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Daten zur Wettbewerbsanalyse und Möglichkeiten der Datenaggregation

  • Ralf Wagner
Part of the Marken- und Produktmanagement book series (MPM)

Zusammenfassung

Vielfach wird in der Literatur zur Wettbewerbsanalyse die kontinuierliche Beschaffung und Aufbereitung aller relevanten Daten der Wettbewerber in einem betrieblichen Informationssystem, dem sogenannten „Competitor-Intelligence-System“, als dringende Notwendigkeit für das erfolgreiche Bestehen von Unternehmen in stagnierenden oder durch zunehmende Globalisierung stärker umkämpften Märkten hervorgehoben (vgl. beispielsweise GöRGEN (1992); LE BON, MERUNKA (1999)). Die systematische Beschaffung konkurrenzbezogener Informationen aus unternehmensinternen und -externen Quellen mit dem Ziel der Diagnose und Prognose des Konkurrenzverhaltens zur Unterstützung des Marketing-Managements ist elementarer Bestandteil der Konkurrenzforschung (vgl. BREZSKI (1993, S. 5)).

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References

  1. 1.
    Abkürzung für Standard Industrial ClassificationGoogle Scholar
  2. 2.
    Kann beispielsweise die Qualität eines Produkts nicht vor dem Kauf, sondern erst im langjährigen Gebrauch des Produkts beurteilt werden, so können sehr lange Garantie-und Gewährleistungsfristen als Signal für die Produktqualität interpretiert werden (vgl. Nell (1999)). Den Gebrauch strategischer Signale in der Wettbewerbsinteraktion konkurrierender Hersteller illustriert Porter (1999, S. 122) am Beispiel der Preisankündigungen für eine neue Generation von Speicher-Chips für Computer.Google Scholar
  3. 3.
    Im originären Competitive-Bidding-Ansatz sind nur mögliche Preise der Wettbewerber von Experten durch Eintrittswahrscheinlichkeiten zu bewerten.Google Scholar
  4. 4.
    Im originären Competitive-Bidding-Ansatz wird eine monopolistische Nachfrage unterstellt, so daß für jede Kombination von Preisforderungen und technischen Spezifikationen sowie dem Herstellerimage etc. nur eine Zuschlagswahrscheinlichkeit von Experten angegeben werden muß.Google Scholar
  5. 5.
    Dieses geschieht im originären Competitive-Bidding-Ansatz anhand des Deckungsbeitrags entsprechend der Preisforderung.Google Scholar
  6. 6.
    Die Wettbewerber reagieren in einer Folgeperiode auf den Instrumenteneinsatz eines Herstellers.Google Scholar
  7. 7.
    Um eine direkte Transparenz der Wettbewerbsstrategie des „freien“ Verbrauchermarktes zu vermeiden, wird im folgenden auf die explizite Angabe der jeweiligen Analyseresultate für diesen Verbrauchermarkt verzichtet.Google Scholar
  8. 8.
    Abkürzung für Europäische Artikel NumerierungGoogle Scholar
  9. 9.
    Zur Berechnung dieser Werte ist der Gesamtabverkauf zugrunde gelegt worden. Es ergibt sich eine Divergenz zu den Angaben in den einzelnen Spalten, da die Outlets der individuellen Einzelhandelsketten in unterschiedlichem Umfang in der Stichprobe enthalten sind.Google Scholar
  10. 10.
    Die Unterscheidung in nationale und lokale Marken ist besonders in der Beschreibung der Marktstruktur in den Vereinigten Staaten von Amerika gebräuchlich, wobei nationale Marken in allen Bundesstaaten von großen Konzernen beispielsweise Unilever oder Procter & Gamble angeboten und mit einem i.d.R. standardisierten Marketing-Mix ausgestattet werden. Lokale Marken hingegen werden von kleineren Unternehmen in einem lokal begrenzten Markt angeboten, wobei der Marketing-Mix lokalen Spezifika angepaßt wird. Oftmals bilden die nationalen Marken hinsichtlich der kommunizierten sowie der wahrgenommen Produktqualität das Premium-Segment in den einzelnen Warengruppen.Google Scholar
  11. 11.
    Eine ausführliche Darstellung der Möglichkeiten weiterführender Distributionsanalysen auf der Basis von POS-Scannerdaten hinsichtlich der Distributionsdichte oder des Distributionspotentials als marktbeschreibende Kennzahlen bieten Günther ET AL. (1998, S. 219 ff.).Google Scholar
  12. 12.
    Eine einfache Pulsationsstrategie, wie beispielsweise der forcierte Einsatz der Instrumente in fünfwöchigen Intervallen, hätte bei dem Beobachtungszeitraum von insgesamt 46 Wochen einen deutlichen Anstieg der Anzahl beobachteter Prozesse mit 9 Aktionswochen zur Folge gehabt.Google Scholar
  13. 13.
    Die Trendgerade wurde anhand einer Kleinst-Quadrate-Schätzung mit folgendem Resultat bestimmt: • R2 = 0,83;Rkorr2 = 0,80. • Parameter der Aktionswochen = 5,402 (signifikant zum Niveau α= 0,01); kein Interzept, da der Parameter des Interzepts nicht signifikant ist.Google Scholar
  14. 14.
    Im betrachteten Outlet sind folgende Promotion-Instrumente nicht im Beobachtungszeitraum eingesetzt worden: Außenwerbung, Bonuspackungen, Handzettel ohne Abbildungen, Print-Promotion, Promotion-Teams, Zweitplazierungen an der Kasse.Google Scholar
  15. 15.
    Von einer Berichtigung der Varianzerklärungsanteile entsprechend der Vorschläge von Benzécri oder Greenacre wurde abgesehen, da im vorliegenden Fall die Inertia der Burt-Matrix gleich 1 ist und sämtliche Variablen nur ein binäres Skalenniveau aufweisen, so daß die durchschnittliche Nebendiagonal-Inertia sich wiederum zu eins ergibt (vgl. Greenacre (1993, S. 145)).Google Scholar
  16. 16.
    Eine Dauer-Niedrigpreis-Strategie umschreibt den Versuch, die Verbraucher mit dem expliziten Verzicht auf Sonderangebote für einzelne Produkte und einer vermeintlichen Überteuerung anderer Produkte im Sinne einer Mischkalkulation zum Aufsuchen eines Outlets zu motivieren (vgl. Müller-hagedorn (1998, S. 460 f.)). Zur Ausbreitung dieser Strategie im bundesdeutschen Einzelhandel über den Betriebstyp der Discount-Märkte hinaus und zu erhofften Vorteilen vgl. Bachl (1996).Google Scholar
  17. 17.
    Die mittlere Intensitätsrate Xgmo kennzeichnet den über die Beobachtungsperioden hinweg ermittelten arithmetischen Durchschnitt des Einsatzes der Promotion-Instrumente für Sorte gdes Produkts des Herstellers min Outlet o. Die durchschnittliche Intensitätsrate ¯λgm hingegen bezeichnet den über die verschiedenen Outlets hinweg ermittelten arithmetischen Mittelwert der outletspezifischen mittleren Intensitätsraten. Es gilt.Google Scholar
  18. 18.
    Trotz dieser vergleichsweise restriktiven Einschränkungen ist eine analoge Annahme der Unkorreliertheit der Intensität eines Produktkaufs und der Markenwahl in der Konsumenten responsemessung durchaus gebräuchlich und hat zur Entwicklung unterschiedlicher Modelle geführt (vgl. beispielsweise Decker (1994, S. 138 ff.); Röhle (1998, S. 71 ff.)), welche oftmals durch eine erfreulich gute Anpassung an das beobachtete Kaufverhalten gekennzeichnet sind.Google Scholar
  19. 19.
    Der vollständige Verzicht auf den Einsatz aller Instrumente ist im eigentlichen Sinne nicht als Einsatz der Promotion-Instrumente zu bezeichnen. Daher ist die Anzahl möglicher Permutationen jeweils um den Nullvektor zu berichtigen.Google Scholar
  20. 20.
    Die in Anlehung an Topritzhofer (1974) dargelegten Arten der Heterogenität sind in aktuelleren und umfassenderen Arbeiten zur Heterogenität in der empirischen Marktforschung teilweise mit anderen Bezeichnungen belegt worden. So kann die dargelegte Parameterheterogenität der „structual heterogeneity“, die Modellheterogenität der „form heterogeneity“ und die Heterogenität der Prozeßintensität der „response heterogeneity“ in der Typologie von Desarbo ET AL. (1997) zugeordnet werden.Google Scholar
  21. 21.
    Dieser hypothetische Extremfall ist durch eine vollständig disaggregierte Analyse und die Annahme, daß die Produkte aller Hersteller in allen Outlets angeboten werden, gekennzeichnet.Google Scholar
  22. 22.
    Da das Dirichlet-Multinomial-Modell keine Erklärungskomponente enthält (vgl. Wagner, Taudes (1987); Ehrenberg (1988)) sind bei diesem Umgang mit Heterogenität alle Formen der Heterogenität der sog. „latenten Heterogenität“ zugeordnet.Google Scholar
  23. 23.
    Der vorliegende Datensatz ist nur erne Stichprobe aus dem Gesamtmarkt. Daher kann der Begriff Neuprodukt nur mit Gültigkeit für die betrachteten Outlets anhand der EAN definiert werden, indem das Produkt oder die entsprechende Sorte eines Produkts dann als Neuprodukt bezeichnet wird, wenn es in der ersten Beobachtungswoche in keinem der 119 Outlets abgesetzt worden ist.Google Scholar
  24. 24.
    Der Aggregationsbias kann für ein multiplikatives Modell gem¤ß Gleichung 2.5 auch anhand des folgenden einfachen Beispiels demonstriert werden: Sei I = l,m= 1,M = 2, α11 = 0 und β1112 = 2, dann werden folgende Beobachtungen perfekt durch das Modell repr¤sentiert: Werden die Beobachtungen aus den beiden Outlets jedoch durch Summation aggregiert, so gilt: Bereits durch die Aggregation von nur zwei Beobachtungen ergibt sich somit ein deutlicher Aggregationsbias.Google Scholar
  25. 25.
    RöHLE (1998, S. 10) bezeichnet diesen treffender als „hypothetischen Musterkäufer“.Google Scholar
  26. 26.
    Wittink (1977, S. 149) weist auf die Voraussetzung der zeitlichen Stabilität der Homogenität für die sachgemäße Anwendung des Chow-Tests hin. Im Hinblick auf die Dynamik von Wettbewerbsprozessen erscheint die Erfüllung dieser Voraussetzung einer Überprüfung zu bedürfen. Alternativ zum Chow-Test kann beispielsweise auch ein Likelihood-Ratio-Test verwandt werden (vgl. NATTER (1995, S. 64)). Der Einsatz des Durbin/Watson-Tests und des Wald-Tests zur Beurteilung der Adäquanz des Poolings von Zeitreihen wird von Buse (1981) diskutiert, wobei jedoch darauf hinzuweisen ist, daß die unterschiedlichen Statistiken nicht notwendigerweise zum gleichen Schluß führen.Google Scholar
  27. 27.
    Welche Handlungsoptionen zur Verfügung stehen und wie die Relevanz dieser bewertet werden könnte, ist anhand von Scannerdaten nur sehr beschränkt meßbar, da Scannerdaten nur eine Auswahl der tatsächlich durchgeführten Maßnahmen wie den Einsatz der Marketing-Instrumente, Neuprodukteinführungen, Produktrelaunches etc. widerspiegeln.Google Scholar

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© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden, und Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden 2001

Authors and Affiliations

  • Ralf Wagner

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