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Marketing (Fach) / Marktforschung (Lektion)
- Phase 1&2 des Mafo-Prozesses 1: Formulierung des Entscheidungsproblems und Klärung des Info.-bedarfs2: Entwicklung Studiendesign→Wahl der Studienart explorativ: unbekannte Untersuchungsthematik, Identifikation relevanter Variablen Beispiel: Welche Ansprüche stellen Kunden an neue Mobile Payment Angebote? deskriptiv: Erfassung & präzise Beschreibung von relevanten Variablen, Erstellung von Prognosen Beispiel: Wie wird sich das MV im Pilsbiermarkt entwickeln? Paneldatenanal. kausal: Ursache-Wirkungs-Beziehung Beispiel: Ist eine festgestellte Absatzsteigerung auf Werbekampagne zurckzuführen?
- Wahl von Erhebungsobjekten Festlegung relevante GG Vollerhebung (zeit/kostenintensiv) nur bei kleiner GG, hoher Streuung,hoher Irrtumsgefahr Teilerhebung (Stichprobe); Erfassung eines Teils, schließen auf den Rest systematischer vs. zufälliger Fehler bei T-Erhebungen Auswahlprinzip: zufällig oder nicht (Quotenverfahren) Skalierung: nominal (Auswahl 1 Antwortmöglichkeit)ordinal (ordnen nach Präferenz)intervall (Rating, stimme zu oder nicht 1-7)verhältnis (Ratio: Kaufwahrsch. in % angeben)
- Phase 3: Datenerhebung/Befragungsmethoden Qualitativ: Tiefen/Experteninterviews (mit enz. Personen) k. Beeinflussung der Meinung ausreichend Zeit hohe Berietschaft ggü sensiblen Themen Fokusgruppengespräch (Diskussion in Kleingruppe) Stimulierung durch Interaktion Generierung viel Info in kurzer Zeit Kostenvorteile →Frage & Antwort flexibel, großer Aufwand, geringe Zahlen realisierbar, geeignet für EXPLORATIVE Studien Quantitativ:mündlich: hohe Rücklaufquote, Kosten, Interviewereinfluss, Zeit und Ort abh. von Probandenschriftlich: niedrige Rücklaufquote, niedrige Kosten, selbst. beantworten→ F&A möglichkeiten für alle gleich, große Fallzahlen, niedrige Kosten, Daten vergleichbar und statistisch auswertbar
- Experimente (als Gestaltungsform) Experiemtn dient Überprüfung von Kausalhypothese (variieren der Wirkung von unabhängige auf abhängige Variablen) Formen: Laborexperiment (künstl. Bedingungen, die Realität vereinfachen)Vorteile: Gute Kontrolle von Störgrößen, Geheimhaltung vor WettbewerbungNachteile: Unnatürliche Umgebungin Regel: hohe interne Validität, geringe externe Validität Feldexperiment (in nat. Umgebung der Testperson)Vorteile: nat. Umgebung, alltagsnahNachteile: Kontrolle von Störgrößen schwer, Kosten/Zeitbedarf hoch, Aktivitäten für Wettbewerber sichtbar in der Regel: ger. interne Validität, hohe ext. Validität
- Phase 4: Datenanalyse Prozess der Datenauswertung: Daten aufbereiten & sichten Daten verdichten Datenzusammenhänge analysieren Präferenzen analysieren Datengüte beurteilen Hierfür, Regressions-/Clusteranalyse, Distanzmatrix, City-Block-Distanz, euklidische Distanz, Dendrogramme
- Phase 5: Datengütebewertung Reliabilität= Stabilität der Messung-erreicht man dasselbe Ergebnis bei Wiederholung?-Minimierung der Messungenauigkeit/Zufallsschwankungen-gängig: Test-Retest-Reliabilität (Korrelation) Validität=Messung des beabsichtigten Sachverhalts-misst man was man messen will?-Minimierung systematischer Fehler-intern: Kontrolle Störgrößen extern: Generalisierbarkeit-gängig: Face-Validität, Konvergenzv. Generalisierbarkeit: Lassen sich Ergebisse in einer Hinsicht verallgemeinern? Praktikabilität: Ist die Datenanalysemethode für Untersuchungszweck angemessen und ökonomisch sinnvoll?
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