Kaufentscheidungen sind in der Regel nicht als statische Entscheidungen zu verstehen, sondern werden von dynamischen Aspekten wie z.B. Markentreue oder Reaktionen auf Preisänderungen beeinflußt. In dieser Arbeit werden theoretische Ansätze zur Erklärung und quantitative Modelle zur Messung dynamischer Einflußgrößen dargestellt. Weiter werden dynamisch strukturelle Modelle der Markenwahl entwickelt, die Ansätze zur Erklärung der Dynamik im Konsumentenverhalten beinhalten. Diese Modelle werden an einem empirischen Datensatz mit bewährten Discrete Choice Modellen verglichen und es werden langfristig optimale Preisstrategien für die einzelnen Marken bestimmt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Die Bedeutung von Markenwahlmodellen beruht auf den daraus gewonnenen Erkenntnissen über Effekte der Marketinginstrumente auf die Markenwahl. Die genaue Kenntnis dieser häufig nichtlinearen Effekte ermöglicht etwa gewinnoptimierende Preis- und Promotionsstrategien. Der Autor setzt Neuronale Netze als Nutzenfunktionen im bekannten Logit-Modell ein und erfaßt damit nichtlineares Kaufverhalten. Neben verbesserten Anpassungseigenschaften führen die mit Neuronalen Netzen kombinierten Logit-Modelle zu einem im Vergleich mit dem linearen Logit-Modell verbesserten Verständnis der Markenwahl. Besonderer Wert wird auf die Interpretation der eingesetzten Netzwerke gelegt. Analytische und graphische Methoden zur einfachen Auswertung der Modelle werden vorgestellt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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