sind Vorgehensweisen, die aufgrund ganzheitlicher Bewertungen von Objekten (z.B. Produktkonzepten oder Produkten) einen möglichst niedrig dimensionierten Raum nutzen, um darin Koordinaten für die Objekte festzulegen. Die Distanzen zwischen den Objekten im Raum sollen in möglichst perfekter Übereinstimmung mit der metrischen Bewertung oder der ordinalen Rangordnung der Objekte hinsichtlich des ganzheitlichen Vergleichskriteriums stehen. Als ein solches Kriterium kommt einerseits die Ähnlichkeit der Objekte, andererseits die Präferenz für die Objekte in Betracht. Mit Hilfe von Ähnlichkeitsdaten kann ausschließlich eine Darstellung von Realpositionen erreicht werden; mit Präferenzdaten können auch Idealpositionen dargestellt sowie individuelle relative Gewichtungen der Eigenschaften des Raumes ermittelt werden. Auf dieser Grundlage ist die Erstellung eines „joint space“ möglich (Positionierung). Werbeimages sind im Positionierungsraum unter Verwendung von Verwechslungsdaten darstellbar; dabei handelt es sich um Matrizen, in deren Feldern die Häufigkeit der Verwechslung partiell anonymisierter Anzeigen für die in den Zeilen genannten Produkten mit den in den Spalten genannten Produkten derselben Produktgruppe erfaßt werden (J. W.Keon). Da man von einer ganzheitlichen Objektbewertung ausgeht, also auf die Vorgabe von Bewertungskriterien verzichtet, daraus aber eine durch mehrere Eigenschaftsdimensionen gekennzeichnete, räumliche Darstellung der Objekte abgeleitet wird, spricht man auch von einer Gruppe dekompositioneller Verfahren. Besonders attraktiv ist an diesen Verfahren, dass es nach den theoretischen Erkenntnissen von R. Shepbard und ihrer späteren Umsetzung in einer Verfahrensweise durchJ. Kruskal gelingt, ordinale „summary judgments“ in metrische „Distanzen“ zu überführen. Das ist ein gemeinsames Charakteristikum von Verfahren der nichtmetrischen multidimensionalen Skalierung. Die Achsen der gefundenen Räume werden nicht durch die Verfahren selbst inhaltlich benannt, sondern müssen durch den Forscher selbst interpretiert werden. Hierbei kann einmal an besonderen, erkennbaren Eigenschaften solcher Objekte angeknüpft werden, die jeweils dicht an einer Achse angeordnet sind und ein gemeinsames Merkmal tragen. Zum anderen können Eigenschaftsvektoren in den Raum projiziert werden, die eine Interpretation erlauben („property fit- ting“ durch das Verfahren PROFIT). Entsprechend dem Typ der als Vergleichskriterium benutzten Daten und dem für sie verwendeten Meßniveau kommen unterschiedliche Positionierungsmethoden zum Einsatz. Die Übersicht nennt beispielhaft einige der gebräuchlichen Methoden. Bisher liegen nur wenige Untersuchungen zur Reliabilität der Positionierungsmethoden vor. Dabei handelt es sich um sog. Robustheitsstudien, die im Wege der Simulation die Anfälligkeit der mit den Methoden erzielten Ergebnisse auf Störungen in den Daten untersuchen (K.Brockhoff/B. Waldeck). Das auf der Technik der Linearen Programmierung aufbauende Verfahren LINM AP (A.D. Shocker/ V. Srinivasan) hat sich wegen seiner geringen Anforderungen an die Daten und seiner hohen Leistungsfähigkeit als besonders breit einsetzbar erwiesen. Grundsätzlich bauen alle Methoden auf individuellen Urteilen von Konsumenten oder potentiellen Konsumenten auf. Die Mittelwertbildung von Präferenzen oder Ähnlichkeiten ist für die optimale Produktpositionierung (Positionierung, Positionierungsmodelle) ungeeignet, weil siedle Bedürfnis- und Wahrnehmungsunterschiede nicht mehr erkennen läßt. Stattdes- sen sind Teilaggregationen, etwa auf Basis von Clusteranalysen, heranzuziehen.
Literatur: Brockhoff, K.; Rehder, H., Analytische Planung von Produkten im Raum von Produkteigenschaften, in: Topritzbofer, E. (Hrsg.), Marketing. Neue Ergebnisse aus Forschung und Praxis, Wiesbaden 1978, S. 327-350. Brockhoff, K.; Waldeck, B., The robustness of PREFMAP-2, in: Internationaljournal of Research in Marketing, Vol. 1 (1984), S. 215-233. Dichtl, E.; Schobert, R., Mehrdimensionale Skalierung. Methodische Grundlagen und betriebswirtschaftliche Anwendungen, München 1979. Keon,J. W., Product Positioning, Trinodal Mapping of Brand Images, Ad Images, and Consumer Preference, in: Journal of Marketing Research, Vol. 20 (1983), S. 380-392. Shocker, A DSrinivasan, V., A Consumer-Based Metho- dology for the Identification of New Product Ideas, in: Management Science, Vol. 20 (1974), S. 921-937.
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