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Methodenvergleich am Beispiel ausgewählter a priori-Klassifikationsaufgaben der Automobilmarktsegmentierung

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Zusammenfassung

Die aktuelle Situation, mit der es Automobilunternehmen zu tun haben, läßt sich — zumindest auf den ersten Blick — als die „neue Unübersichtlichkeit“ 1 bezeichnen. Eine mögliche Ursache für diese Bewertung mag darin liegen, daß Entscheider im Rahmen der Bewältigung ihrer Aufgaben Methoden und Konzepte einsetzen, die nicht in ausreichendem Maße den Anforderungen des marktlichen und gesellschaftlichen Umfelds eines Unternehmens Rechnung tragen.

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Literatur

  1. Vgl. z.B. Raffée, H. 1989a, S. 5.

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  2. Die Abbildung des Grundschemas des Segmentierungskonzepts Würfel der Mercedes-Benz AG erfolgt in Anlehnung an einen auf D.F. Abell und J.S. Hammond zurückgehenden dreidimensionalen strategischen Bezugrahmen, vgl. Wiedmann, K.-P./Kreutzer, R. 1989, S. 75.

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  3. Das Zielgruppenkonzept beschreibt die Nachfragestruktur des Automobilmarkts in Form eines dreidimensionalen Würfels. Drei sozioökonomische Schlüsselvariablen, nämlich Haushaltstyp, Altersklassen und - mit gewissen Einschränkungen - Einkommensklassen erweisen sich aus Sicht der Mercedes-Benz AG zum Zwecke einer stabilen und global anwendbaren Grobsegmentierung als besonders geeignet (Zielgruppenwürfel), vgl. Mercedes-Benz AG 1994, Bickelmann, G. 1995

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  4. Das Produktkonzept gibt die Angebotsseite des Automobilmarkts anhand eines dreidimensionalen Würfels wieder. Mit Hilfe der Dimensionen Aufbauarten, Größenklassen und Preisklassen können alle Personenkraftwagen im Sinne konzeptgleicher Fahrzeuge nicht nur auf nationalen, sondern auch auf internationalen Märkten erfaßt und klassifiziert werden (Produktwürfel), vgl. Mercedes-Benz AG 1993.

    Google Scholar 

  5. Vgl. Abbildung 4.

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  6. Vgl. Abschnitte B.I.1. - B.I.3.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Abbildung 4.

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  8. Vgl. Ries, K. 1994, S. 46–50.

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  9. So verfügt die Marktforschung der Mercedes-Benz AG beispielsweise über getrennt erhobene Marktstruktur-, Zielgruppen-, Neuwagenkäufer-, Image-, Lifestyle-, Kundenzufriedenheits-, Kommunikations-und Produktqualitätsstudien, ist jedoch bislang–etwa aufgrund der eingeschränkten Leistungsfähigkeit konventioneller Auswertungsmethoden oder aber fehlender Schnittstellen in den Datenstrukturen–nicht in der Lage, die einzelnen Untersuchungsergebnisse in ein gemeinsames Datenmodell zu integrieren, vgl. Mercedes-Benz AG 1995, S. 64–106.

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  10. Vgl. Abbildung 21.

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  11. Vgl. Bickelmann, G. 1995, S. 20.

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  12. Zu den Ansätzen der Konsumentenforschung, die in Abbildung 22 nur ansatzweise im Sinne eines Suchrasters wiedergegeben werden, vgl. Raffée, H. 1969, Bettman, J.R. 1979, Raffée, H./Jacoby, J./Hefner, M./Schöler, M./Grabicke, K. 1979, Hansen, U. 1982, Engel, J.F./Blackwell, R./Miniard, P.W. 1986, Behrens, G. 1988, Murzin, M. 1990, Kroeber-Riel, W. 1992, Meffert, H. 1992, Kroeber-Riel, W. 1993, Bänsch, A. 1995, Pepels, W. 1995, Kotler, P./Memel, F. 1995, S. 278–303.

    Google Scholar 

  13. Vgl. Abbildung 22.

    Google Scholar 

  14. Vgl. Abschnitt C.II.1.

    Google Scholar 

  15. Zur Erweiterung der Zielgruppenwürfels zu einem differenzierten Zielgruppenprofil vgl. Abschnitt C.II.1 bis Abschnitt C.II.4.

    Google Scholar 

  16. Vgl. Meith, W. 1995.

    Google Scholar 

  17. Zur Erweiterung der Informationsbasis der Automobilmarktsegmentierung i.S. des Data Warehouse-Ansatzes vgl. Abschnitt D.II.2.

    Google Scholar 

  18. Vgl. Abbildung 22.

    Google Scholar 

  19. Vgl. Abbildung 4.

    Google Scholar 

  20. Dies sei exemplarisch anhand folgender Aussage verdeutlicht: „Die überwiegende Mehrheit der

    Google Scholar 

  21. Analyseverfahren eines Marktforschers bezieht sich auf die Ausprägung und den Vergleich einzelner Variablen (Hervorhebung d. Verf.) einer Marktforschungsuntersuchung. Von Interesse ist dabei vor allem die Häufigkeitsverteilung eines Merkmals,…“, Mercedes-Benz AG 1995, S. 38.24 Vgl. u.a. Freter, M. 1983, Thiess, M. 1986, S. 637–638, Beane, T.P./Ennis, D.M. 1987, Meffert, H. 1992, S. 255–293, Kroeber-Riel, W. 1992, S. 203, Simon, H. 1992, Backhaus, K./Erichson, B. /Plinke, W./Weiber, R. 1994, Matiaske, W./Dobrov, I./Bronner, R. 1994, Huber, F. 1995.

    Google Scholar 

  22. Vgl. Freter, M. 1983, S. 100–108.

    Google Scholar 

  23. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. 1994, S. XVI-XXI.

    Google Scholar 

  24. Vgl. Punj, G./Stewart, D.W. 1983, S. 135.

    Google Scholar 

  25. Zum Problem der Identifikation der optimalen Segmentzahl (optimum optimorum Problem) und zu den Grenzen einer ausschließlich taxonomischen Marktsegmentierung, vgl. z.B. Krautter, J. 1975, S. 115, Thiess, M. 1986, S. 635.

    Google Scholar 

  26. Vgl. Jain, A.K./Pinson, C./Ratchford, B.T. 1982, S. 378–380.

    Google Scholar 

  27. Zu den Ablaufschritten der Verfahren Cluster-und Häufigkeitsanalyse sowie Kreuztabellierung vgl. z.B. Bortz, J. 1993.

    Google Scholar 

  28. Vgl. Abbildung 23.

    Google Scholar 

  29. Vgl. Mercedes-Benz AG 1995, S. 73.

    Google Scholar 

  30. Zum Einsatz multivariat-statistischer bzw. neuronaler Diskriminanzanalyseverfahren vgl. Abschnitt CII.1. bis Abschnitt C.II.4.

    Google Scholar 

  31. Vgl. Fayyad, U.M./Piatestky-Shapiro, G./Smyth, P. 1996.

    Google Scholar 

  32. Zur Erweiterung des Methodenmixes der Automobilmarktsegmentierung i.S. des Data Mining-Ansatzes vgl. Abschnitt D.II.3.

    Google Scholar 

  33. Vgl. Abbildung 4.

    Google Scholar 

  34. Müller, W. 1991, S. 783.

    Google Scholar 

  35. Vgl. Abbildung 9.

    Google Scholar 

  36. Zum sog. Outpacing-Wettbewerb vgl. Gilbert, X./Strebel, P.J. 1988, S. 70–79, Becker, J. 1993, S.

    Google Scholar 

  37. Vgl. Blüthmann, H. 1993, Heller, G. 1993.

    Google Scholar 

  38. Vgl. Ostle, D. 1994, S. T3

    Google Scholar 

  39. Vgl. Raffée, H. 1989a, S. 5, Raffée, H./Wiedmann, K.-P. 1993a. Vgl.

    Google Scholar 

  40. Wiedmann, K.-P. 1989, S. 227–285

    Google Scholar 

  41. Der Verband der Automobilindustrie (VDA), die Association des Constructeurs Européens d’Automobiles (ACEA) und die aktuelle Shell-Studie gehen zumindest von einem geringfügigen Wachstum des deutschen bzw. des europäischen Automobilmarkts aus, vgl. o.V. 1994a, S. 13, Knust, C. 1994, Shell 1995, S. 5.

    Google Scholar 

  42. Selbst in den Segmenten der sog. Nischenfahrzeuge (z.B. Geländewagen, Cabriolets, Vans) läßt sich wachsende Homogenität der Produkte beobachten, vgl. Fischer, T./Ostmann, B. 1993.

    Google Scholar 

  43. Zum Wandel des Stellenwerts des Automobils vom Statussymbol zum Medium der Verwirklichung eines spezifischen Lebensstils und der Realisierung einer mehr oder minder ausgeprägten Erlebnisorientierung vgl. Spiegel 1993, S. 42.

    Google Scholar 

  44. Vgl. Abbildung 9.

    Google Scholar 

  45. Zur Realisierung eines Lean Production-Konzepts mit den Zulieferern (sog. Tandem-Modell) durch die Mercedes-Benz AG, vgl. o.V. 1993a.

    Google Scholar 

  46. Zum Konflikt Mobilität versus Ökologie sowie den „Grenzen der automobilen Gesellschaft“ vgl. Dollinger, W. 1986, Cerwenka, P. 1987, Raffée, H./Förster, F./Krupp, W. 1988, Berger, R./Servatius, H: G. 1994.

    Google Scholar 

  47. Thema Umwelt entsprechend der Themenzyklustheorie einen zentralen Stellenwert in der Hierarchie der gesellschaftlichen Werte erlangt. Dies verdeutlicht die Gegenüberstellung einiger Wertestudien: Bei den Erhebungen der Studie „Dialoge 2“ lag das Thema Umwelt an zweiter Stelle hinter der Aufgabe der Wiedereingliederung von Arbeitslosen in das Berufsleben, vgl. Wiedmann, K: P./Raffée, H. 1986, S. 30. Ergebnissen der Studie „Dialoge 3” zufolge werden die Erhaltung und der Schutz der Umwelt als das zentrale Thema der neunziger Jahre bezeichnet, vgl. Wiedmann, K.-P. 1990. Die Untersuchung „Unternehmen und Verantwortung“ bestätigt diese Entwicklung; der Bereich Umweltschutz wird von den Befragten als der herausragende Aspekt unternehmerischer Verantwortung gekennzeichnet, vgl. Hansen, U./Schoenheit, I. 1993.

    Google Scholar 

  48. Vgl. Henzler, H.A./Späth, L. 1993.

    Google Scholar 

  49. Zur Erweiterung des Mass Customizing-Ansatzes i.S. der Gesellschaftsorientierung, vgl. Abschnitt E.

    Google Scholar 

  50. Zur Relevanz der produktbezogenen Marktabgrenzung (Angebotsperspektive) vgl. Bauer, H.-H. 1986, S. 108–111.

    Google Scholar 

  51. Vgl. Howard, J.A./Sheth, J.N. 1969.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Abbildung B.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Frank, R.E./Massy, W.F./Wind, Y. 1972, S. 27–28, Böhler, H. 1977, S. 36–38.

    Google Scholar 

  54. Vgl. Freter, H. 1983, S. 57.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Abschnitt C.I.3.2. - C.I.3.3.

    Google Scholar 

  56. Vgl. Mercedes-Benz AG 1994.

    Google Scholar 

  57. Matrizen bzw. Würfel gelten als quadratisch, wenn sie genauso viele Zeilen wie Spalten aufweisen. Sie besitzen darüber hinaus die Eigenschaft der Symmetrie, wenn sie zudem die Operation des Transponierens zulassen. Dies setzt voraus, daß Zeilen-bzw. Spaltenindices ein identisches Skalenniveau–und damit verbunden spezifische geometrische Eigenschaften–aufweisen, vgl. Tietze, J.1992, S. 404–449, Bortz, J. 1993, S. 635–645.

    Google Scholar 

  58. Schlittgen, R. 1993, S. 5–7, Hartung, J./Elpelt, B./Klösener, K.-H. 1993, S. 15–18.

    Google Scholar 

  59. Vgl. Agarwal, M.K./Ratchford, B.T. 1980, Genth, M. 1981, Grunert, K.G. 1983, Dichtl, E. /Raffée, H./Beeskow, W./Köglmayr, H.-G. 1983, Dichtl, E./Bauer, H.H./Schobert, R. 1983, Meffert, H. 1986, Freter, H./Barzen, M. 1988, Kwoka, J.E. 1992.

    Google Scholar 

  60. Bauer, H.H./Hermann, A./Huber, F. 1994, S. 437.

    Google Scholar 

  61. Schirmer, A. 1989, S. 899.

    Google Scholar 

  62. Beim Vario Research Car handelt es sich um eine Automobilstudie der Mercedes-Benz AG. Ausgehend von der These, daß ein Automobil von seinem Käufer zur Befriedigung

    Google Scholar 

  63. Module können, so die bisherigen Überlegungen, entweder beim Kauf des Basisplattform erworben oder aber bei Bedarf vom Automobilhandel gemietet werden. Der VCR wurde im Jahr 1995 u.a. auf der 56. Internationalen Automobil-Ausstellung (IAA) in Frankfurt/Main vorgestellt.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Cerwenka, P. 1987, Schirmer, A. 1989, S. 904, Spiegel, 1994, S. 42–46, Berger, R./Servatius, H.-G. 1994, S. 32–49

    Google Scholar 

  65. Lediglich die Ausprägungen Off Road (2 Türen) und Off Road (Faltdach) können keine Berücksichtigung finden.

    Google Scholar 

  66. Die getroffene Zuordnung steht im Einklang mit Ergebnissen der bereits zitierten Automobilmarktstudien neueren Datums bzw. entsprechenden Veröffentlichungen in automobilspezifischen Medien. So werden die niedriger eingestuften Aufbauformen aufgrund der damit verbundenen geringeren Erfüllung der Mobilitätsfunktionen insbesondere von denjenigen Personen gekauft, die lediglich eine automobile Grundversorgung realisieren wollen und dem Pkw einen reinen Gebrauchswert zumessen. Die höher eingestuften Aufbauformen sind hingegen mit Fahrzeugkonzepten verbunden, die sowohl Transport-, als auch Prestige-oder Erlebnisnutzen eines Automobilbesitzers maximieren. Exemplarisch für derartige Automobile lassen sich etwa Kombiwagen, Vans und Off Road-Fahrzeuge anführen, vgl. Westrup, K. 1992, Eybl, E. 1993, Leicht, H.-P. 1993, Spiegel, 1994, S. 47–62.

    Google Scholar 

  67. Vgl. Fischer, T./Ostmann, B. 1993, Schlote, S. 1993, 5. 101.

    Google Scholar 

  68. Diese Vorgehensweise erweist sich deshalb als zweckmäßig, weil die Zugrundelegung aller Segmente des symmetrischen Produktkonzepts und eine Analyse aller daraus abgeleiteten Zielgruppenprofile offensichtlich den Rahmen dieser Arbeit gesprengt hätte.

    Google Scholar 

  69. Die unterschiedliche Schattierung des realen Produktwürfels vermittelt einen grundlegenden Eindruck bezüglich der Zellenbesetzung und damit der Verteilung der gekauften Neuwagen (n=9280; mit zunehmendem Grad der Schattierung steigt die Zellenbesetzung). Der idealtypische Würfel (n=3092) bildet mit den fiinf Zellen der Hauptdiagonalen immerhin 33,32% der zum Methoden-und Konzeptvergleich herangezogenen Fälle der Neuwagenkäuferstudie 1993/94 ab.

    Google Scholar 

  70. Vgl. Bischoff, R./Bleile, C./Graalfs, J, 1991, Wilbert, R. 1991, Pintaske, J. 1991, Erxleben, K. /Koch, H. 1991, Rehkugler H./Poddig, T. 1992, Wilbert, R./Czap, H. 1992, Burger, A./Schellberger, B. 1994, Fuser, K./Schmidtmeier, S. 1994, Leker, J. 1994, Pytlik, M. 1995.

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  71. Vgl. Hruschka, H. 1991, Sherras, R. 1991, Severwright, J. 1992, Mazanek, J.A. 1992, Hantschel, G. Zimmermann, H.G. 1992, Proctor, R.A., 1992, Hruschka, H./Natter, M. 1993, Wray, B./Palmer, A./Bejou, D. 1993, Gaul, W./Decker, R./Wartenberg, F. 1994a und 1994b, Venugopal, V./Baets, W. 1994.

    Google Scholar 

  72. Vgl. Abbildung 1.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Abbildung B.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Venugopal, V./Baets, W. 1994.

    Google Scholar 

  75. Erzleben, K./Koch, H. 1991, S. 1.

    Google Scholar 

  76. Jones, D./Franklin, S. P. 1990, S. 219.

    Google Scholar 

  77. Vgl. Lachenbruch, P.A. 1975, S. 73–95, Eisenbeis, R.A. 1977.

    Google Scholar 

  78. Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. 1994, S. 96.

    Google Scholar 

  79. Vgl. Tietze, J. 1992, S. 226.

    Google Scholar 

  80. Vgl. Luenberger, D.G. 1968, S. 103–142, Kosmol, P. 1991, S. 248–250.

    Google Scholar 

  81. Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W. /Weiber, R. 1994, S. 96.

    Google Scholar 

  82. Vgl. Rojas, R. 1993, S. 183.

    Google Scholar 

  83. Vgl. Abbildung 12.

    Google Scholar 

  84. Vgl. Hornik, K./Stinchcombe, M./White, H. 1990, S. 557–558.

    Google Scholar 

  85. Die Prämisse der Unabhängigkeit der Merkmalsvariablen resultiert aus der additiven Verknüpfung, die zur Bildung der homogenen Linearkombination der kanonischen Diskriminanzanalyse angewendet wird, vgl. Bortz, J. 1993, S. 565–570.

    Google Scholar 

  86. Vgl. Abschnitt C.I.1.

    Google Scholar 

  87. Vgl. Schneeweiß, H. 1990, S. 136, Bortz, J. 1993, S. 419–428.

    Google Scholar 

  88. Vgl. Lachenbruch P.A. 1975, S. 75–76.

    Google Scholar 

  89. Vgl. Feidicker, M. 1992, S. 110.

    Google Scholar 

  90. Vgl. Abbildung 33.

    Google Scholar 

  91. Vgl. Rojas, R. 1993, 5. 194.

    Google Scholar 

  92. Vgl. Fisher, R.A. 1936.

    Google Scholar 

  93. Vgl. Massy, W.F. 1965, S. 40.

    Google Scholar 

  94. Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. 1994, S. 125.

    Google Scholar 

  95. Vgl. Klecka, W.R. 1980, S. 43.

    Google Scholar 

  96. Aus Gründen der Vereinfachung werden die Grundprinzipien in ihrer einfachsten Form, dem Fall zwei konvxer Mengen ohne Überlappung, dargestellt.

    Google Scholar 

  97. Vgl. Abbildung 12.

    Google Scholar 

  98. Vgl. Minsky, M./Papert, S. 1988, S. 157–169.

    Google Scholar 

  99. Vgl. Smith, M. 1993, S. 14–20, Rojas, R. 1993, S. 60–65.

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  100. Vgl. Mahalanobis, P.C. 1963.

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  101. Vgl. Krzanowski, W.J. 1995.

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  102. Vgl. Cacoullos, T. 1973

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  103. Vgl. Klecka, W.R. 1980, S. 44.

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  104. Vgl. Lippmann, R.P. 1989.

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  105. Vgl. Poechmueller, W./Glesner, M./Juergs, H. 1993.

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  106. Vgl. Shoemaker, P.A. 1991.

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  107. Vgl. Ritter, H./Martinetz, T./Schulten, K. 1991, S. 67–130.

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  108. Vgl. Lippmann, R.P. 1994, S. 89.

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  109. Vgl. Hastie, T.J./Tibshirani, R.J. 1994, S. 79.

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  110. Vgl. Green, P. 1964, Tatsuoka, M.M./Lohnes, P.R. 1988, S. 361–364.

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  111. Vgl. Baum, E.B./Wilczek, F. 1988.

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  112. Vgl. Bortz, J. 1993, S. 56–57.

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  113. Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. 1994, S. 130–131.

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  114. Vgl. Lachenbruch, P.A. 1975, S. 14.

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  115. Vgl. Klecka, W.R. 1980, S. 45.

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  116. Vgl. Bortz, J. 1993, S. 565.

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  117. Vgl. Asoh, H./Otsu, N. 1989, Hampshire, J.B. II/Perlmutter, B.A. 1990, Ruck, D.W./Rogers, S.K./Kabrisky, M./Oxley, M.E./Suter, B.W. 1990, Wan, E. 1990, Buntine, W.L./Weigend, A.S. 1991, Gallinari, P./Thiria, S./Badran, F./Fogelman-Soulie, F. 1991, Richard, M.D./Lippmann, R.P. 1991, Hastie, T.J./Tibshirani, 1994, Lippmann, R.P. 1994, Ripley, B.D. 1994.

    Google Scholar 

  118. Vgl. Siemens Nixdorf Advanced Technologies GmbH 1995, S. 72.

    Google Scholar 

  119. Voraussetzung der Anwendung des Normierungsverfahrens ist die Implementierung einer Aktivierungsfunktion, deren Wertespektrum den Bereich positiver Zahlen umfaßt (z.B. Logistic Activation Function [log (u1)]), vgl. Abbildung 12.

    Google Scholar 

  120. Vgl. MacKay, D.J.C. 1992, S. 448–451.

    Google Scholar 

  121. Vgl. Tabelle 2.

    Google Scholar 

  122. Bei der a priori-Klassifikation ist lediglich der Umfang der Zwischenschicht ein frei bestimmbarer Parameter. Die Anzahl der Neuronen der Eingabeschicht wird durch die Menge der Merkmalsvariablen bestimmt, vgl. Abschnitt C.II.2. und Abschnitt C. II. 3.

    Google Scholar 

  123. Die Neuronen der Eingabeschicht, deren Aufgabe lediglich in der Weitervermittlung der Eingangsinformationen besteht, weisen als Aktivierungsfunktion die Identitätsfunktion auf, d.h. die Weiterleitung der Eingabewerte an das restliche Netz findet in unveränderter Form statt, vgl. Abbildung 12.

    Google Scholar 

  124. Vgl. Zimmermann, H.G. 1994, S. 47–49.

    Google Scholar 

  125. Vgl. Homburg, C/Dobratz, A. 1991, Balderjahn, I. 1988.

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  126. Validierungsbeispiele sind daher nicht mit Elementen der Trainingsmenge gleichzusetzen, die unmittelbar dazu herangezogen werden, um das Abbildungsverhalten des Netzes mit Hilfe des Backpropagation-Lernverfahrens zu verbessern, vgl. Abschnitt B.II.3.1.

    Google Scholar 

  127. Vgl. Tabelle 2.

    Google Scholar 

  128. Vgl. Finnoff, W./Zimmermann, H.G. 1991.

    Google Scholar 

  129. Vgl. Zimmermann, H.G., 1994, S. 76–77.

    Google Scholar 

  130. Vgl. Abschnitt B.I.2.

    Google Scholar 

  131. Gütekriterien zur Ermittlung der in der Literatur ebenfalls propagierten prognostischen Relevanz (Zeitinvarianz versus Zeitvarianz) als weiterer Aufgabe der Diskriminanzanalyse lassen sich im Rahmen dieser Untersuchung nicht einsetzen, vgl. Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. 1991, S. 763.

    Google Scholar 

  132. Vgl. Formel F.26.

    Google Scholar 

  133. Vgl. Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. 1991, S. 760–761, Meffert, H. 1992, S. 282, Becker, J. 1993, S. 245–248, Kotler, P./Bliemel, F. 1995, S. 219–220.

    Google Scholar 

  134. Damit verbunden ist die Fragestellung, ob die Neuwagenkäuferstudie eine ausreichend tragfähige und differenzierte Datenbasis zur Ermittlung segmentspezifischer Kaufmuster zu Verfügung stellt, vgl. Abbildung 22. Ansätze zur Überwindung möglicher Defizite der empirischen Basis im Rahmen des Data Warehouse-Ansätzes finden sich im Gestaltungsteil der Arbeit, vgl. Abschnitt D. II. 2.

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  135. Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber. R. 1994, S. 115.

    Google Scholar 

  136. Vgl. Bortz, J. 1993, S. 104–126, Schlittgen, R. 1993, S. 327–333.

    Google Scholar 

  137. Bei den genannten Maßstäben handelt es sich um Bewertungsfaktoren, die im Rahmen des ESPRIT-Projekts StatLog zur Bewertung von maschinellen Lernalgorithmen ermittelt wurden, vgl. Nakhaeizadeh, G./Mellis, W. 1991.

    Google Scholar 

  138. Vgl. König, W./Niedereichholz, J. 1985, S. 78.

    Google Scholar 

  139. Auf eine formale Darstellung der Faktorenanalyse wird verzichtet, da diese nicht im Zentrum des Methoden-und Konzeptvergleichs steht. Darüber hinaus ist dieses Verfahren bereits hinlänglich in der Marktforschungsliteratur dokumentiert, vgl. Kendall, M. 1980, S. 47–61, Green, P.E./Tull, D.S. 1982, 189 S. 391–428, Churchill, G.A. 1983, S. 621–639, Bortz, J. 1993, S. 472521, Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. 1994, S. 188–259.

    Google Scholar 

  140. Vgl. Mercedes-Benz AG 1995.

    Google Scholar 

  141. Vgl. Meffert, H. 1992, S. 82–94.

    Google Scholar 

  142. Vgl. Wells, W.D./Gubar, G. 1966, Derrick, F.W./Linfeld, A.E. 1980.

    Google Scholar 

  143. Vgl. Wiedmann, K.-P./Raffée, H. 1986, S. 268–272, Raffée, H./Wiedmann, K-P. 1988, S. 199.

    Google Scholar 

  144. Vgl. Spiegel 1993, S. 12.

    Google Scholar 

  145. Vgl. Mercedes-Benz AG 1991.

    Google Scholar 

  146. Diese Vorgehensweise stellt den kleinsten gemeinsamen Nenner des Methodenvergleichs dar. Berücksichtigt man das mit neuronalen Netzen verbundene Potential zur Abbildung von Komplexität bzw. Nichtlinearität, so kann die Formulierung der Hypothesen weitaus differenzierter ausfallen. An Stelle des o.g. univariaten Zusammenhangs läßt sich dann eine multivariate Hypothese bilden, welche zudem die (nichtlineare) Interaktion eines bestimmten Merkmalsprofils in Bezug auf die Diskriminanzvariable beinhaltet (vgl. Abbildung 58).

    Google Scholar 

  147. Die univariate Trennfähigkeit der erklärenden Variablen sowie die jeweilige Richtung des Zusammenhangs mit der Diskriminanzvariable lassen sich dabei auf formal-methodischer Ebene mit Hilfe univariater Mittelwertstests bzw. Homogenitätstests evaluieren, vgl. Bleymüller, J./Gehlert, G./Gülicher, H. 1988, S. 110, Hartung, J./Elpelt, B./Klösener, K: H. 1993, S. 179.

    Google Scholar 

  148. Vgl. Kroeber-Riel, W. 1992, S. 45–48.

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  149. Vgl. Fuchs, H.J. 1993, Pepels, W. 1995, S. 23.

    Google Scholar 

  150. Vgl. Murzin, M. 1990.

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  151. Vgl. Bickelmann, G. 1995, S. 19–20.

    Google Scholar 

  152. Zur Kennzeichnung der einzelnen Phasen des Familienlebenszyklus existieren unterschiedliche Ansätze. Die FLZ-Phase Volles Nest I/II wird im allgemeinen jedoch durch einen Haushalt mit zwei Erwachsenen und Kindern gekennzeichnet, wobei die Eltern bis zu 37 Jahre alt sein können und die Kinder das 10. Lebensjahr erreichen, vgl. Kroeber-Riel, W. 1992, S. 453–462 sowie Abbildung 45.

    Google Scholar 

  153. Vgl. Kotler, P./Bliemel, F. 1995, S. 288–290.

    Google Scholar 

  154. Dabei kann die Größe Einkommen lediglich als weicher Indikator gewertet werden. Konkretere Aussagen im Kontext Automobilkauf ließen sich allerdings dann treffen, wenn als Merkmalsausprägung das Mobilitätsbudget des Haushalts herangezogen werden könnte.

    Google Scholar 

  155. Vgl. Abbildung 46.

    Google Scholar 

  156. Vgl. Lüdtke, H. 1989, S. 85–105.

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  157. Vgl. Rothengatter, W. 1989, S. 16.

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  158. Vgl. Monheim, H./Monheim-Dandorfer, R. 1990, S. 41.

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  159. Vgl. Rott, R. 1993.

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  160. Vgl. Nasbitt, J./Aburdene, P. 1992, S. 298–299.

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  161. Vgl. Popcorn, F. 1992, S. 81.

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  162. Vgl. Doebeli, H.P. 1996, S. 6.

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  163. Vgl. Hensel, R. 1988, S. 625.

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  164. Vgl. Abbildung 47.

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  165. Vgl. Davis, H.L./Rigeaux, B.P. 1974, Dahlhoff, H.-D. 1980.

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  166. Vgl. Mercedes-Benz AG 1995, S. 18.

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  167. Vgl. Wiedmann, K.-P. 1987, S. 207.

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  168. Vgl. Trommsdorff, V. 1993 S. 121.

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  169. Vgl. Spiegel 1993, S. 42–45.

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  170. Vgl. Afheldt, H. 1986, S. 17.

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  171. Vgl. Velben, T. 1986, S. 95.

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  172. Vgl. Grabner, U. 1993, S. 108.

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  173. Vgl. Hypothese H;.

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  174. Vgl. Rosenstiel, L.v. 1987, S. 23–24.

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  175. Vgl. Wiedmann, K.-P./Raffée, H. 1986, S. 219–222.

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  176. Vgl. Maslow, A.H. 1975.

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  177. Vgl. Raffée, H. /Wiedmann, K.-P. 1987, S. 18–20.

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  178. Vgl. Buss, E. 1983, S. 13.

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  179. Vgl. Noelle-Neumann, E. 1978, S. 21, Klages, H. 1985, S. 18–20, Wiedmann, K.-P./Raffée, H. 1986, S. 26

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  180. Vgl. Hintze, M. 1991, S. 540.

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  181. Vgl. Spiegel 1993, S. 42–45.

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  182. VgLiteratur l. Vester, F. 1990, S. 315.

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  183. Vgl. Hilgers, M. 1991, S. 541.

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  184. Beispielhaft sei an dieser Stelle auf die steigenden Umsatzzahlen bei den sog. Nischenfahrzeugen verwiesen, Westrup, K. 1992, Eybl, E. 1993, Leicht, H.-P. 1993.

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  185. Vgl. Grabner, U. 1993, 5. 100.

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  186. Vgl. Popcorn, F. 1992, S. 43–45.

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  187. Vgl. Trommsdorff, V. 1993, S. 123–125.

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  188. Vgl. Raffée, H./Wiedmann, K.-P. 1987, S. 21–22.

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  189. Vgl. Aebischer, L./Schneider, H.-D. 1991, S. 105–107.

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  190. Vgl. Wiedmann, K.-P./Raffée, H. 1986, S. 67, Hansen, U./Schoenheit, I. 1993.

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  191. Vgl. Spiegel 1993, S. 22–30.

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  192. Vgl. Fischer, T. 1996, S. 12.

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  193. Vgl. Kroeber-Riel W. 1992, S. 371–384.

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  194. Vgl. Bruhn, M. 1978.

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  195. Vgl. Meffert, H./Birkelbach, R. 1991.

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  196. Vgl. Opaschowski, H.W. 1988, S. 13–15.

    Google Scholar 

  197. Vgl. Spiegel 1993, S. 12.

    Google Scholar 

  198. Vgl. Abschnitt C.II.1.2.

    Google Scholar 

  199. Vgl. Tabelle 3.

    Google Scholar 

  200. Als weitere Begründung ist anzuführen, daß für beide Verfahren auf empirischer Ebene identische Ausgangsvoraussetzungen zu schaffen sind, um den Methodenvergleich durchzuführen. Darüber hinaus ist es insbesondere im Kontext der Marktsegmentierung - im Gegensatz zum ökonometrischen Leitsatz der sparsamen Parametrisierung - von besonderem Interesse, möglichst viele Facetten des Kaufverhaltens zu erfassen, um sich ein möglichst breites Spektrum an Gestaltungsperspektiven zu eröffnen, vgl. Hübler, 0. 1989.

    Google Scholar 

  201. Gerade diese Fallstudie macht am Beispiel der antagonistischen Systemeigenschaften Linearität versus Nichtlinearität den Zielkonflikt deutlich, der durch die Grenzen konventioneller Diskriminanzmodelle im Kontext der (Automobil-)Marktsegmentierung entsteht, vgl. Abschnitt C.I.3.2.

    Google Scholar 

  202. Vgl. Abbildung 58.

    Google Scholar 

  203. Vgl. Formel F.26.248 Die nichtlinearen Faktoren sind den jeweiligen Tabellen grau hinterlegt, vgl. Tabelle 6 und Tabelle 7.

    Google Scholar 

  204. Vgl. Bortz, J. 1993, S. 107.

    Google Scholar 

  205. Scheinkorrelationen liegen dann vor, wenn die zwei Merkmale von einem dritten Merkmal abhängen. Als Nonsenskorrelation ist eine Interdependenz dann zu kennzeichnen, wenn zwischen den betrachteten Größen kein sachlogischer Zusammenhang besteht.

    Google Scholar 

  206. Vgl. Zöfel, P. 1988, S. 210.

    Google Scholar 

  207. Vgl. Siemens Nixdorf Advanced Technologies GmbH 1995.

    Google Scholar 

  208. Vgl. Abbildung 60 (Fallstudie 1) und Abbildung 63 (Fallstudie 2).

    Google Scholar 

  209. Vgl. Abbildun 5.

    Google Scholar 

  210. Vgl. Abschnitt C.I.3.1.

    Google Scholar 

  211. Vgl. Abbildung B.

    Google Scholar 

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Jung, HH. (1997). Methodenvergleich am Beispiel ausgewählter a priori-Klassifikationsaufgaben der Automobilmarktsegmentierung. In: Neurobasiertes Mass Customizing zur Segmentierung des deutschen PKW-Marktes. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-93387-4_3

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