
| 8.3.3. Die Bestimmung einer nutzenmaximalen Produktmenge | 203 | ||
| 8.3.3.1. Die Modifizierte-Greedy-Heuristik | 203 | ||
| 8.3.3.2. Die Best-In-Heuristik | 204 | ||
| 8.3.4. Die optimale Gestaltung eines Neuprodukts | 205 | ||
| 8.3.4.1. Das gewinnoptimale Neuprodukt | 206 | ||
| 8.3.4.2. Das marktanteilsmaximale Neuprodukt | 208 | ||
| 8.3.4.3. Das optimale Neuprodukt bei mehrdimensionaler Zielfunktion | 210 | ||
| 8.3.5. Das Target Attacking: Konzept und Umsetzung | 213 | ||
| 8.3.6. Die optimale Produktliniengestaltung | 215 | ||
| 8.3.6.1. Der Ansatz von Green und Krieger | 216 | ||
| 8.3.6.2. Der Ansatz von Dobson und Kalish | 219 | ||
| 8.3.6.3. Die optimale, wettbewerbsorientierte Produktlinienerweiterung | 221 | ||
| 8.4. Die modellgestützte Analyse segmentierungsspezifischer Fragestellungen | 224 | ||
| 8.4.1. Die Problemstellung und das Ziel der Marktsegmentierung | 224 | ||
| 8.4.2. Segmentierungsansätze | 225 | ||
| 8.4.3. Möglichkeiten einer integrativen Verknüpfung ausgewählter Segmentierungsansätze mit PREFSIM | 228 | ||
| 8.4.3.1. Die A priori-Segmentierung | 229 | ||
| 8.4.3.2. Die Zielpositionierung | 230 | ||
| 8.4.3.3. Die Post hoc-Segmentierung | 231 | ||
| 8.4.3.4. Die indirekte Segmentierung | 232 | ||
| 8.4.4. Die optimale Marktsegmentierung | 234 | ||
| 8.5. Die Dynamisierung von Produktmärkten | 235 | ||
| 8.5.1. Die experimentelle Dynamisierung | 236 | ||
| 8.5.2. Die (t + 1)-periodische Extrapolation | 239 | ||
| 8.6. Die spieltheoretische Erweiterung von Marktmodellen | 241 | ||
| 8.6.1. Das allgemeine spieltheoretische Marktmodell | 241 | ||
| 8.6.2. Die Bestimmung von Marktgleichgewichten | 243 | ||
| 8.6.2.1. Das kurzfristige Marktgleichgewicht | 245 | ||
| 8.6.2.2. Das langfristige Marktgleichgewicht | 248 | ||
| 9. Die Integration der erweiterten Präferenzerfassungsmodelle in das Decision Support System (DSS) PREFSIM | 250 | ||
| 9.1. Konzeptionelle Grundlagen eines Decision Support Systems (DSS) | 250 | ||
| 9.1.1. Zum Begriff des Decision Support Systems (DSS) | 250 | ||
| 9.1.2. Anforderungen an ein MDSS | 254 | ||
| 9.1.2.1. Funktionsorientierte Anforderungen | 255 | ||
| 9.1.2.2. Konstruktionsorientierte Anforderungen | 256 | ||
| 9.1.2.3. Problemorientierte Anforderungen an PREFSIM | 258 | ||
| 9.1.3. Sichtweisen der Entscheidungsfindung bei Managern und ihre Bedeutung für die Entwicklung von MDSS | 260 | ||
| 9.2. Die Umsetzung marketing- und entscheidungstheoretischer Erkenntnisse in dem MDSS PREFSIM | 263 | ||
| 9.2.1. Methoden des Software Engineering | 263 | ||
| 9.2.1.1. Methoden für die Entwicklung von Decision Support Systemen | 264 | ||
| 9.2.1.2. Der Waterfall Life Cycle | 265 | ||
| 9.2.2. Sprache und Entwicklungswerkzeuge | 267 | ||
| 9.2.3. Das PREFSIM-Design | 268 | ||
| 9.2.3.1. Die Datenbankmodule | 268 | ||
| 9.2.3.2. Die Simulationsmodule | 269 | ||
| 9.2.3.3. Die Optimierungsmodule | 269 | ||
| 9.2.4. Die Einbindung und das Laufzeitverhalten des Genetischen Algorithmus | 270 | ||
| 9.2.5. Das Programm PREFSIM | 275 | ||
| Vierter Teil: Analyse und Beurteilung des Unterstützungspotentials von PREFSIM bei Entscheidungen auf simulierten Märkten | 279 | ||
| 10. Studien zum Bereich Preis- und Produktpolitik | 279 | ||
| 10.1. Eine Studie aus der Computerbranche | 279 | ||
| 10.1.1. Unmittelbar aus den Schätzwerten ableitbare Aussagen | 281 | ||
| 10.1.2. Eine exemplarische Marktsimulation | 284 | ||
| 10.1.3. Segmentspezifische Analysen | 302 | ||
| 10.1.4. Gleichgewichtstheoretische Untersuchungen | 306 | ||
| 10.2. Eine Studie zum Hamburger Theatermarkt | 312 | ||
| 10.2.1. Unmittelbar aus den Schätzwerten der Conjoint Analyse ableitbare Aussagen | 315 | ||
| 10.2.2. Eine indirekte Segmentierung auf der Basis einer nutzenmaximalen Produktmenge | 317 | ||
| 10.2.3. Eine exemplarische Marktsimulation | 320 | ||
| 10.2.4. Bestimmung von Konfidenzintervallen für Marktanteilsschätzer bei neuen Theaterstücken | 324 | ||
| 11. Die Eignung von PREFSIM zur Unterstützung marketingpolitischer Entscheidungen | 327 | ||
| Fünfter Teil: Nachwort und Ausblick | 331 | ||
| Anhang A | 337 | ||
| Anhang B | 345 | ||
| Literaturverzeichnis | 364 |