Kapitel 2 Flashcards
Triebkräfte des Branchenwettbewerbs nach Porter (4)
- Potentielle neue Konkurrenten (Bedrohung)
- Abnehmer (Verhandlungsmacht)
- Ersatzprodukte (Bedrohung)
- Lieferanten (Verhandlungsstärke)
SWOT Analyse Definition
Strength Weakness -> Durch Kunden wahrgenommen Opportunity Threats -> Umweltgegeben
SWOT Analyse Kritik (5)
- Realistisch sein
- Differenzierung Ist- Soll Zustand
- Sich beziehend auf die Konkurrenz
- kurz und leicht
- SWOT ist subjektiv
Quellen von Wettbewerbsvorteilen
1. Überlegene Fähigkeiten Know-how Kundenbeziehung Information / Organisation 2. Überlegene Ressourcen Produktionseffektivität Marken / Patente 3. Überlegener Kundennutzen Service Produkteigenschaften
Methode zum Erkennen von Wettbewerbsvorteilen
Konkurrenzorientiert Stärken/ Schwächen Kostenstrukturen -> Managementschätzung -> Vergleich mit Wettbewerbern
Kundenorientiert
Präferenzen
Segmentunterschiede
Analyse Kostenstruktur - Ziel (1)
Eigene Position im Vergleich mit den Wettbewerbern
Analyse Kostenstruktur - Ursachen (3)
- Skaleneffekte
- Lerneffekte
- Technischer Fortschritt
Analyse Kostenstruktur - Probleme (3)
- Nur Kostensenkungspotential
- Erfahrungskurve schwer zu operationalisieren
- Nichtberücksichtigung von Erfahrungstransfers, Spillover Effekten
Erfahrungskurve (Formel) + Kostenelastizität
Mit jeder Verdoppelung der kumulierten Produktionsmenge sinken die Stückkosten um einen bestimmten Prozentsatz.
k(x) = a + x^-b
Kostenelastizität : b
Lernraten (Typische Lernrate + Formel)
20% - 30% Kostensenkung bei Verdoppelung der Menge
(1-a) * a = a * 2^-b
Wettbewerbsstrategien (4)
- Preisführer
hohe Effektivität bei der Produktion - Differenzierung
hoch differenzierte Produkte & marketing
-> Fokus
Fokus auf ein Segment besonders - Middel-of-the-roaders
Versuch alles zu machen - fail! - Angriff Strategie
Wettbewerbsstrategien Angriffsstrategien (5)
- Frontal Angriff
Stärken Anderer angreifen (viel Ressourcen) - Seitlicher Angriff
auf Schwächen konzentrieren (wenig Ressourcen) - Umfassender Angriff
Angriff von allen Seiten
falls bessere Ressourcen als Konkurrenz - Vermeidung vom Kampf
Fokus auf andere Segmente / Gebiete - Gorilla Attakte
kleine gegen große Firmen
Verteidigung kann für Big Player sehr teuer werden
Portfolio Analyse McKinsey (Achsen + Felder)
Achsen: Industrie Attractiveness + Business Strength
High / High: Invest & Growth
Medium / High: Selektiv Growth
Medium / Medium & High / Low : Selectivity
Low / low : Harvest / Divest
Portfolio Analyse - Annahmen (3)
Trennscharfe Einteilung
Marktführerschaft -> hohe Profite (falsch Amazon)
Attraktivität basiert auf Lebenszyklus
Portfolio Analyse - Kritik (4)
Starke Vereinfachung
Vergangenheitsorientiert
Keine Berücksichtigung von Risiko
Auswahl / Gewichtung von Kriterien
Vor- / Nachteile Massenstrategie je 3
Pro Massenstrategie
- Kostenvorteil
- einfacher , durchschnittlicher Marketingmix
- geringer organisatorischer Aufwand
Contra Massenstrategie
- begrenzen Budget
- ineffektiv
- nicht Zielorientiert
Vor- / Nachteile Segmentierungsstrategie je 3
Pro Segmentierungsstrategie
- hohe Bedarfsentsprechung
- hohe Preisspielräume durch gezielte Werbung
- Lenkmöglichkeit der Käufer
Contra Segmentierungsstrategie
- Verzicht auf Massenprodukt
- hoher Marketing know-how
- hoher Kunden Know-how
Ziel Segmentierung
Identifikation von möglichst homogenen Teilmengen die untereinander möglichst heterogen sind.
Kriterien effektive Segmentierung (6)
- Identifizierbarkeit
- Relevanz
- Erreichbarkeit
- Stabilität
- Ansprechbarkeit
- Einklagbarkeit
Formen der Gruppen (Cluster) -bildung (3)
nicht überlappend (nur eine Zuordnung möglich)
überlappend (mehrere Zuordnung möglich)
fuzzy (Prozent)
Schritte Cluster Analyse (6)
- Auswahl von Variablen für die Clusteranalyse
- Auswahl Proximitätsmaß
- Auswahl Gruppierungsalgorithmus
- Bestimmung Gruppenzahl
- Interpretation Cluster
- Beurteilung der Güte von Clusterlösungen
- Auswahl von Variablen für die Clusteranalyse (3)
Skalenniveaus müssen vergleichbar sein
nicht zu viele Variablen
Variablen unkorreliert
- Auswahl Proximitätsmaß (2)
Ähnlichkeits/ Distanzmaß
- City-Block Distanz ( summe von absoluten Abständen)
- Euklidische Distanz (wurzel aus summe von quadrierten Abständen)
- Auswahl Gruppierungsalgorithmus (3) +2
- 1 Single Linkage (kürzeste Distanz)
- 2 Complete Linkage (größte Distanz)
- 3 Average Linkage (mittlere Distanz)
- Ward (zusammenfügen -> geringste Erhöhung der Varianz)
- Austauschverfahren (Ward Lösung verbessern)
- Bestimmung Gruppenzahl
Abwegen zwischen weniger Gruppen und mehr Heterogenität innerhalb der Gruppen
viele Gruppen: Gruppen in sich homogener
-> Dendrogramm Achse: Normiere Fehlerquadratsumme
- Interpretation der Cluster
Mittelwert der einzelnen Cluster vergleichen mit Mittelwert der Gesamtstichprobe
- Beurteilung der Güte von Clusterlösungen
F = V(J,G) / V(J)
V(J,G): Varianz Produkt J in Gruppe G
Ziel: kleiner 1
Ideale Vorgehensweise bei Segmentanalyse (3)
- Single-Linkage Verfahren (Ausreißer Eliminierung)
- Ward Verfahren (Bestimmung Clusteranzahl & Startpartition)
- K-MeansVerfahren (Austausch verfahren - Verbesserung)