Verhaltensfunktion Unternehmen 2.3

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Unternehmen Analyse
Skalenfaktor
Einzelproduktion
Güterumwandlung
Input  Output
Arbeit
Wissen
Verhaltensfunktionen Unternehmen
Energie
Arbeit
Energie
Wissen
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1
Unternehmen Analyse
minK f (P)
maxO f (P)
Gewinn
Produktivität

Input
=
output
O:= Output
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
K:= Kosten
Erlös =
Kosten
P:= Produktionsmöglichkeiten
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Ökonomische Funktionen (Unternehmen)
oPreis-Absatz-Funktion
oAngebotsfunktion
oProduktionsfunktion
oIsoquante
oErlösfunktion
oKostenfunktion
oGewinnfunktion
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3
Preis, Ertrag-Absatz Funktion
Ertrag-Absatz Funktion
60.00
50.00
Stückertrag
40.00
30.00
20.00
10.00
0.00
-
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
Absatzmenge
Absatz
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4
Klassisches Ertragsgesetz
Produktionsfunktion
O
f '(O) 
q
O


q
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Partielle
Faktorvariation
O  a0 *q1 *q2(const .)
O
q1
q2
a0
α
:= Output
:= Variabler Faktor
:= Fixer Faktor
:= Niveauparameter
:= Grenzproduktivität
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5
Modellrechnung Web-Marketing
 In diesem Modell wird die Besuchergewinnung für
einen Web-Shop abgebildet. Aus den Marketingmöglichkeiten stellen wir zwei Varianten für das
Web gegenüber. Der Betreiber substituiert
zwischen
 Adwords (gekauften Klicks)
 SEO (Aufwand zur Optimierung für die Suchmaschinen).
maxBe f (Mm)
 Wir betrachten die Mengenrelationen zwischen
dem jeweiligen Aufwand und den Besuchern als
Ertragsmassstab.
 Wir vergleichen zwei Quellen auf der Marketingfläche.
Be:= Besucher
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Mm:=Marketingmöglichkeiten
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Die Marketingfläche
Google Adwords
generische Suche
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Shopping
News Videos Bilder
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7
Modellrechnung Web-Marketing
 Wir berechnen im Modell den Aufwand
(Sm:=Shopmarketing) zur Bestellergewinnung
(Be) über Adwords bei konstantem SEO-Aufwand.
Produktionsfunktion

Be  a0 * Sm1 * Sm2(const.)
Funktions–
Parameter:

Be:= Bestellungen
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α= 0,45
a0 = 2
Modell: Shopmarketing II.xls
Sm1:=Adwords Sm2:=SEO (Search Engine Optimization)
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Modellrechnung Web-Marketing
 Wir berechnen nun den Aufwand zur
Bestellergewinnung über die Search Engine
Optimization und halten den Adwords-Aufwand
konstant.
Produktionsfunktion
Be = a0 * Sm1(const.)* Sm2β
Funktions–
Parameter:
β= 0,55
a0 = 2
Modell: Shopmarketing II.xls
Be:= Besteller Sm1:=Adwords Sm2:=SEO (Search Engine Optimization)
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Substitution Totalanalyse
Grenzrate der
Substitution
q2
q1

q2
O1
O2
q1
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O := Output
q1 := Variabler Faktor 1
(Besucher Adwords)
q2 := Variabler Faktor 2
(Besucher SEO)
σ := Grenzrate
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
Modellrechnung Web-Marketing
Im nächsten Schritt wollen wir wissen, mit welchen
Faktorkombinationen ein bestimmter Output (Besucheranzahl)
erzielbar ist. Wir verwenden dazu die Cobb-Douglas Funktion
mit zwei variablen Einsatzfaktoren:
 
1 2
O0  aq q
Für einen bestimmten Output O0 erhält man eine Isoquante
durch Auflösen nach der Menge jeweils eines Faktors:
1
O0   
q2    q1 
 a 
(Ergebnisse siehe Grenzertrag Shopmarketing II.xls)
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
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Modellrechnung Web-Marketing
Welche Fragen sind noch offen, um eine konkrete Entscheidung
des Unternehmens zum Web-Marketing zu treffen?
 Welche Isoquante (Besucherzahl) wählt
man?
 Welche Kombinationen von
Faktoreinsätzen (Adwords – SEO) wählt
man?
Wie erkennen wir wertvolle Besucher?
Fragen und
Verhaltensfunktionen
Unternehmen
Anregungen VWL
Mikroökonomie
Prof.
Prof.Dr.
Dr.Hildebrandt
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12
Web-Marketing Pyramide
Konversionsraten::
2%
Abschluss
9%
Mitglieder
Kaufinteressenten
33%
Interessenten
Shopbesucher
Zielgruppe Besucher
100%
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Verhältnis Besucher zu Käufern
Anzeigen
1 Drittel der Klicks
bringen 2 Drittel der
Käufer.
Organisch
2 Drittel der Klicks
bringen 1 Drittel der
Käufer.
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Ebenen der Optimierung
Kostenfunktion
Produktionsfunktion
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15
Modellrechnung Web-Marketing
 Das Modell wird auf eine Vielzahl von Isoquanten
erweitert. Wir bewerten die Besucher nun mit ihrer
Effizienz (Konversionsquote). Als Produktionsfunktion
verwenden wir wieder auf die CD-Funktion:
CD-Funktion

O  aq1 q2
Der Aufwand zur Gewinnung eines Käufers beträgt
 bei den organischen Ergebnissen (SEO) 60 Besucher,
 bei den Adwords nur 30 Besucher.

Wir setzen ein:
α= 0,666
β= 0,334
(Simulationen siehe Mengenoptimierung Shopmarketing II.xls)
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Modellrechnung Web-Marketing
Die Effizienz wurde bisher in Anzahl Besucher zu Anzahl Käufer
gemessen. Jetzt wandeln wir die Größen in die Exponenten der CDFunktion um und erhalten so die Grenzproduktivitäten der Varianten
(Einsatzfaktoren). In der CD-Funktion

O  aq1 q2

setzen wir ein:
  0,67
  0,33
Die Effizienz errechnet sich mit durchschnittlich 42 Besucher pro Kauf.

(Simulationen siehe Mengenoptimierung Shopmarketing.xls
Über leichte Rundungsdifferenzen bitte hinwegsehen)
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Modellrechnung Web-Marketing
Im Modell können wir die Scale-Line ermitteln. Addieren
sich die Produktivitäten zu 1, erzielt man konstante
Skalenerträge.
Nimmt die Produktivität mit der Menge ab, was zum
Beispiel bei der Marktsättigung, an der Kapazitätsgrenze
oder bei starkem Wettbewerb der Fall ist, sinken die
Skalenerträge. Die Summe der Grenzproduktivitäten ist
nicht mehr 1.
Eine besonders erstrebenswerte Entwicklung sind unter
technischen Aspekten und in der Folge unter
ökonomischen Aspekten steigende Skalenerträge.
Warum?
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Modellrechnung Web-Marketing
Wir simulieren mit steigenden Skalenerträgen die Nutzung einer neuen
Technik, in dem speziellen Fall des Web-Marketings ist der Netzeffekt
gemeint (Beispiel Forum). In die CD-Funktion:

O  aq1 q2

setzen wir ein:
  0,666
 1
Der Aufwand Besucher zu Käufer sinkt erheblich mit wachsenden
Bestellungen.

(Simulationen siehe Mengenoptimierung Shopmarketing.xls
Über leichte Rundungsdifferenzen bitte hinwegsehen)
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Technische Entwicklungen
Technische Entwicklungen beeinflussen die Optimierung im Unternehmen.
Sie gehören zu den Randbedingungen der Ökonomie.
Die Erfindungen sind aber nicht ökonomisch induziert, allenfalls deren
Nutzung folgt ökonomischen Optimierungskalkülen.
 Wie bildet man Erfindungen ab und ihre
Nutzung im Unternehmenssektor?
 Wie lässt sich der Auf- und Abstieg von
technischen Innovationen in
ökonomischen Modellen abbilden?
Fragen und
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Mikroökonomie
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