Teil 3 Methoden der Marktforschung Flashcards
Marktforschung
Marktforschung beschäftigt sich mit der Sammlung und Analyse relevanter Informationen über Absatz-/Beschaffungsmärkte eines Unternehmens. Sie stellt dem Management die Informationsgrundlage für das Treffen von Entscheidungen bereit.
Wesentliche Phasen des Marktforschungsprozesses
- Formulierung des Entscheidungsproblems und Klärung des Informationsbedarfs
- Entwicklung des Studiendesigns
- Datenerhebung
- Datenanalyse
- Datengütebeurteilung
Studienart
Explorativ
- Strukturierung und Verständnis einer weitgehend unbekannten Untersuchungsthemmatik.
- Identifikation relevanter Variablen
- Instrument: Tiefeninterviews
Deskriptiv
- Erfassung und präzise Beschreibung von relevanten Variablen
- Erstellung von Prognosen
- Instrument: Befragungen, Paneldatenanalyse
Kausal
- Identifizierung und quantifizierung vermuteter Ursache-Wirkungs-Beziehungen
- Instrument: Experiment
Auswahl von Erhebungsobjekten - Vollerhebung.
Vollerhebungen nur bei:
- Kleiner Grundgesamtheit
- Hoher Streuung
- Hohe Irrtumskosten
Auswahl von Erhebungsobjekten - Teilerhebung
Teilherbung: Erfassung eines Teils der Grundgesamtheit mit dem Ziel, aufgrund der Ergebnisse der Teilmenge eine möglichst repräsentative Aussage über die Grundgesamtheit treffen zu können.
- Fehler: Systematisch oder zufällig!
- Auswahlprinzip: Nicht-zufällig oder zufällig.
Skalentypen
- Nominalskala
- Ordinalskala
- Intervallskala
- Verhältnisskala
Qualitative Befragungsmethoden
Eigenschaften
- Fragen und Antwortmöglichkeiten sehr flexibel.
- Großer Aufwand, daher nur geringe Fallzahlen realisierbar.
- Insbesondere für explorative Studien
Methoden
Tiefeninterview (persönliches Interview)
- Keine Beeinflussung
- Ausreichend Zeit
- Kein Anreiz zu sozialem Rollenspiel
- Höhere Bereitschaft zur Diskussion sensibler Themen.
Fokusgruppengespräch
- Stimmulierung durch Gruppendynamik und Interaktion
- Zeitsparend
- Kostenvorteile
Quantitative Befragungsmethoden
Eigenschaften
- Fragen und Antwortmöglichkeiten für alle gleich
- Große Fallzahlen möglcih
- Vergleichbarkeit und statistische Auswertung möglich
Quantitative BEfragungsmethoden - Mündlich und Schriftlich
Experimente zur Prüfung kausaler Zusammenhänge
Ein solches Experiment dient der Überprüfung einer Kausalhypothese, wobei eine oder mehrere unabhängige Variablen gei gleichzeitiger Kontrolle aller anderen Faktoren variiert werden, um die Wirkung der unabhängigen auf die abhängige Variable messen zu können.
Formen von Experimenten
Laborexperiment
- Künstliche Bedinungen, vereinfachte Realität.
- Vorteile: Kontrolle vor Störgrößen, Geheimhaltung
- Nachteile: Übertragbarkeit auf Realität
- Hohe interne Validität, gerine externe Valididät.
Feldexperiment
- Wird in natürlicher Umgebung von Testpersonen durchgeführt.
- Vorteile: Beobachtung von alltagsnahem Verhalten
- Nachteile: Geringe Kontrolle von Störfaktoren, Kosten und Zeitintensiv, Nicht geheim.
- Hohe externe Validität, gerine interne Validität.
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Prozess der Datenauswertung
Lage und Streuungsparameter
Mittelwert,
Varianz
Clusteranalyse - Grundlagen
Ziel ist es, Objekte (Kunden) so zu Gruppen (Clustern) zusammenzufassen, dass die Objekte innerhalb der Gruppe bezgl. ausgewählter Variablen möglichst ähnlich sind, und die Gruppen untereinander möglichst unterschiedlich.
Schritte der Clusteranalyse
- Auswahl der Variablen.
- Auswahl eines Proximitätsmaßes
- Auswahl eines Gruppierungsalgorithmus
- Bestimmung der Gruppenzahl
- Interpretation der Cluster
Proximitätsmaß
Gruppierungsalgorithmen
- Partitionierende Verfahren
- Hierarchische Verfahren
- Agglomerativ:
- Single Linkage
- Complete Linkage
- Ward-Verfahren
- Divisiv
Interpretation der Cluster
Markreatkionsfunktionen als Beispiel der Regressionsanalyse
Definition: Marktreaktionsfunktionen stellen den funktionalen Zusammenhang zwischen den eingesetzten Marketing-Mix-Instrumenten und einem absatzwirtschaftlichen Ziel dar. Sie sind der Ausgangspunkt einer Marketing-Mix-Optimierung.
Grundidee der Regressionsanalyse
- Analyse des Zusammenhangs zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.
- Statistischer Test, ob die unabhängigen Variablen einen Effekt auf die abhängige Variable ausüben, sowie Stärke und Richtung des Einflusses.
Regressionsanalyse Formeln
Beurteilung des Gesamtgüte eines Regressionsmodells
- Das Bestimmtheitsmaß R2 (0 < R2 < 1) gibt den Anteil der erklärten Abweichungsquadratesumme an der gesamten Abweichungsquadratsumme an.
- Das adjustierte Bestimmtheitsmaß berücksichtigt die Anzahl der geschätzten Koeffizienten I und Beobachtungen K.
- Der F-Tets prüft, ob das Bestimmtheitsmaß statistisch von 0 abweicht umd die Nullhypothese abzulehnen.
Interpretation von den Koeffizienten bei der Regressionsanalyse
Signifikanz (basierend auf t-Test)
- Testet, ob die Nullhypothese verworfen werden kann.
- p-Wert gibt das Signifikanzniveau an. Ein signifikanter Zusammenhang besteht, wenn der p-Wert eiens Koeffizienten kleiner gleich 0.05 ist.
Korrelation und Kausalität
Datengütebeurteilung
1. Reliabilität: Stabilität der Messung
- Erreicht man das gleiche Ergebnis bei Messwiederholung?
- inimierung er Messungenauigkeit.
- Konzepte: Test-Retest Reliabilität
2. Validität: Messung des intendierten Sachverhalts.
- Minimierung systematischer Fehler
- Konzepte: Face-Validität, Konvergenzvalidität, Diskriminierende Validität.
3. Generalisierbarkeit (Sachlich, räumlich, zeitlich)
4. Praktikabilität.
