Vertretung im Wintersemester 2003/2004

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

Marketing B:

Vorlesung: 4SWS; 8CP

Modulprüfung: Open Book Klausur

Excel-Seminar mit Blockprüfung entfällt

statt dessen: Übung zur Umsetzung ausgewählter Modelle in Excel

Beginn des Zyklus mit Marketing B möglich?

ja, aber sinnvoll, binomiales und multinomiales Logitmodell

aus Marketing A nachzuholen.

Inhalte Marketing B:

- Verkaufsförderung

- Werbung

- Persönlicher Verkauf

- Distribution

- Marketing-Mix

Verkaufsförderung – Sales Promotion

Marketingmaßnahmen, die kurzfristige, unmittelbare Wirkung zeigen

Hersteller Händler

Endverbraucher

HandelspromotionTrade Promotion

ConsumerPromotion

Letztverbraucherpromotion

Händler-promotion

RetailPromotion

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:

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

Wirkung von Verkaufsförderung

SP

Primärer Effekt: Verkauf der Produktkategorie steigt:-Mehrverbrauch-Lagerhaltung-Vorziehkäufe

Sekundärer Effekt: Markenwechsel

SP-Wirkung nach Neslin-Shoemaker:

SP

Abs

atz

Zeit

Lagerhaltung

Repeat purchase

Planung von SP umfasst:

Welche Maßnahmen

Wie oft; wann; wie lange

Umfang der Maßnahme

…

Promotion-kalender

Unterschiedliche Zielsetzungen

Hersteller

Markenwechsel

Repeat Purchase

Konsumsteigerung

Händler

Ladenwechsel

Mehrverkäufe der Kategorie

Gemeinsame Aktionen; Win-Win Situation

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

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

Höhere Elastizität Geringere ElastizitätPapierprodukte

Konserven

Teigwaren

Körperpflege

Gewürze

Wasser

Displays und Features haben starke Absatzwirkung

SP-Maßnahmen sind bei Marken mit höheren Marktanteilen wenigerelastisch.

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))

Entscheidungsprozess des Kunden:

Kauf in der Produktkategorie

Markenwahl

Menge

Haushaltsscannerdaten verschiedener Produktgruppen:

Haltbare Produkte: LimonadePapiertücherWC-PapierWaschmittelEntkalker für SpülmaschinenKaffee

Verderbliche Produkte: MargarineYoghurtEiscremeSchinkenButter

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

Markenwahlelastizität immer größer als Kaufakt- und Mengen-elastizität

Markenwahl immer elastisch

Kaufakt- und Mengenelastizität i.d.R. unelastisch

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

Entscheidungsmodelle

Optimale Preisnachlässe eines Händlers bei Planung für eine Marke und eine Periode

Blattberg/Neslin 1990

Entscheidungsgröße: Preisnachlass in GE

Optimale Preisnachlässe eines Händlers bei Planung für mehrere Marken einer Produktkategorie und mehrere Perioden

Tellis/Zufryden 1995

Entscheidungsgröße: Preisnachlässe je Marke und Periode

Modell besteht aus 3 Komponenten:

1. Haushaltsnachfragemodell

2. Händlermodell

3. Optimierungsmodell

Haushaltsnachfrage: Disaggregiertes Modell

Kauf in der Produktkategorie

Markenwahl

Menge

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

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

Nachfragemenge: Exponentialfunktion

QHijt: Nachfragemenge des HH i in t

ijt

ijtitijtijt aInvaDapaa

ijt eQH

43210

ijt ijt Dichte und Verteilungsfunktion der Extremwertvertlg.

Schätzung des Haushaltsmodells:

9845 Beobachtungen aus Scanner-Haushaltspanel

Produktgruppe: Salzgebäck

3 nationale Marken (P,S,Z) und 2 Handelsmarken

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

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

Händlermodell:

Bestellmenge zu Beginn der Periode t:

Lagerbestand des Händlers:

sonst 0

,2,,0für 1

1

l

ltjjt

QVO

jtjtjtjt VQOII 1

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

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.

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

Haushaltsnachfrage: Disaggregiertes Modell

Kauf in der Produktkategorie

Markenwahl

Menge

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

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

Segmente s mit verschiedenem Kaufverhalten möglich

Die Absatzmenge ergibt sich aus:

ungswertbed.Erwartkeitw'Markenwahl

Kategorie)(keitKaufw'

s

sijtQE

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

Optimierung der Verkaufsförderung

Zeit

BQ

VorziehkäufeBBQ

Qzusätzlicher Absatz Q

)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

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

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

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

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

4. Opportunitätskosten durch zukünftige Absatzänderung

)()0(13

1

jtjt

T

Ttjtjt

t kBPPRQEN

jtBP durchschnittlicher Regulärer Einstandspreis

jtk durchschnittliche Grenzkosten

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(

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

Sensitivitätsanalyse:

KPR Höhe KPR Häufigkeit

geringe Weitergabe KPR durch Händler

hohe Weitergabe

Preisreduktionselastizität

abweichendes Konkurrenz -verhalten

größer

unverändert

unverändert

geringer

unverändert