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Prof. Dr. Karsten Hadwich

Lehrstuhl für Dienstleistungsmanagement

Institut für Marketing & Management

Universität Hohenheim

Wollgrasweg 23, 70593 Stuttgart

E-Mail: [email protected]

Internet: www.dlm.uni-hohenheim.de

Tel.: 0711/459 – 24461

Fax: 0711/459 – 24462

© Universität Hohenheim, Lehrstuhl für Dienstleistungsmanagement, Prof. Dr. Karsten Hadwich (2014), http://www.dlm.uni-hohenheim.de


Marketing Intelligence

Wintersemester 2014/2015

0

© Universität Hohenheim, Lehrstuhl für Dienstleistungsmanagement, Prof. Dr. Karsten Hadwich (2014), http://www.dlm.uni-hohenheim.de 1

Lehrform Vorlesung mit Übung

Verbindlichkeit Pflicht

SWS 3

ECTS 6 Credits

Prüfung Klausur (90 min)

Termine:

Vorlesung (wöchentlich): Dienstag, 08:15 Uhr bis 09:45 Uhr

(Euro-Forum Katharinasaal)

Start: 21.10.2014

Übung (14-tägig): zweiwöchentlich, Dienstag, 16:00 Uhr bis 17:30 Uhr (B2)

28.10.2014 (Grundlagen)

11.11.2014 (Multidimensionale Skalierung)

25.11.2014 (Faktorenanalyse)

09.12.2014 (Varianzanalyse)

20.01.2015 (Strukturgleichungsmodelle)

Inhalte der Veranstaltung Markting Intelligence



Ansprechpartner der Veranstaltung



Lehrstuhlinhaber

[email protected]

Tel. 0711/459 - 24461

Sabrina Weigel, M.Sc.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

[email protected]

Tel. 0711/459 - 24464

2

https://dlm.uni-hohenheim.de/77793.html

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Inhalte der Veranstaltung Markt- und Kaufverhaltensforschung


Kapitel 1

Kapitel 4

Göb, J. (2010):

Marketing Intelligence:

Wissen als Entscheidungs-

grundlage im Marketing,

Wiesbaden

Backhaus, K./Erichson, B./

Plinke, W./Weiber, R. (2011):

Multivariate Analysemethoden,

13. Aufl., Berlin

Weiber, R./Mühlhaus, D. (2010):

Strukturgleichungsmodellierung,

Heidelberg

Kapitel 2

Kapitel 3Homburg, C. (2012):

Marketingmanagement,

4. Aufl., Wiesbaden

Inhalte und Ziele der Vorlesung:Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse über die Methoden der Marktforschung sowie über die Rolle der Marktforschung

als informations- und wissensbasierte Marketingberatung. Sie verfügen über Kenntnisse hinsichtlich der wesentlichen Schritte

eines Marktforschungsprozesses sowie einer Auswahl von multivariaten Analysemethoden. Die Studierenden können

aufzeigen, welche Entscheidungen im Rahmen von Marktforschungsprojekten zu treffen sind und sind fähig, für verschiedene

Entscheidungssituationen fundierte Empfehlungen zu geben. Sie verstehen die behandelten multivariaten Analysemethoden

und können die jeweiligen statistischen Daten interpretieren. Sie sind in der Lage, die zentralen Methoden der Marktforschung

nachzuvollziehen und im Marketingkontext anzuwenden.




Literatur- und Terminübersicht:

Stunde Datum Inhalt Literatur zur Klausurvorbereitung

1 21.10.2014

Grundlagen

Untersuchungs-

problem und -design

Grundlegend:

Göb, J. (2010): Marketing Intelligence: Wissen als Entscheidungsgrundlage im Marketing,

Wiesbaden.

Homburg, C. (2012): Marketingmanagement, 4. Aufl., Wiesbaden.

Ergänzend:

Böhler, H. (1992): Marktforschung, Stuttgart.

Bruhn, M. (2002): Integrierte Kundenorientierung: Implementierung einer kundenorientierten

Unternehmensführung, Wiesbaden.

Hammann, P./Erichson, B. (2000): Marktforschung, 4., überarbeitete und erweiterte Aufl.,

Stuttgart.

Kuß A. (2007): Marktforschung, 2. Aufl., Wiesbaden.

2 28.10.2014Marktforschungs-

methode und

Datenerhebung

Grundlegend:


Ergänzend:

Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2001): Marktforschung–methodische Grundlagen und

praktische Anwendung, 9. Aufl., Wiesbaden.




Koschate, N. (2002): Kundenzufriedenheit und Preisverhalten, Köln.






3 04.11.2014

Marktforschungs-

methode und

Datenerhebung

Multidimensionale

Skalierung

Grundlegend:


Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2011): Multivariate Analysemethoden, 13. Aufl.,

Berlin.

Ergänzend:

Berekoven, L./Eckert, W./Ellenrieder, P. (2001): Marktforschung – methodische Grundlagen und

praktische Anwendung, 9. Aufl., Wiesbaden.




Koschate, N. (2002): Kundenzufriedenheit und Preisverhalten, Köln.


Malhotra, N.K. (2010): Marketing research: An applied orientation, Prentice Hall.

4 11.11.2014Multidimensionale

Skalierung

Grundlegend:


Berlin.

Ergänzend:

Bruhn, M./Hadwich, K. (2006): Produkt-und Servicemanagement, München.

5 18.11.2014Explorative

Faktorenanalyse

Grundlegend:


Berlin.





6 25.11.2014 Konfirmatorische

Faktorenanalyse

Grundlegend:


Berlin.

Weiber, R./Mühlhaus, D. (2010): Strukturgleichungsmodellierung, Heidelberg.

Ergänzend:


7 02.12.2014 Varianzanalyse und

Regressionsanalyse

Grundlegend:


Berlin.

8 09.12.2014 Gastvortrag (Dr. Jost-Benz, Bosch Power Tools)

9 16.12.2014Strukturgleichungs-

modelle

Grundlegend:


Ergänzend:

Churchill, G.A. (1979): A paradigm for developing better measures of marketing constructs, in:

Journal of marketing research, Vol. 16, No. 1, S.64-73.

Rossiter, J.R. (2002): The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing, in:

International journal of research in marketing, Vol. 19, No. 4, S. 305-335.

Diamantopoulos, A./Winklhofer, H.M. (2001): Index construction with formative indicators: an

alternative to scale development, in: Journal of Marketing research, Vol. 38, No. 2, S. 269-277.








modelle

Grundlegend:


Ergänzend:

Churchill, G.A. (1979): A paradigm for developing better measures of marketing constructs, in:

Journal of marketing research, Vol. 16, No. 1, S.64-73.

Rossiter, J.R. (2002): The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing, in:

International journal of research in marketing, Vol. 19, No. 4, S. 305-335.

Diamantopoulos, A./Winklhofer, H.M. (2001): Index construction with formative indicators: an

alternative to scale development, in: Journal of Marketing research, Vol. 38, No. 2, S. 269-277.

11 20.01.2015 Gastvortrag (Dr. Michael Löffler, Porsche)


modelle

Grundlegend:


Ergänzend:

Podsakoff, P.M./MacKenzie, S.B./Lee, J.Y./Podsakoff, N.P. (2003): Common method biases in

behavioral research: a critical review of the literature and recommended remedies, in: Journal of

applied psychology, Vol. 88, No. 5, S. 879-903.

13 03.02.2015 Wiederholung & Klausurvorbereitung


Wichtige Informationen und Handouts zu dieser Veranstaltung finden Sie

ab sofort auf der ILIAS-Plattform:

https://ilias.uni-hohenheim.de

Die Unterlagen sind ab der zweiten Vorlesungswoche passwortgeschützt.

Das Passwort lautet:

Veranstaltungsunterlagen

Organisation

8


Inhaltsübersicht

1. Konzept der Marketing Intelligence

1.1 Grundlagen der Marketing Intelligence

1.2 Grundlagen der Marktforschung

2. Festlegung von Untersuchungsproblem und -design

3. Auswahl der Marktforschungsmethode und Datenerhebung

3.1 Festlegung der Datenerhebungsmethode

3.2 Stichprobenauswahl

3.3 Entwicklung des Erhebungsinstrumentes

4. Datenanalyse und -interpretation

4.1 Multidimensionale Skalierung

4.2 Explorative Faktorenanalyse

4.3 Konfirmatorische Faktorenanalyse

4.4 Varianzanalyse

4.5 Regressionsanalyse

4.6 Strukturgleichungsmodelle

9


Inhaltsübersicht













4.4 Varianzanalyse



10


Begriff der Marketing Intelligence


11

Angebotsseite

von Marketing-

informationen

(Datenseite)

Marketing

Intelligence

Nachfrageseite

von Marketing-

informationen

(Entscheidungs-

seite)

EntscheidungVerbesserung der

Entscheidungs-

qualität

Quelle: Göb 2010, S. 96


Bezugsrahmen von Marketing Intelligence


12

U N T E R N E H M E N S E I N F L Ü S S E

U M W E LT E I N F L Ü S S E

DA

TE

NS

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form

atio

ne

n)

Marketing Intelligence-Cycle

Entscheidung

Informationsebene

Wissensebene

Datenebene



Marketing Intelligence-Cycle


13

Entscheidungsseite

(Nachfrageseite von

Marketing-

informationen)

Datenseite

(Angebotsseite von

Marketing-

informationen)

Datenebene

• Definition des Analyseziels

• Informationsbedarfsanalyse

Informationsebene

• Prozess der Datenintegration

• Verfahren zur Analyse von

Marketingdaten

• Generierung von Marketing

Insights

Analyse, Anreicherung

ProblemverständnisProblemdefinition

Wissensebene

• Wissensschaffung und -verteilung

(Sozialisation, Externalisierung,

Kombination, Internalisierung)

• Ganzheitliches Management von

Wissen

Problemlösung



Big Data auf Datenebene: Merkmale von Big Data


14

Quelle: BITKOM 2012, S. 19

„Big Data bezeichnet den Einsatz großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen

Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens.“

(BITKOM 2012, S. 21)

Datenmenge (Volume)

Anzahl von Datensätzen und FilesYottabytesZettabytesExabytesPetabytesTerabytes

Datengenerierung in hoher

GeschwindigkeitÜbertragung der konstant erzeugten DatenEchtzeitMillisekundenSekunden | Minuten | Stunden

Geschwindigkeit (Velocity)

Erkennen von Zusammenhängen,

Bedeutungen, MusternVorhersagemodelle

Data MiningText Mining

Bildanalytik | Visualisierung | Realtime

Analytics

Datenvielfalt (Variety)

Fremddaten (Web etc.)Firmendaten

unstrukturierte, semistrukturierte,

strukturierte DatenPräsentationen | Texte | Video | Bilder | Tweets | Blogs

Kommunikation zwischen Maschinen

Big Data


Big Data auf Datenebene: Entstehung von Big Data


15

Quelle: BITKOM 2012, S. 13

15

14

3

2

8

13

27

14

33

37

43

32

14

3

5

11

11

41

22

24

30

41

30

500 - 1000 Mitarbeiter über 1000 Mitarbeiter

Cloud Computing (IaaS, PaaS, SaaS)

Collaboration (File Sharing, Web Conferencing, etc.)

IP-basierte Kommunikation (VOIP, Chat, Video, Unified Communications)

Machine-to-Machine (M2M) / Einsatz von Sensor- u. Chip-

Technologien (Smart Energy, Logistik, etc.)

Digitalisierung von Geschäftsmodellen (eCommerce, Online Advertisement)

Social Media (Facebook, Twitter, Blog etc.)

Video-Streaming und Media-Distribution (Audio, Film, TV)

Online Gaming und Entertainment (Browser Games, Apps)

Sonstige

Keine Angaben / Weiß nicht

(Mehrfachnennung möglich) Angaben in Prozent

Mobile Nutzung des Internets via Smartphones, Pads und Net / Notebooks

Welche Treiber sind für das Datenwachstum in Ihrem Unternehmen wesentlich?


Datenintegration und -analyse auf Informationsebene (I)


16

integrierte Marketinginformationen

Daten

DatenDaten

Um integrierte Marketinginformationen zu

erhalten, ergibt sich die Notwendigkeit zur

• Datenselektion

• Datenaufbereitung

• Datenfusion

Ziel: Von Big Data zu Big Knowledge

Die durch den Begriff Big Data bezeichneten riesigen Datenmengen lassen sich

aufgrund des Ausmaßes bzw. der Komplexität nicht direkt für Marketingentscheidungen

verwenden.


Datenintegration und -analyse auf Informationsebene (II)


17

Quelle: Neckel/Knobloch 2005, S. 83 f.; Göb 2010, S. 229

Untersuchungs-

problem

Analyseziel

Verfahrensklasse

Verfahrensebene

Datenanalyse

Anwendungsebene

Hypothesenverifikation

Hypothesengetriebene Analyse

(top-down)

„Klassische“ Verfahren

• OLAP

• Clusteranalyse

• Faktorenanalyse

• Varianzanalyse

• Regressionsanalyse

• Multidimensionale Skalierung

• Portfolio-Analyse

• …

Data Mining-Verfahren

• Entscheidungsbäume

• Heuristiken

• Künstliche neuronale Netze

• Assoziationsmethoden

• Clusteranalyse

• Evolutionäre Algorithmen

• Bayesianische Netze

• …

Datenmustererkennung

Datengetriebene Analyse

(bottom-up)


Data Mining


18

“Data Mining is a problem-solving methodology that finds a logical or mathematical description,

eventually of a complex nature, of patterns and regularities in a set of data.”

(Decker/Focardi 1995, S. 3)

Data Mining ist der Sammelbegriff für unterschiedliche rechnergestützte Verfahren zur Analyse

großer Datenbestände. Mit Data Mining lassen sich Muster in vorliegenden Datenbeständen

finden, die z.B. durch mathematische Beschreibungen abgebildet werden können (Chamoni 2013).

(Quelle: Fayyad/Piatetsky-Shapiro/Smyth 1996, S. 41)

DB

Auswahl

Vorverarbeitung

Transformation

Data Mining

Interpretation

Wissen

Zieldaten

Vorverarbeitete

Daten

Transformierte

Daten

Muster


Verknüpfung auf Wissensebene


19

Erst die Verknüpfung bzw. Integration von erhaltenen Marketinginformationen

(Marketing Insights) in die Prozesse zur Entscheidungsfindung im Marketing

zusammen mit einer entsprechenden Interpretation generiert Marketingwissen, das in

Handlungen umgesetzt werden kann.

Notwendig: Austausch zwischen Daten- und Entscheiderseite

Entscheidungsprozesse des Marketing

Marketing

Insights

Verbesserung der

Qualität der

Marketing-

entscheidungen

Anwendungs-

bezogenes

Marketing-

wissen

+ Interpretation



Module von Marketing Intelligence


20

Quelle: in Anlehnung an Wimmer/Göb 2005, S. 397

• Absatz, Umsatz,

Markt-/Kundenanteil

• DB, Gewinn

• Marktpotenzial/-volumen

• Markenwert

• Image, Bekanntheit

• Markenbild/-persönlichkeit

• Markenbewusstsein

• …

Endkunden (Consumer Insight):

• Segmente

• Lifestyles, Motive

• Kauf-/Informationsverhalten

• …

Handel:

• Distribution

• …

• Kundenwert

• Kundenzufriedenheit

• Kundenloyalität

• Kundenwünsche/-bedürfnisse

• Kundeneinstellungen

• Customer Profiling

• Predictive Analytics

• …

• Wettbewerbs- und Lieferanten-

aktivitäten

• Technologietrends

• Wettbewerbsintensität und

-dynamik

• Competitor Benchmarking

• Gesellschaft und Ökologie

• Politisches Klima

• …

Market

Intelligence

Product/Brand

Intelligence

Customer

Intelligence

Competitive

Intelligence


Marketing Intelligence-Pyramide


21

Marketing-

beratung

Marketingwissen

Integrierte

Marketinginformationen

Marktforschungsinformationen

Marktforschungsdaten

Wissensbasierte

Marketingberatung

• Erkenntnisse und Einsichten

(Insights)

• Problembezogene Lösungs-

vorschläge

• Empirisch begründete

Handlungsempfehlungen

Consultancy Skills

Knowledge Skills

Integration mit weiteren unternehmens-

internen und -externen problemrelevanten

Marketingdaten

Analytische Fähigkeiten

Mark

eti

ng

In

tellig

en

ce

Tra

ditio

nelle

Mark

tfors

chung



Inhaltsübersicht













4.4 Varianzanalyse



22


Quelle: Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein 2009

Forschungsansätze des Konsumentenverhaltens


S R

z.B. attraktives Produkt Mensch z.B. Impulskauf

Kennzeichnung des behavioristischen Forschungsansatzes

Stimulus „Black Box“ Reaktion

S R

z.B. Werbeanzeige aktivierende Prozesse,

z.B. Einstellung

kognitive Prozesse,

z.B. Lernen

z.B. Kauf

Kennzeichnung des neo-behavioristischen Forschungsansatzes

Stimulus Vermittelnder

Organismus

Reaktion

O

23


Informationsdefizit als Ausgangsbasis der Marktforschung


Daher: Marktforschung ist kein Selbstzweck, sondern ein Instrument!

Definition: Marktforschung

Marktforschung umfasst die Gewinnung, Auswertung und Interpretation

von Informationen über jetzige und zukünftige Marketingsituationen und

-entscheidungen einer Unternehmung.

24


Aufgabenverteilung der Marktforschung und des Marketing


Quelle: Kuß 2007, S. 3

Aufgaben der

Marktforschung

Aufgaben des

Marketing

Identifizierung von

Marketingchancen

und -problemen

Überprüfung der

vorgeschlagenen

Marketingmaßnahmen

Überprüfung des

Erfolgs der Marketing-

maßnahmen

Entwicklung entsprechender

Marketingmaßnahmen

Realisierung der

Marketingmaßnahmen

Modifizierung / Verbesserung

der Marketingmaßnahmen

25


Allgemeine Untersuchungsbereiche der Marktforschung


Quelle: Bruhn 2009

26

Wirkungen der

Marketinginstrumente

- Veränderungen von Marktreaktionen

Entwicklung des Marktes

- (Teil-)Marktchancen

- Marktpotential

Beobachtung unternehmens-

spezifischer Marketingfaktoren

Verhalten der Marktteilnehmer

- Konsumentenforschung

- Handelsforschung

- Konkurrenzforschung

Untersuchungs-

bereiche der

Marktforschung


Aber auch…


Quelle: Kuß 2007

27

Untersuchungsergebnisse werden dazu verwendet, eigene

Entscheidungen (z. B. Produktentwicklungen) zu begründen.Unterstützung der

eigenen Meinung

Misserfolge lassen sich leichter rechtfertigen, wenn belegt

werden kann, dass im Vorfeld die Alternativen sorgfältig

untersucht wurden.

Absicherung bei

Misserfolg

„Notwendige“ weitere Untersuchungen werden als Grundlage

dafür genommen eine (Produkt-)Entscheidung hinauszuzögern.Verzögerung von

Entscheidungen

Fragen der Verwechslung von Marken, Irreführungen durch

Werbung etc. lassen sich durch Marktbefragungen klären.Hilfsmittel bei

rechtlichen Belangen

z. B. „Deutschlands meistgekaufte Programmzeitschrift“,

„Europas beliebtester Kleinwagen“Argumente für PR

und Werbung


Mögliche Nutzer von Marktforschungsdaten


Quelle: Kuß 2007

28

Konsumgüter-

unternehmen

z. B.: Regelmäßige Messung

von Bedürfnissen („Tracking“)

Dienstleistungs-

unternehmen

z. B.: Regelmäßige Messung

der Kundenzufriedenheit

Einzelhandel

z. B.: Kundensegmentierung

und -ansprache durch Kunden-

karten

Werbebranche

z. B.: Werbewirkungsforschung

Medien

z. B.: Bestimmung von Ziel-

gruppen für neue Zeitschriften,

TV-Formate etc.

Staatliche Stellen

z. B.: Messung von Konsum-

gewohnheiten im Stadtmarketing,

Tourismusverband


Der Marktforschungsprozess


Kapitel 2

Kapitel 3

Kapitel 4

29

Problemformulierung

Festlegung des Untersuchungsdesigns

Festlegung der Datenerhebungsmethode

Entwicklung des Erhebungsinstrumentes

Durchführung der Datenerhebung

Datenanalyse und -interpretation

Stichprobenauswahl

Quelle: in Anlehnung an Homburg 2012

Was ist das Ziel der Studie (z.B. Analyse von

Kundenzufriedenheit und -bindung

Mit welchem Typ von Studie können die Ziele

erreicht werden (deskriptiv, exploratorisch,

explikativ)?

Welche Form der Datenerhebung ist

angemessen?

Mit welchem Verfahren soll die Stichprobe

identifiziert werden und welchen Umfang soll

sie haben?

Wie soll der Interviewleitfaden, der Fragebogen

oder das experimentelle Design gestaltet

werden?

Welche statistischen Analyseverfahren kommen

zum Einsatz (z. B. Strukturgleichungsmodelle)

Bestimmung des Durchführenden


Inhaltsübersicht

1. Grundlagen der Markt- und Kaufverhaltensforschung

1.1 Grundlagen der Kaufverhaltensforschung











4.4 Varianzanalyse



30


Problemformulierung


Quelle: Kühn/Fankhauser 1996

Ziel: Das Marketingproblem soll so genau wie möglich formuliert werden!

Beschreibung, um welche Art von Informationsdefizit es sich handelt

Beschreibung, was genau untersucht werden soll

Beschreibung des Problemkontextes (Situation)

Bei komplexer Fragestellung Strukturierung in Haupt- und Nebenprobleme

Formulierung von konkreten Fragen oder Hypothesen

31


Problemformulierung: Beispiele


Entscheidungsproblem Untersuchungsproblem

Entwicklung der Verpackung

für ein neues Produkt

Überprüfung der Wirkung

alternativer Verpackungsentwürfe

Geografische Aufteilung des

Werbebudgets

Bestimmung des gegenwärtigen

Umfangs der Marktdurchdringung

in den entsprechenden Gebieten

Einführung eines neuen Produktes

Entwicklung eines Testmarktes, mit

dessen Hilfe die voraussichtliche

Akzeptanz des Produktes ermittelt

werden kann

32


Festlegung des Untersuchungsdesigns


Quelle: Kuß 2007, S. 15

Untersuchungstypen

Deskriptive

Untersuchungen

Explorative

Untersuchungen

Explikative

Untersuchungen

33

Analyse von

Zusammenhängen

zwischen Variablen ohne

vorherige Formulierung

von Hypothesen

Untersuchung von

Zusammenhängen

zwischen Variablen auf

Basis von vorab

formulierten Hypothesen

Beschreibung von

Tatbeständen ohne

Untersuchung von

Zusammenhängen

zwischen Variablen


Verknüpfung: Untersuchungsproblem und Untersuchungsdesign


Prüfen von beobachtbaren

Zusammenhängen

(z. B. Regressionsanalyse,

Varianzanalyse)

Prüfen von nicht beobachtbaren

Zusammenhängen

(Strukturgleichungsmodelle)

Entdecken von Variablen-

zusammenhängen

(z. B. Faktorenanalyse,

Multidimensionale Skalierung)

Qualitative Marktforschungs-

methoden

(z. B. Experteninterviews, Tiefen-

interviews, Gruppendiskussionen)

Charakterisierung von

Nachfragern, Märkten und

Marktsegmenten

(z. B. Regressionsanalyse)

Prüfen

Entdecken

Variablen

(-ausprägungen)Zusammenhänge

Objekt

Vorgehen

34

Documents

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