Zusammenfassung
Bis zur Mitte der 80iger Jahre war von einem weitreichenden Konsens in allen wesentlichen, die Frage der Orientierung und Gestaltung der Marktsegmentierung 1 betreffenden Aspekten auszugehen. Lediglich bestimmte Detailfragen (z.B. optimale Segmentzahl und -größe), so die vorherrschende Meinung, seien noch zu klären. Auch wenn mit der absatzwirtschaftlich 2 bzw. der verhaltenswissenschaftlich fundierten 3 Marktsegmentierung bereits damals zwei alternative Ansätze zur Ableitung von Segmentierungskriterien nebeneinander existierten, so herrschte dennoch zwischen Praxis und Wissenschaft weitestgehend Einigkeit über die richtige Orientierung der Marktsegmentierung im Rahmen des Konsumgütermarketing: die Zielgruppen 4.
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Literatur
An dieser Stelle soll - ergänzend zu den im einleitenden Kapitel aufgeführten Quellen - auf einige grundlegende sowie ausgewählte neuere Veröffentlichungen zu theoretischen, konzeptionellen und methodischen Aspekten der Marktsegmentierung hingewiesen werden: Smith, W.R. 1956, Roberts, A.A. 1961, Yankelowich, D. 1964, Frank, R.E./Massy, W.F. 1965, Wells, W.D./Gubar, 1966, Bass, F.M./Tigert, D.J./Lonsdale, R.T., 1968, Haley, R.I. 1968, Johnson, R.M. 1971, Engel, J.F./Fiorillo, H.F./Cayley, M. 1972, Frank, R.E./Massy, W.F./Wind, Y. 1972, Frank, R.E./Strain, C.E. 1972, Richter, B. 1972, Ahlert, D. 1973, Arndt, J. 1974, Dichtl, E. 1974a, Dichtl, E. 1974b, Pernica, J. 1974, Plummer, J.T. 1974, Krautter, J. 1975, Bauer, E. 1976, Bauer, E. 1977, Böhler, H. 1977, Green, P.E. 1977, Young, S./Ott, L./Feigin, B. 1978, Wind, Y. 1978, Freter, H. 1980, Currim, I.S. 1981, Hünerberg, R. 1981, Freter, H. 1983, Thiess, M. 1986, Beane, T.P./Ennis, D.M. 1987, Dickson, P.R./Ginter, J.L. 1987, Kamakura, W.A. 1988, Bauer, H.-H. 1989, Hruschka, H. 1991, Gierl, H. 1991, Kreutzer, R.T. 1992, Kamakura, W.A./Novak, T.P. 1992, Mazanec, J.A. 1992, Hruschka, H./Natter, M. 1993, Becker, J. 1994, Rogers, M./Peppers, D. 1994, Belz, C. 1995.
Die absatzwirtschaftlichen Ansätze der Marktsegmentierung basieren auf behavioristischen „Black Box“-Erklärungsansätzen, die ihre Analysen lediglich auf beobachtbare Stimulus (S)-und Response (R)-Variablen des Kaufs abstellen. Zu den S-Variablen sind dabei insbesondere „Marketingaktivitätsniveaus„ (z.B. Werbebudgets) und sog. „Rahmenbedingungen” (z.B. Einkommensverteilungen), zu den R-Variablen „Marktreaktionen“ (z.B. Absatzmenge, Umsatz) zu rechnen, vgl. Gutenberg, E. 1976, Steffenhagen, H. 1978.
Neo-behavioristische Forschungsansätze, welche die Grenzen der ursprünglichen Black Box-Modelle durch die Einführung „intervenierender (I)-Variablen“ zur Erklärung des im menschlichen Organismus ablaufenden Kaufverhaltens erweitert haben, sowie kognitive Modelle, die insbesondere Informationsverarbeitungsprozesse modellieren, bilden die Grundlage für verhaltenswissenschaftliche Marktsegmentierungsansätze. Als Beispiel für I-Variablen lassen sich etwa Wahrnehmungskonstrukte (z.B. Suchverhalten, Aufmerksamkeit) oder Lernkonstrukte (z.B. Einstellung, Wissen) nennen, vgl. Howard, J.A./Sheth, J.N. 1969, Engel, J.F./Blackwell, R.D./Miniard, P.W. 1986, Behrens, G. 1988, S. 105–161, Kroeber-Riel, W. 1992, S. 218–417, Trommsdorff, V. 1993, S. 81–109 und S. 228–304.
Im Rahmen des Investitionsgütermarketing hingegen spielen jedoch auch Zielpersonen, so etwa im Rahmen des Buying Center-Ansatzes, eine entscheidende Rolle, vgl. Webster, F.E./Wind, Y. 1972, S. 6.
Die indiviudalorientierten bzw. fraktalen Marktsegmentierungsansätze negieren im Gegensatz zu den absatzwirtschaftlich und verhaltenswissenschaftlich fundierten Konzepten, daß sich individuelle Kaufreaktionsmuster zu relativ homogenen Segmenten zusammenfassen lassen, vgl. Gerken, G. 1994, S. 619–628.
Mit Hilfe tiefenpsychologischer Methoden soll der Versuch unternommen werden, die Kaufverhaltensrelevanz individueller Gedächtnisbilder (z.B. Memory Images, Mental Images, Emotional Mappings), die durch äußere Reize und innere Suchvorgänge manifestiert werden, zu analysieren und zu erfassen, vgl. Kroeber-Riel, W. 1993, S. 40–43.
Vgl. Luhmann, N. 1991, S. 45–57.
So ist das, was tote Materie zu lebender macht,Chrw(133) nicht etwa in einem andersartigen Stoff begründet, nicht in den Einzelteilchen als solchen, sondern auch hier nur in deren Anordnung, in ihrer Struktur, in ihrem individuellen Muster. Auch hier sind es die Wechselwirkungen zwischen den Teilchen, die von ihnen eingefangene Information, mit der die Materie jenen sich selbst erhaltenden Ordnungszustand erreicht, welcher aus toter Materie Leben, aus einer heterogenen Ansammlung von Teilchen ein komplexes System macht“, Vester, F. 1991, S. 28–29.
Vgl. Jantsch, E. 1973, S. 1362–1363, Lloyd, S./Pagels, H. 1988, S. 187, Waldrop, M.M. 1993, Norretranders, T. 1994, S. 109–142, Gell-Mann, M. 1995, S. 66–77.
Vgl. Krautter, J. 1975.
Vgl. Wiedmann, K.-P./Raffée, H./Jung, H.-H. 1995.
Lovelock, C.H. 1983, Ganesan, 5. 1994.
Dieser auf S. Lloyd und H. Pagels zurückgehende Ansatz zur Operationalisierung des Komplexitätsbegriffs und die damit verbundene Dynamisierung führt unmittelbar zum Phänomen der Zeitsensibilität, vgl. Lloyd, S./Pagels, H. 1988.
Vgl. Böhler, H. 1977, S. 62–149, Thiess, M. 1986, S. 636–637, Raffée, H./Wiedmann, K.-P. 1986, S. 268–272, Beane, T.P./Ennis, D.M. 1987, S. 21–27.
Vgl. Kemke, C. 1988, S. 147, Lischka, C. 1989, S. 38, Schumann, M. 1990, S. 11.
Vgl. AbschnittC.I.3.1.
Zu den Neurosimulatoren, die eine entsprechende Modellbildungsphilosophie unterstützen, zählt beispielsweise das Programm SENN (Softwareentwicklungsumgebung für neuronale Netze) der Siemens Nixdorf Advanced Technologies GmbH, welches in der Version 1.0 im Rahmen dieser Arbeit zum Einsatz kommt.
Vgl. Zell, A. 1994, S. 355.
Vgl. Pine II, J.B. 1993, S. 196–212.
Vgl. Abschnitt D.I.2.
Vgl. Kaucky, G./Niedereichholz, J., 1989, Warnecke, H.-J. 1993, S. 114–126.
Vgl. Wiedmann, K: P. 1992a, S. 2–4, Krüger, T. 1996, S. 57–66.
In der Automobilindustrie haben neue Produktionstechniken, die - in Verbindung mit innovativen Managementkonzepten (z.B. Prozeßorientierung) - unter dem Schlagwort Lean Production bzw. Business Reengineering implementiert wurde, etwa zu Produktivitätssteigerungen, Qualitätsverbesserungen, kürzeren Entwicklungszeiten und zu sinkenden Herstellungskosten geführt. Zu diesen Ergebnissen kommt eine Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT), vgl. Vgl. Womack, J.P./Jones, D.T./Roos, D. 1994.
Vgl. McCulloch, W.S./Pitts, W. 1943.
Vgl. Hebb, D.O. 1949.
Gramß, T./Strube, H.-W. 1989, S. 324.
Vgl. Rosenblatt, F. 1962, Rosenblatt, F. 1988.
Da die Eingabeschicht eines neuronalen Modells lediglich die Aufgabe hat, die Informationen an das Netz weiterzuleiten, ist sie an der netzinternen Informationsverarbeitung nicht direkt beteiligt. Aus diesem Grund wird sie, im Gegensatz zu den übrigen Schichten (z.B. Ausgabeschicht) nicht mitgezählt, wenn es darum geht, die Anzahl der Schichten eines Netzwerkes zu bestimmen, vgl. Hoffmann, N. 1991, S. 20.
Vgl. Finnoff, W. 1993, Zimmermann, H.G. 1994.
Vgl. Aleksander, I./Morton, H. 1990, S. 112–130, Zimmermann, H.G. 1994.
Vgl. Zimmermann, H.G. 1994, S. 58–77.
Der Underfitting-Effekt resultiert daraus, daß etwa durch eine zu kleine Dimensionierung des neuronalen Netzes zu wenig Neuronen zur Abbildung des Anwendungsproblems zur Verfügung stehen, vgl. Finnoff, W./Zimmermann, H.G. 1991, Miller. M. 1994.
Vgl. Abbildung 19.
Der Overfitting-Effekt entsteht dadurch, daß Trainingsbeispiele nicht nur Struktur-, sondern auch Störinformation enthalten (die ökonometrische Terminologie dafür lautet Residuen, im neuronalen Kontext lautet der Fachbegriff in Anlehnung an die Chaostheorie Rauschen). Zurückzuführen sind derartige Störinformationen etwa auf nicht berücksichtigte Einflußgrößen, Beobachtungs-und/oder Meßfehler, vgl. Bleymüller, J./Gehlert, G./Gülicher H. 1988, S. 143, Glass, L./Mackey, M.C. 1988, S. 36–56, Hartung, J./Elpelt, B./Klösener, K.-H. 1993, S. 320–379, Zimmermann, H.G. 1994, S. 58–62, Weigend, A.S./Zimmermann, H.G./ Neuneier, R. 1995, S. 1.
Vgl. Rumelhart, D.E./Hinton, G.E./Williams, R.J. 1986.
Vgl. Kemke, C. 1988, S. 146.
Die Kettenregel besagt, daß zusammengesetzte Funktionen - so etwa die aus f(g) und g(x) gebildete Funktion (z.B. y = f(g(x))) - nur dann nach x abgeleitet werden können, wenn sowohl die Ableitung der inneren Funktion g’ (x) als auch die Ableitung der äußeren Funktion f’ (g) exisitert. Diese Voraussetzung ermöglicht es, daß eine Ableitung der zusammen gesetzten Funktion f’(x) = f’(g) * g’ (x) in der Kurzform äußere Ableitung mal innere Ableitung formuliert werden kann, vgl. Tietze, J. 1992, S. 199.
Beim Multilayer-Perceptron ist lediglich die Größe der Zwischenschicht als frei zu besimmende Größe im Kontext der Netzdimensionierung anzusehen. Die Menge der Neuronen der Eingabeschicht bestimmt sich in Abhängigkeit von der Quantität der erklärenden Variablen, die Größe der Ausgabeschicht in Relation zur Zahl der a priori definierten Klassen, vgl. Abschnitt C.II.2. und Abschnitt C. II. 3.
Vgl. Refenes, A: P. 1995a, S. 33–54.
Vgl. Lippmann, R.P. 1987, S. 4–22.
Vgl. Fahlmann, S.E./Lebiere, C. 1990, S. 525–532, Deffuant, G. 1995, S. 381.
Vgl. Mozer, M.C./Smolensky, P. S. 1989, 3–16, Hertz, J./Krogh, A./Palmer, R. 1991, S. 157–162.
Vgl. Hergert, F./Finnoff, W./Zimmermann, H.G. 1992.
Vgl. Weigend, S.A./Zimmermann, H.G./Neuneier, R. 1995.
Vgl. Hergert, F./Finnoff, W./Zimmermann, H.G. 1992.
Vgl. Zell, A. 1994, S. 355.
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Jung, HH. (1997). Grundlagen der Untersuchung. In: Neurobasiertes Mass Customizing zur Segmentierung des deutschen PKW-Marktes. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-93387-4_2
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