Suche

Werbeanzeige

Deutscher Wissenschafts Preis 2017: Innovative Wettbewerbsanalyse dank neuer Methoden

Wie Unternehmen mit neuen Marketingtools ein umfassendes Verständnis über ihr Wettbewerbsumfeld in Märkten erhalten, zeigt Dr. Daniel M. Ringel in seiner Dissertation „Creating Insights in Large Markets“. Für seine innovativen Erkenntnisse zeichnet der Deutsche Marketing Verband e. V. Dr. Daniel M. Ringel mit dem Deutschen Wissenschafts Preis 2017 aus.

Werbeanzeige

„Die Dissertation des diesjährigen Preisträgers zeigt eindrucksvoll, dass traditionelle Ansätze der Markt- und Wettbewerbsanalyse nicht mehr zeitgemäß sind, da sie nur auf Märkte mit relativ wenigen Marken und Produkten anwendbar sind“, erklärt Prof. Dr. Martin Fassnacht, Vorstand Wissenschaft/Innovation beim Deutschen Marketing Verband und Vorsitzender der Jury. Um ein umfassendes Verständnis ihres Wettbewerbsumfelds zu erlangen, müssen Marketingmanager ihren Markt genau analysieren: Wer konkurriert im Markt? Mit wem konkurrieren einzelne Wettbewerber? Wie stark sind ihre Konkurrenzbeziehungen? Wie stark sind einzelne Wettbewerber insgesamt? Wie ist der Markt strukturiert? Wie erfolgreich sind neue Produkteinführungen?

Zu viele Märkte, zu viele Angebote

Dazu greifen sie typischerweise auf bewährte Marketingansätze zur Markt- und Wettbewerbsanalyse zurück. Dr. Daniel M. Ringel betont: „In vielen Märkten des 21. Jahrhunderts konkurrieren mittlerweile jedoch dutzende Marken und hunderte von Produkten.“ So enthielt das GfK Retailer Panel bereits in 2012 über 500 Rasenmäher, 1.000 Waschmaschinen und 1.500 Staubsauger. Gleichzeitig schrumpfen Produktlebenszyklen und Hersteller bringen immer mehr neue Produkte auf den Markt. In 2016 wurden beispielsweise 180 neue Smartphones allein von den Top 10 Smartphone-Herstellern eingeführt.

Herausforderungen der Marketingmanager

Dies stellt Marketingmanager vor zwei Herausforderungen: Die erste Herausforderung liegt in der Datenerhebung tausender Wettbewerbsbeziehungen zwischen der Vielzahl an Produkten. Traditionelle Ansätze der Datenerhebungen – wie beispielsweise Befragungen von Verbrauchern – wären bei Märkten mit der Menge an Produkten mit hohen Kosten und Aufwand verbunden und würde die kognitiven Möglichkeiten der Befragten übersteigen. Die zweite Herausforderung besteht darin, tausende von Wettbewerbsbeziehungen zu verarbeiten, auszuwerten und so darzustellen, dass Entscheidungsträger daraus wertvolle Erkenntnisse für ihre strategischen Entscheidungen gewinnen können. „Auch hier scheitern traditionelle Ansätze des Marketings. Denn bestehende Methoden zur Markt- und Wettbewerbsanalyse können die erheblichen Datenmengen, die zur Analyse von großen Märkten benötigt werden, nicht bewältigen“, erläutert der Preisträger.

Wichtige Erkenntnisse aus Online-Suchdaten

Um die Herausforderung der Datenerhebung und -analyse in großen Märkten zu überwinden, zeigt die Dissertation neue Methoden: Erstmalig wurden Online-Suchdaten hunderttausender, individueller Verbraucher herangezogen, um Wettbewerb in großen Märkten zu identifizieren und zu quantifizieren. Die Nutzung von Online-Suchdaten zur Untersuchung von Wettbewerb stützt sich dabei auf eine bestehende Marketingtheorie rund um das Suchverhalten von Verbrauchern und deren Consideration Sets (jene Marken oder Produkte, die ein Verbraucher in Betracht zieht, zu kaufen). Wie die Literatur zeigt, können anhand von Consideration Sets Substitute und somit konkurrierende Produkte identifiziert werden. Ferner können Consideration Sets aus sogenannten Clickstreams (Folgen aufgerufener Seiten bei der Onlinesuche) individueller Verbraucher konstruiert werden. Erheblicher Vorteil von Online-Suchdaten gegenüber traditioneller Datenquellen, wie zum Beispiel Befragungen: Sie offenbaren das Verbraucherverhalten innerhalb kürzester Zeit zu geringen Kosten.

Für die Analyse der erhobenen Online-Suchdaten entwickelte Ringel dann neue Modelle und Methoden, die in der Lage sind, entsprechend große Datenmengen zu bewältigen. Dazu blickt die ausgezeichnete Dissertation weit über das Marketingfeld hinaus: Methoden aus der Physik, Informatik, Biologie und Neurowissenschaft werden in neuen Modellen zur Markt- und Wettbewerbsanalyse kombiniert, angepasst und verbessert. Entgegen der Marketingforschung arbeiten diese Forschungsdisziplinen traditionell mit sehr großen und komplexen Daten. Durch diese Dissertation eröffnen sich in einer Zeit fortschreitender Digitalisierung im 21. Jahrhundert völlig neue Chancen, aus riesigen Datenmengen neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Digital

Wie treibt Künstliche Intelligenz den Unternehmenserfolg an?

Künstliche Intelligenz (KI) ist für deutsche Unternehmen längst keine Zukunftsvision mehr. Aber wie kann KI konkret auf Customer Journey,Organisation und Erfolg eines Unternehmens einzahlen? Darüber haben unsere Experten beim Roundtable am 5. Oktober gesprochen. mehr…

Werbeanzeige

Absatzwirtschaft Newsletter

absatzwirtschaft Newsletter schon abonniert?

Newsticker

Binge Watching im Büro: Jeder Dritte schaut während der Arbeit Netflix-Serien

Wenn mal wieder Langweile im Büro herrscht, schafft Netflix offenbar für viele Angestellte…

Die Magie starker Marken: Warum Unternehmen sich für den Marken-Award bewerben sollten

Wie lenken CMOs erfolgreiche Marken? Wie meistern traditionsreiche Marken die Digitalisierung? Beim Marken-Award…

“Gegenseitige Erwartungen nicht erfüllt”: Jung von Matt trennt sich von Vorständen Thomas Strerath und Larissa Pohl

Aktuell feiert Jung von Matt mit den Viral-Hits für Saturn (“Anna”) und die…

Werbeanzeige

Das könnte Sie auch interessieren

Kommentare

  1. Spannend, wäre interessant mehr über die neue Modelle und Methoden zu erfahren.

    Je nach Branche werden bereits jetzt schon Online-Daten für die Wettbewerbsanalyse eingesetzt. Beispielhaft zwei Ansätze kurz dargestellt:

    1.) Pricing-Intelligence: Dabei werden die online-Preise der Konkurrenz von unterschiedlichen Portalen extrahiert (gescraped). Darauf aufbauen wird die Pricing-Strategie des eigenen Unternehmens angepasst.

    2.) Product-Media-Monitoring: Hier werden die Produktbewertungen der Konkurrenz auf unterschiedlichen Online-Portalen erfasst, die Glaubwürdigkeit der Portale gewichtet (Stichwort: gekaufte positive Bewertungen) und darauf aufbauend die Positionierung (Value Proposition) des eigenen Produktes geschärft.

Dein Kommentar

Deine E-Mailadresse wird nicht veröffentlicht.

*

Werbeanzeige