Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Unternehmen heute mehr denn je kontinuierlich mit neuen Produkten an sich ändernde Marktbedingungen anpassen. Hierfür ist die Potentialabschätzung von neuen Produktideen und marktreifer Produkte vor einer kostenintensiven Markteinführung unerlässlich. Methoden wie die Testmarktsimulation zur Absatzprognose neuer Produkte sind daher heute weit verbreitet, gleichwohl ihre Prognosen immer noch mit Fehlern behaftet sind. Das wesentliche Problem liegt hierbei in der Art der Präferenzerhebung und somit in der fehlerhaften Vorhersage des Wahlverhaltens der Konsumenten. Geäußerte Intentionen oder im Labor gezeigtes Verhalten von Konsumenten weichen oft stark vom tatsächlichen Realmarktverhalten ab. Die verschiedenen Anbieter der Testmarktsimulation haben daher geheime Korrekturverfahren entwickelt, um die aggregiert betrachtete Wahlprognose zu verbessern. Hohe Flopraten der neu eingeführten Konsumgüter zeigen aber, dass weiterhin ein Verbesserungsbedarf dieser Methoden existiert. Die Chance Methode mit ihrem Chance-Kriterium stellt eine neue, offene und eine einfach nachzuvollziehende Methode zur Potentialabschätzung neuer Produkte dar, welche eine höhere Prognosegenauigkeit erreicht als bisherige Verfahren. Es handelt sich um eine Methode der Testmarktsimulation, welche aber nicht auf die klassische, fehlerbehaftete Präferenzerhebung zurückgreift, sondern das Wahlverhalten mittels dem Chance-Kriterium vorhersagt. In diesem Buch wird theoretisch und empirisch gezeigt, dass es sich bei dem Chance-Kriterium um eine Entscheidungsstrategie handelt, welche das menschliche Entscheidungsverhalten beim Kauf von Fast Moving Consumer Goods sehr gut approximiert. Menschliche Entscheidungsphänomene, wie die Verlustaversion und der Endowment-Effekt, sowie die Regret-Aversion und die Trade-off-Vermeidung führen zu dem sogenannten Status quo-Effekt, welcher durch das Chance-Kriterium sehr gut abgebildet wird. Die Prognose des Wahlverhaltens bzw. des Kaufverhaltens mittels des Chance-Kriteriums stellt somit eine Verbesserung gegenüber den klassischen Präferenzerhebungsverfahren dar, da ohne Korrekturverfahren eine individuelle Kaufprognose erstellt werden kann. Somit lässt sich auch die Käufergruppe besser erfassen, als mit den bisher gängigen Verfahren der Testmarktsimulation.
Aktualisiert: 2019-12-20
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