Im Hinblick auf eine steigende Wettbewerbsintensität und vermehrt auch die von den Kunden
empfundene Austauschbarkeit der Marken, kommt dem Aufbau von Markenloyalität
als Ziel eines jeden Unternehmen eine zentrale Bedeutung zu. Im strategischen Marketing
Management wird Kundenloyalität als ein fundamentales Konzept (vgl. Wernerfelt (1991,
S. 229)) und sogar als ein Vermögenswert (vgl. Aaker (1984, S. 140)) betrachtet. Der Aufbau
langfristiger Geschäftsbedingungen und in besonderer Weise zufriedene Kunden sind
primäre Ziele der Marketingmanager. Um diesem anspruchsvollen Ziel gerecht zu werden,
müssen sowohl loyale Käufer und ihre Größe entdeckt als auch deren Eigenschaften sowie
die Reaktionen auf Marketing-Mix Variablen untersucht werden (vgl. Sharp, Sharp (1997, S.
473)). Anknüpfend daran ist es nicht uninteressant auch die Abwanderung eigener Kunden
zu untersuchen (vgl. Bass (1974, S. 1)).
Im Bereich der Konsumentenverhaltensforschung ist der hohe Stellenwert der Analyse des
Markenwechselverhaltens unbestritten. Besonders die Analyse der durch den Einsatz von
Marketingaktivitäten induzierten Markenwechsel und daraus resultierende Marketingstrategien,
sind die am meisten in der Fachliteratur diskutierten Problemstellungen (vgl. Allenby,
Rossi (1991, S. 185), Carpenter, Lehmann (1985, S. 1) und Herrmann, Gutsche (1992, S.
63)). Nach den Überlegungen zahlreicher Autoren wird das Markenwechselverhalten oder
besser gesagt die Markenwechselneigung als ein Bedürfnis aufgefasst, zwischen verschiedenen
Marken zu wechseln (vgl. Lattin, McAlister (1985, S. 330), Jeuland, Bass, Wright
(1980, S. 255)). McAllister (1982, S. 141) bemerkt zum Markenwechsel: „Switching can be
induced by the manipulation of marketing Variables, by the accessability of the product, by the situation in which the product is consumed or by the desire of variety”, was die Tatsache
der mehrdimensionalen Entscheidung eines Konsumenten für ein gewisses Produkt untermauert
(vgl. Kroeber-Riel (1992, S. 160). Auf der anderen Seite wird in der Fachliteratur
dem Begriff der Markenloyalität eine zentrale Rolle in der Konsumentenverhaltensforschung
konstatiert (vgl. Jacoby, Chestnut (1978, S. 1-6). Dieser Begriff wird jedoch in der Literatur
oft unterschiedlich beschrieben. Mowen und Minor (1997, S. 435) sehen die Markenloyalität
als: „ the degree to which the customer holds a positive attitude toward a brand, has a
commitment to it, and intends to continue purchasing in the future”.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Markenwechselverhalten und Loyalität
1.2 Der Begriff der sequentiellen Muster
1.3 Ziele und Aufbau der Arbeit
2 Die Sequenzanalyse in der Marketingforschung
2.1 Definitionen
2.2 Sequential Pattern Mining
2.3 Basisalgorithmen nach Agrawal und Srikant.
2.4 Ausgewählte Weiterentwicklungen
2.4.1 GSP
2.4.2 PrefixSpan
2.5 Web-Usage Mining
3 Analyse von Kaufhistorien mit einem modifizierten Assoziationsregelalgorithmus
3.1 Probleme und Aufgaben des Ansatzes
3.2 Theoretische Betrachtungen
3.3 Modifizierter Apriori-Algorithmus
3.4 Ein Loyalitätsmaß für Switching Regeln
3.5 Kodierung der Kaufhistorien mit Promotionsmaßnahmen
4 Modellierung des Markenwechselverhaltens mittels Markov-Ketten
4.1 Motivation und Überblick
4.2 Definitionen und Merkmale von Markov-Ketten
4.3 Modellprämissen
4.4 Markov-Modelle höherer Ordnung
4.5 Weiterentwicklungen
5 Empirische Betrachtungen
5.1 Datenbeschreibung und Voranalyse
5.2 Implementierung des Apriori-Algorithmus
5.3 Generierung der Switching-Regeln
5.4 Ergebnisse der empirischen Analysen
5.5 Aspekte des Markov-Modells
5.5.1 Test auf Stationarität
5.5.2 Test auf Ordnung des Markenwahlprozesses
5.6 Implementierung des Markovmodells
5.7 Vergleichende Betrachtung
6 Abschließende Betrachtungen
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die Arbeit verfolgt das Ziel, das Markenwechselverhalten von Konsumenten mithilfe moderner Data-Mining-Verfahren, insbesondere der Sequenzanalyse und Markov-Ketten, zu untersuchen. Im Zentrum steht dabei die Beantwortung der Frage, wie durch die Analyse von Kaufhistorien Aussagen über Markenloyalität und das Wechselverhalten abgeleitet sowie Marketingstrategien optimiert werden können.
- Analyse des Markenwechselverhaltens und der Markenloyalität
- Anwendung und Modifikation des Apriori-Algorithmus für Kauffolgen
- Modellierung von Konsumentenbewegungen mittels Markov-Ketten
- Einbindung von Promotionsmaßnahmen in die Sequenzanalyse
- Empirische Untersuchung von Paneldaten aus dem FMCG-Markt
Auszug aus dem Buch
2.1 Definitionen
Um dem Problem der Erkennung zeitlich-sequentieller Assoziationen gerecht zu werden, müssen im Vorfeld einer Sequenzanalyse einige unabdingbare Definitionen Berücksichtigung finden. Die wohl wichtigste Voraussetzung ist das Vorhandensein geeigneter Eingabedaten. Diese benötigen zum einen ein zeitliches Ordnungskriterium der Transaktionen, zum anderen ein weiteres Bezugsobjekt, das im Kontext der Warenkorbanalyse, eine für die in der berücksichtigten Zeit getätigte Transaktion verantwortliche Person darstellt. Im Rahmen der Sequenzanalyse gelten folgende Definitionen (vgl. Agrawal, Srikant (1995, S. 3)):
Definition 2.1: (Datenbasis)
Gegeben sei eine Datenbasis D aus Kundentransaktionen, wobei jede Transaktion eine Kundenidentifikation, Transaktionszeit und die in der Transaktion erworbene Itemmenge1 enthält. Kein Kunde kann mehrere Käufe mit der identischen Transaktionszeit aufweisen. Es werden keine Quantitäten von Käufen berücksichtigt, lediglich die Tatsache des Kaufes oder Nicht-Kaufes.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Problematik des Markenwechselverhaltens ein, definiert zentrale Begriffe wie sequentielle Muster und legt die Zielsetzung der Arbeit dar.
2 Die Sequenzanalyse in der Marketingforschung: Es werden die theoretischen Grundlagen der Sequenzanalyse erläutert, inklusive wichtiger Definitionen und Basisalgorithmen nach Agrawal und Srikant.
3 Analyse von Kaufhistorien mit einem modifizierten Assoziationsregelalgorithmus: Dieser Teil stellt einen neuen Ansatz zur Analyse von Kaufhistorien vor, der auf einem modifizierten Apriori-Algorithmus basiert und Promotionsmaßnahmen integriert.
4 Modellierung des Markenwechselverhaltens mittels Markov-Ketten: Hier wird der stochastische Ansatz der Markov-Ketten zur Modellierung von Markenwahlprozessen theoretisch fundiert und erweitert.
5 Empirische Betrachtungen: Die entwickelten Algorithmen werden auf reale Paneldaten angewendet, um das Markenwechselverhalten im Bereich der WC-Reiniger praxisnah zu analysieren.
6 Abschließende Betrachtungen: Das letzte Kapitel fasst die gewonnenen Erkenntnisse zusammen und diskutiert die Anwendbarkeit der vorgestellten Verfahren in der Marketingpraxis.
Schlüsselwörter
Markenwechselverhalten, Markenloyalität, Sequenzanalyse, Sequential Pattern Mining, Apriori-Algorithmus, Markov-Ketten, Data Mining, Warenkorbanalyse, Konsumentenverhaltensforschung, Paneldaten, Promotionsmaßnahmen, Switching-Regeln, Kaufhistorien.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht das Markenwechselverhalten von Konsumenten mithilfe von quantitativen Data-Mining-Verfahren, um Markentreue und Wechselneigungen besser verstehen und prognostizieren zu können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Schwerpunkte liegen auf der Sequenzanalyse (Sequential Pattern Mining), der Assoziationsanalyse sowie der stochastischen Modellierung mittels Markov-Ketten im Marketingkontext.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das primäre Ziel ist es, ein besseres Verständnis für das Markenwechselverhalten zu entwickeln und Methoden bereitzustellen, mit denen Marketingmanager auf Basis von Paneldaten fundierte Entscheidungen treffen können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Autor verwendet modifizierte Apriori-Algorithmen zur Identifikation von Kauffolgen und Markov-Ketten zur Modellierung von Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Marken.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil widmet sich der theoretischen Entwicklung modifizierter Algorithmen, der Integration von Werbemaßnahmen (Promotions) und der anschließenden empirischen Implementierung dieser Ansätze auf echte Paneldaten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Markenloyalität, Sequenzanalyse, Markov-Ketten, Assoziationsregeln und Data Mining im Marketing.
Wie werden Promotionsmaßnahmen in die Analyse einbezogen?
Die Arbeit schlägt eine Kodierung vor, bei der beworbene Marken als neue, eigenständige Marken innerhalb der Datenbasis betrachtet werden, um deren Einfluss auf das Kaufverhalten explizit messbar zu machen.
Warum ist die Wahl des Beobachtungszeitraums bei Markov-Modellen kritisch?
Die Wahl des Zeitintervalls beeinflusst die Anzahl der Nicht-Käufe und Mehrfachkäufe maßgeblich, was wiederum die Validität der berechneten Übergangsmatrizen bestimmt.
- Quote paper
- Christian Krautwurst (Author), 2002, Analyse von Kaufhistorien und des Markenwechselverhalten mit Verfahren der Sequenzanalyse. Eine empirische Untersuchung auf Basis von Assoziationsregeln, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/13680
