Alternative Treiberanalyseverfahren für die Marketingforschung

Seit jeher werden Treiberanalyseverfahren in der angewandten Marketingforschung eingesetzt, um die stärksten Treiber der Kundenzufriedenheit zu ermitteln. Empirische Daten, die im Rahmen von Kundenzufriedenheitsbefragungen erhoben werden, sind jedoch häufig von Multikollinearität betroffen. Dies führt bei einigen Verfahren zu unzuverlässigen Schätzungen der relativen Wichtigkeiten der einzelnen Treiber im Modell. Neu entwickelte Verfahren versuchen diesem Phänomen zu begegnen. Im Rahmen des vorliegenden Buches werden fünf alternative Verfahren der Treiberanalyse methodisch vorgestellt: Bivariate Korrelationsanalyse (KORR) - Multiple lineare Regressionsanalyse (OLS) - Shapely Value Regression (SV) - Partial Least Squares Regression (PLS) - Hierarchical Bayes Regression (HB). Im Rahmen einer empirischen Untersuchung mit realen Daten aus der Marketingpraxis wurden die Verfahren im Hinblick auf Ihren Umgang mit Multikollinearität untersucht. Die Erkenntnisse aus dieser Studie werden im Buch vorgestellt.

Autorentext

Robin Kühle ist Business Intelligence Analyst bei der Bauer Media Group. Nach einer zweijährigen Forschungstätigkeit an der HAW Hamburg arbeitete er als Research Manager & Consultant (u.a. im Bereich Customer Loyalty) für das Hamburger Medienhaus. Seit 2016 ist der gelernte Betriebswirt zudem in der Lehre für Quant. Methoden im Marketing tätig.