Moderne Methoden der Marktforschung (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.

Vorwort 5
Inhaltsverzeichnis 7
1 Den unbewussten Konsumenten verstehen – marketingrelevante Erkenntnisse und Methoden der Neurowissenschaften 9
Zusammenfassung 9
1.1Einleitung 10
1.2Neurowissenschaftliche Grundlagen 11
1.2.1Neuroökonomie 11
1.2.2Neuromarketing 11
1.2.3Assoziative Netzwerke 12
1.2.4Emotionen 13
1.2.5Das „Unconscious Behavioral Guidance System“ 14
1.2.6Dual-Processing-Theorien: System 1 und System 2 14
1.3Anwendungsbezogene Erkenntnisse des Neuromarketings 15
1.3.1Unbewusste Beeinflussung durch Werbung 16
1.3.2Ableitungen für die Marketingpraxis 17
1.4Neurowissenschaftliche Methoden in der Marktforschung 19
1.4.1Elektroenzephalografie (EEG) und Magnetenzephalografie (MEG) 20
1.4.2Funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRT) 20
1.4.3Apparative Beobachtungsmethoden in der Marktforschung 21
1.5Schlussbetrachtung 22
Literatur 22
2 Wissensmanagement 4.0 – Neue Technologien ebnen den Weg zu nachhaltiger Marktforschung 25
Zusammenfassung 25
2.1Einleitung 26
2.2Definition von Wissen 27
2.3Wissen als immaterieller Produktionsfaktor 28
2.4Wissensmanagement als Basis einer nachhaltig lernenden Organisation 29
2.4.1Sozialisation (implizit zu implizit) 30
2.4.2Externalisierung (implizit zu explizit) 31
2.4.3Kombination (explizit zu explizit) 31
2.4.4Internalisierung (explizit zu implizit) 32
2.5Die Triade aus Technologie, Prozess und Mensch 32
2.5.1Technologie 32
2.5.2Prozesse 33
2.5.3Mensch 34
2.6Implementierung eines zeitgemäßen Wissensmanagementsystems 36
2.6.1Bedarfsanalyse und Wissensbeschaffung 36
2.6.2Bedarfsgerechte Struktur 37
2.6.3Zur Rolle des Content-Managers 37
2.6.4Social Media Features zur Unterstützung kollaborativer Prozesse 38
2.6.4.1 LikenBewerten 38
2.6.4.2 ShareTeilen 38
2.6.4.3 CommentKommentieren 38
2.7Vorteile von Wissensmanagementsystemen 39
2.8Schlussbetrachtung 40
Literatur 41
3 „Shopper Research“ als moderne Ausprägung der qualitativen Marktforschung 44
Zusammenfassung 44
3.1Einleitung 45
3.2Kernbegriffe und grundlegende Forschungsfragen 45
3.2.1Shopper vs. Consumer 45
3.2.2Impulskauf vs. Plankauf 46
3.2.3Einkaufsprozess des Shoppers 47
3.2.4Shopper-Marketing 48
3.3Methoden des Shopper Research 51
3.3.1Befragung 52
3.3.1.1 Mündliche Befragung 52
3.3.1.2 Schriftliche Befragung 53
3.3.1.3 Qualitatives Interview 54
3.3.1.4 Gruppendiskussion 54
3.3.1.5 Fokusgruppenbefragung 55
3.3.2Beobachtung 55
3.4Shopper-Marketing in der Praxis 58
3.5Fazit 59
Literatur 59
4 Dialogorientierte qualitative Online-Forschung 61
Zusammenfassung 61
4.1Einleitung 62
4.2Qualitative Forschungsmethoden im Zeitalter des Internets 63
4.3Merkmale der Methode: Online-Chat 65
4.3.1Technisch-organisatorische Merkmale 65
4.3.1.1 Technische Voraussetzungen für den Dialog 65
4.3.1.2 Effizienzsteigerung durch Nutzung des Internets als Dialogplattform 67
4.3.1.3 Multimedialität 67
4.3.2Inhaltlich-dialogische Merkmale 67
4.3.2.1 Beiträge und Beteiligung einzelner Teilnehmer 67
4.3.2.2 Gruppendynamische Besonderheiten 68
4.3.2.3 Fehlen nonverbaler Reaktionen 69
4.3.2.4 Flexibilität und Diskretion im Rahmen der Dialogsteuerung 70
4.3.2.5 Güte der Rekrutierung 70
4.4Durchführung von Online-Chats 71
4.4.1Screenerstellung und Rekrutierung 71
4.4.2Leitfadengestaltung 72
4.4.3Durchführung und Moderation 73
4.4.4Analyse und Berichtlegung 74
4.5Fazit 75
Literatur 76
5 Online- versus mobile Umfragen in der Marktforschung 78
Zusammenfassung 78
5.1Einleitung 79
5.2Ein Blick zurück in die Geschichte der Online-Marktforschung 79
5.3Die Bedeutung von Social Media für die Marktforschung (Studie 1) 81
5.3.1Aktuelle Entwicklungen der Online-Marktforschung 81
5.3.2Digitale Datenquellen als Herausforderungen für die Marktforschung 82
5.3.2.1 Personalisierte Ansprache 84
5.3.2.2 Markt-Monitoring 84
5.3.2.3 Betriebsoptimierung 84
5.3.2.4 Produkt- und Dienstleistungsinnovationen 84
5.4Nutzung des mobilen Internets 85
5.5Unterschiede zwischen Online-Umfragen und mobilen Befragungen 86
5.6Mobile Umfragen müssen Spaß machen 87
5.7Case Study: Klicken vs. Swipen – wie „fit“ ist Deutschland wirklich? (Studie 2) 90
5.8Best Practice – Schlüsselfaktoren für optimierte mobile Befragungen 94
Literatur 96
6 Potenziale von Location-based Services für die Marktforschung 97
Zusammenfassung 97
6.1Einleitung 98
6.2Theoretische Überlegungen 99
6.3Methode 103
6.3.1Stichprobenbeschreibung und Untersuchungsdesign 103
6.3.2Operationalisierung und Prüfung der äußeren Messmodelle 104
6.3.3Bewertung des inneren Modells 106
6.4Ergebnisse 110
6.5Fazit 111
Literatur 112
7 Biometrische Messung in der Produktmarktforschung 115
Zusammenfassung 115
7.1Ausgangslage 116
7.2Methodische Notwendigkeiten 117
7.2.1Befragung 118
7.2.2Verhaltensbeobachtung 118
7.2.3Biometrische Messung 119
7.3Zusammenführen der Methoden 122
7.4Output 125
Literatur 131
8 Dem Publikum in die Augen schauen 132
Zusammenfassung 132
8.1Emotionen und Werbung 133
8.2Implizite Messverfahren in der Werbewirkungsforschung 134
8.3Gesichtserkennung mittels der EmotiCam 138
8.4Reaktionen auf Radiowerbung sekundengenau verfolgen 140
8.5Emotionalisierung durch Sportevents im Fernsehen 146
8.6Fazit 150
Literatur 151
9 Eye-Tracking zur empirischen Validierung von Celebrity Endorsement 153
Zusammenfassung 153
9.1Einführung 154
9.2Beschreibende Modelle des Testimonialeinsatzes 156
9.3Grundlagen zur Blickaufzeichnung 157
9.4Studiendesign 159
9.4.1Rücklauf und Strukturierung des Datenbestands 160
9.4.2Prüfung der Experimentalbedingungen 160
9.5Ergebnisse 160
9.5.1Daten zum Blickverlauf in den Areas of Interest 160
9.5.2Grafische Auswertung der Blickverläufe 161
9.5.3Zusammenhänge mit weiteren Variablen 163
9.5.4Experimentwirkungen 166
9.6Fazit 167
Literatur 168
10 Berücksichtigung der Psycho-Physiognomik bei der Auswahl von Werbegesichtern in der Marktforschung 171
Zusammenfassung 171
10.1Einleitung 172
10.2Theoretische Überlegungen zum Einfluss der Psycho-Physiognomik auf die Auswahl von Werbegesichtern 173
10.2.1Einführung und historischer Hintergrund der Psycho-Physiognomik 173
10.2.2Formelemente in der Psycho-Physiognomik 174
10.2.3Die drei Naturelle der Psycho-Physiognomik 174
10.2.3.1 Bewegungs-Naturell 175
10.2.3.2 Empfindungs-Naturell 177
10.2.3.3 Ernährungs-Naturell 179
10.2.4Überlegungen zum Einfluss des Charakterfits auf die Einstellung zur Werbeanzeige 180
10.3Methode 182
10.3.1Stichprobenbeschreibung 182
10.3.2Untersuchungsdesign 182
10.3.3Operationalisierung der in der Studie verwendeten Konstrukte 184
10.3.4Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion 186
10.4Ergebnisse 186
10.5Fazit 190
Literatur 191
11 Mediaeffektivitätsanalysen: Analysen für Webkampagnen erweitert durch CRM 193
Zusammenfassung 193
11.1Problemstellung 194
11.2Verbesserung von Mediaeffektivitätsanalysen durch analytisches CRM 195
11.3Methodik – Kundensegmentierung 195
11.3.1Aufbau der Customer-DNA 196
11.3.2Clusteranalyse 199
11.4Ergebnisse aus der Praxis am Beispiel des Bankwesens 200
11.5Fazit 206
Literatur 207
12 Die Möglichkeiten der Werbewirkungsmessung und Mediaoptimierung vor dem Hintergrund der Parallelnutzung von TV und Internet 208
Zusammenfassung 208
12.1Einleitung 209
12.2Ziele der Werbung und deren Messung 210
12.3Second Screen – Crossmediale Nutzung von TV und Internet 212
12.4Entwicklung des E-Commerce in Deutschland 215
12.5TV-Wirkungsmessung und -analyse 217
12.5.1TV-Effekte messen 217
12.5.2Datengenerierung 217
12.5.2.1 Schaltdaten der TV-Spots 218
12.5.2.2 Website Traffic 219
12.5.3Quantifizierung des TV-Effekts 222
12.5.4Die automatisierte Mediaplanung 225
12.5.4.1 Anwendungsschwerpunkt 225
12.5.4.2 Anwendungsgrenzen 225
12.6Fazit 226
Literatur 227
13 „Big Data“ und Kundenzufriedenheit: Befragungen versus Social Media? 229
Zusammenfassung 229
13.1Die Messung von Kundenzufriedenheit 230
13.2Fünf Herausforderungen bei einer permanenten Analyse von Social-Media-Daten 233
13.2.1Datenmenge 234
13.2.2Kosten- und Zeitfaktoren 234
13.2.3Die korrekte Erkennung des Sentiments 234
13.2.4Relevanzbewertung 236
13.2.5Zuordnung des Sentiments zu relevanten Sachverhalten 236
13.3Use Case: Auswertung freitextlicher Äußerungen in Befragungen 237
13.3.1Datenmenge 238
13.3.2Kosten- und Zeitfaktoren 238
13.3.3Die korrekte Erkennung des Sentiments 239
13.3.4Relevanzbewertung 239
13.3.5Zuordnung des Sentiments zu relevanten Sachverhalten 239
13.4Welchen Mehrwert erbringt die automatische Auswertung freier Äußerungen bei Befragungen? – am Beispiel des Net Promotor Scores 240
13.5Übertragbarkeit der Ergebnisse auf soziale Medien 241
Literatur 243
14 Der Einsatz von Text Mining zur Bestimmung des Diffusionsprozesses von Produkten 246
Zusammenfassung 246
14.1Einführung 247
14.2Vom Innovator bis zum Nachzügler 248
14.2.1Grundlagen der Diffusionstheorie 248
14.2.2Der Einfluss des „Opinion Leader“ 251
14.2.3Die Macht von Text Mining und Big Data 252
14.3Der Einsatz von Text Mining zur Bestimmung der Produktdiffusion 255
14.3.1Hintergründe des europäischen Vergaberechtes 255
14.3.2Die Ausschreibung als transparentes Objekt der öffentlichen Nachfrage 257
14.3.3Datensegmentierung und Metadaten-Analyse 257
14.3.4Erläuterung der Untersuchungsmethodik 260
14.4Diskussion der Ergebnisse 262
14.4.1Interpretation der Ergebnisse 262
14.4.2Kritik und Schwächen der Methodik 265
14.5Fazit und Ausblick 266
Literatur 267
Die Herausgeber 271