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Einführung

  • Claudio Felten
Part of the Gabler Edition Wissenschaft book series (GEW)

Zusammenfassung

Im Marketing findet sich in den letzten Jahrzehnten kaum eine Publikation, die ihre Relevanz nicht durch Rekurs auf quantitative und qualitative Veränderungen der Konsumenten und des Wettbewerbs, das Phänomen zunehmend gesättigter, globaler, informationsüberfluteter Märkte, sich verkürzender Produktlebenszyklen bei gleichzeitig exponentiellem Anstieg der Forschungs- und Entwicklungskosten und -zeit sowie Beschleunigung der Technologiediffusion dokumentiert. In der Tat lassen sich alle diese Phänomene in der Empirie nachweisen1 und erklären2. Darüber hinaus lassen sich in vielen Branchen Konzentrationsprozesse beobachten3, die nichts anderes implizieren, als daß für viele Unternehmen die — zumindest autonome — Existenz beendet ist.

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. exemplarisch zu quantitativen und qualitativen Entwicklungen und Tendenzen bei Konsumenten Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, S. 2–23; zu quantitativen Veränderungen des Wettbewerbs ebenda S. 47–62 sowie S. 96–108; sowie Sabel, H.: Dynamiken, 1991, S. 220–224; zum Phänomen zunehmend gesättigter Märkte o. V.: Entwicklung, 1998, Tafel 51 und o. V.: Motorisierung, 1987; zum Phänomen informationsüberfluteter Märkte und sinkender Werbeeffizienz Erich-son, B.: Testmarktsimulation, 1997, S. 11; R. Nieschlag et al.: Marketing, 1997, S. 531; zum Phänomen sich verkürzender Produktlebenszeit und ansteigender Produktentstehungszeit W. Qualls et al.: Shortening, 1981, S. 76–80; Bayus, L. B.: Lifetimes, 1998, S. 763; sowie Backhaus, K.: Lebenszyklen, 1991, S. 11; zu ansteigenden Forschungs- und Entwicklungskosten Kreutzer, R.: Marketing, 1989, S. 231; zur Beschleunigung der Technologiediffusion Ohmae, K.: Triade, 1985, S. B. Vgl. des weiteren auch Wind, J.; Mahajan, V.: Issues, 1997, S. 1.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. dazu die umfassende Monographie zur Dynamik im Marketing von Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, sowie die in Fußnote 1 angegebene Literatur. 2Vgl. Sabel, H.: Concentration, 2000, S. 45ff.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. G. L. Lilien et al.: Marketing, 1992, S. 457; Brockhoff, K.: Innovationsmanagement, 1995, Sp. 987; Kotler, P.: Marketing-Management, 1997, S. 290. Ein großer Teil des Umsatzes von Unternehmen stammt heute von Produkten, die erst wenige Zeit im Angebotsprogramm der Unternehmen sind. Vgl. Brockhoff, K.: Produktpolitik, 1993, S. 1; Urban, G. L; Hauser, J. R.: Design, 1993, S. 1 und S. 3f.; Simon, H.: Champions, 1996, S. 119ff.Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. R. Nieschlaget al.: Marketing, 1997, S. 159.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. zu Abstrahlungseffekten z. B. Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, S. 159; R. Nieschlag et al.: Marketing, 1997, S. 177; Simon, H.: Goodwill, 1985, S. 15ff.Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. J. Kloock et al.: Erfahrungskurve, 1987, S. 39ff.; M. Clement et al.: Pionierrolle, 1998, S. 222.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Vidal, M.: Pionierunternehmen, 1993, S. 1f. und 155f.; J. Kloock et al.: Erfahrungskurve, 1987, S. 40; Brockhoff, K.: Innovationsmanagement, 1995, Sp. 991; Sattler, H.; Schrader, S.: Innovationsmarketing, 1995, Sp. 1003; R. Nieschlag et al.: Marketing, 1997, S. 159; G. L. Urban et al.: Rewards, 1986, S. 645–659.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. z. B. R. Nieschlag et al.: Marketing, 1997, S. 159.Google Scholar
  9. 9.
    Vgl. zum Lied des Pioniers J. Kloock et al.: Erfahrungskurve, 1987, S. 41; sowie zu den Ausführungen über die für diesen Rundgesang notwendigen sieben strategischen Steuerungen Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, S. 369 und S. 368–375.Google Scholar
  10. 10.
    Mit dem Terminus des Pioniers (in der Abgrenzung zum Nachzügler) - in der anglo-amerikanischen Literatur auch als first mover (in der Abgrenzung zum late mover) bezeichnet - wird der innovative Unternehmer nach Schumpeter bezeichnet. Vgl. Vidal, M.: Pionierunternehmen, 1993, S. 2ff.; sowie zur Unterscheidung von innovativen Unternehmern und statischen Wirten: Schumpeter, J. A.: Theorie, 1984, S. 122.Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. Erichson, B.: Testmarktsimulation, 1997, S. 9.Google Scholar
  12. 12.
    Urban, Hauser und Dholakia berichten beispielsweise über Kostenspannen der Neuprodukteinführung in den Vereinigten Staaten von US-$ 6,3 bis 28 Millionen. Vgl. G. L. Urban et al.: Management, 1987, S. 39.Google Scholar
  13. 13.
    Einen Überblick über verschiedene Phasenkonzepte der Produktentstehung gibt Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 21–44. Darstellungen des Produktentstehungsprozesses finden sich darüber hinaus in fast jedem Lehrbuch zum Marketing und in allen Monographien zur Produktpolitik, so z.B. bei Brockhoff, K.: Produktpolitik, 1993, S. 94–100; Urban, G. L.; Hauser, J. R.: Design, 1993, S. 36–46; Sabel, H.: Entscheidungsmodelle, 1971, S. 54–63.Google Scholar
  14. 14.
    So berichten Booz, Allen und Hamilton 1982 darüber, daß nur eine von sieben Neuproduktideen zur Marktreife gelangt und 46% der Ressourcen von Geld und Zeit auf Produkte alloziiert werden, die vor oder bei der Markteinführung scheitern. Vgl. Urban, G. L; Hauser, J. R.: Design, 1993, S. 5.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. zur Problematik der Vergleichbarkeit der Ergebnisse unterschiedlicher Studien zu dieser Thematik Brockhoff, K.: Produktpolitik, 1993, S 3f.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. Wind, Y.; Mahajan, V.: Issues, 1997, S. 1.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. für einen Überblick Erichson, B.: Testmarktsimulation, 1997, S. 10; Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 1; Brockhoff, K.: Produktpolitik, 1993, S 3f.; Crawford, C. M.: Failure, 1977, S. 41ff.; sowie derselbe: Reprise, 1987, S. 22ff.Google Scholar
  18. 18.
    Aus diesen resultieren entsprechende Fehlentscheidungen in der strategischen wie operativen Marketingplanung.Google Scholar
  19. 19.
    Vgl. z. B. Call, G.: Markteinführung, 1997, S 61.Google Scholar
  20. 20.
    Vgl. Buchholz, W.: Timingstrategien, 1998, S. 21–40; B. L. Bayus et al.: Too Early, 1997, S. 50–63; M. Cohen et al.: Time-to-Market, 1996, S. 173–186; S. Datar et al.: Time-to-Market, 1997, S. 452–464; Simon, H.: Zeit, 1989, S. 75–83; Kalish, S.; Lilien, G. L.: Timing, 1986, S. 194–205. Siehe in diesem Kontext auch Stalk, G. Jr.; Hout, T. M.: Zeitwettbewerb, 1990; Holtbrügge, D.: Zeitwettbewerb, 1999, S. 527–531.Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 2f.Google Scholar
  22. 22.
    Die Installierte Basis ist ein wesentlicher Einflußfaktor in der Kaufentscheidung bei Systemgütern (z.B. das Faxgerät), bei denen, anders als bei Singulärgütern, der funktional-technische Nutzen eines Produktes für einen Konsumenten zusätzlich davon abhängt, wie hoch der Verbreitungsgrad des Produktes ist, also wie viele andere Marktteilnehmer das Produkt nutzen, und bei Netzeffektgütern (z.B. CD Player), bei denen der funktional-technische Nutzen zusätzlich von der Verbreitung komplementärer Produkte (CDs) abhängt. Je nachdem, ob die Konsumenten das Erreichen einer individuellen kritischen Masse erwarten bzw. diese bereits erreicht ist, steigt die Wahrscheinlichkeit eines Flops oder eines Lock In. Vgl. Schoder, D.: Masse, 1995, S. 10–13 und S. 20f.; derselbe: Netzeffekte, 1995, S. 10ff.; Weiber, R.: Diffusion, 1991, S. 15–19. In der anglo-amerikanischen Literatur werden diese Phänomene unter den Termini Demand Externalities, Network Externalities und Installed Base behandelt. Vgl. Xie, J.; Sirbu, M.: Externalities, 1995, S. 909–926; Katz, M. L.; Shapiro, C.: Network, 1985, S.424. Einen ähnlichen Einfluß haben vor allem bei telematischen Produkten auch die Erwartungen potentieller Konsumenten an die und das existierende Ausmaß der geographische(n) Abdeckung.Google Scholar
  23. 23.
    Vgl. z. B. V. Shankar et al.: Advantage, 1998, S. 54f. Vor-und Nachteile der Pionierrolle diskutieren z. B. Sabel, Weiser; Clement, Litfin, Vanini sowie Call. Vgl. Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, S. 299ff.; M. Clement et al.: Pionierrolle, 1998, S. 207ff.; Call, G.: Markteinführung, 1997, S 36ff.Google Scholar
  24. 24.
    Mahajan und Wind verstehen Marketing Hype als ein „set of predominately prelaunch activities leading to the creation of a market environment most conducive to the acceptance of the new product“. Vgl. Mahajan, V.; Wind, Y.: Models, 1988, S. 354. In der deutschsprachigen Literatur werden Marketingaktivitäten im Vorfeld der Markteinführung auch unter den Termini Prämarketing bzw. Produkt-Vorankündigungen behandelt. Vgl. Simon, H.: Zeit, 1989, S. 82; Möhrle, M.: Prämarketing, 1995, S. 9–11, S. 16–35 und S. 66; Preukschat, U. D.: Vorankündigung, 1993, S. 44ff.; sowie Schirm, K.: Produkt-Vorankündigungen, 1995, S. 11ff.Google Scholar
  25. 25.
    Vgl. G. L. Lilien et al.: Marketing, 1992, S. 457; Wind, Y.: Forecasting, 1984, S. 37; Harnmann, P.; Erichson, B.: Marktforschung, 1994, S. 341.Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. dazu beispielsweise die Ausführungen bei Call, G.: Markteinführung, 1997, S. 1.Google Scholar
  27. 27.
    Vgl. z. B. A. Charnes et al.: DEMON, 1966, S. 865–888.Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. Sihler, H.; Krautter, J.: Praxis, 1974, S. 435–445.Google Scholar
  29. 29.
    Vgl. Mahajan, V.; Wind, Y.: Models, 1988, S. 347.Google Scholar
  30. 30.
    Vgl. Eliashberg, J.; Lilien, G. L.: Models, 1993, S. 8; G. L. Lilien et al.: Marketing, 1992, S. 19 und S. 125f. Rogers berichtet z. B. von 3.890 Publikationen zur Diffusion von Innovationen bis einschließlich 1994. Vgl. Rogers, E. M.: Diffusion, 1995, S. 88.Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. Stauss, B.: Management, 1994, S. 156.Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. Wind, Y.; Mahajan, V.: Issues, 1997, S. 1; Parker, P.; Gatignon, H.: Analysis, 1994, S. 28–37; a.V.: Prognosen, 1997, S. 2–4.Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. z. B. Eliashberg, J.; Lilien, G.L.: Models, 1993, S. 18.Google Scholar
  34. 34.
    Vgl. z. B. Schramm, H.: Flop, 1996, S. 45.Google Scholar
  35. 35.
    Die Diffusionstheorie ist allerdings weder in ihrem Anwendungsbereich auf Marketing-Fragestellungen begrenzt noch originär im wirtschaftwissenschaftlichen Bereich entstanden. In Anlehnung an Rogers (1962) wird im Allgemeinen als Diffusion einer Innovation „the process by which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a -social system’ verstanden. Rogers, E. M.: Diffusion, 1995, S. 5. Dabei umfaßt der Begriff der Innovation zunächst jedwedes Neue, was von den Mitgliedern des betrachteten Systems als neu perzipiert wird, also die im vorliegenden Kontext interessierenden neuen Produkte und Dienstleistungen ebenso wie Ideen, Einstellungen, Normen, Nachrichten u. a. Vgl. z. B. Rogers, E. M.: Diffusion, 1995, S. 11; Gierl, H.: Erklärung, 1987, S. 28f.; Kaas, K. P.: Diffusion, 1973, S. 2ff. Im folgendenbeziehen sich die diffusionstheoretischen Termini ausschließlich auf den Kontext von Produkten und Dienstleistungen.Google Scholar
  36. 36.
    Leapfrogging als potentielles finales Element von Adoptionsprozessen wird im vorliegenden Kontext unter Rejektion subsummiert. Vgl. zum Leapfrogging Weiber, R.; Pohl, A.: Leapfrogging, 1996, S. 1204ff.; Pohl, A.: Leapfrogging, 1996, S. 1ff., S. 179ff. und S. 243ff.Google Scholar
  37. 37.
    Der abgebildete Verlauf ist insofern idealtypisch, als er strenggenommen zum einen nur für am Markt erfolgreiche Innovationen und zum anderen nur für langlebige Konsumgüter bzw. bestimmte Adoptionsprozesse typisch ist. Vgl. dazu Gatignon, H.; Robertson, T. S.: Inventory, 1985, S. 852, insbesondere dort die Proposition 18 sowie die folgenden Ausführungen.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. z. B. Schmalen, H.; Binninger, F.-M.: Diffusionsmodellierung, 1994, S. 5.Google Scholar
  39. 39.
    Vgl. z. B. Klophaus, R.: Marktausbreitung, 1995, S. 2.Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. Rogers, E. M.: Diffusion, 1995; sowie Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, S. 33.Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. Bass, F. M.: Model, 1969, S. 215–227.Google Scholar
  42. 42.
    Vgl. für einen Überblick über diese wesentlichen sowie weitere Erweiterungen beispielsweise die Rezensionen bei V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 349–408; Mahajan, V.; Muller, E.: Innovation, 1979, S 55–68, wieder abgedruckt in: Y. Wind et al. (Eds.): Forecasting, 1981, S. 425–457; V. Mahajan et al.: Review, 1990, S. 1–26; wieder abgedruckt in: Nakicenovic, N.; Grübler, A. (Eds.): Review, 1991, S. 125–177; Parker, P. M.: Diffusion, 1994, S. 353–380; Gatignon, H.; Robertson, T.S.: Inventory, 1985, S. 849–867; Bäcker, F.; Gierl, H.: Diffusion, 1988, S. 32–48; Gierl, H.: Erklärung, 1987, S. 35–126; Schmalen, H.: Diffusionsforschung, 1989, S. 210–226.Google Scholar
  43. 43.
    Bisher wurden dabei hauptsächlich Preis und Produktwerbung betrachtet. Vgl. z. B. Robinson, B.; Lakhani, C.: Price, 1975, S. 1113–1122; Dolan, R. J.; Jeuland, A. P.: Pricing, 1981, S. 52–62; Horsky, D.; Simon, L. S.: Diffusion, 1983, S. 1–17; F. M. Bass et al.: Bass, 1994, S. 203–223; Kalish, S.; Sen, S. K: Mix, 1986, S. 87–115; Simon, H.; Sebastian, K.-H.: Diffusion, 1987, S. 451–466; Sebastian, K.-H.: Werbewirkungsanalyse, 1985, S. 96ff.; Parker, P.; Gatignon, H.: Analysis, 1994, S. 17–39. Vgl. zu einem Modell, das mehrere Erweiterungen berücksichtigt, Kalish, S.: Model, 1985, S. 1569–1589.Google Scholar
  44. 44.
    Vgl. z. B. Blattberg, R.; Golanty, J.: Forecasting, 1981, S. 389f.; Kalish, S.: Model, 1985, S. 1569. 45 Vgl. zur informationsökonomischen Unterscheidung von Produkteigenschaften in Such-, Erfahrungs-und Vertrauenseigenschaften z. B. Darby, M. R.; Karni, E.: Fraud, 1973, S. 68f.; Kaas, K. P.; Busch, A.: Konzeption, 1996, S. 243ff.; Weiber, R.; Adler, J.: Dreieck, 1995, S. 99f.; Weiber, R.; Adler, J.: Typologisierung, 1995, S. 52ff.; Weiber, R.: Marketing, 1993, S. 58–65; Schmitz, G.; Schmieden, U.: Nachfrager, 1998, S. 215–217. Nelson, auf den diese Einteilung zurückgeht, nahm diese Einteilung ursprünglich nicht für Produkteigenschaften, sondern für Produkte vor. Vgl. Nelson, P.: Behavior, 1970, S. 312f.Google Scholar
  45. 45.
    Vgl. Gatignon, R.; Robertson, T. S.: Inventory, 1985, S. 849; Mahajan, V.; Wind, Y.: Models, 1986, S. 13.Google Scholar
  46. 46.
    Vgl. zur Unterscheidung zwischen diffusionsexogenen Einflußfaktoren - wie z. B. Marketing-Instrumente und ökonomische Rahmenbedingungen (Innovationskontext) - und durch den Prozeß selbst generierten prozeßendogenen Einflußvariablen z. B. Schmalen, H.; Binninger, F.-M.: Diffusionsmodellierung, 1994, S. 6; Pechtl, H.: Adoptionsprozeß, 1991, S. 38ff.Google Scholar
  47. 47.
    Erfahrungseigenschaften sind die Aspekte der physisch-technischen Eigenschaften von Produkten oder Dienstleistungen, die ausschließlich bei der Nutzung und demnach erst nach dem Kauf des Produktes beurteilt werden können. Vgl. dazu die Angaben zur informationsökonomischen Typologisierung von Produkteigenschaften in Fußnote 44.Google Scholar
  48. 48.
    Beobachtbarkeit umfaßt hier - anders als bei der Abgrenzung unterschiedlicher Erhebungsmethoden in der Marktforschung - sowohl persönliche als auch unpersönliche Kommunikation. Vgl. z. B. H. Schmalen et al.: Diffusionsmodelle, 1993, S. 514; Weiber, R.: Diffusion, 1991, S. 14. Dabei wird hier nicht der Einfluß der Kommunikation auf die Awareness und die Bildung von Consideration Sets betrachtet, sondern auf die Kaufentscheidung an sich. Vgl. zu verschiedenen Set-Konzepten Brisoux, J.E.; Laroche, M.: Set, 1980, S. 360; Narayana, C. L.; Markin, R. J.: Behavior, 1975, S. 1f.; Howard, J.A.; Sheth, J.N.: Theory, 1969, S. 98.Google Scholar
  49. 49.
    Vgl. z. B. Kalish, S.: Model, 1985, S. 1569 und 1571; Kalish, S.; Sen, S. K.: Mix, 1986, S. 97ff.; Schmalen, H.: Diffusionsforschung, 1989, S. 210f.; V. Mahajan et al.: Word-of-Mouth, 1984, S. 1389; Midgley, D. F.: Theory, 1976, S. 32; Pechtl, H.: Adoptionsprozeß, 1991, S. 42–57; Horsky, D.; Simon, L. S.: Diffusion, 1983, S. 2.; H. Schmalen et al.: Diffusionsmodelle, 1993, S. 4f.; Binninger, F.-M.: Produktlebenszyklus, 1993, S. 10–12; Simon, H.: Survey, 1981, S. 592.Google Scholar
  50. 50.
    In der verbalen Beschreibung seines Modells definiert Bass zwei Adoptertypen: Innovatoren, die in ihrer Adoptionsentscheidung ausschließlich durch prozeßexogene Information beeinflußt werden, und Imitatoren, die in ihrer Adoptionsentscheidung ausschließlich durch prozeßendogene Information beeinflußt werden. Entsprechend interpretiert er die entsprechenden Parameter seines Modells als Innovations-und Imitationskoeffizienten. Vgl. Bass, F. M.: Model, 1969, S. 216. Vgl. dazu auch die Ausführungen auf S. 18.Google Scholar
  51. 51.
    Vgl. z. B. Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, S. 37ff.Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 349–408, insbesondere S. 367, S. 369ff. und 386ff.; Chatterjee, R.; Eliashberg, J.: Innovation, 1990, S. 1057f.Google Scholar
  53. 53.
    Vgl. z. B. V. Mahajan et al.: Generalizations, 1995, S. G79; V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 356.Google Scholar
  54. 54.
    Vgl. z. B. Bass, F. M.: Model, 1969, S. 219–226; F. Sultan et al.: Meta, 1990, S. 73. Dabei ist anzumerken, daß Anwendungen des Bass-Modells des öfteren zu inhaltlich unplausiblen negativen Parameterwerten führen. Vgl. dazu F. Sultan et al.: Meta, 1990, S. 73; sowie Schmalen, H.: Diffusionsforschung, 1989, S. 214f. 55 In diesem Zusammenhang ist darauf hinzuweisen, daß - anders als Bass selbst es unternimmt sowie auch heute noch teilweise praktiziert und vorgeschlagen wird (vgl. dazu Bass, F. M.: Model, 1969, S. 219; Henrichsmeier, S.: Entwicklung, 1998, S. 106ff.) - die Schätzung der Parameter des Bass-Modells nicht mittels OLS erfolgen kann, da dies zu verzerrten Schätzern führt, sondern aufwendigere Verfahren verwendet werden müssen. Vgl. z. B. Mahajan, V.; Wind, Y.: Reexamination, 1986, S. 11–14; V. Mahajan et al.: Estimation, 1986, S. 203–232; Schmittlein, D. C.; Mahajan, V.: Likelihood, 1982, S. 57–78; Srinivasan, V.; Mason, C. H.: Nonlinear, 1986, S. 169–178; J. Xie et al.: Kalman, 1997, S. 378–393.Google Scholar
  55. 55.
    Während sich die Fähigkeit eines Modells zur Beschreibung empirischer Phänomene anhand der Anpassungsgüte - des sogenannten statistischen Fit, der im Zusammenhang mit Zeitreihen auch als „ex post Prognose“ bezeichnet wird - ermitteln läßt, zeigt sich die Erklärungskraft - das Ausmaß der Erfassung des strukturellen Zusammenhangs des modellierten Sachverhalts durch das Modell - in der Fähigkeit zur Prognose von nicht zur Schätzung verwendeten Beobachtungen. Vgl. z. B. Naert, P. A.; Leeflang, P. S. H.: Models, 1978, S. 301; Hauser, J. R.; Urban, G. L.: Value, 1986, S. 452f.; Bass, F. M.: Model, 1969, S. 220f.; Henrichsmeier, S.: Entwicklung, 1998, S. 115; Giert, H.: Diffusionsmodelle, 1992, S. 383.Google Scholar
  56. 56.
    Vgl. Heeler, R. M.; Hustad, T. P.: Predicting, 1980, S. 1007–1021, insbesondere S. 1013ff.; Tigert, D.; Farivar, B.: Bass, 1981, S. 81–90, insbesondere S. 90; Van den Bulte, C.; Lilien, G. L.: Bias, 1997, S. 338–353; Binninger, F.-M.: Produktlebenszyklus, 1993, S. 17; Klophaus, R.: Fehlprognose, 1996, S. 579–588, insbesondere S. 584ff.; Albers, S.; Peters, K.: Schätzung, 1995, S. 189f.; Hesse, H.-W.: Prognose, 1988, S. 28–60. Vgl. ferner auch die Anmerkungen von Bernhardt, I.; MacKenzie, K. M.: Problems, 1972, S. 187–200; sowie die Ausführungen von Klophaus, R.: Fehlprognose, 1996, S. 579ff.Google Scholar
  57. 57.
    Vgl. V. Mahajan et al.: Review, 1990, S. 9.Google Scholar
  58. 58.
    Vgl. Heeler, R. M.; Hustad, T. P.: Predicting, 1980, S. 1018; sowie zu Methoden der qualitativen Bestimmung von Marktpotentialen z. B. Mödritscher, G.; Pichler, R.: Marktpotentiale, 1997, S. 37ff.Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. Bass, F. M.: Model, 1969, S. 226.Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. z. B. V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 367f. und S. 385ff.; F. Sultan et al.: Meta, 1990, S. 75; Böcker, F.; Gierl, H.: Diffusion, 1988, S. 44ff.; sowie zur Problematik der Datenbeschaffung im Rahmen makroökonomischer Diffusionsmodellen unter Berücksichtigung von Marketing-Instrumenten vor der Markteinführung Simon, H.; Sebastian, K.-H.: Diffusion, 1987, S. 451.Google Scholar
  61. 61.
    Vgl. z. B. Dockner, E.; Jorgenson, S.: Diffusion, 1988, S. 120; Parker, P.; Gatignon, H.: Analysis, 1994, S. 33.Google Scholar
  62. 62.
    Vgl. zu dynamischen Kostenfunktionen auf der Grundlage der Erfahrungskurventheorie z. B. Weiser, C.: Optimierung, 1990, S. 53–57.Google Scholar
  63. 63.
    Vgl. Verfahren der dynamischen Optimierung z. B. Wiesemann, H.-O.: Optimierung, 1994, S. 364–368; Léonard, D.; Long, Ngo Van: Control, 1992, S. 117ff.; Roski, R.: Maximumprinzip, 1984, S. 515–520; Roski, R.: Modelle, 1985, S. 15–20.Google Scholar
  64. 64.
    Vgl. V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 391.Google Scholar
  65. 65.
    Vgl. z. B. Henrichsmeier, S.: Entwicklung, 1998, S. 111ff.Google Scholar
  66. 67.
    Vgl. z. B. Parker, P.; Gatignon, H.: Analysis, 1994, S. 34; Schmalen, H.; Binninger, F.-M.: Diffusionsmodellierung, 1994, S. 5; Gatignon, H.; Robertson, T. S.: Processes, 1991, S. 318; Gatignon, H.; Robertson, T. S.: Inventory, 1985, S. 850ff.Google Scholar
  67. 68.
    Vgl. z. B. Hesse, H.-W.: Kommunikation, 1987, S. 156.Google Scholar
  68. 69.
    Sensitivitätsanalysen zeigen, daß bereits kleinste Parameteränderungen im Nachkommastellenbereich selbst bei exogener Vorgabe des Marktpotentials stark unterschiedliche Diffusionsverläufe ergeben. Vgl. dazu die in Anhang 1 dargestellten Sensitivitätsanalysen.Google Scholar
  69. 70.
    Vgl. z. B. Mahajan, V.; Sharma, S.: Procedure, 1986, S. 331–346.Google Scholar
  70. 71.
    V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 398.Google Scholar
  71. 72.
    Vgl. zum Konzept der Meta-Analyse z. B. Mäßen, A.: Werbewirkungsprozeß, 1998, S. 127–132; G. Zaltman et al.: Metatheory, 1973.Google Scholar
  72. 73.
    Vgl. F. Sultan et al.: Meta, 1990, S. 70–77; dieselben: Reflections, 1996, S. 247–249. Vgl. für ein Neun-Felder-Schema (diffusion map) zur Kategorisierung von Innovationen anhand der Parameter des NUI-Modells, das das Bass-Modell durch einen zusätzlichen Parameter flexibilisiert, Easing-wood, C. J.: Forms, 1987, S. 7; derselbe: Analogical, 1989, S. 69–82; sowie zum NUI-Modell selbst C. J. Easingwood et al.: Nonuniform, 1983, S. 273–295.Google Scholar
  73. 74.
    Vgl. z. B. Rogers, E. M.: Diffusion, 1990, S. 92; Gierl, H.: Erklärung, 1987, S. 23.; Hofbauer, G.: Event-History-Ansatz, 1991, S. 33f.Google Scholar
  74. 75.
    Vgl. z. B. Mahler, A.; Stoetzer, M.-W.: Innovationen, 1995, S. 4f.Google Scholar
  75. 76.
    Vgl. V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 356f. sowie S. 388; Eliashberg, J.; Chatterjee, R.: Models, 1986, S. 157.Google Scholar
  76. 77.
    Vgl. z. B. V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 356f.; Chatterjee, R.; Eliashberg, J.: Innovation, 1990, S. 1958; Klophaus, R.: Marktausbreitung, 1995, S. 2.Google Scholar
  77. 78.
    Vgl. Schmalen, H.; Pechtl, H.: Adoptionsverhalten, 1996, S. 816f.Google Scholar
  78. 79.
    Vgl. auch Horsky, D.; Simon, L. S.: Diffusion, 1983, S. 3; Schmalen, H.; Pechtl, H.: Adoptionsverhalten, 1996, S. 820; H. Schmalen et al.: Diffusionsmodelle, 1993, S. 514f.; Eggler, A.: Struktur, 1991, S. 185.Google Scholar
  79. 80.
    gl. die Ausführungen in diesem Kapitel in Fußnote 50.Google Scholar
  80. 81.
    Vgl. Bass, F. M.: Model, 1969, S. 217ff.; sowie die diesbezüglichen Ausführungen bei Tanny, S. N.; Derzko, N. A.: Diffusion, 1988, S. 226–228.Google Scholar
  81. 82.
    Vgl. Tanny, S. N.; Derzko, N. A.: Diffusion, 1988, S. 225–234, insbesondere S. 225 sowie S. 231–233.Google Scholar
  82. 83.
    In späteren Ausführungen zum Bass-Modell wird aus diesem Grund an Stelle von Innovations-und lmitationskoeffizienten von Koeffizienten des endogenen und exogenen Einflusses gesprochen. Vgl. z. B. V. Mahajan et al.: Diffusion, 1993, S. 355.Google Scholar
  83. 84.
    Vgl. zur Komplexität von Adoptionsprozessen und die daraus resultierende Notwendigkeit zur Komplexitätsreduktion Sabel, H.; Weiser, C.: Dynamik, 1998, S. 41.Google Scholar
  84. 85.
    Vgl. zu makroökonomischen Diffusionsmodellen, die Wiederholungskäufe berücksichtigen, Kamakura, W. A.; Balasubramanian, S. K.: Replacement, 1987, S. 1–19; Olson, J.; Choi, S.: Repeat, 1985, S. 385–397; G. L. Lilien et al.: Repeat, 1981, S. 493–506; Rao, A. G.; Yamada, M.: Repeat, 1988, S. 734–752.Google Scholar
  85. 86.
    Vgl. zum Konzept des Produktlebenszyklus z. B. Meinig, W.: Lebenszyklen, 1995, Sp. 1392–1405; G. L. Lilien et al.: Marketing, 1992, S. 512–517; Thietart, R.; Vivas, R.: Cycle, 1984, S. 1405ff.; Thorelli, H. B.; Burnett, S. C.: Cycles, 1981, S. 97ff.; Day, G.: Cycle, 1981, S. 60ff.; Harrell, S. G.; Taylor, E. D.: Cycle, 1981, S. 68ff.; sowie zu Beispielen theoretischer und empirischer Produktlebenszyklen Easingwood, C. J.: Patterns, 1988, S. 27; Höft, U.: Lebenszykluskonzepte, 1992, S. 24ff.Google Scholar
  86. 87.
    Vgl. z. B. Rogers, E. M.: Diffusion, 1983, S. 198f.; Gatignon, H.; Robertson, T. S.: Integration, 1986, S. 44ff.Google Scholar
  87. 88.
    Vgl. dazu und für Ansätze zur Entwicklung von Marketingstrategien für neue Konsumgüter des täglichen Bedarfs vor der Markteinführung z. B. Erichson, B.: Testmarktsimulation, 1997, S. 20–43; o. V.: BASES, 1998, S. 11–59; Blackburn, J. D.; Clancy, K. J.: LITMUS, 1982, S. 45–61; Urban, G. L.: PERCEPTOR, 1975, S. 859–871; Assmus, G.: NEWPROD, 1975, S. 17–23; Silk, A. J.; Urban, G. L.: Model, 1978, S. 173–189; Zufryden, F. S.: Performance, 1982, S. 65–79; A. Charnes et al.: DEMON, 1966, S. 865–888; Urban, G. L.: SPRINTER, 1970, S. 805–854; Pessemier, E. A.: Product, 1982, S. 85–98. Vgl. für eine Übersicht über in Deutschland eingesetzte Testmarktsimulatoren W. Gaul et al.: Testmarktsimulation, 1996, S. 203–217; und für den amerikanischen Raum Narasimhan, C.; Sen, S. K.: Models, 1983, S. 12–20; Urban, G. L.; Katz, G. M.: Validation, 1983, S. 221f.; und vor allem Shocker, A. D.; Hall, W.G.: Models, 1986, S. 87–107, dort findet sich auf S. 89 ein Überblick über die Historie der Modellentwicklung, die z. B. zeigt, daß ASSESSOR aus SPRINTER, und SPRINTER aus DEMON hervorgegangen ist. Inder englischsprachigen Literatur werden diese Verfahren unter dem Begriff Pre-Test-Market Models beziehungsweise Simulated bzw. Laboratory Test Markets behandelt.Google Scholar
  88. 89.
    Vgl. zu diesem Aspekt Sabel, H.: Geschichte, 1998, S. 109; sowie zur Realität als dominanten Bezug des Marketing Dichtl, E.: Marketing, 1998, S. 47ff.; Sabel, H.: Marketing, 1998, S. 13.Google Scholar
  89. 90.
    Vgl. z. B. J. R. Bettman et al.: Decision, 1991, S. 62; Roberts, J. H.; Lilien, G. L.: Models, 1993, S. 29–31; G. L. Lilien et al.: Marketing, 1992, S. 97; Meffert, H.: Käuferverhalten, 1992, S. 39ff.; Kroeber-Riel, W.; Weinberg, P.: Konsumentenverhsalten, 1996, S. 358ff.; von Rosenstiel, L.; Ewald, G.: Marktpsychologie, 1979, S. 82ff.; Gatignon, H.; Robertson, T. S.: Inventory, 1985, S. 851, insbesondere die Propositions 1 und 4; Weiber, R.: Marketing, 1993, S. 50–55; sowie zu Auswahlheuristiken, die für Konsumentenentscheidungssituationen typisch sind z. B. G. L. Lilien et al.: Marketing, 1992, S. 89–97; Herrmann, A., Produktwahlverhalten, 1992, S. 204ff.; Bettmann, J. R.; Zins, M. A.: Processes, 1977, S. 75–85.; sowie zu einem Überblick über Typologien von Kaufentscheidungsprozessen z. B. Kuß, A.: Kaufentscheidung, 1987, S. 27.Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2001

Authors and Affiliations

  • Claudio Felten

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