Zusammenfassung
Ziel des im vorausgehenden Kapitel vorgestellten RPM-Modells ist eine einfache, anschauliche Markenkraftmessung, die auch branchenübergreifend erfolgen kann. Hierbei stellt das Modell durch die Heranziehung maßgeblicher erklärender Variablen auf Basis einer marketingwissenschaftlichen und mikroökonomischen Fundierung einen in sich geschlossenen Ansatz dar. Als Konsequenz ergeben sich jedoch kaum Ansatzpunkte zu einer Erweiterung, die z.B. durch die Aufnahme zusätzlicher erklärender Variablen erfolgen kann. Deshalb soll nachfolgend ein ebenfalls einfacher, jedoch komplexer modellierter, preisorientierter Ansatz auf Basis von Paneldaten vorgestellt werden, der in der Tradition des Decision-Calculus628 die Möglichkeit einer evolutionären Weiterentwicklung nach den Bedürfnissen der anwendenden Manager erlaubt.
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Literatur
Vgl. Little, J.D.C. (1970): Models and Managers: The concept of a decision calculus, in: Management Science, 16. Jg., Heft 8, S. B-466-B-485.
Vgl. Abschnitt 6.5, S. 218 ff.
Vgl. Porter, M.E. (1992): Wettbewerbsstrategie. Methoden zur Analyse von Branchen und Konkurrenten, 7. Aufl., Frankfurt/ Main, S. 25 ff; S. 62 ff.
Vgl. Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 540.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 27 f.
Vgl. Naert, Ph.A./ Bultez, A.V. (1973): Logically Consistent Market Share Models, in: Journal of Marketing Research, 10. Jg., Heft 3, S. 334–340.
Vgl. hierzu ausführlicher Abschnitt 6.3, S. 208 ff. sowie Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 31 ff.
Das MNL-Modell entspricht in seiner grundlegenden Struktur den multinomialen Logit-Modellen, die in jeweils angepaßter Form u.a. von Erichson oder Kamakura/ Russell verwendet werden; vgl. Abschnitt 4.4, S. 140 ff. und Abschnitt 4.7, S. 157 ff. Der wesentliche Unterschied liegt daran, daß diese Modelle auf Individualdatenniveau eingesetzt werden, während bei Cooper/ Nakanishi und in dieser Arbeit aggregierte Daten herangezogen werden. Zur Beziehung von Marktanteilen in der aggregierten Analyse und Wahlwahrscheinlichkeiten in der Individualanalyse vgl.
Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 38 ff;
Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 13 ff;
Hildebrandt, L. (1998): Marketing-Mix-Modelle und Wettbewerbsstruktur-Analysen, in: Erichson, B./ Hildebrandt, L. (Hrsg.) (1998): Probleme und Trends in der Marketing-Forschung, Stuttgart, S. 95–114, S. 97 ff;
vgl. allgemeiner hierzu auch Erichson, B. (1980): Ermittlung von Kaufwahrscheinlichkeiten durch Logit-Analysen, in: Schwarze, J. (Hrsg.) (1980): Angewandte Prognoseverfahren, Herne, Berlin, S. 165–188, S. 176 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 27 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 21 ff.
Vgl. Bell, D.E./ Keeney, R.L./ Little, J.D.C. (1975): A Market Share Theorem, in: Journal of Marketing Research, 12. Jg., Heft 2, S. 136–141;
Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 24 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 25 f.
Vgl. Nakanishi, M./ Cooper, L.G. (1974): Parameter estimation for a multiplicative competitive interaction model — Least squares approach, in: Journal of Marketing Research, 11. Jg., Heft 3, S. 303–311;
Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 28 ff.;
zur Regressionsanalyse vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 1 ff.;
Hammann, P./ Erichson, B. (1994): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart u.a., S. 237 ff.; auf die Darstellung der Modelle für unterschiedliche Wahlsituationen wird hier aus Gründen der Anschaulichkeit verzichtet;
vgl. hierzu die analogen Formulierungen bei Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 109 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 30; aus Gründen der Einheitlichkeit werden an dieser Stelle die äquivalenten Modellformulierungen für Wahlsituationen dargestellt;
vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 108 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 109.
Vgl. Nakanishi, M./ Cooper, L.G. (1982): Simplified Estimation Procedures for MCI Models, in: Marketing Science, 1. Jg., Heft 3, S. 314–322;
Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 108 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 103.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 128 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 59 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 56 ff.;
Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 25 f.
Vgl. hierzu Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 46 ff.;
Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 16 ff.;
Erichson, B. (1980): Ermittlung von Kaufwahrscheinlichkeiten durch Logit-Analysen, in: Schwarze, J. (Hrsg.) (1980): Angewandte Prognoseverfahren, Herne, Berlin, S. 165–188, S. 172 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 34 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 31 ff.
Vgl. die dieser Arbeit zugrundeliegende Definition von Markenkraft in Abschnitt 3.1, S. 35 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 57 f.
Vgl. Abschnitt 3.1, S. 35 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 55 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 162 f.
Vgl. hierzu Günther, M./ Vossebein, U./ Wildner, R. (1998): Marktforschung mit Panels, Wiesbaden, S. 72 ff.;
Erichson, B./ Twardawa, W. (1994): Bedeutung der Konsumentenforschung für die Markenpolitik, in: Bruhn, M. (Hrsg.) (1994): Handbuch Markenartikel, Stuttgart, S. 284–316, S. 303 f.
Vgl. Wildner, R. (1991): Nutzung integrierter Paneldaten für Simulation und Prognose, in: Jahrbuch der Absatz- und Verbrauchsforschung, 37. Jg., Heft 2, S. 114–130, S. 116 ff.
Vgl. Vossebein, U./ Wildner, R. (1992): Komplexe Problemstellungen erfordern komplexe Lösungsansätze, in: Planung und Analyse, 19. Jg., Heft 1, S. 56–61, S. 57.
Dies bezieht sich auf die Daten für den Markt der Fruchtsäfte/ Fruchtnektare für Westdeutschland und die Periode Jan./Feb. 1993 in Abschnitt 5.4, S. 181 ff. Die herangezogenen Informationen können marktspezifisch unterschiedlich sein. Zu dem GfK-Anzeigenpanel IMP vgl. Günther, M./ Vossebein, U./ Wildner, R. (1998): Marktforschung mit Panels, Wiesbaden, S. 70 f.
Vgl. hierzu auch Nakanishi, M./ Cooper, L.G. (1982): Simplified Estimation Procedures for MCI Models, in: Marketing Science, 1. Jg., Heft 3, S. 314–322.
Als Beispieldatensatz sind die aus Abschnitt 5.4, S. 181 ff. bekannten Daten aus dem Markt für Fruchtsäfte/ Fruchtnektare für Westdeutschland und die Periode Jan./Feb. 1993, die für elf Marken jeweils 34 Datenpunkte, also insgesamt 374 Datensätze umfassen, herangezogen worden. Bereinigt man diese um fehlende Fälle, d.h. Datensätze mit einer Distribution von 0, ergeben sich 304 Datensätze.
Dieses Vorgehen stellt keine mechanistische, explorative Datenanalyse dar, da bereits konkrete Vorstellungen über den möglichen Einfluß der erklärenden Variablen vorliegen.
Vgl. Hammann, P./ Erichson, B. (1994): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart u.a., S. 242 f.;
Sattler, H./ Rao, V.R. (1997): Die Validität eines Ansatzes zur Separierung der Allokations- und Informationsfunktion des Preises, in: ZfB, 67. Jg., Heft 12, S. 1285–1307, S. 1292.
Zu den Gütemaßen vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 23 ff. Cooper/ Nakanishi weisen darauf hin, daß auch nicht signifikante Dummy-Variablen im Regressionsmodell verbleiben sollten, da es Ziel der Analysen ist, ein korrekt spezifiziertes Attraktionsmodell zu schätzen.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 116 ff.
Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 31 ff.
Die Aussagekraft der F- und t-Tests wird allerdings durch die sich bei der Prämissenprüfung herausstellende Nichterfüllung der Normalverteilungssannahme der Residuen relativiert, wie später in diesem Unterabschnitt dargestellt wird.
Vgl. Kmenta, J. (1998): Kmenta, J. (1986): Elements of Econometrics, 2. Aufl., New York, S. 265 ff.;
Bowman, K.O./ Shenton, L.R. (1975): Omnibus test contours for departures from normality based on √b 1 and b 2, in: Biometrika, 62. Jg., Heft 2, S. 243–250.
Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 41 f.;
Ellinghaus, U./ Erichson, B./ Zweigle, T. (1999): Die Werbewirksamkeit alternativer Gestaltungsformen von TV-Spots. Ein Beitrag zur Quantifizierung der Werbequalität, Preprint Nr. 27/1999 der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, S. 1–20, S. 16.
Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 34 f.;
Hübler, O. (1989): Ökonometrie, Stuttgart u.a., S. 187 ff.; die Berechnung sowohl der empirischen und theoretischen Testwerte erfolgt mit dem Datenanalyse-und Prognoseprogramm ‘Marfo’ von B. Erichson;
vgl. Hammann, P./ Erichson, B. (1994): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart u.a., S. 400.
670
Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 35;
Frohn, J. (1980): Grundausbildung in Ökonometrie, Berlin u.a., S. 127 f.;
Ellinghaus, U./ Erichson, B./ Zweigle, T. (1999): Die Werbewirksamkeit alternativer Gestaltungsformen von TV-Spots. Ein Beitrag zur Quantifizierung der Werbequalität, Preprint Nr. 27/1999 der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, S. 1–20, S. 16 f.; Hübler, O. (1989): Ökonometrie, Stuttgart u.a., S. 167 ff. Hierbei wird die die Varianz der Residuen vermutlich beeinflussende Variable nach dem maximalen Betrag des t-Wertes der unabhängigen Variablen im Verfahren von Glejser bestimmt, wobei die nur dünn mit ‘l’ besetzten Dummy-Variablen im Auswahlprozeß nicht berücksichtigt werden, um die Aussagekraft des Goldfeld/ Quandt-Tests zu gewährleisten;
vgl. zum Verfahren von Glejser Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (o.J.): Multivariate Analysemethoden, 9. Aufl., o.O. (in Vorb.), Kap. 1.2.3.4.3.
Vgl. die analoge Kombination beider Modelltypen bei Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 36;
Schneider, J./ Tietz, W. (1998): Attraktionsmodelle der Marktreaktion, Arbeitspapier Nr. 73, Lehrstuhl für Marketing, Universität Erlangen-Nürnberg, Nürnberg, S. 42 ff.
Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 45 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 123 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 141 f.; alle weiteren Größen sind bereits relative Größen.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 52 und S. 69 ff.; vgl. auch Abschnitt 6.3, S. 208 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 73 ff., 134 ff.;
Schneider, J./ Tietz, W. (1998): Attraktionsmodelle der Marktreaktion, Arbeitspapier Nr. 73, Lehrstuhl für Marketing, Universität Erlangen-Nürnberg, Nürnberg, S. 45 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 73 ff.;
Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 61.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 77 f.
Vgl. Abschnitt 8.3, S. 247 ff.
Vgl. Abschnitt 8.3, S. 251 ff.
Vgl. z.B. Bleymüller, J./ Gehlert, G./ Gülicher, H. (1998): Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 11. Aufl., München, S. 158 ff, die allerdings neben der graphischen Analyse auch auf die Möglichkeit statistischer Testverfahren hinweisen.
Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 32 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 141 ff.
Vgl. Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 61.
Vgl. zu den nachfolgenden Aussagen Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 33 f.
Vgl. hierzu die Tafeln zum Durbin/ Watson-Test bei Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 584 f.
Dargestellt sind dort Grenzwerte des Durbin/ Watson-Tests für (1-α)-Vertrauenswahrscheinlichkeiten von 0.95 und 0.975. Da im Durbin/ Watson-Test ‘direkt’ H0 geprüft wird (und nicht wie in vielen anderen Tests zwar H0 betrachtet, aber ‘indirekt’ H1 nicht abgelehnt werden soll), ist in diesem Fall der β-Fehler relevant. Dieser verhält sich gegenläufig zur Irrtumswahrscheinlichkeit α, so daß durch die Erhöhung der (1-α)-Vertrauenswahrscheinlichkeiten die (1-β)-Vertrauenswahrscheinlichkeit reduziert wird.
Vgl. Hammann, P./ Erichson, B. (1994): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart u.a., S. 132 ff.,
Bortz, J. (1993): Statistik für Sozialwissenschaftler, 4. vollst. Überarb. Aufl., Berlin u.a., S. 107 ff;
Frohn, J. (1980): Grundausbildung in Ökonometrie, Berlin u.a., S. 121 ff und S. 290.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 123 ff; Hartung weist darüber hinaus darauf hin, daß bei Regressionen ohne konstantes Glied die Varianz der Fehler nur in der Nähe des Ursprungs als konstant angesehen werden kann, da die Varianz der Fehler mit wachsender Entfernung vom Ursprung größer wird.
Vgl. Hartung, J. (1998): Statistik, 11. durchges. Aufl., München u.a., S. 584 f.
Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 35.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 125 ff.
Vgl. Aaker, D.A. (1996): Measuring Brand Equity across Products and Markets, in: California Management Review, 38. Jg., Heft 3, S. 102–120, S. 106 ff., S. 116 f.;
nahezu identisch übernommen in Aaker, D.A. (1996): Building Strong Brands, New York, S. 314 ff; Abschnitt 3.6, S. 95 ff. und Abschnitt 5.2.1, S. 172 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 31 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 30 sowie zu den Elastizitäten des MCI- und MNL-Modells auch Abschnitt 6.1, S. 193 ff.
Vgl. zu den Ausführungen bzgl. der Elastizitäten Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 33 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 35.
Vgl. Broadbent, S. (1992): Using data better — a new approach to sales analyses, in: Admap, 27. Jg., Heft Jan., S. 48–54;
Broadbent, S. (1993): Advertising effects: more than short term, in: Journal of the Market Research Society, 35. Jg., Heft 1 (Jan.), S. 37–49 sowie Abschnitt 4.6, S. 153 ff.
Vgl. Kamakura, W.A./ Russell, G.J. (1993): Measuring brand value with scanner data, in: International Journal of Research in Marketing, 10. Jg., Heft 1, S. 9–22 sowie Abschnitt 4.7, S. 157 ff.
Vgl. Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 12 ff.;
Hildebrandt, L. (1998): Marketing-Mix-Modelle und Wettbewerbsstruktur-Analysen, in: Erichson, B./ Hildebrandt, L. (Hrsg.) (1998): Probleme und Trends in der Marketing-Forschung, Stuttgart, S. 95–114, S. 97 ff.
Vgl. Kamakura, W.A./ Russell, G.J. (1993): Measuring brand value with scanner data, in: International Journal of Research in Marketing, 10. Jg., Heft 1, S. 9–22, S. 12;
Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 46 ff.;
Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 16 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 56 ff;
Klapper, D. (1998): Die Analyse von Wettbewerbsbeziehungen mit Scannerdaten, Heidelberg, S. 25 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 52 und S. 78.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 73 ff. und Abschnitt 6.6.2, S. 225 ff.
Vgl. Nenning, M./ Topritzhofer, E./ Wagner, U. (1978): Empirische Befunde zum Verhältnis zwischen Marktführer und Zweitmarke, in: ZfB, 48. Jg., S. 1025–1036, wieder abgedr. in: ZfB-Ergän-zungsheft 60 Jahre ZfB — Meilensteine der Betriebswirtschaftslehre, Erg.-Heft 2/ 91, S. 110–121.
Vgl. Nenning, M./ Topritzhofer, E./ Wagner, U. (1978): Empirische Befunde zum Verhältnis zwischen Marktführer und Zweitmarke, in: ZfB, 48. Jg., S. 1025–1036, wieder abgedr. in: ZfB-Ergän-zungsheft 60 Jahre ZfB — Meilensteine der Betriebswirtschaftslehre, Erg.-Heft 2/ 91, S. 10–121, S. 113 ff.
Vgl. Abschnitt 5.4, S. 181 ff. sowie Abschnitt 6.2, S. 201 ff.
Auf Basis der hier vorgestellten Überlegungen sind bereits Analysen mit — allerdings anders spezifizierten — Attraktionsmodellen publiziert worden; vgl. Maretzki, J./ Wildner, R. (1994): Messung von Markenkraft, in: Markenartikel, 56. Jg., Heft 3, S. 101–105. In der Literatur sind diese fälschlich als Anwendungen des GfK-Marken-Simulators bezeichnet worden;
vgl. z.B. Sattler, H. (1997): Monetäre Bewertung von Markenstrategien für neue Produkte, Stuttgart, S. 51 ff. Beim GfK-Mar-ken-Simulator handelt es sich um ein multiplikatives dynamisches Modell vom Koyck-Typ, dessen Parameter durch eine kombinierte Zeitreihen- und Querschnittsanalyse iterativ geschätzt werden, d.h. weder die Modellstruktur noch die Schätzmethodik weisen Ähnlichkeiten auf.
Vgl. zum GfK-Marken-Simulator Wildner, R. (1991): Nutzung integrierter Paneldaten fur Simulation und Prognose, in: Jahrbuch der Absatz- und Verbrauchsforschung, 37. Jg., Heft 2, S. 114–130, S. 121 ff;
Vossebein, U./ Wildner, R. (1992): Komplexe Problemstellungen erfordern komplexe Lösungsansätze, in: Planung und Analyse, 19. Jg., Heft 1, S. 56–61;
Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Wer-beerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 543 f.
Vgl. Abschnitt 6.2, S. 201 ff.
Es liegen für elf Marken jeweils 34 Datenpunkte, also insgesamt 374 Datensätze vor. Bereinigt man diese um fehlende Fälle, d.h. Datensätze mit einer Distribution von 0, ergeben sich 304 Fälle. Aufgrund fehlender Variation der Variable Distribution in einer Wahlsituation kann die z-Trans-formation sowie die darauf aufbauenden EXP(z)- bzw. Zeta-Transformation für sechs Fälle nicht durchgeführt werden, so daß sich eine Gesamtfallzahl von 298 ergibt.
Vgl. Abschnitt 6.5, S. 218 ff.
Vgl. Abbildung 66, S. 252 und Abbildung 67, S. 253.
Vgl. Abschnitt 6.2, S. 201 ff. Im Gegensatz zu der Periode Jan./ Feb. 93 kann für die Folgeperiode März/ April 93 Autokorrela-tion nicht ausgeschlossen werden, da der empirische Durbin/ Watson-Wert im Indeterminiert-heitsbereich liegt. Wie Abbildung 67, S. 253 dokumentiert, liegt der empirische Wert deutlich näher an der unteren Annahmegrenze Du als an der unteren Ablehnungsgrenze D1 von H0 (kein autoregressiver Prozeß erster Ordnung der Störgrößen), so daß durch die Erhöhung der Vertrauenswahrscheinlichkeit u.U. eine Annahme erreicht werden könnte.
Vgl. die Durbin/ Watson-Tabellen für unterschiedliche Vertrauenswahrscheinlichkeiten bei Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996): Multivariate Analysemethoden, 8., verb. Aufl., Berlin u.a., S. 584 f. sowie Abschnitt 6.2, Fußnote 686, S. 207.
Vgl. hierzu Abschnitt 3.3.2, S. 55 ff.
Vgl. hierzu für den Orangensaftmarkto.V. (1994): Dem Zucker auf der Spur, in: Test, 29. Jg. S. 86–90. Hierbei stellt Orangensaft mit einem Sortenanteil von 24.9% des Pro-Kopf-Verbrauches an Fruchtsäften/ Fruchtnektaren 1993 nach Apfelsaft mit 26.1% die zweitwichtigste Saftsorte dar. Vgl. Verband der deutschen Fruchtsaft-Industrie e.V.(Hrsg.) (1998): Daten & Fakten zur deutschen Fruchtsaft-Industrie 1998, http://www.fruchtsaft.de/branche/data/ data02.html und…/data04.html, abgerufen am 26.01.00.
Vgl. o.V. (o.J.): beckers-bester — Das Unternehmen, http://www.beckers-bester.de/ugnl.htm, abgerufen am 26.01.00.
Aussage von Herrn G. Birnbaum, Division Manager ConsumerScan Beverages bei der GfK, Nürnberg, im Rahmen eines telefonischen Expertengesprächs über die Ergebnisse der Markenkraft-analysen für Fruchtsäfte/ Fruchtnektare im Jahr 1993 am 28.01.00.
Vgl. Abschnitt 6.2, S. 201 ff.
Vgl. Abbildung 51, S. 185. Auch für Abbildung 57 gilt, daß bei Änderungen des kleinsten Wertes im Vergleich der Perioden, wie in dem Beispiel zwischen der dritten und vierten Periode von PIu-rabel zu Gena, diese Änderung durch die Normierung besonders betont wird.
Vgl. hierzu Abbildung 57, S. 216 fur das RPM-Modell sowie die Gegenüberstellung der nicht-normierten Ergebnisse beider Ansätze in Abbildung 68, S. 254.
Vgl. Hammann, P./ Erichson, B. (1994): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart u.a., S. 358 ff.
Vgl. Abschnitt 4.6, S. 153 ff.
Vgl. Broadbent, S. (1992): Using data better — a new approach to sales analyses, in: Admap, 27. Jg., Heft Jan., S. 48–54, S. 53.
Vgl. Abschnitt 4.7, S. 157 ff., insbes. Abbildung 39, S. 161.
Kamakura, W.A./ Russell, G.J. (1993): Measuring brand value with scanner data, in: International Journal of Research in Marketing, 10. Jg., Heft 1, S. 9–22, S. 17.
Vgl. Abschnitt 3.3.2, S. 55 ff.
Vgl. Sander, M. (1994): Die Bestimmung und Steuerung des Wertes von Marken, Heidelberg, S. 214 ff.
Vgl. Abschnitt 201, S. 201 ff. sowie Abbildung 64, S. 247 im Anhang.
Vgl. Abschnitt 5.2.1, S. 172 ff.
Deshalb wird in dieser Arbeit zwar von dem RPM-’Modell’, jedoch wegen der Vielzahl von Optionen von dem Attraktions-’Ansatz’ gesprochen, in dessen Rahmen Modelle spezifiziert werden können.
Vgl. Hildebrandt, L. (1984): Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, in: Marketing ZFP, 6. Jg., Heft 1, S. 41–51, S. 41 f.;
Hammann, P./ Erichson, B. (1994): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart u.a., S. 75 ff. Wittenberg propagiert zur Reliabilitätsprüfung den Koeffizienten Cronbachs a, jedoch ist diese Prüfung auf interne Konsistenz der Beobachtungen hier nicht anwendbar, da bei den erklärenden Dummy-Variablen die Normalverteilungsvoraussetzung nicht gegeben ist;
vgl. Wittenberg, R. (1991): Computerunterstützte Datenanalyse, Stuttgart, S. 79 f., S. 158–160.
Vgl. Abschnitt 8.3, S. 254.
Vgl. Sattler, H./ Rao, V.R. (1997): Die Validität eines Ansatzes zur Separierung der Allokations-und Informationsfunktion des Preises, in: ZfB, 67. Jg., Heft 12, S. 1285–1307, S. 1292.
Vgl. Abschnitt 8.3, S. 252.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 31 ff.
Insgesamt weisen 11 von 44 Schätzungen ein R2 < 0.05 auf, 5 Schätzungen liegen im Bereich von 0.05 < R2 < 0.10 und 6 von 44 Schätzungen zeigen ein Bestimmtheitsmaß im Bereich von 0.10 <R2< 0.20.
Vgl. Simon, H. (1992): Preismanagement, 2. vollst. Überarb. u. erw. Aufl., Wiesbaden, S. 136 f.
Vgl. Abschnitt 8.3, S. 252.
Vgl. Park, C.S./ Srinivasan, V. (1994): A Survey-Based Method for Measuring and Understanding Brand Equity and Its Extendibility, in: Journal of Marketing Research, 31. Jg., Heft 2, S. 271–288, S. 281;
vgl. auch Hildebrandt, L. (1984): Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, in: Marketing ZFP, 6. Jg., Heft 1, S. 41–51, S. 43;
Hammann, P./ Erichson, B. (1994): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart u.a., S. 77 f.
Das Regressionsmodell hat einen F-Wert von 48.449 bei einer Irrtumswsk. von 0.000.
Vgl. Abschnitt 5.5, S. 185 ff.
Vgl. Aaker, D.A. (1996): Measuring Brand Equity across Products and Markets, in: California Management Review, 38. Jg., Heft 3, S. 102–120, S. 116 f.;
Broadbent, S. (1992): Using data better — a new approach to sales analyses, in: Admap, 27. Jg., Heft Jan., S. 48–54.
Vgl. hierzu Abschnitt 6.6.2, S. 225 ff. sowie Abschnitt 4.5, S. 146 ff.
Vgl. Abschnitt 4, S. 127 ff. Lediglich Park/ Srinivasan erweitern ihren Ansatz zur Erfassung der Markentransferproblematik;
vgl. Park, C.S./ Srinivasan, V. (1994): A Survey-Based Method for Measuring and Understanding Brand Equity and Its Extendibility, in: Journal of Marketing Research, 31. Jg., Heft 2, S. 271–288, S. 277 ff. Ausführlicher beschäftigt sich mit der Bestimmung eines langfristigen Markenwertes sowie der Markentransferproblematik Sattler; vgl. Sattler, H. (1997): Monetäre Bewertung von Markenstrategien fur neue Produkte, Stuttgart, S. 168 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 4 ff.; zur empirischen
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 10 ff; empirische Befunde zum Vorliegen oligopolitischer Marktstrukturen finden sich z.B. bei Simon, H. (1992): Preismanagement, 2. vollst. Überarb. u. erw. Aufl., Wiesbaden, S. 21.
Vgl. Aaker, D.A. (1996): Measuring Brand Equity across Products and Markets, in: California Management Review, 38. Jg., Heft 3, S. 102–120;
nahezu identisch in: Aaker, D.A. (1996): Building Strong Brands, New York, S. 314–338 sowie Abbildung 23, S. 97.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 69 ff; zum Salienzbegriff und der analogen Argumentation von Ehrenberg u.a. vgl. auch Abschnitt 3.3.2, S. 55 ff.
Vgl. Abschnitt 6.2, S. 201 ff.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 73 f.
Vgl. Cooper, L.G./ Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis, Boston u.a., S. 73 f.
Von Interesse sind hierbei die relativen Positionen von Marken zueinander auf verschiedenen Imagedimensionen. Zu deren Ermittlung können u.a. Positionierungsanalysen herangezogen werden.
Vgl. hierzu Abschnitt 2.2.4, S. 28 ff. sowie Erichson, B./ Twardawa, W. (1994): Bedeutung der Konsumentenforschung für die Markenpolitik, in: Bruhn, M. (Hrsg.) (1994): Handbuch Markenartikel, Stuttgart, S. 284–316, S. 291 ff;
Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 550 ff. Zur Aufnahme von Imagedaten vgl. ausführlicher Abschnitt 6.6.2.3, S. 229 ff.
Vgl. Abschnitt 4.5, S. 146 ff.
Vgl. Abschnitt 6.2, S. 201 ff. sowie Abschnitt 6.6.2.1, S. 225 f.
Vgl. Abschnitt 3.3.3, S. 63.
Vgl. Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 524.
Vgl. Abschnitt 3.5.3, S. 81 ff. sowie Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 523.
Vgl. Abschnitt 8.3, S. 255.
Vgl. Abschnitt 8.3, S. 255.
Vgl. Ellinghaus, U./ Erichson, B./ Zweigle, T. (1999): Die Werbewirksamkeit alternativer Gestaltungsformen von TV-Spots. Ein Beitrag zur Quantifizierung der Werbequalität, Preprint Nr. 27/1999 der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, S. 3 f.
Eine kombinierte Modellierung von Werbebudget und außerökonomischen Werbewirkungsgrößen in einem zweistufigen und damit sehr komplexen Attraktionsansatz wird von Weber vorgestellt; vgl. Weber, A. (1993): Ein Zwei-Stufen-Modell der Marktreaktion, Frankfurt/ Main.
Zu den Werbeausgaben vgl. Brandes, B. (1992): Stichwort ‘Nielsen Werbeforschung S+P, in: Diller, H. (Hrsg.) (1992): Vahlens Großes Marketing Lexikon, München, S. 817 f.
Zu Werbewirkungsgrößen vgl. Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 552 ff.
Vgl. Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 537 ff;
Simon, H. (1985): Goodwill und Marketingstrategie, Wiesbaden, S. 45 ff.
Zwei dynamische Modelle, in die Markenwertgrößen eingehen, beschreibt z.B. Broadbent, wobei die Darstellung allerdings sehr knapp ist und modelltechnische Details nicht offenlegt werden; vgl. Broadbent, S. (1993): Advertising effects: more than short term, in: Journal of the Market Research Society, 35. Jg., Heft 1 (Jan.), S. 37–49, S. 37 ff.
Vgl. Abschnitt 2.2.3, S. 21 ff. sowie die Darstellung der Systematiken von Keller und Esch in Abschnitt 3.5.1, S. 73 ff.; vgl. auch Erichson, B./ Twardawa, W. (1994): Bedeutung der Konsumentenforschung für die Markenpolitik, in: Bruhn, M. (Hrsg) (1994): Handbuch Markenartikel, Stuttgart, S. 284–316, S. 291.
Vgl. Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 548 f.
Vgl. Ellinghaus, U. (2000): Werbewirkung und Markterfolg, München, S. 34 f.
Vgl. Esch, F.-R./ Nickel, O. (1998): Markenwert und Events, in: Nickel, O. (Hrsg.) (1998): Eventmarketing, München, S. 91–106, S. 97;
vgl. zur Bedeutung der Markenbekanntheit auch Keller, K.L. (1998): Strategie brand management, Upper Saddle River, N.J., S. 87 ff.;
Joachimsthaler, E./ Aaker, D.A. (1997): Building Brands without Mass Media, in: Harvard Business Review, 75. Jg., Heft 1, S. 39–52, S. 44 f.
Zur Ermittlung der hier interessierenden relativen Positionen von Marken zueinander können u.a. Positionierungsanalysen herangezogen werden. Vgl. hierzu Abschnitt 2.2.4, S. 28 ff.
sowie Erichson, B./ Twardawa, W. (1994): Bedeutung der Konsumentenforschung für die Markenpolitik, in: Bruhn, M. (Hrsg.) (1994): Handbuch Markenartikel, Stuttgart, S. 284–316, S. 291 ff.;
Erichson, B./ Maretzki, J. (1993): Werbeerfolgskontrolle, in: Berndt, R./ Hermanns, A. (Hrsg.) (1993): Handbuch Marketing-Kommunikation, Wiesbaden, S. 521–560, S. 550 ff.
Vgl. Abschnitt 6.6.2.1, S. 225 f.
Einen Ansatz zur Messung der Markenkraft auf Basis von Bekanntheits- und Imagedaten stellen Na/ Marshall/ Keller vor, wobei allerdings ein multinomiales Logit-Modell auf Basis individueller Konsumentenurteile zum Einsatz kommt, also eine grundsätzlich unterschiedliche Vorgehensweise im Vergleich zu dieser Arbeit gewählt wird.
Vgl. Na, W.B./ Marshall, R./ Keller, K.L. (1999): Measuring brand power: validating a model for optimizing brand equity, in: Journal of Product and Brand Management, 8. Jg., Heft 3, S. 170–184. Ebenfalls Imagedaten — in Kombination mit weiteren Variablen — im Rahmen eines multinomialen Logit-Modells auf Basis individueller Konsumentenurteile verwenden Swait u.a.; vgl. Swait, J./ Erdem, T./ Louviere, J./ Dubelaar, C. (1993): The Equalization Price: A Measure of Consumer-Perceived Brand Equity, in: International Journal of Research in Marketing, 10. Jg., Heft 1, S. 23–45.
Z.B. Baidinger/ Rubinson verbinden in einem loyalitätsorientierten Ansatz aus dem Kaufverhalten ermittelte Markentreue mit Einstellungsmessungen.
Vgl. Baidinger, A.L./ Rubinson, J. (1996): Brand Loyalty: The link between attitude and behavior, in: Journal of Advertising Research, 36. Jg., Heft 6, S. 22–34;
Baldinger, A.L./ Rubinson, J. (1997): The Jeopardy in Double Jeopardy, in: Journal of Advertising Research, 37. Jg., Heft 6, S. 37–49.
Vgl. Ellinghaus, U. (2000): Werbewirkung und Markterfolg, München, S. 44 ff.; Ellinghaus bezieht sich zwar auf Einstellungen, die Aussagen sind aber, da unter Images in dieser Arbeit mehrdimensional gemessene Einstellungen verstanden werden, übertragbar.
Vgl. hierzu auch Maretzki, J./ Wildner, R. (1994): Messung von Markenkraft, in: Markenartikel, 56. Jg., Heft 3, S. 101–105, S. 105.
Braun, M. (1999): Marken als Wirtschaftskapital und Wachstumsmotor, in: Markenartikel, 61. Jg. Heft 3, S. 14–16, S. 16 [M. Braun ist geschäftsführender Gesellschafter Triumph International Holding GmbH, München; J.M.]; als soft facts bezeichnet Braun Kommunikation und damit Image, hard facts charakterisiert er als “… die ursächlichen für den Markencharakter relevanten Unternehmensleistungen wie Forschung und Entwicklung, Produktion, Distribution, Preis- und Konditionenverhalten, Kundendienst.”
Vgl. Keller, K.L. (1998): Strategic brand management, Upper Saddle River, N.J., S. 355.
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Maretzki, J. (2001). Preisorientierte Markenkraftmessung auf Basis von Paneldaten mit Attraktionsmodellen. In: Preisorientierte Markenwertmessung. Schriften zur quantitativen Betriebswirtschaftslehre. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-85206-9_6
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