Prof. Dr. Oliver Gansser studierte Wirtschaftswissenschaften an der Universität Augsburg. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften der Technischen Universität München (iwb) und Marketing-Experte beim Bayerischen Kompetenznetzwerk für Mechatronik (BKM). Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Marketing bei Prof. Dr. Heribert Gierl an der Universität Augsburg und Vorstandsmitglied des Wissenschaftlichen Instituts für marktorientierte Unternehmensführung (WIMU) e.V. Seit 2009 ist er hauptamtlicher Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing, an der FOM am Standort München und leitet den ifes Standort Süd. Er ist Vorstandsmitglied beim Access Marketing Management (AMM) e.V. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Feldern Präferenzforschung, Kommunikationsforschung und Käuferverhalten und Management von Kundenbeziehungen.

Prof. Dr. Bianca Krol ist Gründerin und Direktorin des ifes Instituts für Empirie & Statistik an der FOM Hochschule. Im Jahr 2010 erhielt sie nach zehnjähriger Berufstätigkeit als Unternehmensberaterin (zuletzt als Geschäftsführerin und Partnerin) die Berufung zur Professorin für Allgemeine Volkswirtschaftslehre, insbesondere Statistik und Wirtschaftsmathematik, an der FOM Hochschule. Sie engagiert sich in der Kompetenzentwicklung von Studenten und Dozenten im Bereich der empirischen Forschung sowie der operativen Unterstützung und methodischen Absicherung empirischer Fragestellungen im Rahmen von Forschungsprojekten der Hochschule. Das eigene Forschungsinteresse liegt insbesondere auf der Durchführung von Marktanalysen und der Erforschung des Nachfrageverhaltens in verschiedenen Branchen (bspw. im Gesundheitswesen) sowie auf der Entwicklung von managementorientierten Gestaltungsansätzen durch den Einsatz von anwendungsorientierten empirischen Methoden.

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Inhaltsverzeichnis

Geleitwort	5
Vorwort	6
Inhaltsverzeichnis	8
Autorenverzeichnis	10
Teil I Grundlagen qualitativer und quantitativer Prognosen	24
1 Multiple Regression als Konzept zur Absatzprognose	25
1.1 Zielsetzung	26
1.2 Modelldarstellung und Voraussetzungen	26
1.3 Darstellung der Regressionsfunktion und Prüfung der Modellannahmen	33
1.4 Statische Prüfverfahren	40
1.5 Zusammenfassung	47
Literatur	48
2 Deskriptive Prognose mit gretl	49
2.1 Einleitung	49
2.2 Lineare Regression	53
2.3 Exponentielles Glätten	57
2.4 Abschließende Bemerkungen	68
Literatur	69
3 Zukunftsbetrachtungen und Prognosen im Unternehmensumfeld	71
3.1 Einführung	71
3.2 Systematische Zukunftsbetrachtung	74
3.3 Die Erarbeitung von Zukunftsbildern in der Praxis	80
3.4 Das moderne Management ist ohne Corporate Foresight undenkbar	88
Literatur	91
4 Qualitative Prognosemodelle und Trendforschung	94
4.1 Einleitung	94
4.2 Prognosen	95
4.3 Trendforschung	99
4.4 Analyse der Makroumwelt im Rahmen des Marketingprozesses	103
4.5 Praxisbezug Mobilfunkmarkt	108
4.6 Fazit	108
Literatur	108
5 Predicting customer retention in discrete and continuous services	110
5.1 Why retain your customers?	111
5.2 Services: Bright sides and dark sides	112
5.3 Continuous vs. discrete services	115
5.4 A step-by-step approach to risk profiling	117
5.5 Conclusion	124
Bibliography	124
Teil II Qualitative und quantitative Planung und Prognose	128
6 Neu planen in Marketing und Vertrieb – Die Vergangenheit auf Null setzen	129
6.1 Marketing und Vertrieb: 1+1=3	130
6.2 Begrifflichkeiten im Rahmen von Prognosen und Planung im Vertrieb	130
6.3 Zero Base Budgeting: Auf der grünen Wiese neu planen	131
6.4 Implementierung des Zero Base Budgeting	133
6.5 Bewertung: Viel Aufwand, viel Neues	135
6.6 Operative Umsetzung des Zero Base Gedankens im Zusammenspiel von Marketing und Vertrieb	136
6.7 Potenzialgesteuerte Vertriebsplanung nach Winkelmann	138
6.8 Potenzielle Planungsgrößen und Relevanz des Projektteams	139
6.9 Fazit und Ausblick	139
Literatur	140
7 Vorausdenken von Markt- und Absatzpotenzialen – Entwicklung, Bewertung und Nutzung von Zukunftsszenarien	141
7.1 Szenarien als Grundlage strategischer Entscheidungen	142
7.2 Wie Szenarien entwickelt und bewertet werden	145
7.3 Szenariotransfer – Grundlage für die Nutzung	153
7.4 Szenarien als Werkzeuge der Marktpotenzialabschätzung	157
7.5 Zusammenfassung	167
Literatur	167
8 Ein Modell zur Erklärung und Prognose des Werbeplanungserfolgs	169
8.1 Einleitung	169
8.2 Problemstellung und Hypothesen	171
8.3 Vorgehen	172
8.4 Operationalisierung der Modellvariablen	174
8.5 Interpretation der Schätzergebnisse	186
Literatur	188
9 Der GfK-Konsumklimaindex als Instrument zur Prognose der monatlichen privaten Konsumausgaben	190
9.1 Einleitung	190
9.2 Stimmungsindikatoren als Grundlage des GfK-Konsumklimas	191
9.3 Das GfK-Konsumklima	200
Literatur	203
10 Szenarioanalyse als Prognoseinstrument mit einem Beispiel zur Kundenbindung	204
10.1 Einführung	204
10.2 Kundenbindungsprogramme im deutschen Tankstellenmarkt	206
10.3 Methodische Grundlagen	208
10.4 Resampling in der Absatzprognose	216
10.5 Zusammenfassung	218
Literatur	219
11 Präferenzprognosen mittels Conjoint-Analyse – Eine Fallstudie mit Choice-Based-Design	221
11.1 Zielsetzung	222
11.2 Entscheidungsmodelle bei Conjoint-Analysen	222
11.3 Vorgehensweise bei der Choice-Based-Conjoint-Analyse anhand einer Fallstudie mit der Statistiksoftware R	224
11.4 Fazit	238
Literatur	239
12 Möglichkeiten des Data Minings zur Ermittlung von Kündigungsprognosen	241
12.1 Einleitung	242
12.2 Literaturrecherche	245
12.3 Überblick über die Methoden	245
12.4 Methodenvergleich	253
12.5 Zusammenfassung und Ausblick	260
Literatur	261
13 Wie gut prognostizieren Loyalitätsindikatoren zukünftiges Kunden-verhalten? Ergebnisse einer Längsschnittstudie	263
13.1 Einordnung	263
13.2 Studie	266
13.3 Ergebnis	273
13.4 Fazit	279
Literatur	280
14 Das Ganze sehen: Räumliche Analysen zur Ermittlung des Zusam-menhangs zwischen Umsatz- und Nachfragepotenzial	281
14.1 Einleitung	281
14.2 Fallbeispiel	282
14.3 Bewertung des Vorgehens	296
14.4 Anwendung der Ergebnisse in der Praxis	297
14.5 Fazit	298
Literatur	298
15 Gewinnsteigerung und Forecasting durch Kampagnenoptimierung im Direktmarketing	300
15.1 Einführung in das Direktmarketing	300
15.2 Nutzen des Direktmarketings	301
15.3 Typische Arbeitsweise des Direktmarketings	303
15.4 Typische Herausforderungen im Direktmarketing	305
15.5 Die Idee einer Kampagnenoptimierung	308
15.6 Vorteile der Kampagnenoptimierung	311
15.7 Funktionsweise der Kampagnenoptimierung	311
15.8 Einsatz der Marketingoptimierung in der Praxis und bisherige Erfolge	314
15.9 Zusammenfassung	315
Weiterführende Literatur	316
Teil III Neuere Analyse- und Prognosetechniken	317
16 Prognose von langfristigen Kundenzahlen mittels Primär- und Sekundärdaten	318
16.1 Einleitung	318
16.2 Vorhersagen	320
16.3 Praxisbeispiel Kundenprognose	326
16.4 Prognoserechnung der Bevölkerungsentwicklung	338
16.5 Zusammenfassung	345
Literatur	346
17 Simulation und Prognose in der Marktforschung: Nutzungsmöglichkeiten von Behaviour Forecasting und agentenbasierter Modellierung	348
17.1 Überblick über prognostische Techniken, die in der Marktforschung zum Einsatz kommen	349
17.2 Nutzungsmöglichkeiten von Behaviour-Forecasting-Verfahren	351
17.3 Nutzungsmöglichkeiten von agentenbasierter Modellierung	354
17.4 Simulations- und Prognosetechniken	360
Literatur	361
18 Bestimmung des Herstellereinflusses auf die Auftragswahrscheinlichkeit bei öffentlichen Ausschreibungen mittels systematisierter Text- und Metadaten-Analyse	362
18.1 Problemstellung	362
18.2 Methodische Vorgehensweise	367
18.3 Fallstudie: Systematisierte Text- und Metadatenanalyse als Basis der Ermittlung des Einflusses auf die Auftragswahrscheinlichkeit	373
18.4 Diskussion und Ergebnisse	377
18.5 Fazit & Ausblick	382
Literatur	384