Analyse von Kaufhistorien und des Markenwechselverhalten mit Verfahren der Sequenzanalyse. Eine empirische Untersuchung auf Basis von Assoziationsregeln

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Markenwechselverhalten und Loyalität

1.2 Der Begriff der sequentiellen Muster

1.3 Ziele und Aufbau der Arbeit

2 Die Sequenzanalyse in der Marketingforschung

2.1 Definitionen

2.2 Sequential Pattern Mining

2.3 Basisalgorithmen nach Agrawal und Srikant.

2.4 Ausgewählte Weiterentwicklungen

2.4.1 GSP

2.4.2 PrefixSpan

2.5 Web-Usage Mining

3 Analyse von Kaufhistorien mit einem modifizierten Assoziationsregelalgorithmus

3.1 Probleme und Aufgaben des Ansatzes

3.2 Theoretische Betrachtungen

3.3 Modifizierter Apriori-Algorithmus

3.4 Ein Loyalitätsmaß für Switching Regeln

3.5 Kodierung der Kaufhistorien mit Promotionsmaßnahmen

4 Modellierung des Markenwechselverhaltens mittels Markov-Ketten

4.1 Motivation und Überblick

4.2 Definitionen und Merkmale von Markov-Ketten

4.3 Modellprämissen

4.4 Markov-Modelle höherer Ordnung

4.5 Weiterentwicklungen

5 Empirische Betrachtungen

5.1 Datenbeschreibung und Voranalyse

5.2 Implementierung des Apriori-Algorithmus

5.3 Generierung der Switching-Regeln

5.4 Ergebnisse der empirischen Analysen

5.5 Aspekte des Markov-Modells

5.5.1 Test auf Stationarität

5.5.2 Test auf Ordnung des Markenwahlprozesses

5.6 Implementierung des Markovmodells

5.7 Vergleichende Betrachtung

6 Abschließende Betrachtungen

Zielsetzung und thematische Schwerpunkte

Die Arbeit verfolgt das Ziel, das Markenwechselverhalten von Konsumenten mithilfe moderner Data-Mining-Verfahren, insbesondere der Sequenzanalyse und Markov-Ketten, zu untersuchen. Im Zentrum steht dabei die Beantwortung der Frage, wie durch die Analyse von Kaufhistorien Aussagen über Markenloyalität und das Wechselverhalten abgeleitet sowie Marketingstrategien optimiert werden können.

• Analyse des Markenwechselverhaltens und der Markenloyalität
• Anwendung und Modifikation des Apriori-Algorithmus für Kauffolgen
• Modellierung von Konsumentenbewegungen mittels Markov-Ketten
• Einbindung von Promotionsmaßnahmen in die Sequenzanalyse
• Empirische Untersuchung von Paneldaten aus dem FMCG-Markt

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Problematik des Markenwechselverhaltens ein, definiert zentrale Begriffe wie sequentielle Muster und legt die Zielsetzung der Arbeit dar.

2 Die Sequenzanalyse in der Marketingforschung: Es werden die theoretischen Grundlagen der Sequenzanalyse erläutert, inklusive wichtiger Definitionen und Basisalgorithmen nach Agrawal und Srikant.

3 Analyse von Kaufhistorien mit einem modifizierten Assoziationsregelalgorithmus: Dieser Teil stellt einen neuen Ansatz zur Analyse von Kaufhistorien vor, der auf einem modifizierten Apriori-Algorithmus basiert und Promotionsmaßnahmen integriert.

4 Modellierung des Markenwechselverhaltens mittels Markov-Ketten: Hier wird der stochastische Ansatz der Markov-Ketten zur Modellierung von Markenwahlprozessen theoretisch fundiert und erweitert.

5 Empirische Betrachtungen: Die entwickelten Algorithmen werden auf reale Paneldaten angewendet, um das Markenwechselverhalten im Bereich der WC-Reiniger praxisnah zu analysieren.

6 Abschließende Betrachtungen: Das letzte Kapitel fasst die gewonnenen Erkenntnisse zusammen und diskutiert die Anwendbarkeit der vorgestellten Verfahren in der Marketingpraxis.

Schlüsselwörter

Markenwechselverhalten, Markenloyalität, Sequenzanalyse, Sequential Pattern Mining, Apriori-Algorithmus, Markov-Ketten, Data Mining, Warenkorbanalyse, Konsumentenverhaltensforschung, Paneldaten, Promotionsmaßnahmen, Switching-Regeln, Kaufhistorien.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht das Markenwechselverhalten von Konsumenten mithilfe von quantitativen Data-Mining-Verfahren, um Markentreue und Wechselneigungen besser verstehen und prognostizieren zu können.

Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die zentralen Schwerpunkte liegen auf der Sequenzanalyse (Sequential Pattern Mining), der Assoziationsanalyse sowie der stochastischen Modellierung mittels Markov-Ketten im Marketingkontext.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das primäre Ziel ist es, ein besseres Verständnis für das Markenwechselverhalten zu entwickeln und Methoden bereitzustellen, mit denen Marketingmanager auf Basis von Paneldaten fundierte Entscheidungen treffen können.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Autor verwendet modifizierte Apriori-Algorithmen zur Identifikation von Kauffolgen und Markov-Ketten zur Modellierung von Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Marken.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil widmet sich der theoretischen Entwicklung modifizierter Algorithmen, der Integration von Werbemaßnahmen (Promotions) und der anschließenden empirischen Implementierung dieser Ansätze auf echte Paneldaten.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind unter anderem Markenloyalität, Sequenzanalyse, Markov-Ketten, Assoziationsregeln und Data Mining im Marketing.

Wie werden Promotionsmaßnahmen in die Analyse einbezogen?

Die Arbeit schlägt eine Kodierung vor, bei der beworbene Marken als neue, eigenständige Marken innerhalb der Datenbasis betrachtet werden, um deren Einfluss auf das Kaufverhalten explizit messbar zu machen.

Warum ist die Wahl des Beobachtungszeitraums bei Markov-Modellen kritisch?

Die Wahl des Zeitintervalls beeinflusst die Anzahl der Nicht-Käufe und Mehrfachkäufe maßgeblich, was wiederum die Validität der berechneten Übergangsmatrizen bestimmt.