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Das Markenwahlverhalten ist ein zentrales Thema in der innovativen Marketing-Forschung, insbesondere für Unternehmen, die die Reaktionen auf ihre Produkt- und Markenangebote systematisch analysieren möchten. Während im Business-to-Consumer (B-to-C)-Bereich zahlreiche Methoden zur Prognose des Kaufverhaltens existieren, stützt sich das Business-to-Business (B-to-B)-Marketing hauptsächlich auf operative Vertriebserfahrungen, da methodische Ansätze oft zu komplex sind. Diese Arbeit schließt die Forschungslücke, indem sie ein einfach anwendbares Markenwahl-Prognosemodell (MWPM) für Buying Center entwickelt. Dieses Modell kombiniert eine Präferenzmessung durch auswahlbasierte Conjoint-Analyse (CBCA) mit hierarchischer Bayes-Schätzung und eine Einflussmessung mittels Analytic Hierarchy Process (AHP). Die ermittelten Präferenz- und Einflusswerte der Buying Center-Mitglieder werden in einer Gewichtungslogik zur Prognose des Markenwahlverhaltens genutzt. Ein innovativer Aspekt des MWPM ist die Zusammenführung individueller Messgrößen zu einer Gruppenentscheidung. Die Arbeit behandelt konzeptionelle und methodische Aspekte der Messung und beschreibt das MWPM detailliert. In einem empirischen Teil wird das Modell anhand eines Anwendungsfalls in der Automobilindustrie bei der BMW Group demonstriert, wobei das Flottenangebot für internationale Großkunden optimiert wird. Die Ergebnisse sollen zur Anwendung des Modells in verschiedenen B-to-
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Markenwahlprognose im Business-to-Business-Marketing, Jörg Pavitsich
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- 2019
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