Positionierungsmodelle

sollen die optimale Positionierung in einem Positionierungsraum unterstützen. Insofern sind sie allgemeiner als die ad-hoc- Annahme einer bestimmten, eher plausibel begründeten Positionierungsstrategie. Sie bauen auf einem Kaufmodell und einem Positionierungsziel auf. Die Mehrzahl der Positionierungsmodelle ist statisch, d. h. alle Variablen beziehen sich auf dieselbe Periode. Ein Konzept für ein dynamisches Modell liegt vor (K. Brockhoff), doch ist zu beachten, dass bisher noch wesentliche Wissenslücken hinsichtlich der dynamischen Effekte von Neupositionierungen oder Repositionierungen bestehen. So ist zu erwarten, dass die Neueinführung eines Produktes an einem Markt die Wettbewerber zu Reaktionen veranlaßt, die die Positionen aller Produkte im Positionierungsraum beeinflußt, ebenso wie vermutet werden kann, dass unter bestimmten Umständen auch die Ideal- und Realvorstellungen potentieller Käufer von der Verfügbarkeit neuer Produkte beeinflußt werden. Weiterhin ist die Mehrzahl der Positionierungsmodelle dadurch gekennzeichnet, dass die optimale Position kontinuierlich variiert werden kann. Modelle für die diskontinuierliche Positionierung liegen vor (A. Bachem/H.Simon), denen insb. für die Positionierung von Produktlinien ein Wert zukommt. Positionierungsmodelle unterscheiden sich weiter danach, ob anzunehmen ist, dass ein Käufer ausschließlich dasjenige Produkt erwirbt, das seiner Idealvorstellung am nächsten kommt (sog. single-choice-Modell, erstmals in dem Modell von K.Brock- hoff/H.Rehder) oder ob jede Produktposition eine von Null verschiedene Kaufwahrscheinlichkeit hat, die vom Abstand dieses Produkts zur Idealvorstellung relativ zur Summe der Abstände aller Produkte zu der Idealvorstellung eines Käufers abhängt (Annahme des Wahlaxioms von Luce, erstmals in dem Modell von A. D. Shocker/V.Srinivasan) (Kaufmodell). Die Annahmen berühren auch die Lösungsmöglichkeiten der Modelle. Während für den ersten Typ gemischt-ganzzahlige, nicht-lineare Optimierungsalgorithmen bekannt sind (S.Al- bers), ist im zweiten Falle wegen der komplizierten Figur der Zielfunktion auf Lösungsheuristiken zurückzugreifen, bei denen ein Optimum nicht garantiert werden kann. Bisher behandeln Positionierungsmodelle überwiegend die Zielsetzung der Absatzmaximierung. Hierfür sind auch allein die eben erwähnten Optimierungsverfahren heranzuziehen. Ansätze zur Behandlung des Gewinnmaximierungsproblems müssen berücksichtigen, dass die optimale Positionierung normalerweise in einem Positionierungsraum erfolgt, dessen Achsen subjektiven Wahrnehmungen entsprechen. Auf dieser Ebene sind Kosten nur schwer zuzuordnen. Man bedient sich dazu heuristischer Annahmen (S. Albers). Alle bisher geschilderten Ansätze bauen auf einem durch Methoden der Mehrdimensionalen Skalierung aufgebauten Positionierungsraum auf. Sie haben deshalb auch ideengenerierende Funktion, wobei allerdings keine radikal neuen, auf neuen Eigenschaften beruhenden Positionen gefunden werden können. Sie unterscheiden sich von Methoden, die auf der Verbundmessung (con- joint measurement) aufbauen. Hierbei werden objektiv beschreibbare Eigenschaftsausprägungen vorgegeben und ganzheitlich bewertet. Auch auf der Grundlage dieser Bewertungen können Hinweise auf gute, u. U. auch auf optimale Positionierungen gewonnen werden (P. E. Green/ J. D. Carroll/St. M. Goldberg). Bisher liegen nur wenige Untersuchungen zur Reliabilität der Positionierungsmodelle vor. Dabei handelt es sich um sog. Robustheitsstudien, die im Wege der Simulation die Anfälligkeit der mit den Modellen erzielten Ergebnisse auf Störungen in den Daten untersuchen (R. Hannig).

Literatur: Albers, S., An extended algorithm for optimal product positioning, in: Europeanjournal of Operational Research, Vol.3 (1979), S. 221-231. Alben, S., Gewinnorientierte Neuproduktpositionierung in einem Eigenschaftsraum, in: ZfbF, 41.Je. (1989), S. 186-209. Bachem, A.;Simon, H., A product positioning model with costs and prices, in: European Journal of Operational Research, Vol. 7 (1981), S. 362-370. Brockhoff, K., Zur optimalen mehrperiodigen Produktpositionierung, in: ZfbF,30.]g.(l978),S.257-265. Brockhoff, K.; Reh- der, H., Analytische Planung von Produkten im Raum der Produkteigenschalten, in: Topritzhofer, E. (Hrsg.), Marketing. Neue Ergebnisse aus Forschung und Praxis, Wiesbaden 1978, S. 327-350. Green,P. E.;Carroll,J. D.¡Goldberg,St. M., A General Approach to Product Design Optimization via Conjoint Analysis, in: Journal of Marketing, Vol. 45 (1981), S. 17-37. Hannig, R., Robustheit von Produktpositionierungsalgorithmen, Diss. Kiel 1988.Shocker, A. D.;Srinivasan, V., A Consumer-Based Methodology for the Identification of New Product Ideas, in: Management Science, Vol. 20(1974),S. 921-937.

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