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Vertretung im Wintersemester 2003/2004
Prof. Dr. Bernhard Baumgartner
Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00
Oder nach Voranmeldung per eMail:
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Marketing B:
Vorlesung: 4SWS; 8CP
Modulprüfung: Open Book Klausur
Excel-Seminar mit Blockprüfung entfällt
statt dessen: Übung zur Umsetzung ausgewählter Modelle in Excel
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Beginn des Zyklus mit Marketing B möglich?
ja, aber sinnvoll, binomiales und multinomiales Logitmodell
aus Marketing A nachzuholen.
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Inhalte Marketing B:
- Verkaufsförderung
- Werbung
- Persönlicher Verkauf
- Distribution
- Marketing-Mix
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Verkaufsförderung – Sales Promotion
Marketingmaßnahmen, die kurzfristige, unmittelbare Wirkung zeigen
Hersteller Händler
Endverbraucher
HandelspromotionTrade Promotion
ConsumerPromotion
Letztverbraucherpromotion
Händler-promotion
RetailPromotion
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Consumer-Promotion Trade-Promotion Retailer-Promotion
Preisnachlässe
Price-Packs
Value-Packs
Loyalitätsprogramme
Gewinnspiele
Produktproben
…
Preisnachlässe
Werbezuschüsse
Feature
Display
Preisausschreiben
Schaufenstergestaltung
…
Preisnachlässe
Feature
Display
Produktzugaben
Coupons
Preisausschreiben
…
Beispiele für Aktionen:
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Bedeutung der Verkaufsförderung:
Abnehmende Wirkung von Werbung (Informationsüberflutung)
Preissensitivität von Konsumenten Wirksamkeit von Preisnachlässen
Undifferenzierte Produkte Abgrenzung durch Preis oder Mehrwert (Zugaben)
Konkurrenzkampf im Handel wird über Preise ausgetragen Gefangenendilemma
Abnehmende persönliche Beziehungen Händler/Kunde
Schnelle, erkennbare Wirkung von SP
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Wirkung von Verkaufsförderung
SP
Primärer Effekt: Verkauf der Produktkategorie steigt:-Mehrverbrauch-Lagerhaltung-Vorziehkäufe
Sekundärer Effekt: Markenwechsel
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SP-Wirkung nach Neslin-Shoemaker:
SP
Abs
atz
Zeit
Lagerhaltung
Repeat purchase
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Planung von SP umfasst:
Welche Maßnahmen
Wie oft; wann; wie lange
Umfang der Maßnahme
…
Promotion-kalender
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Unterschiedliche Zielsetzungen
Hersteller
Markenwechsel
Repeat Purchase
Konsumsteigerung
Händler
Ladenwechsel
Mehrverkäufe der Kategorie
Gemeinsame Aktionen; Win-Win Situation
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Informationen über die Wirkung von Sales Promotion wesentlich fürdie Planung
Steigende Verfügbarkeit von (insb. Scanner-)Daten ermöglicht Einsichtin die Wirkung von SP
Quantitative Methoden, implementiert in Decision Support Systeme,erleichtern die Planung
Fazit: Planung von Sales-Promotion ist eine sehr komplexe Aufgabe
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Empirische Befunde über die Wirksamkeit der SP
Kurzfristige Preisreduktionen (KPR) führen zu unmittelbaren deutlichenAbsatzsteigerungen
Elastizitäten von KPR übertreffen gewöhnliche Preiselastizitäten
Elastizitäten von KPR sind höher in Produktkategorien mit:
-Niedriger Markenzahl-Höherer Penetration der Kategorie-Kleineren Kaufintervallen-Stärkerer Neigung zur Lagerhaltung
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Höhere Elastizität Geringere ElastizitätPapierprodukte
Konserven
Teigwaren
Körperpflege
Gewürze
Wasser
Displays und Features haben starke Absatzwirkung
SP-Maßnahmen sind bei Marken mit höheren Marktanteilen wenigerelastisch.
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Zerlegung der Elastizität von KPR in Elastizitäten bzgl.
-Markenwahl
-Menge
-Kaufakt
Nach Bell/Chiang/Padmanabhan, 1999, Marketing Science, 504 ff.(Weiterführung des Ansatzes von Gupta (1988))
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Entscheidungsprozess des Kunden:
Kauf in der Produktkategorie
Markenwahl
Menge
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Haushaltsscannerdaten verschiedener Produktgruppen:
Haltbare Produkte: LimonadePapiertücherWC-PapierWaschmittelEntkalker für SpülmaschinenKaffee
Verderbliche Produkte: MargarineYoghurtEiscremeSchinkenButter
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z.B. Kartoffelchips, Yoghurt: höhere Kaufmenge ohne dass sich spätere Kaufakte ändern Mehrverbrauch
Dagegen: Kaffee, Küchentücher: höhere Kaufmenge und längere Zeit bis zum nächsten Kaufakt Vorratskäufe
![Page 20: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/20.jpg)
Markenwahlelastizität immer größer als Kaufakt- und Mengen-elastizität
Markenwahl immer elastisch
Kaufakt- und Mengenelastizität i.d.R. unelastisch
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Anteil der Teilelastizitäten an der Gesamtelastizität:
Markenwahl Kaufakt Menge
Butter
Waschmittel
Margarine
Kaffee
48,8
69,6
93,9
52,6
42,3
0,7
5,7
2,8
8,9
29,7
0,4
44,6
Durchschnitt
Std.abw.
75,2
13
10,6
11
14,3
12
Haltbar
Verderblich
75,2
75,2
3,4
16,7
21,4
8,1
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Entscheidungsmodelle
Optimale Preisnachlässe eines Händlers bei Planung für eine Marke und eine Periode
Blattberg/Neslin 1990
Entscheidungsgröße: Preisnachlass in GE
![Page 23: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/23.jpg)
Optimale Preisnachlässe eines Händlers bei Planung für mehrere Marken einer Produktkategorie und mehrere Perioden
Tellis/Zufryden 1995
Entscheidungsgröße: Preisnachlässe je Marke und Periode
![Page 24: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/24.jpg)
Modell besteht aus 3 Komponenten:
1. Haushaltsnachfragemodell
2. Händlermodell
3. Optimierungsmodell
![Page 25: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/25.jpg)
Haushaltsnachfrage: Disaggregiertes Modell
Kauf in der Produktkategorie
Markenwahl
Menge
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Kaufakt: Binomiales Nested Logitmodell
i: Haushaltsindext: PeriodenindexP: Kaufwahrscheinlichkeitcatpur: langfristige KaufwahrscheinlichkeitInvit: Lagerbestand von HH i zu Beginn v. Periode tInclit: Inclusivwert (Attraktivität der Kategorie)
Lagerhaltung der Haushalte:
Qit-1: Kaufmenge in Periode t-1Cri: Konsumrate in der Kategorie je Periode
ititi InclbInvbcatpurbbit eP
32101
1
iititit CRQInvInv 11
![Page 27: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/27.jpg)
Markenwahl: Multinomiales Logitmodell (MNL)
Pijt: Wahlwahrscheinlichkeit für Marke j in tXijt: Prädiktoren der Markenwahl:
Markentreue (Kaufanteil in der Holdoutperiode)zeitverzögerte Markenwahl (binär)PreisFeature, Display (binär)
Dijt: Preisnachlass für j in t
k
DX
DX
ijt iktkikt
ijtjijt
e
eP
![Page 28: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/28.jpg)
Nachfragemenge: Exponentialfunktion
QHijt: Nachfragemenge des HH i in t
ijt
ijtitijtijt aInvaDapaa
ijt eQH
43210
ijt ijt Dichte und Verteilungsfunktion der Extremwertvertlg.
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Schätzung des Haushaltsmodells:
9845 Beobachtungen aus Scanner-Haushaltspanel
Produktgruppe: Salzgebäck
3 nationale Marken (P,S,Z) und 2 Handelsmarken
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Kaufaktmodell Mengenmodell Koeffizient t-Wert Koeffizient t-Wert
Inklusivwert 0,01 1,7
Langfr. Kaufw’keit -0,82 -11,3
Lagerbestand (HH) -0,08 -4,6 Markenwahlmodell
Markentreue
Zeitverzögerte Wahl
Preis
Feature
Display
Nachlass P
Nachlass Z
Nachlass S
3,19
0,54
-1,14
0,40
1,04
4,01
1,22
6,12
10,9
2,7
-3,5
1,1
4,4
3,2
0,6
3,4
-0,47
0,96
-0,76
5,21
-4,2
3,4
-0,3
10,9
![Page 31: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/31.jpg)
Optimierungsmodell: Gewinnmaximierung
V: Anzahl der HHQjt: durchschnittlicher Absatz je HHpjt: regulärer Letztverbraucherpreismjt: Handelsspanne von obenhjt : LagerbestandskostenIjt : Lagerbestandtau: BestellintervallFj: bestellfixe Kosten
jj
j t
jtjtjtjtjtjtjt F
TIIhDmpVQG
21
![Page 32: Vertretung im Wintersemester 2003/2004 Prof. Dr. Bernhard Baumgartner Sprechstunde: Di, 10.00 – 11.00 Oder nach Voranmeldung per eMail: bernhard.baumgartner@wiwi.uni-regensburg.de](https://reader035.vdokument.com/reader035/viewer/2022070310/55204d6649795902118bbca7/html5/thumbnails/32.jpg)
Händlermodell:
Bestellmenge zu Beginn der Periode t:
Lagerbestand des Händlers:
sonst 0
,2,,0für 1
1
l
ltjjt
QVO
jtjtjtjt VQOII 1
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Ergebnisse:
Berechnung für die drei nationalen Marken mit Excel-Solver:
Preisnachlässe nur bei einer Marke, auch wenn Aktionen mehrerer Hersteller in der gleichen Periode.
Bei Marken mit geringer Wirkung nie Preisnachlässe
Bei Marken mit mittlerer Wirkung Preisnachlässe nur in Aktionsperiodendes Herstellers, bei Marken mit großer Wirkung auch sonst.
Für Marke mit hoher Loyalität sind niedrigere Preisnachlässe optimal
Je stärker die Auswirkung der Loyalität auf die Markenwahl, desto geringerPreisnachlässe
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Höhe der Preisnachlässe steigt mit Handelsspanne und mit der Wirkung der Preisnachlässe
Etwas geringere Nachlässe, falls Haushalte stark auf geringeLagerbestände (der HH) reagieren (z.B. Waschmittel)
Größere Bestellmenge des Händlers, je mehr HH bei NachlässenVorziehkäufe tätigen.
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Planung der Verkaufsförderung eines Herstellers
Silva-Risso/Bucklin/Morrison (1999), Marketing Science, 274-300
Planung für mehrere Perioden und mehrere Marken einer Produktkategorie
Entscheidungsgrößen: PreisnachlassFeatureDisplay
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Haushaltsnachfrage: Disaggregiertes Modell
Kauf in der Produktkategorie
Markenwahl
Menge
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Kauf in der Produktkategorie: Binomiales Logitmodell mit Prädiktoren:
- durchschnittliche Kaufw‘keit je Ladenbesuch
- Lagerbestand
- Inclusivwert
Markenwahl: Multinomiales Logitmodell mit Prädiktoren:
- Dummies für Marken und Packungsgrößen- Loyalität für Marken und Packungsgrößen- zeitverzögerte Markenwahl (binär)- regulärer Letztverbraucherpreis- KPR in GE- Feature und Display (binär)
äquivalent zu Tellis/Zufryden
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Kaufmenge: Poissonmodell
!1
0ijt
q
ijtijtijtijt
qe
eQqQP
ijt
ijtijt
mit Kaufrate als Exponentialfunktion der Prädiktorendes Markenwahlmodells.Der (bedingte) Erwartungswert der Menge ist bei diesem Modell:
)exp(1)0(
ijt
ijtijtijt QQE
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Segmente s mit verschiedenem Kaufverhalten möglich
Die Absatzmenge ergibt sich aus:
ungswertbed.Erwartkeitw'Markenwahl
Kategorie)(keitKaufw'
s
sijtQE
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Schätzung des Haushaltsmodells:
Beobachtungen aus Scanner-Haushaltspanel
368 Haushalte mit 55489 Einkäufen in der Periode
3359 Käufe der Produktkategorie Tomatensauce
2 große nationale Marken (A,B)
2 kleine nationale Marken (C,D)
und 2 Handelsmarken
beste BIC-Werte bei 2 Segmenten
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Optimierung der Verkaufsförderung
Zeit
BQ
VorziehkäufeBBQ
Qzusätzlicher Absatz Q
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)1( jtjt PRQEDer erwartete zusätzliche Absatz
ergibt sich aus dem erwarteten Gesamtabsatz ijtQE
abzüglich Normabsatz und Vorziehkäufe ijtBBQE
zuzüglich einem Carry-Over-Effekt aus vorher-gehenden Vorziehkäufen tjCR
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Normabsatz BQ: Alle Promotionvariablen im Modell der Haushalts- nachfrage auf 0 setzen
Lagerbestand der HH auf Wert ohne Promotion
Normabsatz + Vorziehkäufe BBQ:
Promotionvariablen im Markenwahlmodell auf 0
Lagerbestand der HH auf den Wert, der sich ohne Markenwahleffekt ergibt.
ijtBBQE = gewichtete Summe über die Haushalte
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Ziel: Maximierung des durch VKF erzielten zusätzlichen Gewinnes:
Gewinn durch zusätzlichen Absatz- Opportunitätskosten durch Verkauf zu reduzierten Preisen- Aktionskosten+ Opportunitätskosten durch zukünftige Absatzänderung_______________________________________________
= zusätzlicher Gewinn
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1. Gewinn durch zusätzlichen Absatz.
))1(()1(1
jtjtjt
T
tjtjt
t kdKBPPRQENG
t = 0,…,T : Perioden
j : Marken
N : Käuferanzahl
δt : Diskontfaktor
E(ΔQjt|PRjt=1) : erwarteter Mehrabsatz bei Promotion
BPjt : regulärer Einstandspreis
Kjt = 1,2,…,10 : Reduktionsmultiplikator
d : Reduktionsschrittweite (z.B. 0,05)
kjt : Grenzkosten
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2. Opportunitätskosten durch den Verkauf zu reduzierten Preisen:
dKBPBBQEN jtjt
T
tjt
t1
)(
3. Aktionskosten
jtjtjtjtjtjt
T
t
t DCDSFCFETRR 1
Rjt: 1, falls in t eine Aktion für j beginnt; 0 sonst
TRjt: PreisauszeichnungskostenFEjt: Feature (binär: 1, falls in t Feature für j; 0 sonst)
DSjt: Displaykosten (binär: 1, falls in t Display für j; 0 sonst)FCjt: Kosten für FeatureDCjt: Kosten für Display
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4. Opportunitätskosten durch zukünftige Absatzänderung
)()0(13
1
jtjt
T
Ttjtjt
t kBPPRQEN
jtBP durchschnittlicher Regulärer Einstandspreis
jtk durchschnittliche Grenzkosten
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t
jt EPRT
2
Nebenbedingungen:
minimale und maximale Zahl an Aktionen:
Weitergabe der KPR durch den Handel in %: )( jtjt KfPT
Mindestspanne für den Handel:
r
Rt
rtrtrt MmPTdKmBP ))1(1(
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Ergebnisse der Optimierung für die Marke A
Konkurrenzverhalten gegeben (Beobachtungswerte)
Feature und Display nicht optimiert
Handel gibt 80% der KPR weiter
Aufschlagspanne des Handels 20%
Lösung durch vollständige Enumeration (1 Quartal) oder Simulated Annealing (52 Wochen)
KPR Istwerte Optimalwerte
Mittelwert
Häufigkeit
Zusatzgewinn
13,2 %
18
219
5 %
26
1018
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Sensitivitätsanalyse:
KPR Höhe KPR Häufigkeit
geringe Weitergabe KPR durch Händler
hohe Weitergabe
Preisreduktionselastizität
abweichendes Konkurrenz -verhalten
größer
unverändert
unverändert
geringer
unverändert