Markt- und Absatzprognosen (eBook)

Prof. Dr. Oliver Gansser studierte Wirtschaftswissenschaften an der Universität Augsburg. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften der Technischen Universität München (iwb) und Marketing-Experte beim Bayerischen Kompetenznetzwerk für Mechatronik (BKM). Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Marketing bei Prof. Dr. Heribert Gierl an der Universität Augsburg und Vorstandsmitglied des Wissenschaftlichen Instituts für marktorientierte Unternehmensführung (WIMU) e.V. Seit 2009 ist er hauptamtlicher Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing, an der FOM am Standort München und leitet den ifes Standort Süd. Er ist Vorstandsmitglied beim Access Marketing Management (AMM) e.V. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Feldern Präferenzforschung, Kommunikationsforschung und Käuferverhalten und Management von Kundenbeziehungen. Prof. Dr. Bianca Krol ist Gründerin und Direktorin des ifes Instituts für Empirie & Statistik an der FOM Hochschule. Im Jahr 2010 erhielt sie nach zehnjähriger Berufstätigkeit als Unternehmensberaterin (zuletzt als Geschäftsführerin und Partnerin) die Berufung zur Professorin für Allgemeine Volkswirtschaftslehre, insbesondere Statistik und Wirtschaftsmathematik, an der FOM Hochschule. Sie engagiert sich in der Kompetenzentwicklung von Studenten und Dozenten im Bereich der empirischen Forschung sowie der operativen Unterstützung und methodischen Absicherung empirischer Fragestellungen im Rahmen von Forschungsprojekten der Hochschule. Das eigene Forschungsinteresse liegt insbesondere auf der Durchführung von Marktanalysen und der Erforschung des Nachfrageverhaltens in verschiedenen Branchen (bspw. im Gesundheitswesen) sowie auf der Entwicklung von managementorientierten Gestaltungsansätzen durch den Einsatz von anwendungsorientierten empirischen Methoden.

Geleitwort 5
Vorwort 6
Inhaltsverzeichnis 8
Autorenverzeichnis 10
Teil I Grundlagen qualitativer und quantitativer Prognosen 24
1 Multiple Regression als Konzept zur Absatzprognose 25
1.1 Zielsetzung 26
1.2 Modelldarstellung und Voraussetzungen 26
1.3 Darstellung der Regressionsfunktion und Prüfung der Modellannahmen 33
1.4 Statische Prüfverfahren 40
1.5 Zusammenfassung 47
Literatur 48
2 Deskriptive Prognose mit gretl 49
2.1 Einleitung 49
2.2 Lineare Regression 53
2.3 Exponentielles Glätten 57
2.4 Abschließende Bemerkungen 68
Literatur 69
3 Zukunftsbetrachtungen und Prognosen im Unternehmensumfeld 71
3.1 Einführung 71
3.2 Systematische Zukunftsbetrachtung 74
3.3 Die Erarbeitung von Zukunftsbildern in der Praxis 80
3.4 Das moderne Management ist ohne Corporate Foresight undenkbar 88
Literatur 91
4 Qualitative Prognosemodelle und Trendforschung 94
4.1 Einleitung 94
4.2 Prognosen 95
4.3 Trendforschung 99
4.4 Analyse der Makroumwelt im Rahmen des Marketingprozesses 103
4.5 Praxisbezug Mobilfunkmarkt 108
4.6 Fazit 108
Literatur 108
5 Predicting customer retention in discrete and continuous services 110
5.1 Why retain your customers? 111
5.2 Services: Bright sides and dark sides 112
5.3 Continuous vs. discrete services 115
5.4 A step-by-step approach to risk profiling 117
5.5 Conclusion 124
Bibliography 124
Teil II Qualitative und quantitative Planung und Prognose 128
6 Neu planen in Marketing und Vertrieb – Die Vergangenheit auf Null setzen 129
6.1 Marketing und Vertrieb: 1+1=3 130
6.2 Begrifflichkeiten im Rahmen von Prognosen und Planung im Vertrieb 130
6.3 Zero Base Budgeting: Auf der grünen Wiese neu planen 131
6.4 Implementierung des Zero Base Budgeting 133
6.5 Bewertung: Viel Aufwand, viel Neues 135
6.6 Operative Umsetzung des Zero Base Gedankens im Zusammenspiel von Marketing und Vertrieb 136
6.7 Potenzialgesteuerte Vertriebsplanung nach Winkelmann 138
6.8 Potenzielle Planungsgrößen und Relevanz des Projektteams 139
6.9 Fazit und Ausblick 139
Literatur 140
7 Vorausdenken von Markt- und Absatzpotenzialen – Entwicklung, Bewertung und Nutzung von Zukunftsszenarien 141
7.1 Szenarien als Grundlage strategischer Entscheidungen 142
7.2 Wie Szenarien entwickelt und bewertet werden 145
7.3 Szenariotransfer – Grundlage für die Nutzung 153
7.4 Szenarien als Werkzeuge der Marktpotenzialabschätzung 157
7.5 Zusammenfassung 167
Literatur 167
8 Ein Modell zur Erklärung und Prognose des Werbeplanungserfolgs 169
8.1 Einleitung 169
8.2 Problemstellung und Hypothesen 171
8.3 Vorgehen 172
8.4 Operationalisierung der Modellvariablen 174
8.5 Interpretation der Schätzergebnisse 186
Literatur 188
9 Der GfK-Konsumklimaindex als Instrument zur Prognose der monatlichen privaten Konsumausgaben 190
9.1 Einleitung 190
9.2 Stimmungsindikatoren als Grundlage des GfK-Konsumklimas 191
9.3 Das GfK-Konsumklima 200
Literatur 203
10 Szenarioanalyse als Prognoseinstrument mit einem Beispiel zur Kundenbindung 204
10.1 Einführung 204
10.2 Kundenbindungsprogramme im deutschen Tankstellenmarkt 206
10.3 Methodische Grundlagen 208
10.4 Resampling in der Absatzprognose 216
10.5 Zusammenfassung 218
Literatur 219
11 Präferenzprognosen mittels Conjoint-Analyse – Eine Fallstudie mit Choice-Based-Design 221
11.1 Zielsetzung 222
11.2 Entscheidungsmodelle bei Conjoint-Analysen 222
11.3 Vorgehensweise bei der Choice-Based-Conjoint-Analyse anhand einer Fallstudie mit der Statistiksoftware R 224
11.4 Fazit 238
Literatur 239
12 Möglichkeiten des Data Minings zur Ermittlung von Kündigungsprognosen 241
12.1 Einleitung 242
12.2 Literaturrecherche 245
12.3 Überblick über die Methoden 245
12.4 Methodenvergleich 253
12.5 Zusammenfassung und Ausblick 260
Literatur 261
13 Wie gut prognostizieren Loyalitätsindikatoren zukünftiges Kunden-verhalten? Ergebnisse einer Längsschnittstudie 263
13.1 Einordnung 263
13.2 Studie 266
13.3 Ergebnis 273
13.4 Fazit 279
Literatur 280
14 Das Ganze sehen: Räumliche Analysen zur Ermittlung des Zusam-menhangs zwischen Umsatz- und Nachfragepotenzial 281
14.1 Einleitung 281
14.2 Fallbeispiel 282
14.3 Bewertung des Vorgehens 296
14.4 Anwendung der Ergebnisse in der Praxis 297
14.5 Fazit 298
Literatur 298
15 Gewinnsteigerung und Forecasting durch Kampagnenoptimierung im Direktmarketing 300
15.1 Einführung in das Direktmarketing 300
15.2 Nutzen des Direktmarketings 301
15.3 Typische Arbeitsweise des Direktmarketings 303
15.4 Typische Herausforderungen im Direktmarketing 305
15.5 Die Idee einer Kampagnenoptimierung 308
15.6 Vorteile der Kampagnenoptimierung 311
15.7 Funktionsweise der Kampagnenoptimierung 311
15.8 Einsatz der Marketingoptimierung in der Praxis und bisherige Erfolge 314
15.9 Zusammenfassung 315
Weiterführende Literatur 316
Teil III Neuere Analyse- und Prognosetechniken 317
16 Prognose von langfristigen Kundenzahlen mittels Primär- und Sekundärdaten 318
16.1 Einleitung 318
16.2 Vorhersagen 320
16.3 Praxisbeispiel Kundenprognose 326
16.4 Prognoserechnung der Bevölkerungsentwicklung 338
16.5 Zusammenfassung 345
Literatur 346
17 Simulation und Prognose in der Marktforschung: Nutzungsmöglichkeiten von Behaviour Forecasting und agentenbasierter Modellierung 348
17.1 Überblick über prognostische Techniken, die in der Marktforschung zum Einsatz kommen 349
17.2 Nutzungsmöglichkeiten von Behaviour-Forecasting-Verfahren 351
17.3 Nutzungsmöglichkeiten von agentenbasierter Modellierung 354
17.4 Simulations- und Prognosetechniken 360
Literatur 361
18 Bestimmung des Herstellereinflusses auf die Auftragswahrscheinlichkeit bei öffentlichen Ausschreibungen mittels systematisierter Text- und Metadaten-Analyse 362
18.1 Problemstellung 362
18.2 Methodische Vorgehensweise 367
18.3 Fallstudie: Systematisierte Text- und Metadatenanalyse als Basis der Ermittlung des Einflusses auf die Auftragswahrscheinlichkeit 373
18.4 Diskussion und Ergebnisse 377
18.5 Fazit & Ausblick
Literatur 384