3. Marktforschung

• Aufteilung heterogener Gesamtmärkte in homogene Teilmärkte (Segmente) mittels bestimmter Merkmale der tatsächlichen bzw. potentiellen Käufer (Zielgruppen) sowie gezielte Bearbeitung eines oder mehrerer Segmente mit Hilfe segmentspezifischer Marketing-Programme.

Ziele

• Erfüllung unterschiedlicher Ansprüche, Wünsche und Präferenzen

• Steigerung des Marktanteils

• Steigerung der Profitabilität

Zentrale Anforderungen an eine Marktsegmentierung

• Verhaltensrelevanz

• Einfachheit

Klassische

• Demographische

  • Privatkunden

    • Geschlecht

    • Alter

    • Familienstand

    • Wohnort

  • Firmenkunden

    • Firmensitz

    • Dauer der Geschäftsbeziehung

• Sozioökonomische

  • Privatkunden

    • Einkommen

    • Bildung

    • Beruf

  • Firmenkunden

    • Umsatz

    • Branche

• Allgemeine Persönlichkeitsmerkmale

  • Privatkunden

    • Lebensstil

    • Einstellungen

    • Interessen

Moderne

• Kaufverhaltensbezogene Kriterien

  • Privatkunden

    • Einkaufsstätenwahl

    • Produktwahl

    • Kaufhäufigkeit

    • Preissensitivität

    • Informationsverhalten

  • Firmenkunden

    • Vertriebswegewahl

    • Kaufhaefigkeit

    • Preissensitivitaet

    • Informationsverhalten

• Nutzkriterien

  • Privatkunden

    • Preisnutzen

    • Qualitätsnutzen

    • Imagenutzen

    • Servicenutzen

  • Firmenkunden

    • Preisnutzen

    • Qualitaetsnutzen

    • Imagenutzen

    • Servicenutzen

Grundidee:

• Gesamtbeurteilung von Produkten (Gesamtnutzen) erlaubt Rückschlüsse auf die Bedeutung einzelner Merkmalsausprägungen (Teilnutzen)

• Aussagen über die Wirkung von Änderungen einzelner Mermalauspraegungen auf den wahrgenommenen Nutzen

• Qualifizierung der Wichtigkei einzelner Produktmerkmalle für den Kunden

Anwendungsgebiete:

• Produktgestaltung (welches Produkt- bzw. Servicepaket wird vom Kunden ggú anderen präferiert)

• Preispolitik (neue Eigenschaft Kosten?)

• Marktsegmentierung (Eigenschaften in einzelnen Segmenten besonders hohe Nutzen

Clusteranalyse auf basis der individuellen Conjoint-Schätzwerte

Ergebnis: 3 trennscharfe Cluster

Messung =

systematische Beobachtung und Aufzeichnungen von empirischen Sachverhalten.

Ergebnis der Messung = systematische Zuordnung von Zahlen oder Symbolen zu beobachteten Ausprägungen bestimmter Merkmale.

Daten =

Ergebniss der Messung.

Zahlenmäßig erfasste Mermalausprägung von Untersuchungseinheiten = Messwerte eines bestimmten Merkmals/einer bestimmten Variable

1. Objektivität

   • Ergebnisse des Messvorgangs sind unabhängig vom Durchführenden

   • Mehrere Menschen, die unabhängig voneinander die Messergebnisse registrieren, kommen zum gleichen Ergebnis. (Unterschiedliche Versuchsleiter = gleiches Ergebnis)

2. Reliabilität

   • Das Messverfahren ist frei von Zufallsfehlern

   • Beim Wiederholen mit gleichen Rahmenbedingungen = gleiches Ergebnis

3. Validität

   • Das Messverfahren ist frei von systematischen Fehlern

   • KONZEPTIONELLE RICHTIGKEIT DER MESSUNG: genau der interessierende Sachverhalt wird erfasst (das messen, vas gemessen werden soll)

1. Problemformulierung (Was ist das Problem)

2. Festlegung des Untersuchungsdesigns (Wie soll das Problem untersucht werden)

3. Bestimmung des durchführenden (Wer macht das)

4. Festlegung der Datenerhebungsmethode (Wie genau)

5. Stichprobenauswahl

6. Gestaltung des Erhebungsinstrumentes

7. Durchführung der Datenerhebung

8. Editierung und Kodierung von Daten (Organisieren der Ergebnisse)

9. Datenanalyse - und Interpretation

10. Präsentation der Ergebnisse

• Fokussierung auf ausgewählte Ziele

• Definition der Grundgesamtheit

Befragung = Online Befragung

Beobachtung = Silent-Shopper-Analyse

Experiment = Geschmackstest von Produkten

Panelforschung = Haushaltspanel und Alternativen

Verletzung der Variabilität - Farbe des Puddings beeinflusst die Wahrnehmung der Teilnehmer stark. Obwohl der Geschmack gleich bleibt nehmen die Teilnehmer den Vanille Pudding aufgrund seiner dunkleren Farbe fälschlicherweise als Schokoladenpudding wahr = Experiment misst also nicht ausschließlich den wahrgenommenen Geschmack, sondern auch die Assoziation der Farbe mit einem bestimmten Geschmack = systematischer Fehler

Verletzung der Reliabilitaet - Wahrnehmung der Farbe variiert stark - inkonsistente Ergebnisse… Zufalls Fehler

Markenblindheit - eliminieren der externen Einflussfaktoren, alle gleiche Rahmenbedingungen - focus auf Geschmack und Farbe - vermeiden der Markenassoziationen

Gruppe von haushalten werden über einen Zeitraum hinweg regelmäßig befragt, um ihr Konsumverhalten zu analysieren.

Markttrends und Veränderungen im Kaufverhalten

Produkteigenschaften, Wettbewerbanalyse

Storetest = wirksamkeit von Marketingmaßnahmen

1. Quotenverfahren = bestimmte Merkmale in der Stichprobe in der gleichen Verteilung wie in der Grundgesamtheit

2. Cut-Off Verfahren (Konzentrationsverfahern) - nur die wichtigsten Elemente ausgewählt

3. Typische Auswahl: typische, representative Fälle ausgewählt, die als charakteristisch für die Grundgesamtheit angesehen werden

1. Einfache Auswahlverfahren: Jedes Element der GG hat die gleiche Chance ausgewählt zu werden

2. Geschichtete: GG ist in Schichten unterteilt, aus jeder Schicht eine Zufallsstichprobe gezogen - homogen nach außen, heterogen nach innen

3. Klumpen - Auswahlverfahren: Die GG ist in Gruppen unterteilt - einige klumpen werden vollständig untersucht

4. Mehrstufig - unterschiedliche Methoden

Skalierung = Entwicklung eigener Skala zur Messung von Merkmalausprägungen

Skalenniveau = bestimmt die mathematische Eigenschaft einer Skala und damit den Informationsgehalt der zu erhebenen Daten

• Nominalskalierung: Kategorisierung

Funktion im Unternehmen: - Geschäftsführer, - Marketingleiter, - F&E-Leiter ...

• Ordinalskalierung: Rangordnung, aber keine Distanzangaben möglich

Wie zufrieden sind Sie (Schulnoten): sehr zufrieden 1 2 3 4 5 6 sehr unzufrieden

• Intervallskalierung: Distanzangaben, willkürliche Wahl des Skalennullpunktes, Verhältnisangaben nicht möglich „5 Grad ist 2 Grad kälter als 7 Grad.“ Aber nicht: „10 Grad ist doppelt so warm wie 5 Grad.“

• Ratioskalierung: Verhältnisangaben, da konstante Einheiten mit festem Skalennullpunkt

„Jens ist mit einer Körpergröße von 1,80 m doppelt so groß wie seine kleine Schwester, die 0,90 m groß ist.“

→ Hierarchische Ordnung: Höheres Messniveau schließt die Eigenschaften der jeweils niedrigeren mit ein

→ informationsniveau nimmt zu

Editierung =

• Sicherstellung, dass die benötigten Daten vorhanden, lesbar, fehlerfrei und vollständig sind

• Entscheidung darüber, wie z.B mit fehlenden werten umgegangen werden soll

Kodierung =

• Prozess der Kategorisierung von Rohdaten, um deren Auswertung zu ermöglichen

Deskriptiv und induktiv

= systematische Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation von Daten über Märkte und Marktbeeinflussungsmoeglichkeiten zum Zweck der Informationsgewinnung für Marktentscheidungen

Ziele der Marktforschung:

• Kontinuierliche Verbesserung des entscheidungsrelevanten Informationsstandes der Entscheidungsträger im Hinblick auf

  • Aktualität

  • Objektivität

  • Präzision

  • Relevanz

• Rechtzeitiges Erkennen von Trends, Chancen und Risiken auf den Märkten des Unternehmens

• Einschränkung des Risikos von Fehlentscheidungen

• Unterstützung der Willensbildung im Unternehmen

• Descriptiv (Describe)

  • Möglichst genaue Erfassung und Beschreibung der für die Untersuchungsthematik relevanten Tatbestände

  • Keine Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Variablen

• Explorativ (Explore)

  • Verständnis und Strukturierung der (meist noch relativ unerforschten) Untersuchungsthematik

  • Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Variable ohne vorheriges Formulieren von Hypothesen

• Explikativ (Expain)

  • Untersuchung der Ursachen von beobachteten Phänomenen

  • Zusammenhänge zwischen Variablen werden auf basis vorab formulierter Hypothesen betrachtet

Deskriptiv - Univariat

• gewöhnlich

• Kumuliert (jeweils absolut bzw. relativ)

Deskriptiv - Univariat

1. Arithmetisches Mittel (Durchschnitt)

1. Median (Zentralwert)

1. Modus/Modalwert (häufigster Wert)

Deskriptiv - Univariat

1. Varianz

1. Standardabweichung

1. Variationskoeffizient

Deskriptiv - Bivariat - Assoziationsanalyse bei metrischer Skalierung

Deskriptiv - Bivariat

= Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, beschreibt dynamische Algorithmen, die in der Lage sind, eigenständig, basierend auf Erfahrungen, zu lernen

Vorteile

1. Senkung des Risikos für Neuproduktflops, da innovationsprozess am Kundennutzen in der früheren Phase orientiert wird = Ideenkonkritisierung

2. Ableitung von Aussagen, wie eine Vielzahl hypothetischer Produkte mit unterschiedlichen Ausprägungen von Kunden bewertet werden, ohne dass alle Produktvarianten zur Bewertung tatsächlich vorliegen = Kosteneinsparung, Geschwindigkeit

3. Vermeidung von Over-Engineering (d.h. Steigerung der Leistungsfähigkeit eines Produktes, der kein nennenswerter Zuwachs an Kundennutzen entgegensteht)

4. Ermittlung der Zahlungsbereitschaft der Kunden für Produktverbesserungen

Nachteile

1. Entwicklung einer völlig neuen Produktkategorie schwierig: Für eine valide Bewertung muss der Kunde einigermaßen mit den Produktmerkmalen und -Ausprägungen vertraut sein

2. Annahme einer additiven Nutzenfunktion: Unterstellung der gegenseitigen Kompensation der Nutzenmerkmalel, so dass Basisanforderungen der Kunden nicht berücksichtigt werden, wenn sie nicht explizit bei der CA vorab als Basisforderungen definiert werden (Sicherheit vs Essen während des Flugs) LSG: Basisanforderungen nicht ins design annehmen

3. Voraussetzung der Unabhängigkeit der Merkmale: bei Merkmalen, die eine hohe “Ausstrahlwirkung“, wie bspw. Das Merkmal Marke, auf andere Merkmale besitzen (Marken werden i.d.R mit Eigenschaften assoziiert)

4. Hohe Komplexität: teilweise zu viele Profile vorhanden (Ausprägung hoch Marken Anzahl) nur ein Bruchteil beim Kunden durchführbar LSG: Adaptive CA, Rückschlüsse werden aus den vorausgehenden Paarvegleichen bei der Selektion der weiteren Paarvergleiche gezogen)

5. Wichtigkeitsvermittlung: Die Wichtigkeit eines Merkmals ist abhängig vom Spektrum und somit tendenziell von der Spannbreite der Merkmalausprägungen; bei extremen Merkmalausprägungen wird dieses Merkmal künstlich wichtig gemacht. Eine Auskunftperson kann zu weit auseinander liegenden Ausprägungen nicht mehr richtig durch ihren Erfahrungsbrereich erfassen LSG: Sapnnbreite für Akku Merkmale vergleichbar machen und den optimalen Bereich dabei abdecken)