Conjoint Analyse

Simulation und Modellbildung
im Marketing
SS 2010
Prof. Dr. Richard Roth
Simulation und Modellbildung
Übersicht
1.
2.
3.
4.
5.
Simulation
Modell
Die Notwendigkeit von Simulationen im Marketing
Simulationsanwendungen im Marketing
Beispiele
Prof. Dr. Richard Roth
Simulation und Modellbildung
Was ist Simulation?
Herkunft des Wortes aus dem Lateinischen simulare = - ähnlich machen (lat. similis = ähnlich)
- nachbilden
- nachahmen
und später mehr in der Bedeutung von
- vortäuschen
- sich den Anschein von etwas geben
im Deutschen (16. Jhrdt.)
- sich verstellen
- eine Krankheit vortäuschen (Simulant)
 Etwa ab den 60iger Jahren des 20. Jhrts. neue Bedeutung in den Wissenschaften (OR, Mathematik, Informatik):
- modellhaft nachahmen (zu Übungsbzw. Testzwecken)
- wirklichkeitsgetreu in einem Modell
etwas nachvollziehen
 Simulatoren = Geräte, Vorrichtungen, mit deren Hilfe wirklichkeitsgetreue Bedingungen hergestellt werden können (z.B. zum Testen von Fahrzeugen, Flugzeugen, Systemen oder Programmen)
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Simulation und Modellbildung
Was ist ein Modell?
Ein Modell ist ein tatsächlich existierendes oder in einer bestimmten Fachsprache
formuliertes System, das in vereinfachter Weise die wesentlichen Merkmale eines
Ausschnitts der Realität wiedergibt.
Dabei wird gefordert, dass diese Wiedergabe bzw. Abbildung bestenfalls strukturgleich
(isomorph),
zumindest aber strukturähnlich (homomorph) erfolgen soll.
Beispiele von Modellen in der BWL:
•Das S-R-Modell des Verhaltens von Konsumenten
•Das Matrix System der Organisation
•Das Produktlebenszyklus-Modell
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Simulation und Modellbildung
Die Notwendigkeit von Simulationen im Marketing
 Produktinnovationen beanspruchen enorme Kapazitäten (vor allem hinsichtlich
finanzieller, zeitlicher und Knowhow-bezogener Art). Die solide Abschätzung bzw.
Beurteilung des Erfolgspotentials von neu auf den Markt einzuführenden Produkten
ist für Unternehmen von herausragender Bedeutung. Kaufentscheidungs- und Testmarktsimulationen von innovativen Produkten/Produktkonzepten liefern im Produktentwicklungsprozess frühzeitige Informationen über Produktdesign, -handling, -präferenzen, Preiseinschätzung etc.
 Simulationen mit Virtual Reality-Technologien schaffen realitätsnähere Test-Umgebungen für Testpersonen.
 Simulationen mit Virtual Reality-Technologien ersetzen die Herstellung von
physischen Testprodukten (Prototypen, Dummies, Mockups), was insbesondere die
Einsparung von Zeit und Kosten ermöglicht.
 Simulationen ermöglichen die Durchführung von Marketing-Mix-Variationen von
etablierten Produkten (Preis-/Werbung-/Verpackungs-/Instore-Platzierungs-Variationen)
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Simulation und Modellbildung
Anwendungsbereiche der Simulation im Marketing
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•
•
•
Marktanalysen, Marktforschung:
- Ermittlung von Preis-Absatzfunktionen (Marktreaktionsfunktionen)
- Prognose von Absatzpotentialen (Marktanteile)
- Ermittlung von Kaufpräferenzen
Produktpolitik
- Produktentwicklung: Produktkonzepttests in frühen Entwicklungsphasen
- Produktdesign-, Verpackungstests
Preispolitik (in Verbindung mit den anderen Marketing-Mix-Elementen)
Kommunikationspolitik
- Ermittlung von Effekten durch Gestaltungselemente (Bild, Text, Farbe, Ton,..)
- Ermittlung von Effekten durch Werbemittel (Plakate, Merchandising, Anzeigen,
Spots)
Distributions-/Vertriebspolitik
- VR-Technologie für Verkaufspräsentationen (v.a. für Großprojekte wie Anlagen,
Immobilien)
- Instore-Konzepte (Regalplatzoptimierung, Produktplatzierung)
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Simulation und Modellbildung
Simulation einer Produktneueinführung (Bsp. Auto)
1. Modellierung der Inputfaktoren
Wahrnehmung der
konkurrierenden
Produkte
Präferenzen der
Kaufentscheider
Größe der
Marktsegmente
Größe und Entwicklung des
Gesamtmarktes
Wichtigkeit von
Entscheidungskriterien
Expertenschätzung
SimulationsModell
Output: Marktanteile
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Simulation und Modellbildung
Teilnutzenwerte
(über Conjoint
Analyse)
Simulation einer Produktneueinführung (Bsp. Auto)
2. Modellierung der Outputfaktoren
Marktanteile
ermittelt aus
Verknüpfung von
Teilnutzenwerten und
Gesamtnutzenwert
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Simulation und Modellbildung
Individuelle Kaufwahrscheinlichkeit
abgeleitet aus
Gesamtnutzenwert
Beziehung zwischen
Kaufwahrscheinlichkeit
und Marktanteil
Evoked Set
Das Evoked Set eines Konsumenten ist die Menge von Marken oder Produkten, die ein
Konsument bei einer Kaufentscheidung in Betracht zieht. Dieses Evoked Set ist auf eine
Produktkategorie bezogen (z. B. Auto, Fruchtjoghurt, TV-LCD-Bildschirm, Handy...).
Es besteht meist aus Produkten/Marken, mit denen der Konsument entweder bereits
positive Handlungserfahrungen gemacht hat oder durch bzw. über die Werbung mediale
Erfahrungen gewonnen hat  „Second Life“-Erfahrung. Das Evoked Set umfasst bei
täglichen Verbrauchsgütern meist zwischen 3 und 6 Marken.
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Simulation und Modellbildung
Conjoint Analyse
Die Conjoint Analyse (auch Conjoint Measurement) ist eine multivariate Datenanalysemethode. Mit Hilfe der CA kann man untersuchen, wie einzelne Produktmerkmale (Preis,
Qualität, Design, Verpackung...) zum Gesamtnutzen eines Produktes für den Kunden
beitragen.
Damit wird ermöglicht herauszufinden, wie sich die Präferenzen von Kunden verändern,
wenn einzelne Produktmerkmale verändert werden.
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Simulation und Modellbildung
Produktpolitische Anwendungen
• Diffusionsmodelle
Rogers
• Testmarktanwendung: Simulation von
Produktneueinführungen
TESI (GfK)
BASES
• Kaufverhaltensmodellierung
Virtual Shopper
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Simulation und Modellbildung
Diffusionsmodell
Quelle: Rogers (1962), S.247, zitiert nach Homburg/Krohmer, 2006, S. 599
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Simulation und Modellbildung
Was sind neue Produkte?
Neuheitsgrade:
Max.
Charakteristik/ Beispiel:
Echte Innovation
(Breakthrough-Product)
Verbesserungsinnovation
(New improved Product, Next
generation Product)
Produktdifferenzierung
(Line-Extension)
erstmalig auf dem Markt z.B. Papierwindel,
Weichspüler, CD, PDA, MP3-Player, LCD-TV
- Full HD
- LCD-TV
- Weichspüler-Konzentrat
Modellvarianten bei
- TV (Bildschirmgrößen)
- Auto (Motoren-/Ausstattungslinien)
- Haarshampoos (trockenes, fettiges,
strapaziertes Haar)
- Bier-Mix-Getränke (Bitburger)
3-R Produkte
Veränderte Wahrnehmung durch Nachfrager
- neue Verpackung (Drehverschluss statt Zipp-Verschluss)
- Repackaging
- Repositioning
Min.
- Recycling
Quelle: in Anlehnung an Hall (1991) und Booz-Allen u. Hamilton (1982)
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Simulation und Modellbildung
Durch Kommunikationsveränderungen ein Produkt auf
einem neuen Markt platzieren
- Kräuterlikör auf jugendlichem Mix-Markt „Jäger on Ice“
Mit Hilfe neuer Technologien ein bewährtes
Produkt neu einführen
- Gel-Schreiber, Tintenroller Lamy
Simulierter Testmarkt
Phase
Erläuterung
Ziel
Hauptinterview
Erhebung von Markenbekanntheit,
Kaufverhalten, Präferenzen, Einstellungen zu
Produkt und Markt, soziodemographischen
Daten der Probanden
Kalibrierung eines
Modells zur Abbildung
des Marktes
Werbesimulation
Werbevorführung der wichtigsten
Konkurrenzprodukte und des neuen
Produktes
Erste Wahrnehmung
des neuen Produkts im
Wettbewerbsumfeld
Kaufsimulation Einkauf in einem nachgebildeten
Verkaufsraum (mit ausgehändigtem Geld)
Schätzung der
Erstkaufrate
(Penetration)
Home-UsePhase
Probanden erhalten Testprodukt zum
Ausprobieren in realen Bedingungen
User-Erfahrungen
gewinnen
Nachinterview
Wiederholung von Präferenz- und
Einstellungsmessung,
Verwendungserfahrungen, Likes/ Dislikes
Prognose der
Wiederkaufrate,
Diagnose von Stärken
und Schwächen
Quelle: nach Erichson, 2000, S.404
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Typen von Testkaufsimulationen
Testkaufsimulation
monadischer
Test
hypothetische
Kaufbereitschaft
(zu best. Preisen)
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Kaufintention
(Ratingskala)
kompetitiver
Test
hypothetische
Kaufbereitschaft
„Echt“-Kauf mit Geld
oder Gutschein
TESI Grundstruktur
Phase 1
Erhebungsmethoden
Analysemethoden
• Hauptinterview
• Simulation
Erstkaufverhalten
• Nachinterview
• Simulation
Wiederkaufverhalten
• Prognose des
Erstkaufverhaltens
• Modellkalibrierung für
Wiederkaufverhalten
• Prognose des
Wiederkaufverhaltens
• Analyse der
Produktpositionierung
Quelle: (leicht modifiziert) Erichson, (Marketing ZFP), 1981, S.202
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Simulation und Modellbildung
Phase 2
Berechnungsgrundlage im TESI-Modell (1)
Marktanteilsberechnung
des neuen Produkts ( Mz )
Erstkaufratenberechnung
des neue Produkts ( Rz )
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Berechnungsgrundlage im TESI-Modell (2)
Widerkaufratenberechnung
des neue Produkts ( Wz )
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Komponenten des TESI-Modells
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Simulation und Modellbildung
BASES-Modell
Absatzvolumen = Erstkaufvolumen + Wiederkaufvolumen
(AV)
(EV)
(WV)
EV = Zielgruppenumfang x Erstkaufrate (%) x Ø Erstkaufmenge
WV = Anzahl der Erstkäufer x Wiederkaufrate (%) x
Anzahl Wiederkaufgelegenheiten x Ø Wiederkaufmenge
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Simulation und Modellbildung
Virtuelle Shopper Simulationen
• Entwicklung: seit ca. 1995
• Modellierungs-Basis: ‚Virtual Reality‘
• Vorläufer: Virtuelle Simulations-Systeme
– Piloten- und Mediziner-Ausbildung
– Architektur, Gross-Technik (Schiffsbau, Kern-Reaktoren)
– Automobil-Entwicklung („Virtual Car Clinics“)
• Aktuelle Haupt-Anwendungen:
–
–
–
–
Produkt-Entwicklung
Category Management
Space Optimierung
Laden-Gestaltung
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Simulation und Modellbildung
Virtuelle Shopper Simulationen
Die Hauptmerkmale:
Stimulus-Präsentation
Reaktions-Messung
•
Stellt Einzelprodukte fotorealistisch dar
•
Shopper-Verhalten wird im
Sekundentakt aufgezeichnet
•
Erlaubt Manipulation einzelner
Produkte („Herausgreifen /
Drehen und Wenden / Näher
Betrachten etc“)
•
Haupt-Indikatoren:
•
•
Modelliert alltägliche POSSzenarien als begehbare 3DUmgebungen (z.B. „Supermarkt“)
Ermöglicht eigenständiges
interaktives Navigieren durch
POS-Umgebung
Prof. Dr. Richard Roth
Simulation und Modellbildung
–
Fusswege
–
Verweildauer in Kategorie
–
Produkt-Kontakte
–
•
•
Dauer
•
Art
•
Sequenz
Abkäufe / Nicht-Abkäufe
Verknüpfbarkeit mit anderen
Person-Daten
Virtuelle Shopper Systeme
Unterschiede der AnalyseEbene:
vom Einzelprodukt zum
kompletten EinkaufsCenter
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Simulation und Modellbildung
Virtuelle Shopper Systeme
Unterschiede in der System-Interaktion
• Standard-Desktop
• Screen-Projektion
• VR ‚Datenhelm‘
Prof. Dr. Richard Roth
Simulation und Modellbildung
VR-Einsatz im Verkauf
Prof. Dr. Richard Roth
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