Marktforschung

1. Marktforschung mit Übungen

2. I. Einleitung Der Begriff „Marktforschung“ Marktforschung – als Teilgebiet von „Marketing“ – gehört zur Betriebswirtschaftslehre. Dort ist es üblich alles zu definieren. Realdefinitionen (Definitionen realer Erscheinungen) sind oft irreführend und manches Mal direkt falsch.

3. Thesen zur Klarheit von Realbegriffen Selbstverständlich sollen Begriffe klar sein. Absolute Klarheit ist selten erreichbar und auch nicht erforderlich. Die meisten Begriffe sind umgangssprachlich vorgeformt. Sind die umgangssprachlichen Begriffe zu ungenau oder weicht der wissenschaftliche Begriff vom umgangssprachlichen ab, so genügt eine Erläuterung. Definitionen sind oft fehlerhaft und irreführend.

4. Erläuterung vs. Definition (durch Erläuterung) Erläuterung (klarer Typus oder Kern) Definition (klare Grenze)

5. Beispiele • Unter Marktforschung versteht man die systematische Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation von Daten über Märkte (Kunden und Wettbewerber) zum Zweck der Fundierung von Marketingentscheidungen.(Böhler 1995) • Unter Marktforschung versteht man eine systematische, empirische Untersuchungstätigkeit mit dem Zweck der Informationsgewinnung oder –verbesserung über objektiv bzw. subjektiv bedingte Markttatbestände als Grundlage beschaffungs- und absatzpolitischer Entscheidungen.(Hamann/Erichsson 2000) • Die Begriffe Markt- und Marketingforschung werden häufig synonym verwendet und bezeichnen jegliche Beschaffung, Interpretation und Analyse von Marketing-Informationen und die Ausarbeitung von Lösungsmöglichkeiten. Berekhoven/Eckert/Ellenrieder (1994)

6. Ausgangspunkt ist das Marketing-Dreieck Wir geben eine Erläuterung des Begriffes „Marktforschung“ (das sollte für praktische Zwecke genügen) Nach-frager Anbieter Kon-kurrenz Alle Forschungen über die Relationen des Marketingdreiecks heißen Marktforschung (nur empirische?)

7. Funktionender Marktforschung 1. Frühwarn-Funktion Marketingforschung trägt dazu bei, dass Risiken frühzeitig erkannt und abgeschätzt werden können. 2. Innovations-Funktion Sie trägt dazu bei, dass Chancen aufgedeckt, antizipiert und genutzt werden können 3. Intelligenzverstärker- Sie trägt im willensbildenden Prozess zur Unterstützung Funktion Funktion der Arbeit der Unternehmensführung bei. 4. Unsicherheitsreduktions- Sie trägt in der Phase der Entscheidungsfindung zur Funktion Präzisierung und Objektivierung der Sachverhalte bei. 5. Strukturierungs- Sie fördert das Verständnis der Zielvorgabe und die Lernprozesse Funktion der Unternehmung 6. Selektions-Funktion Sie sorgt dafür, dass aus der umweltbedingten Informationsflut die für die unternehmerischen Ziel- und Maßnahmenentscheidungen relevanten Informationen selektiert und aufbereitet werden. Quelle: Meffert 1992, S. 17.

8. II. Erste Schritte eines Forschungsprogramms Einige Kernsätze Marktforschung ist auf Anwendung orientiert (empirisch). Jede empirische Forschung beginnt mit einer TheorieEiner der härtesten Vorwürfe gegen eine empirische Arbeit ist:Empirie ohne Theorie Die Theorie kann einfach sein – sie muss sogar um Vieles einfacher sein als die elaborierten Modelle der (reinen) Theorie. Die Theorie muss explizit gemacht werden

9. Problembestimmung (Theoretische Konzeption) Relevante Daten Sekundärdaten Primärdaten Welche Daten müssen gewonnen werden? Welche Daten sind vorhanden? Sind nicht Gegenstand der Betrachtung, sollen aber erwähnt und benannt werden.

10. Aufgliederung des Problems

11. Relevante Daten

12. Sekundärdaten Sekundärinformationen sind wesentlich leichter (billiger)zu beschaffen alsPrimärinformationen. Die Aussagekraft von Sekundärinformationen ist meist lückenhaft und um so geringer, je größer der Informationsbedarf bezüglich derkaufverhaltensrelevanten Entscheidungskriterien der Nachfrager und der strategischen Stoßrichtungen von Wettbewerben. Hier können nur Primärinformationen Auskünfte liefern! • Außen-Absatzstatistik • Außendienstberichte • Betriebliches Rechnungswesen • Beschwerdestatistiken • Daten aus früheren Primärerhebungen • Einkaufsstatistiken • Dienstberichte • Betriebliches Rechnungswesen • Einkaufsstatistiken • Daten aus früheren Primärerhebungen • Kundendienstberichte • Lagerstatistiken • F+E-Berichte • Produktionsstatistiken • Qualitätsstatistiken • Reklamationsstatistiken

13. Primärdaten Erhebungsumfang Erhebungsmethoden Erhebungsinhalte Erhebungstechniken Stichprobe? Größe? Totalerhebung? Qualitative Daten (welche?) Quantitative Daten (Skalierung?) • Was? In welcher Weise?

14. Erhebungsumfang I Teilerhebung (Stichprobe): Erhebung einer Teilmenge der Erhebungsgesamtheit (Grundgesamtheit) mit dem Ziel, aufgrund von Repräsentationsschlüssen Aussagenüber die Erhebungsgesamtheit zu treffen. Größe der Stichprobe • Zufallsfehler (Stichprobenfehler)ergeben sich, weil nur eine Teilmenge der Erhebungsgesamtheit erhoben wird. Sie bilden zufällige Abweichungen der Erhebungsergebnisse von den „wahren Werten“ der Erhebungsgesamtheit. Zufallsfehler sind unvermeidbar, in Form von Wahrscheinlichkeitsaussagen aber abschätzbar und können durch die Vergrößerung der Stichprobe auch reduziert werden. • Systematische Fehlersind Verzerrungen (Bias) der Erhebungsergebnisse aufgrund von nicht zufälligen Einflussfaktoren. Systematische Fehler sind bei sehr hoher Sorgfalt bei der Erhebung (weitgehend?)vermeidbar. • Sie sind jedoch mit Hilfe statistischer Methoden nicht abschätzbar. • Nichtsdestoweniger müssen sie berücksichtigt werden.

15. Erhebungsumfang II Stichprobenfehler: Hängt allein von der Größe der Stichprobe - nicht von der Grundgesamtheit – solange die Stichprobe ein „kleiner Anteil“ der Gesamtheit ist. Wie kann man den Stichprobenfehler möglichst klein halten? Falls Kenntnisse über die Grundgesamtheit vorliegen, z.B. die Altersstruktur, kann man eine geschichtete Stichprobe ziehen.

16. Erhebungsumfang II Totalerhebung Wird weniger häufig angewandt: aufwändig, hohe Kosten, zeitraubend Liegt z.T. bei Sekundärstatistiken vor. • Manchmal ist es eine Frage der Interpretation , ob eine Teilerhebung oder Totalerhebung vorliegt: • Fallstudien bilden bezogen auf den Fall – vielleicht – eine Totalerhebung, bezogen auf die Vielfalt der Fälle eine sehr kurze Stichprobe.

17. Exkurs: „Skalierung“ „Skalierung“ ist ein fundamentaler Begriff der empirischen Forschung. Es gibt rein qualitative Aussagen und quantitative Beobachtungen. Quantitative Daten sind einer formalen Analyse zugänglich. Hierbei spielt die Natur der quantitativen Daten eine wichtige Rolle.

18. Messlatten= Skalen Es gibt 4 verschiedene Arten von „Messlatten“ bei der Datenerfassung. Man spricht von „Skalen“ . Die Zuordnung von Daten zu Skalen (Messlatten) heißt Skalierung: Nominal Ordinal Intervall Ratio Kardinal

19. Erläuterung der Skalen

20. Einige mögliche Operationen 2

21. Exkurs: Ursachen systematischer Fehler • Fehlerhafte Abgrenzung der Erhebungsgesamtheit; • willkürliche Auswahl von Untersuchungseinheiten (nicht repräsentative Daten); • fehlerhafte Handhabung der Auswahlverfahren (Auswahlfehler) • Antwortverzerrungen aufgrund unzureichender Sorge bei der Fragenformulierung • Nichtbeantwortung von Fragen durch die Informationsträger (Non-Response-Fehler) • Kein Kontakt = Potentielle Auskunftsperson ist nicht erreichbar • Verweigerung = Potentielle Auskunftsperson verweigert die Antwort • falsche Person = Auskunftsperson entspricht nicht den Auswahlkriterien • „Missing Values“ = fehlende Auskunft bei Fragen • Unzureichende Sorgfalt bei der Datenerfassung (Kodierfehler); • Fehler bei der Datenauswertung (Auswertungsfehler); • falsche Ergebnisinterpretation (Interpretationsfehler).

22. Erhebungsmethoden: • 1. Beobachtung • 2. Befragung • 3. Panels • 4. Experimente

23. Exkurs: Alternative Forschungsdesigns • Explorative • Gewinnung erster Einsichten bei • Studien geringem Kenntnisstandes • • Präzisierung des Entscheidungs- und • Marktforschungsproblems. • Deskriptive • Beschreibungen eines Objektbereiches, • Studien z.B. sozioökonomische • Merkmale der Käufer einer • bestimmten Marke. • Explikative • setzen breiteren theoretischen Rahmen voraus und • Studien prüfen weitergehende Hypothesen innerhalb des Rahmens; • • vorab spezifizierte Zusammenhänge • zwischen Variablen. • Bemerkung: Die Grenze zwischen „explikativ“ und „deskriptiv“ ist unscharf.

24. Exkurs: Kano-Modell (nach Noriaki Kano ) Eine einfache Theorie - muss operational sein Identifikation von drei Leistungsebenen Nicht-Erfüllung Erfüllung Moderate Zufriedenheit „Begeisterungseigenschaften“ hohe Zufriedenheit „Leistungseigenschaften“ moderate Zufriedenheit keine Zufriedenheit „Basiseigenschaften“ keine Unzufriedenheit Unzufriedenheit

25. Eigenschaften • 1. Basiseigenschaften • werden vom Kunden als selbstverständlich vorausgesetzt • müssen zwingend erfüllt werden, da die Kunden sonst mit dem Angebot unzufrieden sind (unabhängig davon, welche weiteren Vorteile von einemUnternehmen gewährt werden) • 2. Leistungseigenschaften • generieren aus Kundensicht einen geringeren bis mittleren Vorteil (besitzen die Chance, einen positiven Beitrag zur Kundenentscheidung zu bewirken), • sind für den Kunden wichtig und werden i. d. R. bei entsprechenden Kundenbefragungen von den Auskunftspersonen auch verbalisiert • 3. Begeisterungseigenschaften • beeinflussen die Entscheidung der Nachfrager bei der Auswahl alternativer Angebote stark • sind Leistungen, die Kunden von den Anbieter zwar nicht erwarten, aber einen hohen Vorteil generieren • (befriedigen latent existierende, bedeutsame Bedürfnisse)

26. Kano-Modell der Kundenzufriedenheit Kunde sehr zufrieden, begeistert Leistungsanforderungen Erfüllungs- grad Unter-erfüllung Indifferenz- zone Basisanfor- derungen Kunde unzufrieden, enttäuscht Begeisterungs- anforderungen Erwartungen übertroffen Begeisterungs- anforderungen

27. Fragen nach Kano • Bei der Formulierung der Fragen muss darauf geachtet werden, sich nicht von der Originalanforderung zu entfernen (keine Interpretation der Kundenaussage bei Interviews). • Ebenso muss eine polarisierende Formulierung der Frage vermieden werden, um einer Verfälschung des Ergebnisses vorzubeugen. • Weiterhin sollte jede Frage nur genau eine Anforderung beinhalten, da ansonsten die Bewertung der Antwort nicht auf eine einzelne Anforderung zurückgeführt werden kann.. • Die Frage sollte ebenfalls in einem angemessenen Vokabular formuliert werden, d.h. nicht technisch orientiert (features), sondern kundenorientiert (benefits). Dargestellt nach: re-wissen.iese.fhg.de/index.html

28. Erstellung des Fragebogens • Je Merkmal werden zwei Fragen gestellt. Die erste funktionale Frage lautet: • „Wenn das Produkt die Anforderung XY erfüllte, wie würden Sie sich fühlen?“. • Die zweite als dysfunktional bezeichnete Frage lautet • „Wenn das Produkt die Anforderung XY nicht erfüllte, wie würden Sie sich fühlen?“ • Es sind fünf vordefinierte Antworten möglich: • (1) Ich mag es auf diese Weise, (2) Es muss so sein, (3) Ich bin neutral, (4) Ich kann damit leben und (5) Ich mag es nicht. Nominale Skala!

29. Verarbeitung der Resultate Für jedes der Fragenpaare wird die folgende Matrix betrachtet. • Legende: • A: Attraktiv O: Obligatorisch G: Gegenteilig E: Eindimensional F: Fragwürdig N: Neutral O > E > A > N Dargestellt nach: re-wissen.iese.fhg.de/index.html

30. Ergebnisse Die Einordnung der Kundenanforderung geschieht anhand der gegebenen Antworten auf die funktionale und die dysfunktionale Frage. • A: Attraktiv O: Obligatorisch G: Gegenteilig E: Eindimensional F: Fragwürdig N: Neutral Dargestellt nach: re-wissen.iese.fhg.de/index.html

31. Deutung Die gesammelten Daten können hinsichtlich mehrerer Zwecke verwendet werden: besseres Verstehen der Anforderungen, Priorisieren der Anforderungen, Unterscheiden von Marktsegmenten sowie Unterstützung bei Designentscheidungen. Hierbei kann eine Sortierung der Daten nach deren Einordnung hilfreich sein. Die Reihenfolge O > E > A > N kann zur Priorisierung herangezogen werden. Weitere Sortierungen sind z.B. nach Häufigkeit der Attraktivität (um herauszufinden, was der Kunde „schön“ findet) oder eine mehrdimensionale Sortierung mit Gewichten (z.B. ist obligatorisch nur dann wichtiger als attraktiv, wenn gilt 2 * O > A). Die Reihenfolge der Sortierung hängt in jedem Falle von dem Verwendungszweck und der Aussagefähigkeit der Daten ab, welche bei einer größeren Datenmenge und gutem Fragebogen größer ist. Die mithilfe des Kano-Modells bewerteten Anforderungen können im Anschluss direkt für die Produktplanung weiterverwendet werden. Ein Beispiel kann die Release-Planung sein, in der festgelegt wird, welche Anforderungen in welcher Erscheinungsversion des Produktes vorkommen sollen (z.B. in Version 1 alle E- und O-Anforderungen, in Version 2 alle A-Anforderungen). Dargestellt nach: re-wissen.iese.fhg.de/index.html

32. III. Skalen in der Marktforschung Die Ideen der Marktforscher sind vielfältig. Die Grundlagen wurden in der Psychologie (bzw. Psychometrie) und Statistik erarbeitet, für die Zwecke der Marktforschung aber auch variiert.

33. Verwendung von Skalen Es wird nach der psychischen Dimension unterschieden: 1. Affektive Dimension (emotionale Ebene) 2. Kognitive Dimension (Ebene des Wissens) 3. Konnative Dimension (Ebene des Handelns)

34. Beispieleiner Rating-Skala Wie gefällt Ihnen Marke X? sehr gutgut I----------------------------I----------------------------------I---------------------------------------I 1 2 3 4 weniger gut überhaupt nicht Hier ist eine Intervallskala gegeben ? Dimension kann affektiv oder kognitiv sein

35. Likert-Skala I Der Ablauf der Likert-Skalierung vollzieht sich in folgenden Schritten: Formulierung einer Reihe von Statements zum Einstellungsobjekt, wobei diese a priori als entweder sehr positive oder sehr negative Position auf dem Messkontinuum klassifiziert werden. (2) In einer Voruntersuchung werden die Statements einer Testgruppe vorgelegt. Die Befragten haben den Grad ihrer Zustimmung bzw. Ablehnung zu jedem Statement anhand einer fünfstufigen, graphisch dargebotenen Rating-Skala anzugeben. Die Skala reicht von „stimme voll zu" über „unentschieden“ bis zu „lehne völlig ab". Nach L.Berekoven, W. Eckert, P.Ellenrieder , “Marktforschung“, 10. Aufl. 2004

36. Likert-Skala II (3) Zuordnung von Zahlenwerten zu den einzelnen Antwortmöglichkeiten. Hierbei ist auf eine einheitliche Richtung zu achten. Bei Statements, die eine positive Haltung zum Einstellungsobjekt ausdrücken, erhält die Zustimmungskategorie den höchsten Wert, bei „negativen“ Statements die Ablehnungskategorie. (4)Errechnung der Skalenwerte für jede Auskunftsperson durch Addition ihrer Itemwerte. Anschließend werden die Auskunftspersonen nach ihren Skalenwerten geordnet. Die 25 % mit den höchsten Skalenwerten ergeben die obere Extremgruppe, die 25 % mit den niedrigsten Skalenwerten entsprechend die untere Extremgruppe.

37. Likert-SkalaIII (5) Für jedes Statement wird - getrennt nach den beiden Extremgruppen - der arithmetische Mittelwert der abgegebenen Antworten errechnet. Die Differenz zwischen den beiden Mittelwerten je Statement gilt als das Maß für seine Trennschärfe bzw. für sein Diskriminationsvermögen. (6) Die Statements mit dem höchsten Diskriminationsvermögen werden für die endgültige Skala herangezogen. (7) In der nun folgenden eigentlichen Einstellungsmessung haben die Auskunfts- Personen den Grad ihrer Zustimmung bzw. Ablehnung zu den ausgewählten Statements anhand einer fünfstufigen Skala anzugeben. Die Position des Befragten auf dem Messkontinuum ergibt sich durch einfache Addition seiner Itemwerte und anschließender Bildung des arithmetischen Mittelwertes.

38. Beispiel „Likert-Skala“

39. Semantisches Differential 3 2 1 0 1 2 3 Festlich Schlecht Prickelnd Ungewöhnlich Dunkel verträumt Alltäglich Gut Fade Gewöhnlich Schwach nüchtern Sektmarke A Sektmarke B Nach L.Berekoven, W. Eckert, P.Ellenrieder , “Marktforschung“, 10. Aufl. 2004

40. Exkurs „Entscheidungsschemata“ Es gibt zwei grundsätzlich verschiedene „voll rationale“ Entscheidungsprinzipien (in zahlreichen Varianten): • Nutzenmaximierung • Lexikographische Ordnung Außerdem gibt es die „eingeschränkt rationale Entscheidungskonzeption“ (in zahlreichen Varianten)

41. 1. Nutzenmaximierung Die Nutzenkonzeption wird in Standardvorlesungen behandelt und ist intuitiv sehr eingängig. Zentrale These: Der Kunde entscheidet sich für das Gut (oder allgemeiner für die Güterkombination) das gegenüber alternativen (konkurrierenden) Gütern den höchsten Nutzen erwarten lässt. Dabei gilt das Prinzip der Substitution

42. Indifferenzkurven Ein Gut kann als eine Kombination verschiedener Merkmale aufgefasst werden. Konkurrierende Güter können in einen „Merkmalraum“ dargestellt werden (Lancaster). Merkmal 1 Merkmal 2

43. 2. Lexikographische Ordnung • Es ist umstritten, ob und – gegebenenfalls – unter welchen Bedingungen nach Nutzenvorstellungen entschieden wird: • In einfachen überschaubaren Situationen kann die Nutzenkonzeption zumindest in Annäherung akzeptiert werden. • In komplexeren Situationen wird das Entscheidungsproblem vereinfacht. Eine sehr einfache Möglichkeit ist die Lexikographische Ordnung, LO (besonders bei Gruppenentscheidungen) Bei der LO werden die Merkmale als Kriterien verstanden und zuerst nach Wichtigkeit geordnet: Merkmal 1 ist am wichtigsten, Merkmal 2 steht an zweiter Stelle usw.

44. Beispiele für die LO Wenn immer eine komplexe Situation vereinfacht wird, indem „Prioritäten“ gefordert werden, folgt man der LO. Die Entscheidung geht folgendermaßen vor sich: Man wähle die Alternative mit der stärksten Ausprägung des wichtigsten Merkmals. Haben zwei oder mehrere Alternativen die gleiche Ausprägung des wichtigsten Merkmals, so wähle man nach dem zweitwichtigsten Merkmal usw.

45. Vergleich mit Nutzen • Die LO ist etwas grundlegend Anderes als die Nutzenkonzeption: • Es ist jedoch denkbar in einem größeren Entscheidungskomplex einige Teilbereiche nach dem einen, andere nach dem anderen Prinzip zu behandeln. • LO und Nutzen sind unvereinbar! Dies gilt es zu demonstrieren Um die Unvereinbarkeit der beiden Prinzipien zu demonstrieren versuchen wir die LO in eine Nutzenkonzeption zu überführen. Dies kann geschehen, indem man die Indifferenzkurven für die LO zu ermitteln versucht.

46. LO vs. Nutzen I Merkmal 1 I II IV III Merkmal 2

47. LO vs. Nutzen II • Folgerungen: • Indifferenzkurven degenerieren bei der LO auf einen einzigen Punkt Die Idee der Substitution entfällt, ebenso der Vergleich anhand eines Nutzenmaßes. • Die Unterscheidung von „Nutzen“ und „LO“ ist sehr tiefliegend. Nicht alle praktischen Marktforscher sind sich dessen bewusst. • Es ergeben sich die weiterführenden Fragen: • Können Nutzen und LO kombiniert werden? • In welcher Weise kann das geschehen?

48. Fishbein – Trommsdorff I im Vergleich Fishbein Trommsdorff Wie ausgeprägt ist bei Marke j die Eigenschaft k Frage an Person i=1,…,n Wie sicher hat Marke j die Eigenschaft k? Kognitive Komponente „Subj. Wahrsch.“ 0<pijk<1 „Ausprägung“ 0<sij<1 Sehr wahr-scheinlich Nicht aus- geprägt Sehr wahr-unscheinlich Sehr aus-geprägt Subj. Wahrscheinl. „Grad“ Wie gut ist es, wenn Marke j die Eigenschaft k besitzt Was ist die idealeAusprä-gung der Eigenschaft k Affektive Komponente „Note“: 0<aijk<1 „Grad“ 0<gik<1 0 1 Uner-heblich „Note“ „Grad“ Sehr gut

49. Fishbein – Trommsdorff II im Vergleich Fishbein Der Abstand zum „Idealpunkt“ errechnet sich als: Aij = ∑Isijk-gijI Trommsdorff Die „Einstellung“ Eijerrechnet sich als: Eij=∑kpijkaijk Je kleiner Aijdesto besser! Je größer Eijdesto besser!

50. Exkurs: „Entfernung“ I Entfernungsaxiome: • (identische Punkte haben Abstand 0), • (nichtidentische Punkte haben nicht Abstand 0), (Symmetrie), • (Dreiecksungleichung).