Doktorarbeit: Markenwahlprognose im Business-to-Business-Marketing

Markenwahlprognose im Business-to-Business-Marketing

Konzeption und Anwendung eines Markenwahl-Prognosemodells für die Markenwahlentscheidungen organisationaler Buying Center

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MERKUR – Schriften zum Innovativen Marketing-Management, Band 108

Hamburg , 338 Seiten

ISBN 978-3-339-10830-2 (Print) |ISBN 978-3-339-10831-9 (eBook)

Zum Inhalt

Das Markenwahlverhalten stellt eines der zentralen Interessensgebiete innovativer Marketing-Forschung dar. Die praktische Relevanz des Themas zeigt sich nicht zuletzt im Bestreben von Unternehmen, die Reaktionen auf Produkt- bzw. Markenangebote systematisch zu erforschen und zu prognostizieren, um wertvolle Impulse für die Angebotsoptimierung zu erhalten. Während es für Business-to-Consumer (B-to-C)-Märkte eine Reihe bewährter Methoden zur Prognose des Kauf- und Markenwahlverhaltens gibt, stützt sich das Business-to-Business (B-to-B)-Marketing im Wesentlichen auf die operative Erfahrung des Vertriebs: methodische Ansätze für die Prognose des Markenwahlverhaltens sind bislang zu komplex und kaum einsetzbar.

Jörg Pavitsich adressiert diese Forschungslücke und sucht nach einer soliden wie auch einfach anzuwendenden Methodik für die Markenwahlprognose im B-to-B-Marketing. Vorgeschlagen wird ein Markenwahl-Prognosemodell (MWPM) für Buying Center, das zum einen auf einer Präferenzmessung mittels auswahlbasierter Conjoint-Analyse (CBCA) mit hierarchischer Bayes-Schätzung, zum anderen auf einer Einflussmessung mittels Analytic Hierarchy Process (AHP) beruht. Die Arbeit veranschaulicht, wie von Buying Center-Mitgliedern erhobene Präferenz- und Einflusswerte anhand einer Gewichtungslogik zur Prognose des Markenwahlverhaltens genutzt werden können. Insbesondere die Kombination der individuellen Messgrößen zu einer Gruppenentscheidung stellt dabei den Innovationskern des MWPM für Buying Center dar.

Im Zentrum der Arbeit stehen die konzeptionelle und methodische Diskussion über geeignete Verfahren der Präferenz- und Einflussmessung, sowie die detaillierte Beschreibung des MWPM, um den Einsatz in beliebigen Anwendungsfällen zu ermöglichen. Im empirischen Teil wird ein möglicher Anwendungsfall in der Automobilindustrie demonstriert und das MWPM bei der BMW Group zum Einsatz gebracht. Dabei wird neben der methodischen Erprobung der praktischen Frage nachgegangen, wie das Flottenangebot der Marke BMW für die Buying Center internationaler Automobil-Großkunden anhand des MWPM optimiert werden kann.

Die Ergebnisse sollen dazu anregen, das Markenwahl-Prognosemodell für die Prognose des Marken- bzw. Produktwahlverhaltens in beliebigen Anwendungsfällen auf B-to-B-Märkten einzusetzen und damit einen Beitrag zu innovativem B-to-B-Marketing leisten.

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