Eine Analyse des Einflusses von Sales-Promotion auf Kaufzeitpunkt und Markenwahlentscheidung mit Hilfe der Ereignisanalyse unter schwerpunktmäßiger Berücksichtigung konsumentenspezifischer Heterogenität:
Gespeichert in:
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| Format: | Hochschulschrift/Dissertation Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Weiden [u.a.]
Eurotrans-Verl.
1996
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis 1
Inhaltsverzeichnis
INHALTSVERZEICHNIS 1
TABELLENVERZEICHNIS S
1 EINFÜHRUNG 8
1.1 Definition von Sales Promotion und ihrer Zielsetzung 8
1.2 Zielsetzung der Arbeit 9
U Aufbau der Arbeit 11
2 KAUFZEITPUNKT UND SIMULTANE MODELLE STATE OF THE
ART 13
2.1 Kaufzeitpunktmodelle 13
2.1.1 Modellbausteine von Purchase Inodence bzw. Purchase Timing Modellen 13
2.1.2FazitfürKaufzeitpunktmodelle 22
2.2 Simultane Modelle 26
2.2.1 Abgrenzung simultaner von sukzessiver Modellierung State of the An 26
2.2.2 Zur Frage zeitverzögerter Effekte von Sales Promotion 28
2.2.3 Ableitung des eigenen Analyseziels für die simultane Modellierung von Kaufzeitpunkt
und Markenwahl 40
3 STATISTISCHE GRUNDLAGEN 45
3.1 Verweildauennodelle 45
3.1.1 Allgemeine Einführung und Adaption an das Entscheidungsverhalten eines
Konsumenten 45
3.1.2 Basisbausteine des Evem History Ansatzes, dargestellt in der Single Spell Weit 51
3.1.3 Mehrzustandsbetrachtungen Competing Risk Modelle mit einer Episode 53
3 1 4 Erweiterungen in Multiple Spell Modelle 56
3.1 Darstellung diverser Verteilungen 62
3 J Die formale Darstellung der Unabhängigkeit von Kaufzeitpunkt und
Markenwahlentscheidung in Proportional Hazard Modellen 68
3.4 Erweiterungen der Verweildauermodelle 70
3.4.1 Die Aufnahme von Kovariablen 70
3 4.2 Die Berücksichtigung von Heterogenitätstermen 71
3.4.2.1 State of the Art in Theorie und Empirie aus statistischer Sicht 71
3.4.2.2 Formale Darstellung der Vorgehensweise 74
3.5 Die Maiumun Likelihood Schätaing 78
3.5.1 Das Verfahren 78
3.5.2 Das Problem zensierter Daten 82
3.6 M»ße der Modellgüte 83
3.6.1 Parametenests 83
Inhaltsverzeichnis 2
3.6.1.1 Der asymptotische t Test 83
3.6.1.2 Der Test auf Gleichheit von Erwartungswerten 84
3.6.1.3DerLikelihood Quotiententest(LR Test) 85
3.6.2 Maße zum Vergleich nichthierarchischer Modelle 86
3.6.2.1 Das AIC Kriterium 86
4 EIGENE MODELLSPEZIFIKATIONEN 87
4.1 Kaufintervallmodelle 87
4.1.1 Basisannahmen 87
4.1.2 Modelle mit exponentialverteilten Kaufintervallen 89
4.1.3 Modelle mit Erlang 2 verteilten Kaufintervallen 93
4.1.4 Modelle mit weibullverteilten Kaufintervallen 96
4.1.5 Modelle mit loglogistischverteilten Kaufintervallen ] 101
4.2 Markenspezifische Kaufintervalle 105
4.2.1 Annahmen zur Modellierung. 105
4.2.2 Allgemeine Modellierung für homogene und heterogene Modelle 108
4.2.3 Markenspezifische Kaufintervallmodelle im Speziellen 111
4.2.3.1 Erlang 2 Modelle 111
4.2.3.2 Weibullverteilung 112
4.2.3.3 Modelle mit loglogistisch Verteilung 114
5 SIMULATION 118
5.1 Einführung Ug
5.2 Die Ergebnisse für die Kaufintervallmodelle 124
5.2.1 Die Ergebnisse für die Erlang 2 Verteilung 124
5.2.2 Die Ergebnisse für die Weibullverteilung 127
5.2.3 Die Ergebnisse für die logistische Verteilung ZZZZZZZZZZZZ. 129
5.3 Die Ergebnisse für die Competing Risk Modelle 132
5 3.1 Ergebrusse für die Erlang 2 Verteilung 133
5.3.2 Ergebnisse für die Weibullverteilung 134
5.3.3 Ergebnisse für die logistische Verteilung ZZZZZZZZZZZZ 137
6 REALDATENANALYSE 141
6.1 Die Wahl des Marktes 141
6.2 Abgrenzung der Daten 142
6.3 Variablenauswahl 143
6 3.1 Variablen für die Kaufintervällmodelie . 144
6.3.2 Variablen für die Analyse markenspezifischer Kaufintervalle. . . .. I47
o.J.3 Segmentierung 149
6.3.3.1 Bestimmung der Segmente ZZZZZZZZZZZZZZZZZZ. 149
6 3.3.2 Hypothesen bezüglich der Wirkung der Marketingmix Variablen in den
Segmenten 151
6.4 Ergebnisse 154
64lErgebiüssebeidenKaufintervallm«lelien™ 155
6.4.1.1 Bestimmung der notwendigen Anzahl von Stützstellen 155
6 4.1.2 Ergebnisse für die Exponentialverteilung 157
6.4.1.3 Ergebnisse für die Erlang 2 Verteilung. 161
6 4.1.4 Ergebnisse für die Weibullverteilung 165
6.4.1.5 Ergebnisse für die loglogistische Verteilung 169
Inhaltsverzeichnis 3
6.4.1.6 Hierarchischer Vergleich von Exponential und WeibuUverteilung 171
6.4.1.7 Vergleich von nichthierarchischen Modellen 173
6.4.1.8 Ein Vergleich der Verteilungen innerhalb des besten Modells 174
6.4.1.9 Fazit für die Kaufintervallmodelle 175
6.4.2 Ergebnisse bei der Analyse markenspezifischer Kaufintervalle 179
6.4.2.1 Die Bestimmung der ausreichenden Anzahl von Stützstellen 179
6.4.2.2 Ergebnisse für Modelle ohne heterogenen Parameter 182
6.4.2.2.1 Ergebnis für die Gesamtstichprobe 182
6.4.2.2.2 Ergebnis bei einer Zero Order Loyalitäts Segmentierung 183
6.4.2.2.3 Ergebnisse bei einer Segmentierung nach der Kaufrate 184
6.4.2.2.4 Ergebnisse bei einer Segmentierung nach einem First Order Loyalitätsma0187
6.4.2.2.5 Die Wahl des besten Modells in der Welt ohne heterogenen Parameter 188
6.4.2.3 Heterogene Competing Risk Modelle 189
6.4.2.3.1 Basismodelle 189
6.4.2.3.2 Modelle mit zusätzlicher Zero Order Loyalitäts Segmentierung. 190
6.4.2.3.3 Modelle mit zusätzlicher Segmentierung nach der Kaufrate 192
6.4.2.3.4 Modelle mit einer zusätzlichen First Order Loyalitäts Segmentierung 195
6.4.2.3.5 Die Bestimmung des besten Modells in der Modellwelt mit einem heterogenen
Parameter 196
6.4.2.4 Vergleiche zwischen beiden Modellwelten 197
6.4.2.5 Vergleich der Verteilungen im besten Segmentierungs Modell 198
6.4.2.6 Fazit 199
ANHANG A ERGEBNISSE DER T TESTS AUF GLEICHHEIT DER
EINFLUßGRÖßEN IN DEN SEGMENTEN 203
Anhang A 1 Ergebnisse für die Zero Order Loyalitäts Segmente 204
Anhang A 2 Ergebnisse für die First Order Loyalitäts Segmente 204
Anhang A 3 Ergebnisse für die Zero Order Loyalitäts Segmente mit heterogenen
Parameter 205
Anhang A 4 Ergebnisse für die First Order Loyalitäts Segmente mit heterogenen
Parameter 205
Anhang A 5 Ergebnisse für die HML Segmente 206
Anhang A 6 Ergebnisse für die HML Segmente mit heterogenen Parameter 207
ANHANG B DARSTELLUNG DER PARTIELLEN ABLEITUNGEN FÜR
KAUFINTERVALLMODELLE 208
Anhang B 1: Partielle Ableitungen für die Exponentialverteilung mit gammaverteilter
Heterogenität 208
Anhang B 2 : Partielle Ableitungen für die Exponentialverteilung mit
standardnormalverteilter Heterogenität 210
Anhang B 3 : Partielle Ableitungen für die Erlang 2 Verteilung mit gammaverteilter
Heterogenität „ 212
Anhang B 4 : Partielle Ableitungen für die Erlang 2 Verteilung mit
sUndardnormalverteirter Heterogenität 214
Anhang B 5 : Partielle Ableitungen für die WeibuUverteilung mit gammaverteilter
Heterogenität 215
Inhaltsverzeichnis 4
Anhang B 6 : Partielle Ableitungen für die Weibuilverteilung mit
standardnonnalverteilterHeterogenität 219
Anhang B 7 : Partielle Ableitungen für die loglogistische Verteilung mit
standardnormalverteilter Heterogenität 221
ANHANG C DARSTELLUNG DER PARTIELLEN ERSTEN
ABLEITUNGEN FÜR COMPETING RISK MODELLE 224
Anhang C1: Partielle Ableitungen für die Erlang 2 Verteilung mit
standardnormalverteilter Heterogenität 225
Anhang C 2 : Partielle Ableitungen für die Weibuliverteilung mit
standardnormalverteilter Heterogenität 227
Anhang C 3 : Partielle Ableitungen für die logistische Verteilung mit
standardnormalverteilter Heterogenität 230
ANHANG D NUMERISCHE INTEGRATION 234
LITERATURVERZEICHNIS 236
Tabellenverzeichnis 5
Tabellenverzeichnis
TABELLE 1—1: VARIANTEN VON SALES PROMOTION NACH ZIELGRUPPEN GE¬
GLIEDERT 8
TABELLE 2—1: EMPIRISCHE STUDIEN ZUM EINFLUß VON SALES PROMOTION AUF
T1MINGENTSCHEIDUNGEN 18
TABELLE 2—2: ERGEBNISSE EMPIRISCHER STUDIEN ZU ZEITVERZOGERTEN EF¬
FEKTEN VON SALES PROMOTION FORTFÜHRUNG 36
TABELLE 3—1: CHARAKTERISIERUNG DIVERSER WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEI¬
LUNGEN 66
TABELLE 5—1 : WAHRE VORGABEWERTE FÜR DIE BEEINFLUSSENDEN VARIABLEN
FÜR KAUFINTERVALLMODELLE 121
TABELLE 5—2 : WAHRE VORGABEWERTE FÜR DIE BEEINFLUSSENDEN VARIABLEN
FÜR COMPETING RISK MODELLE 122
TABELLE 6—1 : DETERMINANTEN VON KAUFINTERVALLEN MIT ERWARTETEN
VORZEICHEN 146
TABELLE 6—2 : DETERMINANTEN VON MARKENSPEZIFISCHEN KAUFINTERVAL¬
LEN MIT ERWARTETEN VORZEICHEN 148
TABELLE 6—3 : LEGENDE FÜR NACHFOLGEND VERWENDETE ABKÜRZUNGEN. . 154
TABELLE 6—4 : FORMATE FÜR UNTERSCHIEDLICHE SIGNIFIKANZNIVEAUS 155
TABELLE 6—5 : ERGEBNISSE FÜR HOMOGENE UND HML SEGMENTIERTE MODELLE
EXPONENTIALVERTEILUNG, KAUFINTERVALLMODELLE 157
TABELLE 6—6 : ERGEBNISSE FÜR MODELLE MIT HETEROGENEN PARAMETER MIT
UND OHNE HML SEGMENTIERUNG EXPONENTIALVERTEILUNG, KAUFINTER
V ALLMODELLE 160
TABELLE 6—7 : ERGEBNISSE FÜR HOMOGENE UND HML SEGMENTIERTE MODELLE
ERLANG 2 VERTEILUNG, KAUFINTERVALLMODELLE 161
TABELLE 6—8 : ERGEBNISSE FÜR MODELLE MIT HETEROGENEN PARAMETER MIT
UND OHNE HML SEGMENTIERUNG: ERLANG 2 VERTEILUNG, KAUFINTER¬
VALLMODELLE 164
TABELLE 6—9 : ERGEBNISSE FÜR HOMOGENE UND HML SEGMENTIERTE MODELLE
WEIBULLVERTEILUNG, KAUFINTERVALLMODELLE 165
TABELLE 6—10 : ERGEBNISSE FÜR MODELLE MIT HETEROGENEN PARAMETER MIT
UND OHNE HML SEGMENTIERUNG WEIBULL VERTEILUNG, KAUFINTER
V ALLMODELLE 168
TABELLE 6—11: ERGEBNISSE FÜR HOMOGENE UND HML SEGMENTIERTE MO¬
DELLE LOGLOGISTISCHE VERTEILUNG, KAUFINTERVALLMODELLE 169
Tabellenverzeichnis ___ 6
TABELLE 6—12 : ERGEBNISSE FÜR MODELLE MIT HETEROGENEN PARAMETER MIT
UND OHNE HML SEGMENTIERUNG MODELLE LOGLOGISTISCHE VERTEILUNG,
KAUFINTERVALLMODELLE: 171
TABELLE 6—13 : LR TESTS FÜR HOMOGENE UND HML SEGMENTIERTE MODELLE
ZUM VERGLEICH VON EXPONENTIAL UND WEIBULLVERTEILUNG, KAUFIN¬
TERVALLMODELLE 172
TABELLE 6—14 : LR TESTS FÜR MODELLE MIT HETEROGENEM PARAMETER MIT
UND OHNE HML SEGMENTIERUNG ZUM VERGLEICH VON EXPONENTIAL UND
WEIBULL VERTEILUNG, KAUFINTERVALLMODELLE 172
TABELLE 6—15 : AIC WERTE ZUM VERGLEICH VON HML SEGMENTIERTEN MO¬
DELLEN MIT SOLCHEN, DIE NUR EINEN HETEROGENEN PARAMETER BESIT¬
ZEN, KAUFINTERVALLMODELLE 173
TABELLE 6—16 : VERGLEICH DER BESTEN MODELLE FÜR MODELL WELT MIT UND
OHNE HETEROGENEN PARAMETER, KAUFINTERVALLMODELLE 174
TABELLE 6—17 : AIC WERTE ZUR SEGMENTSPEZIFISCHEN ERMITTLUNG DER AM
BESTEN FITTENDEN VERTEILUNG, KAUFINTERVALLMODELLE 174
TABELLE 6—18 : ERGEBNISSE FÜR MODELLE MIT UND OHNE KOVARIABLEN, COM
PETING RISK MODELLE 182
TABELLE 6—19 : ERGEBNISSE EINER ZERO ORDER LOYALITÄTS SEGMENTIERUNG,
COMPETING RISK MODELLE 183
TABELLE 6—20 : ERGEBNISSE FÜR EINE HML SEGMENTIERUNG, COMPETING RISK
MODELLE 186
TABELLE 6—21 : ERGEBNISSE FÜR EINE FIRST ORDER LOYALITÄTS SEGMENTIE¬
RUNG, COMPETING RISK MODELLE 187
TABELLE 6—22 : VERGLEICH ALTERNATIVER A PRIORI SEGMENTIERUNGEN, COM¬
PETING RISK MODELLE 188
TABELLE 6 23 : ERGEBNISSE FÜR MODELLE MIT UND OHNE KOVARIABLEN UND
MIT HETEROGENEM PARAMETER, COMPETING RISK MODELLE l89
TABELLE 6—24 : ERGEBNISSE FÜR ZERO ORDER LOYALITÄTS SEGMENTIERUNG
MIT HETEROGENEM PARAMETER, COMPETING RISK MODELLE I90
TABELLE 6—25 : ERGEBNISSE FÜR HML SEGMENTIERUNG MIT HETEROGENEM
PARAMETER, COMPETING RISK MODELLE I94
TABELLE 6—26 : ERGEBNISSE FÜR FIRST ORDER SEGMENTIERUNG MIT HETERO¬
GENEM PARAMETER, COMPETING RISK MODELLE 195
TABELLE 6—27 : AIC WERTE FÜR DIE A PRIORI SEGMENTIERUNGEN, COMPETING
RISK MODELLE I97
TABELLE 6—28 : AIC WERTE ZUM VERGLEICH VON HML SEGMENTIERUNGEN MIT
NICHTSEGMENTIERTEN, HETEROGENEN MODELLEN COMPETING RISK MO¬
DELLE 197
Tabellenverzeichnis 7
TABELLE 6—29 : AIC WERTE ZUM VERGLEICH VON HML SEGMENTIERUNGEN MIT
UND OHNE HETEROGENEM PARAMETER, COMPETING RJSK MODELLE 198
TABELLE 6—30 : AIC WERTE NACH VERTEILUNGEN UND HML SEGMENTEN, COM
PETING RISK MODELLE 199
TABELLE A—1: WERTE DER TESTSTATISTIK V BEIM VERGLEICH DER SCHÄTZER¬
GEBNISSE FÜR BRANDLOYALE KONSUMENTEN UND BRANDSWITCHER FÜR
EIN MODELL OHNE HETEROGENEN PARAMETER COMPETING RISK MODELLE204
TABELLE A—2 : WERTE DER TESTSTATISTIK V BEIM VERGLEICH DER SCHÄTZER¬
GEBNISSE FÜR VARIETY SEEKER UND LAST PURCHASE LOYALE KONSUMEN¬
TEN FÜR EIN MODELL OHNE HETEROGENEN PARAMETER COMPETING RISK
MODELLE 204
TABELLE A—3 : WERTE DER TESTSTATISTIK V BEIM VERGLEICH DER SCHÄTZER¬
GEBNISSE FÜR BRANDLOYALE KONSUMENTEN UND BRANDSWITCHER FÜR
EIN MODELL MIT HETEROGENEN PARAMETER COMPETING RISK MODELLE205
TABELLE A—4 : WERTE DER TESTSTATISTIK V BEIM VERGLEICH DER SCHÄTZER¬
GEBNISSE FÜR VARIETY SEEKER UND LAST PURCHASE LOYALE KONSUMEN¬
TEN FÜR EIN MODELL MIT HETEROGENEN PARAMETER COMPETING RISK
MODELLE : 205
TABELLE A—5 : WERTE DER TESTSTATISTIK V BEIM VERGLEICH DER SCHÄTZER¬
GEBNISSE FÜR VERGLEICHE VON HEAVY UND MEDIUM USER, HEAVY UND
LIGHT USER SOWIE MEDIUM UND LIGHT USER FÜR EIN MODELL OHNE HETE¬
ROGENEN PARAMETER COMPETING RISK MODELLE 206
TABELLE A—6 : WERTE DER TESTSTATISTIK V BEIM VERGLEICH DER SCHÄTZER¬
GEBNISSE FÜR VERGLEICHE VON HEAVY UND MEDIUM USER, HEAVY UND
LIGHT USER SOWIE MEDIUM UND LIGHT USER FÜR EIN MODELL MIT HETE¬
ROGENEN PARAMETER COMPETING RISK MODELLE 207
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