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Analysemodell der Einflußfaktoren und Auswirkungen der Beschleunigung von Marktprozessen

  • Kai Gruner
Chapter
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Part of the Neue betriebswirtschaftliche Forschung book series (NBF, volume 184)

Zusammenfassung

Ziel dieses Kapitels ist die Herleitung eines theoretischen Modells, das die Analyse der Geschwindigkeit von Marktprozessen erlaubt. Bei der Erstellung des Analysemodells stellt sich wie bei jeder Modellbildung das Problem, daß ein Modell stets nur ein vereinfachtes Abbild der Realität sein kann. Die Festlegung des Grades und der Art der Vereinfachung legen den gedanklichen Bezugsrahmen der Untersuchung fest und bestimmen somit das Aussagepotential der folgenden Analyse.1 Bei der Festlegung der Modellstruktur muß also die Fragestellung des Untersuchungszweckes im Vordergrund stehen.2 Der a priori festzulegende Untersuchungszweck, dessen Wahl eine vorwissenschaftliche Überlegung darstellt, hat dann Einfluß auf die dem Modell zugrundeliegenden strukturellen Prämissen. Gleichwohl bleibt bei der Formulierung jeder Prämisse weiterhin zu hinterfragen, inwieweit sie die Realität in ausreichendem Maße widerspiegelt.

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Literature

  1. 1.
    Vgl. ULRICH, P./HILL, E. (1979), S. 166.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. SPINNER, H. (1974), S. 17.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. Abschnitt 2.3.Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. BACKHAUS, K. (1988), S. 1.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. LABMANN, G. (1983), S. 88 f.Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. GIERL, H. (1987a), S. 53.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. SOMMERLATTE, T. (1990), S. B.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. ABELL, D. (1980), S. 22 ff.; BACKHAUS, K. (1992), S. 155 ff.Google Scholar
  9. 9.
    So sagt z.B. Tsuyoshi Kawanishi, Senior Managing Director von Toshiba: “At Toshiba, 4M DRAMs are in the mass production stage, 16M DRAMs are under technical improvement, and 64M DRAMs are in the research and development stage. We make it a policy to handle three generations of our products simultaneously¡­”. Zitiert nach SAITO, H. (1990), S. 19.Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. NORTON, J./BASS, F.M. (1987), S. 1069. 1m weiteren soll mit dem Begriff “Markt” nicht der gesamte Markt für eine Produktgattung, sondern gemäß der Untemehmensperspektive stets der Teil des Gesamtmarktes bezeichnet werden, der für das betrachtete Unternehmen bzw. seine Produkte erreichbar ist.Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. Abschnitt 3.2 sowie die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  12. 12.
    Zu den drei Bestimmungsfaktoren der Unternehmenssituation vgl. z.B. BACKHAUS, K. (1992), S. 17 ff.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1987), S. 3.Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. MEFFERT, H. (1986a), S. 116 ff.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. MEFrERT, H. (1986a), S. 286 ff.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. SCHIERENBECK, H. (1993), S. 266 ff.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. z.B. MEFFERT, H./BOLZ, J. (1994), S. 15 ff.; WEINDL, J. (1993), S. 1 ff.; RÖTTINGER, M. (1991), S. 3 ff.Google Scholar
  18. 18.
    Ein Beispiel hierfür liefert die Computerindustrie. Weltweit existierten bereits 1990 ca. 5000 Computerhersteller, von denen alleine 350 auf der CeBIT 1990 vertreten waren. Simon spricht in diesem Zusammenhang von Massenwettbewerb (“Mob Competition”). Vgl. SIMON, H. (1992), S. B.Google Scholar
  19. 19.
    Dabei wird ein Zusammenhang zwischen Marktparametern (wie Einführungsintervalle neuer Produkte) und untemehmensintemen Parametern (wie Produktentwicklungszeit und Entwicklungskosten) unterstellt. Vgl. hierzu GERPOTT, T./WITTKEMPER, G. (1991), S. 119 ff.Google Scholar
  20. 20.
    Vgl. LABMANN, G. (1983), S. 89.Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1987), S. 3.Google Scholar
  22. 22.
    Vgl. hierzu die Übersicht in SCHMALEN, H. (1979), S. 50 f.Google Scholar
  23. 23.
    Vgl. zu den folgenden Herleitungen: BASS, F.M. (1969), S. 215 ff. Die Grundlagen von Diffusionsmodellen wurden in Abschnitt 3.2 dargelegt.Google Scholar
  24. 24.
    In der Literatur wird M häufig als Marktpotential bezeichnet. Darin kommt zum Ausdruck, dal in diesen Diffusionsmodellen die Ausbreitung einer ganzen Produktgattung untersucht wird. Da im vorliegenden Fall die Ausbreitung der Produkte des Modellunternehmens über den für das Unternehmen erreichbaren Teil des Gesamtmarktes modelliert werden soll, repräsentiert M hier das Absatzpotential des Produktes. Vgl. zu diesen Begriffen z.B. MEFFERT, H. (1986a), S. 216.Google Scholar
  25. 25.
    Diese Interpretation findet sich auch bei WEIBER, R. (1992), S. 146.Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. hierzu Abschnitt 3.2.4.Google Scholar
  27. 27.
    Vgl. BASS, F.M. (1969), S. 217.Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. HYMAN, M.R. (1988), S. 32; PECHTL, H. (1991), S. 23.Google Scholar
  29. 29.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1989), S. 218.Google Scholar
  30. 30.
    Vgl. hierzu ROGERS, E. (1983), S. 24 ff.Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. JAIN, DJMAHAJAN, V./MULLER, E. (1991), S. 83; SIMON, H./SEBASTIAN, K.-H. (1987), S. 451 ff.Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. BINNINGER, F.-M. (1993), S. 19; Fantapi6 Altobelli dagegen interpretiert a als alleinigen Bestimmungsfaktor für den Innovatorenanteil. Vgl. FANTAPIÉ ALTOBELLI, C. (1991), S. 961.Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. JEULAND, A.P. (1981), S. 9.Google Scholar
  34. 34.
    Vgl. BINNINGER, F.-M. (1993), S. 22.Google Scholar
  35. 35.
    Vgl. hierzu SCHMALEN, H. (1989), S. 216 f.Google Scholar
  36. 36.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1989), S. 218. Zur allgemeinen Begründung dieses Ansatzes vgl. auch ELIASHBERG, J./CHATI’ERJEE, R. (1986), S. 190.Google Scholar
  37. 37.
    Vgl. Abschnitt 3.2.4.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. WEIBER, R. (1992), S. 5.Google Scholar
  39. 39.
    Vgl. Abschnitt 3.2.2.Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. Abschnitt 3.2.2.Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. ROGERS, E. (1983), S. 21 ff.Google Scholar
  42. 42.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1979), S. 70 ff.Google Scholar
  43. 43.
    In der Literatur existieren verschiedene Konzepte zur Definition des Neuigkeitsgrades, die sich im wesentlichen auf eine objektive und eine subjektive Interpretation des Neuigkeitsgrades zurückführen lassen. Schmalen verwendet hier die objektive Interpretation. Sie beschreibt die Neuigkeit des Produktes in Form eines technisch-objektiven Leistungsfortschritts des neuen Produktes im Vergleich zu bestehenden Produkten. Vgl. hierzu SCHMALEN, H./PECHTL, H. (1992), S. 83 ff. sowie TROMMSDORFF, V. (1991), S. 179. Die Unterscheidung zwischen objektivem und subjektivem Neuigkeitsgrad wird in Abschnitt 4.2.4.2 detailliert behandelt.Google Scholar
  44. 44.
    Vgl. z.B. BACKHAUS, K. (1992), S. 236 ff.; MEl•r!~ERT, H. (1986a), S. 116 ff.; NIESCHLAG, RJDICHTL, E./HÖRSCHGEN, H. (1991), S. 15 f.Google Scholar
  45. 45.
    Vgl. ENGELHARDT, W./KLEINALTENKAMP, MJRECKENFELDERBÄUMER, M. (1992), S. 23 ff.Google Scholar
  46. 46.
    Vgl. WEIBER, R. (1992), S. 6; MEF ERT, H. (1985b), S. 35; MEH ERT, H. (1976), S. 96; PFEIFFER, S. (1981), S. 150; SIEFIENHAGEN, H. (1975), S. 114; WALTERS, M. (1984), S. 56; MANSFIELD, E (1963), S. 290 ff.Google Scholar
  47. 47.
    Vergleicht man die drei Faktoren von Schmalen mit dem Attributset von Rogers, so lassen sich sogar Zusammenhänge zwischen den beiden Systemen plausibilisieren. So beziehen sich sowohl die Kommunizierbarkeit Rogers’ als auch die Werbung Schmalens auf die Informationsversorgung und den Informationsstand potentieller Adopter. Die Größe des relativen Vorteils kann man ebenso wie den Neuigkeitsgrad auf die Ausprägung des KKVs, d.h. des vom Nachfrager wahrgenommenen Produktnutzens, beziehen. Weiterhin manifestiert sich der relative Vorteil eines Produktes nicht allein in der besseren Bedürfnisbefriedigung des Nachfragers, sondern in dem (höheren) Nutzen im Verhältnis zu dem geforderten Preis (vgl. KOTLER, P./BLIEMEL, F. (1992), S. 8 f.). Für die Adoption ist also das Preis-/LeistungsVerhältnis des Produktes entscheidend. Damit wird klar, daß erstens der Faktor Preis einen entscheidenden Einflug auf den AdoptionsprozeB hat und daft er zweitens implizit in dem Attributset von Rogers enthalten ist.Google Scholar
  48. 48.
    Vgl. KIRTON, M.J. (1984), S. 137.Google Scholar
  49. 49.
    “Consumer innovators¡­reflect more favorable new product attitudes and are more swayed by newness appeals.” ROBERTSON, T.S. (1971), S. 113. Vgl. auch SCHMALEN, H. (1979), S. 43.Google Scholar
  50. 50.
    Vgl. BINNINGER, F.-M. (1993), S. 38.Google Scholar
  51. 51.
    Vgl. KAAS, K.P. (1973a), S. 116.Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. BINNINGER, F.-M. (1993), S. 38.Google Scholar
  53. 53.
    BASS, F.M. (1969), S. 216.Google Scholar
  54. 54.
    Vgl. KAAS, K. (1973a), S. 37 f.; ZALTMAN, S./STIFF, R. (1973), S. 440.Google Scholar
  55. 55.
    Vgl. RAM, S. (1989), S. 23 f.; RAM, S. (1987), S. 208 ff.Google Scholar
  56. 56.
    Vgl. BINNINGER, F.-M. (1993), S. 39.Google Scholar
  57. 57.
    Vgl. z.B. GATIGNON, H.AJHANSSENS, D.M. (1987), S. 247; LILIEN, G.L./KOTLER, P. (1983), S. 660 ff.Google Scholar
  58. 58.
    Vgl. z.B. SIMON, HJKUCHER, E. (1987), S. 3.Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. WEIBER, R. (1992), S. 196.Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1979), S. 70.Google Scholar
  61. 61.
    Um die Interaktionseffekte zu berücksichtigen, müssen die Einflüsse der verschiedenen Faktoren miteinander verknüpft werden. Als Verknüpfungsregel ist grundsätzlich der Fall einer additiven und der Fall einer multiplikativen Verknüpfung denkbar. In vorliegenden diesem Fall wird die multiplikative Verknüpfung gewählt. Dies stellt keine Einschränkung dar, da sich die additive Verknüpfung in eine multiplikative überführen läßt. Als Beispiel sei Ep als Einfluß des Preises und EN als Einfluß des Neuigkeitsgrades auf die Kaufwahrscheinlichkeit betrachtet. Man erhält den additiv gebildeten Gesamteinfluß E zu:Google Scholar
  62. 62.
    Vgl. z.B. WEIBER, R. (1992), S. 9; BASS, F.M. (1969), S. 215 f. Zur Beziehung zwischen Produktlebenszyklus und Diffusionstheorie vergleiche auch Abschnitte 3.1.3 und 3.2.1 sowie insbesondere MEFFERT, H. (1974), S. 127 ff.; PFEIFFER, W.BISCHOF, P. (1974), S. 650 ff. Die Begriffe Wiederkauf und Wiederholungskauf sollen im folgenden synonym verwandt werden.Google Scholar
  63. 63.
    Vgl. z.B. OLSON, J./CHOI, S. (1985), S. 385; KAMAKURA, W./BALASUBRAMANIAN, S. (1987), S. 1.Google Scholar
  64. 64.
    Vgl. z.B. SIMON, H. (1985), S. 76.Google Scholar
  65. 65.
    Eine Übersicht findet sich z.B. in BINNINGER, F.-M. (1993), S. 98.Google Scholar
  66. 66.
    Vgl. BAYUS, B.L. (1991), S. 42; O.V. (1986), S. 12 ff.Google Scholar
  67. 67.
    Vgl. NEWSWEEK (1986); NEWSWEEK (1988).Google Scholar
  68. 68.
    Vgl. beispielhaft MAHAJAN, VJMULLER, EJKERIN, R.A. (1984), S. 1391 f.Google Scholar
  69. 69.
    Vgl. z.B. PARFITT, J.H./COLLINS, J.K. (1968), S. 132 f.; NOLTE, H. (1976), S. 68 f.Google Scholar
  70. 70.
    Diese Definition der Wiederkaufrate wählen z.B. LAWRENCE, K.D./LAWTON, W.H. (1981), S. 537; HARRELL, S.G./TAYLOR, E. (1981), S. 70; FOURT, L.A./WOODLOCK, J.W. (1960), S. 31 ff. Vgl. zu diesem Thema auch BINNINGER, F.-M. (1993), S. 74 ff.Google Scholar
  71. 71.
    Vgl. z.B. bei SEBASTIAN, K.-H. (1985), S. 175 ff.Google Scholar
  72. 72.
    Diesen Ansatz verwenden z.B. MAHAJAN, V./WIND, Y./SHARMA, S. (1983), S. 443.Google Scholar
  73. 73.
    Vgl. zu Carry-over-Effekten ausführlich SIMON, H. (1992), S. 258 ff.Google Scholar
  74. 74.
    Vgl. das zeitbezogene Wiederkaufkonzept nach EHRENBERG, A.S.C. (1988), S. 55 ff.Google Scholar
  75. 75.
    Vgl. SIMON, H. (1985), S. 77.Google Scholar
  76. 76.
    Vgl. z.B. NOLTE, H. (1976), S. 68.Google Scholar
  77. 77.
    Vgl. PARFITT, J.H./COLLINS, J.K. (1968), S. 132.Google Scholar
  78. 78.
    Vgl. BAYUS, B.L. (1988), S. 216 ff.; KALISH, S. (1985), S. 1569 ff.; KAMAKURA, W./BALASUBRAMANIAN, S. (1987), S. 2.Google Scholar
  79. 79.
    Vgl. BAYUS, B.L./HONG, S./LABE, R.P.Jr. (1989), S. 13; BROWN, D.A./BUCK, S.F./PYATT, F.G. (1965), S. 230.Google Scholar
  80. 80.
    Vgl. z.B. OLSON, J./CHOI, S. (1985), S. 386; LAWRENCE, K.D./LAWTON, W.H. (1981), S. 537; WEIBER, R. (1992), S. 144 ff. Im Gegensatz dazu verwenden z.B. Parfitt/Collins das stückzahlbezogene Volumen der Wiederkäufe als Grundlage ihres Modells, vgl. PARFITT, J.H./COLLINS, J.K. (1968), S. 132.Google Scholar
  81. 81.
    Vgl. GIERL, H. (1987b), S. 26.Google Scholar
  82. 82.
    Vgl. die Übersicht in BINNINGER, F.-M. (1993), S. 98.Google Scholar
  83. 83.
    Vgl. WOMER, S. (1944), S. 132 ff.Google Scholar
  84. 84.
    Vgl. KAAS, K. (1973b), S. 227 und PARFITT, J.HJCOLLINS, J.K. (1968), S. 136 ff.Google Scholar
  85. 85.
    Vgl. NORTON, J.BASS, F.M. (1987), S. 1073 ff. Ein Überblick über existierende Modelle findet sich bei MAHAJAN, V./MULLER, E BASS, F.M. (1990), S. 1 ff.Google Scholar
  86. 86.
    Vgl. BACKHAUS, K. (1991), S. 11; BAGDASARJANZ, F. (1993), S. 21.Google Scholar
  87. 87.
    Produkte, die regelmäßig wiedergekauft werden, sind insbesondere Komponenten oder Subsysteme, die zum Einbau in ein übergeordnetes Produkt oder System vorgesehen sind. Vgl. zu diesen Begriffen ausführlich BACKHAUS, K. (1992), S. 311 ff. und S. 347 ff.Google Scholar
  88. 88.
    Vgl. z.B. NORTON, J./BASS, F.M. (1987), S. 1073 ff.Google Scholar
  89. 89.
    Für ein konsistentes Modell ist es sinnvoll, die Wiederkaufperioden gleich den Perioden des Erstkaufmodells zu wählen.Google Scholar
  90. 90.
    Verbunden mit dem erstmaligen Erwerb des entsprechenden Produktes.Google Scholar
  91. 91.
    Diesen bzw. einen ähnlichen Ansatz wählen z.B. Sebastian (vgl. SEBASTIAN, K.-H. (1985), S. 175 ff.) und Harrell/Taylor (vgl. HARRELL, S./TAYLOR, E. (1981), S. 70).Google Scholar
  92. 92.
    Vgl. die Ausführungen in Abschnitt 4.2.2.2.Google Scholar
  93. 93.
    Vgl. die Ausführungen in Abschnitt 3.2.4. Kaas kommt in seiner Untersuchung zu dem Ergebnis, daß die Wiederkaufrate späterer Käufer höher ist als die früherer; für beide geht sie im Zeitablauf zurück. Vgl. KAAS, K. (1973b), S. 227.Google Scholar
  94. 94.
    Hierin ist implizit die Annahme enthalten, daß Nachfrager, die das Produkt in einer Periode nicht wiederkaufen, aus der Gruppe der Anwender herausfallen und in der dann folgenden Periode nicht mehr als potentielle Wiederkäufer berücksichtigt werden.Google Scholar
  95. 95.
    Vgl. hierzu auch die Ausführungen in Abschnitt 4.2.4.1.Google Scholar
  96. 96.
    So vergleicht Mueser allein 39 verschiedene Innovationsdefinitionen. Vgl. MUESER, R. (1985), S. 158 ff. Weitere Übersichten über gängige Innovationsdefmitionen finden sich z.B. bei HOFT, U. (1992), S. 5 ff. und PERILLIEUX, R. (1987), S. 14 ff.Google Scholar
  97. 97.
    Vgl. SCHÜNEMANN, T.MJBRUNS, T. (1985), S. 166. Diese Sichtweise steht in gewissem Widerspruch zum manchmal geäußerten Eingeständnis in bezug auf ein neues Produkt, dessen Diffusion untersucht werden soll: “Ein solches Produkt kann ein bereits bekanntes Beddrfnis auf eine ganz neue Art befriedigen; es ist dann ein Substitut für ein anderes bekanntes Erzeugnis.” FREUDENMANN, H. (1974), Sp. 1717. Weiterhin wird in Untersuchungen zur Diffusionstheorie teilweise eingeräumt, daß “jede Neuheit¡­ letztlich nichts anderes als eine Modifikation vorhandener Erzeugnisse ist.” SCHMALEN, H. (1979), S. 65.Google Scholar
  98. 98.
    Vgl. BLACKMAN, A.W. (1974), S. 41.Google Scholar
  99. 99.
    Die Relevanz von Substitutionseffekten wird sogar im Rahmen der Diskussion um die Abgrenzung des relevanten Marktes betont, obwohl hierbei Substitutionen zwischen sehr unterschiedlichen Produktarten betrachtet werden. Vgl. zum Begriff des relevanten Marktes und der Problematik seiner Definition BACKHAUS, K. (1992), S. 151 ff.; BECKER, J. (1990), S. 374 ff.; WEBSTER, F.E. (1991), S. 97.Google Scholar
  100. 100.
    Vgl. zu diesen Beispielen SHARIF, M.N./KABIR, C. (1976b), S. 89. Vgl. 101 BACKHAUS, KJGRUNER, K. (1994), S. 23.Google Scholar
  101. 101.
    Vgl. SHARIF, M.N./KABIR, C. (1976a), S. 353 ff. Dort findet sich auch eine vergleichende Darstellung weiterer Ansätze.Google Scholar
  102. 102.
    Ein weiteres Beispiel ist die Entwicklung auf dem Markt für dynamische SpeicherbausteineGoogle Scholar
  103. 103.
    (DRAMs), wo ebenfalls in rascher Folge neue, leistungsfähigere Generationen die alten ablösen. Vgl. hierzu Abbildung 17.Google Scholar
  104. 104.
    Vgl. BACKHAUS, K. (1991), S. 11; VESEY, J.T. (1992), S. 151; O.V. (1989), S. 52. Vgl. hierzu Abschnitt 2.2.Google Scholar
  105. 105.
    Vgl. FISHER, J.C./PRY, R.H. (1971), S. 75.Google Scholar
  106. 106.
    Diese Tatsache wird in klassischen Diffusionsmodellen nicht ausreichend berücksichtigt, wenn stets von einer bisher nicht befriedigten Nachfrage ausgegangen wird.Google Scholar
  107. 107.
    Vgl. NORTON, JJBASS, F.M. (1987), S. 1069.Google Scholar
  108. 108.
    Vgl. SHARIF, M.N./KABIR, C. (1976b), S. 89.Google Scholar
  109. 109.
    Eine Übersicht findet sich z.B. bei SPEECE, M.W./MACLACHLAN, D.L. (1992), S. 169.Google Scholar
  110. 110.
    Vgl. z.B. FLOYD, A. (1968), S. 95 ff.; BLACKMAN, A.W. (1972), S. 441 ff.Google Scholar
  111. 111.
    Vgl. z.B. SHARIF, M.N./KABIR, C. (1976a), S. 354 ff.; FISHER, J.C./PRY, R.H. (1971), S. 76 ff.Google Scholar
  112. 112.
    So gehen z.B. Fisher und Pry in ihrem sehr verbreiteten Modell davon aus, daß sich der Marktanteilf des neuen Produktes in Abhängigkeit von der Zeit t gemäß der Formel entwickelt. Vgl. FISHER, J.C./PRY, R.H. (1971), S. 76.Google Scholar
  113. 113.
    Vgl. z.B. BLACKMAN, A.W. (1974), S. 43.Google Scholar
  114. 114.
    Vgl. SHARIF, M.N./KABIR, C. (1976b), S. 89 ff.Google Scholar
  115. 115.
    Vgl. hierzu z.B. MACHNIC, J.A. (1980), S. 141 ff.Google Scholar
  116. 116.
    Vgl. z.B. STERN, M.O./AYRES, R.UJSHAPANKA, A. (1975), S. 64 ff.Google Scholar
  117. 117.
    Insofern weisen diese Substitutionsmodelle eine Ähnlichkeit zu vielen Produktlebenszyklus modellen auf. Vgl. hierzu die Ausführungen in Abschnitt 3.1.3.Google Scholar
  118. 118.
    Vgl. MACHNIC, J.A. (1980), S. 141; STOVER, J. (1978), S. 325.Google Scholar
  119. 119.
    Bzw. Absatzpotential, wenn es sich um den Teilmarkt eines Unternehmens handelt.Google Scholar
  120. 120.
    Quelle: In Anlehnung an SHARIF, M.NJKABIR, C. (1976b), S. 92.Google Scholar
  121. 121.
    Vgl. hierzu auch SHARIF, M.N./KABIR, C. (1976b), S. 91.Google Scholar
  122. 122.
    Vgl. zur ausführlichen Darstellung von Leapfrogging-Behavior WEIBER, R. (1994), S. 333 ff.Google Scholar
  123. 123.
    Man könnte höchstens davon sprechen, daß in Mehrgenerations-Substitutionsmodellen implizit auch der Fall von generationsüberspringendem Kaufverhalten berücksichtigt werden kann.Google Scholar
  124. 124.
    Vgl. z.B. BECKER, J. (1990), S. 374 ff.; BACKHAUS, K. (1992), S. 152 ff.Google Scholar
  125. 125.
    Vgl. z.B. MAHAJAN, V./MULLER, E./BASS, F.M. (1990), S. 13;Google Scholar
  126. 126.
    Vgl. zu den folgenden Ausführungen NORTON, JJBASS, F.M. (1987), S. 1071 ff.Google Scholar
  127. 127.
    Eine Anwendung ihres Ansatzes für drei konkurrierende Produkte findet sich bei SPEECE, M.WJMACLACHLAN, D.L. (1992), S. 169 ff.Google Scholar
  128. 128.
    Vgl. hierzu Abschnitt 4.2.2.2.Google Scholar
  129. 129.
    Vgl. VESEY, J.T. (1992), S. 152;Google Scholar
  130. 130.
    Vgl. hierzu WEIBER, R. (1994), S. 333 ff.Google Scholar
  131. 131.
    SPEECE, M.WJMACLACHLAN, D.L. (1992), S. 170 ff.Google Scholar
  132. 132.
    Vgl. hierzu die Abschnitte 3.2.2 und 4.2.1.2.1.2.Google Scholar
  133. 133.
    Der Fall unterschiedlich großer Absatzpotentiale für die verschiedenen Generationen wird in Abschnitt 4.2.4.3 behandelt.Google Scholar
  134. 134.
    Vgl. Abschnitt 4.2.2.3. Die Beschreibung der Substitution auf der Ebene der kumulierten Erstkäufer ist auch sinnvoll, wenn nicht alle bisherigen Adopter noch Anwender sind, sondern aufgrund einer Wiederkaufrate kleiner 1 abwandern. Im Wiederkaufmodell wird keine Abwanderung auf ein höheres technologisches Niveau beschrieben. Folglich können sowohl die “Noch-Anwender” als auch die abgewanderten Adopter auf das höhere technologische Niveau wechseln. Dieser Vorgang wird hier durch die Substitution beschrieben.Google Scholar
  135. 135.
    GEWINDEN, H.G. (1994a), S. 3 ff.Google Scholar
  136. 136.
    GRUHLER, W. (1991), S. 122 f.;Google Scholar
  137. 137.
    Die Kennzeichnung “Schlange” soll auf die prozentuale Angabe hinweisen. Die Begründung, warum auf prozentuale Angaben übergegangen wird, erfolgt in Abschnitt 4.2.3.2.3.3.Google Scholar
  138. 138.
    X (n-1)besummt sich wie bisher aus dem Diffusionsmodell.Google Scholar
  139. 139.
    Über die Festlegung der Absatzpotentiale der einzelnen Produktgenerationen wurde bisher noch keine Aussage getroffen. Es ist davon auszugehen, daß das Absatzpotential des Produktes eines Unternehmens, definiert als Teil eines Gesamtmarktes für eine Produktkategorie, entscheidend durch die relative Positionierung des Produktes im Vergleich zur Konkurrenz bestimmt wird. Die Diskussion um die Festlegung der einzelnen Absatzpotentiale erfolgt daher im Abschnitt 4.2.4.3 im Rahmen der Konkurrenzbetrachtung.Google Scholar
  140. 140.
    Die Variante, dal) P2 zunächst 4M2 erschließt und erst anschließend M1 bearbeitet, ist nicht plausibel. Damit wurde unterstellt, daß zunächst ausschließlich solche Nachfrager das Produkt erwerben, die bisher nicht zum Anwenderkreis dieser Technologie gehörten. DieseGoogle Scholar
  141. 141.
    ABERNATHY, W.J./CLARK, K.B./KANTROW, A.M. (1982), S. 2 ff.Google Scholar
  142. 142.
    Vgl. die Ausführungen in Abschnitt 4.1.2 und zur Thematik der Konkurrenzsituationen z.B. MEH.ERT, H. (1986a), S. 305 f. tot Vgl. BACKHAUS, K. (1992), S. 17 ff.Google Scholar
  143. 143.
    Vgl. z.B. PETERS, T. (1991), S. 9 ff.; ALBACH, H./ PAY, D. de/ROJAS, R. (1991), S. 309 ff.;Google Scholar
  144. 144.
    Vgl. BACKHAUS, K. (1991), S. 11 ff.; BAGDASARJANZ, F. (1993), S. 21.Google Scholar
  145. 145.
    Diese Modellannahme deckt sich mit den Erkenntnissen der Lebenszyklusforschung.Google Scholar
  146. 146.
    Vgl. z.B. GOBELI, D.BROWN, D.J. (1987), S. 25 ff.; HEANY, D. (1983), S. 3 ff.;Google Scholar
  147. 147.
    MENSCH, G. (1975), S. 36 f. und 54 f. Ein Überblick über Ansätze zur Bestimmung der Innovationsintensität findet sich bei SCHMALEN, H./PECHTL, H. (1992), S. 83 ff.Google Scholar
  148. 148.
    Vgl. BINNINGER, F.-M. (1993), S. 41.Google Scholar
  149. 149.
    Es ist zu beachten, daB die Wahrnehmung des Neuigkeitsgrades nicht mit dem Einflug des Neuigkeitsgrades auf die Kaufwahrscheinlichkeit identisch ist.Google Scholar
  150. 150.
    Für die Entwicklung des Kostenmodells in Abschnitt 4.3.2 wird zusätzlich unterstellt, daB das Unternehmen beide Produktgenerationen selbst entwickelt.Google Scholar
  151. 151.
    Dabei wird unterstellt, - daB ein bestimmter technischer Fortschritt stets einen bestimmten Nutzenzuwachs für den Nachfrager bedeutet und - daß die Nachfrager zu einer ungefilterten Beurteilung der Eigenschaften von Produkten in der Lage sind.Google Scholar
  152. 152.
    Diese Sichtweise von Innovationsgrad wählen z.B. auch Ali/KrapfeULaBahn, wenn sie schreiben: “We define innovativeness to be the uniqueness or novelty of the product to the market.” ALI, A./KRAPFEL, R.Ir./LABAHN, D. (1995), S. 56.Google Scholar
  153. 153.
    Im weiteren bezeichnet mit NF.Google Scholar
  154. 154.
    Im weiteren bezeichnet mit NM.Google Scholar
  155. 155.
    Damit wird eine andere Unterteilung getroffen, als die Unterscheidung in objektiven und subjektiven Neuigkeitsgrad. Letztere zielt mehr auf verzerrende Wahrnehmungseinflüsse der Nachfrager ab, die jedoch hier als ähnlich für alle Konkurrenzprodukte angenommen werden können. Die vorliegende Unterscheidung betont statt dessen die Positionierung eines Produktes durch die Nachfrager, die sie relativ zu dessen Konkurrenten vornehmen. Damit erscheint sie zur Abbildung von Konkurrenzeinflüssen besser geeignet.Google Scholar
  156. 156.
    Quelle: BACKHAUS, K. (1992), S. 11.Google Scholar
  157. 157.
    Beide Punkte sind in der Realität nicht immer gegeben, werden hier aber vereinfachend angenommen.Google Scholar
  158. 158.
    Auf die Problematik der empirischen Messung von Neuigkeitsgraden soll an dieser Stelle nicht weiter eingegangen werden. Vgl. hierzu BROCKHOFF, K.IZANGER, C. (1993), S. 835 ff.Google Scholar
  159. 159.
    Damit existiert für jeden forschungsbezogenen Neuigkeitsgrad NF ein “Soll-Einführungszeit-punkt” troll, zu dem NM = NF ist.Google Scholar
  160. 160.
    SCHMALEN, H.BINNINGER, F.-M./PECHTL, H. (1993), S. 517.Google Scholar
  161. 161.
    Auch im Konzept des Marktwachstum/MarktanteilsPortfolios der Boston Consulting Group kommt dem Marktanteil eine große Bedeutung bei der Beurteilung von Geschäftseinheiten zu. Vgl. hierzu HOMBURG, C. (1991), S. 103 ff.Google Scholar
  162. 162.
    Vgl. hierzu BUZZEL, R D./GALE, B.T. (1989); BUZZEL, R D /GALE, B.T. (1987).Google Scholar
  163. 163.
    Eine ähnliche Aussage steckt in der Erkenntnis: “The differentiation establishes between one business’s products and those of its leading competitors will generally erode with the passage of time”. HEANY, D. (1983), S. 3.Google Scholar
  164. 164.
    Als Neuigkeitsgrad N des Diffusionsmodells ist der marktbezogene Neuigkeitsgrad NM zu wählen.Google Scholar
  165. 165.
    Vgl. z.B. BACKHAUS, K. (1991), S. 11 ff.; SOMMERLATTE, T. (1990), S. B.Google Scholar
  166. 166.
    Vgl. COY, P./GROSS, N. (1995), S. 36 ff.; GROVE, A.S. (1990), S. 149 f.; MARINGER, A. (1990), S. 423 ff.Google Scholar
  167. 167.
    Vgl. MEZ-FhRT, H. (1986a), S. 216.Google Scholar
  168. 168.
    Vgl. z.B. WEIBER, R. (1992), S. 146; SCHÜNEMANN, T.MJBRUNS, T. (1985), S. 166;Google Scholar
  169. 169.
    Vgl. z.B. NORTON, J./BASS, F.M. (1987), S. 1070.Google Scholar
  170. 170.
    wird z.B. im PIMS-Projekt (PIMS=Profit Impact of Market Strategies) des Strategic Planning Institute, Cambridge/Mass., der Marktanteil als ein entscheidender Eintlußfaktor des Unternehmenserfolgs identifiziert.Google Scholar
  171. 171.
    Begründet wird diese Annahme damit, daß eine neue Produktgeneration einen erhöhten Nutzen beim Nachfrager stiften kann und folglich in mehr Anwendungen zum Einsatz kommt. Vgl. NORTON, JJBASS, F.M. (1987), S. 1073.Google Scholar
  172. 172.
    Vgl. SIEBKE, J. (1963), S. 23 ff.Google Scholar
  173. 173.
    Vgl. z.B. HORSKY, D. (1990), S. 342 ff.; FEICHTINGER, G. (1982), S. 236 ff.; JORGENSEN, S. (1983), S. 269 ff.; Einer der ersten Ansätze stammt von Chow. Vgl. CHOW, G.C. (1967), S. 1120.Google Scholar
  174. 174.
    Vgl. z.B. MEFFERT, H. (1986a), S. 267.Google Scholar
  175. 175.
    Vgl. BONUS, H. (1967), S. 331.Google Scholar
  176. 176.
    Vgl. z.B. SIMON, H. (1992), S. 3 f.Google Scholar
  177. 1774.
    Vgl. z.B. die Diskussion in Abschnitt .2.4.2.2.Google Scholar
  178. 178.
    Vgl. z.B. WEIBER, R. (1992), S. 209 ff.Google Scholar
  179. 179.
    Vgl. z.B. SCHMALEN, H. (1979), S. 62. Hinter dieser Annahme verbirgt sich eine bestimmte Prämisse bezüglich des Verlaufs der Preiselastizitäten von Diffusionsgeschwindigkeit und Absatzpotential über das Preisspektrum.Google Scholar
  180. 180.
    SIMON, H. (1992), S. 3 ff.Google Scholar
  181. 181.
    Vgl. Abschnitt 4.2.1.1.Google Scholar
  182. 182.
    Vgl. Abschnitt 4.2.1.2.Google Scholar
  183. 183.
    Vgl. Abschnitt 4.2.2.3.Google Scholar
  184. 184.
    Vgl. Abschnitt 4.2.4.2.Google Scholar
  185. 185.
    Vgl. Abschnitt 4.2.4.3.Google Scholar
  186. 186.
    Vgl. BACKHAUS, K. (1988), S. 1.Google Scholar
  187. 187.
    Vgl. SCHIERENBECK, H. (1993), S. 316 ff.Google Scholar
  188. 188.
    Vgl. LAßMANN, G. (1983), S. 88 f.Google Scholar
  189. 189.
    Vgl. HABERSTOCK, L. (1987), S. 29.Google Scholar
  190. 190.
    Vgl. BACKHAUS, K./EUNKE, S. (1994), S. 21 ff.; MICHEL, M. (1984), S. 54 ff.Google Scholar
  191. 191.
    Vgl. WEBER, J. (1987), S. 393.Google Scholar
  192. 192.
    Von möglichen Differenzen zwischen Produktionsmenge und Verkaufsmenge, z.B. aufgrund von Lagerhaltung, sei im Rahmen dieser Arbeit abstrahiert.Google Scholar
  193. 193.
    Vgl. BACKHAUS, K. (1992), S. 183 ff.; HAMMER, R. (1985), S. 144 ff.; KREILKAMP, E. (1987), S. 334 ff.Google Scholar
  194. 194.
    Vgl. HENDERSON, B. (1984), S. 19.Google Scholar
  195. 195.
    Es ist zu beachten, daß es sich hierbei lediglich um ein Kostensenkungspotential handelt, dessen Realisierung eine konsequente Ausnutzung aller wesentlichen Rationalisierungsmöglichkeiten voraussetzt. Aus diesem Grund können erfahrungskurvenbedingte Kostensenkungen situationsspezifisch mit unterschiedlicher Geschwindigkeit ablaufen.Google Scholar
  196. 196.
    Vgl. SIMON, H. (1992), S. 289.Google Scholar
  197. 197.
    Der Fixkostendegressionseffekt sagt aus, daß die durchschnittlichen Stückkosten bei steigender Produktionsmenge aufgrund der Tatsache sinken, daß fixe Kosten auf eine größer werdende Anzahl von Produkten verteilt werden. Es handelt sich dabei genaugenommen um einen statischen Effekt, der sich nicht auf die kumulierte, sondern auf die jährliche Menge bezieht. Vgl. COENENBERG, A. (1993), S. 173 f.Google Scholar
  198. 198.
    Vgl. HOMBURG, C. (1991), S. 199 Vgl. SIMON, H. (1992), S. 37.Google Scholar
  199. 200.
    Dieser Wert wird in der Realität häufig unter-, seltener auch überschritten. Vgl. hierzu HOMBURG, C. (1991), S. 63.Google Scholar
  200. 201.
    Äquivalent ist der Fall, daß das Unternehmen die Entwicklung an jeweils den gleichen Partner fremdvergibt. Entscheidend ist, daß tatsächlich eine Entwicklungsleistung stattfindet und die Innovation nicht z.B. aufgrund von Lizenzvereinbarungen erworben wird. Wichtig ist weiter, daß die Entwicklungen der verschiedenen Generationen von derselben Stelle ausgeführt werden.Google Scholar
  201. 202.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1979), S. 84.Google Scholar
  202. 203.
    Vgl. z.B. GIERL, H. (1987a), S. 53 ff.; GIERL, H./KOTZBAUER, N. (1992), S. 974 ff.; BROCKHOFF, K. (1994), S. 171 ff.Google Scholar
  203. 204.
    In der Literatur wird für die Entwicklungskosten als Funktion der Entwicklungszeit oftmals angenommen, daß sie bei sinkender Entwicklungszeit zunächst abnehmen, ab einem bestimmten Punkt aber wieder stark ansteigen. Dieser Anstieg wird u.a. durch nötig werdende Parallelarbeit mit zusätzlichem Koordinationsaufwand begründet (sog. Brooks’sches Gesetz, vgl. KNOLMAYER, G. (1987), S. 453 ff.). Vgl. hierzu ausführlich BROCKHOFF, K./URBAN, C. (1988), S. 1 ff.Google Scholar
  204. 205.
    Vgl. Abschnitt 4.2.1.2.3.Google Scholar
  205. 206.
    Vgl. z.B. SCHMALEN, H. (1979), S. 84 f. und BINNINGER, F.-M. (1993), S. 57 f.Google Scholar
  206. 207.
    Vgl. BINNINGER, F.-M. (1993), S. 57; MANSFIELD, E. (1988), S. 1162.Google Scholar
  207. 208.
    Damit wird impliziert, daß das Unternehmen gezielt einen bestimmten Neuigkeitsgrad anstrebt. Wenn das Unternehmen marketingstrategisch handelt, sollte dies gegeben sein. Vgl. BECKER, J. (1990), S. 112 ffGoogle Scholar
  208. 209.
    Es bestehen Zusammenhänge zwischen der Wahl der Entwicklungszeiten und den Einführungszeitpunkten, die in Abschnitt 4.3.2.3 diskutiert werden.Google Scholar
  209. 210.
    Da das Unternehmen die alten Produkte mit Produktionsbeginn des neuen Produktes nicht vom Markt nimmt, werden diese auch weiterhin produziert. Bei exakter Betrachtung müssen die Umbaumaßnahmen folglich bewirken, daß das neue Produkt zusätzlich zu den älteren auf der Produktionsanlage gefertigt werden kann. Eventuelle Umrüstkosten bei einer Umstellung sollen dabei vemachlässigbar sein.Google Scholar
  210. 211.
    Vgl. SCHMALEN, H. (1979), S. 90 f.Google Scholar
  211. 212.
    Zu kalkulatorischen Abschreibungen vgl. COENENBERG, A. (1993), S. 61 f.; HABERSTOCK, L. (1987), S. 93 ff.; HUMMEL, S./MÄNNEL, W. (1986), S. 162 ff. Zu kalkulatorischen Zinsen vgl. MAYER, E. (1985), S. 168 ff.Google Scholar
  212. 213.
    Um die Höhe der kalkulatorischen Zinsen angeben zu können, müßten Annahmen über Höhe und Entwicklung des Kalkulationszinsfußes gemacht werden. Die Bestimmung eines sinnvollen, allgemeingültigen und nicht situationsspezifischen Kalkulationszinsfußes wird in der Literatur breit diskutiert und muß als bisher nicht zufriedenstellend gelöst bezeichnet werden. Vor dem Hintergrund, daß der Schwerpunkt der Modellerstellung nicht auf dem Kostenmodell, sondern auf dem Lebenszyklusmodell liegt, soll von dem Problem der Zinsfußbestimmung abstrahiert und im weiteren keine kalkulatorischen Zinsen berücksichtigt werden. Zur Problematik der Bestimmung der Kalkulationszinsfußes vgl. z.B. COENENBERG, A. (1993), S. 62 ff.; HUMMEL, S.IMÄNNEL, W. (1986), S. 176 f.Google Scholar
  213. 214.
    Quelle: In Anlehnung an SCHMALEN, H. (1979), S. 91.Google Scholar
  214. 215.
    Vgl. LABMANN, G. (1988), S. 224 f.; KAISER, K. (1991) S. 35 f.Google Scholar
  215. 216.
    Die Methode, sich auf eine Determinante zu beschränken, ist ein Verfahren, das auch in der Literatur vorgeschlagen wird. Vgl. KILGER, W. (1993), S. 411 ff. Bei zeitbedingtem Werteverzehr ist die Höhe der Abschreibungen nicht mehr von der Nutzung der Anlagen, im vorliegenden Fall also von der Ausbringungsmenge, abhängig. Mit den Abschreibungen sind folglich auch die Umbaukosten bezüglich der Ausbringungsmenge fix. Da die Umbaukosten durch den Neuigkeitsgrad bestimmt werden, sind nur die mengenfixen Stückkosten vom Neuigkeitsgrad abhängig. Damit ist eine Modellkonsistenz im Hinblick auf die Aussage des vorigen Abschnitts gegeben, daB die mengenvariablen Stückkosten in bezug auf den Neuigkeitsgrad fix seien.Google Scholar
  216. 217.
    Vgl. SCHIERENBECK, H. (1993), S. 625.Google Scholar
  217. 218.
    Vgl. hierzu z.B. RUTSCHANN, M. (1976), S. 142 ff.Google Scholar
  218. 219.
    Dabei wird insbesondere für den Fall, daß ein Produkt bereits sein ganzes Absatzpotential erschlossen hat, seine Diffusion also abgeschlossen ist, angenommen, daß die Werbung weiterläuft, um den Wiederkaufprozeß aufrechtzuerhalten.Google Scholar
  219. 220.
    Als Orientierungsgrößen für die Höhe des Werbeetats werden u.a. die finanziellen Möglichkeiten des Unternehmens, Umsatzzahlen, Absatzzahlen, Marktanteile, Höhe der Gewinne, Werbeetats der Konkurrenz und konjunkturelle Daten herangezogen. Vgl. z.B. RAHDERS, R. (1989), S. 1 ff.; ROGGE, H.-J. (1993), S. 125 ff.; MEFFERT, H./FRETER, H. (1974), S. 216 ff. und S. 264 ff. Die Werbung für ein Produkt kann damit auch davon abhängen, wie viele Produkte gleichzeitig am Markt vertreten sind (in Gleichung (4.64) bezeichnet mit k(t)), z.B. bei der “all you can afford”-Methode. Vgl. MEFFERT, H. (1986a), S. 471.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1996

Authors and Affiliations

  • Kai Gruner

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