Prof. Dr. Oliver Gansser studierte Wirtschaftswissenschaften an der Universität Augsburg. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften der Technischen Universität München (iwb) und Marketing-Experte beim Bayerischen Kompetenznetzwerk für Mechatronik (BKM). Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Marketing bei Prof. Dr. Heribert Gierl an der Universität Augsburg und Vorstandsmitglied des Wissenschaftlichen Instituts für marktorientierte Unternehmensführung (WIMU) e.V. Seit 2009 ist er hauptamtlicher Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing, an der FOM am Standort München und leitet den ifes Standort Süd. Er ist Vorstandsmitglied beim Access Marketing Management (AMM) e.V. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Feldern Präferenzforschung, Kommunikationsforschung und Käuferverhalten und Management von Kundenbeziehungen.

Prof. Dr. Bianca Krol ist Gründerin und Direktorin des ifes Instituts für Empirie & Statistik an der FOM Hochschule. Im Jahr 2010 erhielt sie nach zehnjähriger Berufstätigkeit als Unternehmensberaterin (zuletzt als Geschäftsführerin und Partnerin) die Berufung zur Professorin für Allgemeine Volkswirtschaftslehre, insbesondere Statistik und Wirtschaftsmathematik, an der FOM Hochschule. Sie engagiert sich in der Kompetenzentwicklung von Studenten und Dozenten im Bereich der empirischen Forschung sowie der operativen Unterstützung und methodischen Absicherung empirischer Fragestellungen im Rahmen von Forschungsprojekten der Hochschule. Das eigene Forschungsinteresse liegt insbesondere auf der Durchführung von Marktanalysen und der Erforschung des Nachfrageverhaltens in verschiedenen Branchen (bspw. im Gesundheitswesen) sowie auf der Entwicklung von managementorientierten Gestaltungsansätzen durch den Einsatz von anwendungsorientierten empirischen Methoden.

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Inhaltsverzeichnis

Vorwort	5
Inhaltsverzeichnis	7
1 Den unbewussten Konsumenten verstehen – marketingrelevante Erkenntnisse und Methoden der Neurowissenschaften	9
Zusammenfassung	9
1.1Einleitung	10
1.2Neurowissenschaftliche Grundlagen	11
1.2.1Neuroökonomie	11
1.2.2Neuromarketing	11
1.2.3Assoziative Netzwerke	12
1.2.4Emotionen	13
1.2.5Das „Unconscious Behavioral Guidance System“	14
1.2.6Dual-Processing-Theorien: System 1 und System 2	14
1.3Anwendungsbezogene Erkenntnisse des Neuromarketings	15
1.3.1Unbewusste Beeinflussung durch Werbung	16
1.3.2Ableitungen für die Marketingpraxis	17
1.4Neurowissenschaftliche Methoden in der Marktforschung	19
1.4.1Elektroenzephalografie (EEG) und Magnetenzephalografie (MEG)	20
1.4.2Funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRT)	20
1.4.3Apparative Beobachtungsmethoden in der Marktforschung	21
1.5Schlussbetrachtung	22
Literatur	22
2 Wissensmanagement 4.0 – Neue Technologien ebnen den Weg zu nachhaltiger Marktforschung	25
Zusammenfassung	25
2.1Einleitung	26
2.2Definition von Wissen	27
2.3Wissen als immaterieller Produktionsfaktor	28
2.4Wissensmanagement als Basis einer nachhaltig lernenden Organisation	29
2.4.1Sozialisation (implizit zu implizit)	30
2.4.2Externalisierung (implizit zu explizit)	31
2.4.3Kombination (explizit zu explizit)	31
2.4.4Internalisierung (explizit zu implizit)	32
2.5Die Triade aus Technologie, Prozess und Mensch	32
2.5.1Technologie	32
2.5.2Prozesse	33
2.5.3Mensch	34
2.6Implementierung eines zeitgemäßen Wissensmanagementsystems	36
2.6.1Bedarfsanalyse und Wissensbeschaffung	36
2.6.2Bedarfsgerechte Struktur	37
2.6.3Zur Rolle des Content-Managers	37
2.6.4Social Media Features zur Unterstützung kollaborativer Prozesse	38
2.6.4.1 LikenBewerten	38
2.6.4.2 ShareTeilen	38
2.6.4.3 CommentKommentieren	38
2.7Vorteile von Wissensmanagementsystemen	39
2.8Schlussbetrachtung	40
Literatur	41
3 „Shopper Research“ als moderne Ausprägung der qualitativen Marktforschung	44
Zusammenfassung	44
3.1Einleitung	45
3.2Kernbegriffe und grundlegende Forschungsfragen	45
3.2.1Shopper vs. Consumer	45
3.2.2Impulskauf vs. Plankauf	46
3.2.3Einkaufsprozess des Shoppers	47
3.2.4Shopper-Marketing	48
3.3Methoden des Shopper Research	51
3.3.1Befragung	52
3.3.1.1 Mündliche Befragung	52
3.3.1.2 Schriftliche Befragung	53
3.3.1.3 Qualitatives Interview	54
3.3.1.4 Gruppendiskussion	54
3.3.1.5 Fokusgruppenbefragung	55
3.3.2Beobachtung	55
3.4Shopper-Marketing in der Praxis	58
3.5Fazit	59
Literatur	59
4 Dialogorientierte qualitative Online-Forschung	61
Zusammenfassung	61
4.1Einleitung	62
4.2Qualitative Forschungsmethoden im Zeitalter des Internets	63
4.3Merkmale der Methode: Online-Chat	65
4.3.1Technisch-organisatorische Merkmale	65
4.3.1.1 Technische Voraussetzungen für den Dialog	65
4.3.1.2 Effizienzsteigerung durch Nutzung des Internets als Dialogplattform	67
4.3.1.3 Multimedialität	67
4.3.2Inhaltlich-dialogische Merkmale	67
4.3.2.1 Beiträge und Beteiligung einzelner Teilnehmer	67
4.3.2.2 Gruppendynamische Besonderheiten	68
4.3.2.3 Fehlen nonverbaler Reaktionen	69
4.3.2.4 Flexibilität und Diskretion im Rahmen der Dialogsteuerung	70
4.3.2.5 Güte der Rekrutierung	70
4.4Durchführung von Online-Chats	71
4.4.1Screenerstellung und Rekrutierung	71
4.4.2Leitfadengestaltung	72
4.4.3Durchführung und Moderation	73
4.4.4Analyse und Berichtlegung	74
4.5Fazit	75
Literatur	76
5 Online- versus mobile Umfragen in der Marktforschung	78
Zusammenfassung	78
5.1Einleitung	79
5.2Ein Blick zurück in die Geschichte der Online-Marktforschung	79
5.3Die Bedeutung von Social Media für die Marktforschung (Studie 1)	81
5.3.1Aktuelle Entwicklungen der Online-Marktforschung	81
5.3.2Digitale Datenquellen als Herausforderungen für die Marktforschung	82
5.3.2.1 Personalisierte Ansprache	84
5.3.2.2 Markt-Monitoring	84
5.3.2.3 Betriebsoptimierung	84
5.3.2.4 Produkt- und Dienstleistungsinnovationen	84
5.4Nutzung des mobilen Internets	85
5.5Unterschiede zwischen Online-Umfragen und mobilen Befragungen	86
5.6Mobile Umfragen müssen Spaß machen	87
5.7Case Study: Klicken vs. Swipen – wie „fit“ ist Deutschland wirklich? (Studie 2)	90
5.8Best Practice – Schlüsselfaktoren für optimierte mobile Befragungen	94
Literatur	96
6 Potenziale von Location-based Services für die Marktforschung	97
Zusammenfassung	97
6.1Einleitung	98
6.2Theoretische Überlegungen	99
6.3Methode	103
6.3.1Stichprobenbeschreibung und Untersuchungsdesign	103
6.3.2Operationalisierung und Prüfung der äußeren Messmodelle	104
6.3.3Bewertung des inneren Modells	106
6.4Ergebnisse	110
6.5Fazit	111
Literatur	112
7 Biometrische Messung in der Produktmarktforschung	115
Zusammenfassung	115
7.1Ausgangslage	116
7.2Methodische Notwendigkeiten	117
7.2.1Befragung	118
7.2.2Verhaltensbeobachtung	118
7.2.3Biometrische Messung	119
7.3Zusammenführen der Methoden	122
7.4Output	125
Literatur	131
8 Dem Publikum in die Augen schauen	132
Zusammenfassung	132
8.1Emotionen und Werbung	133
8.2Implizite Messverfahren in der Werbewirkungsforschung	134
8.3Gesichtserkennung mittels der EmotiCam	138
8.4Reaktionen auf Radiowerbung sekundengenau verfolgen	140
8.5Emotionalisierung durch Sportevents im Fernsehen	146
8.6Fazit	150
Literatur	151
9 Eye-Tracking zur empirischen Validierung von Celebrity Endorsement	153
Zusammenfassung	153
9.1Einführung	154
9.2Beschreibende Modelle des Testimonialeinsatzes	156
9.3Grundlagen zur Blickaufzeichnung	157
9.4Studiendesign	159
9.4.1Rücklauf und Strukturierung des Datenbestands	160
9.4.2Prüfung der Experimentalbedingungen	160
9.5Ergebnisse	160
9.5.1Daten zum Blickverlauf in den Areas of Interest	160
9.5.2Grafische Auswertung der Blickverläufe	161
9.5.3Zusammenhänge mit weiteren Variablen	163
9.5.4Experimentwirkungen	166
9.6Fazit	167
Literatur	168
10 Berücksichtigung der Psycho-Physiognomik bei der Auswahl von Werbegesichtern in der Marktforschung	171
Zusammenfassung	171
10.1Einleitung	172
10.2Theoretische Überlegungen zum Einfluss der Psycho-Physiognomik auf die Auswahl von Werbegesichtern	173
10.2.1Einführung und historischer Hintergrund der Psycho-Physiognomik	173
10.2.2Formelemente in der Psycho-Physiognomik	174
10.2.3Die drei Naturelle der Psycho-Physiognomik	174
10.2.3.1 Bewegungs-Naturell	175
10.2.3.2 Empfindungs-Naturell	177
10.2.3.3 Ernährungs-Naturell	179
10.2.4Überlegungen zum Einfluss des Charakterfits auf die Einstellung zur Werbeanzeige	180
10.3Methode	182
10.3.1Stichprobenbeschreibung	182
10.3.2Untersuchungsdesign	182
10.3.3Operationalisierung der in der Studie verwendeten Konstrukte	184
10.3.4Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion	186
10.4Ergebnisse	186
10.5Fazit	190
Literatur	191
11 Mediaeffektivitätsanalysen: Analysen für Webkampagnen erweitert durch CRM	193
Zusammenfassung	193
11.1Problemstellung	194
11.2Verbesserung von Mediaeffektivitätsanalysen durch analytisches CRM	195
11.3Methodik – Kundensegmentierung	195
11.3.1Aufbau der Customer-DNA	196
11.3.2Clusteranalyse	199
11.4Ergebnisse aus der Praxis am Beispiel des Bankwesens	200
11.5Fazit	206
Literatur	207
12 Die Möglichkeiten der Werbewirkungsmessung und Mediaoptimierung vor dem Hintergrund der Parallelnutzung von TV und Internet	208
Zusammenfassung	208
12.1Einleitung	209
12.2Ziele der Werbung und deren Messung	210
12.3Second Screen – Crossmediale Nutzung von TV und Internet	212
12.4Entwicklung des E-Commerce in Deutschland	215
12.5TV-Wirkungsmessung und -analyse	217
12.5.1TV-Effekte messen	217
12.5.2Datengenerierung	217
12.5.2.1 Schaltdaten der TV-Spots	218
12.5.2.2 Website Traffic	219
12.5.3Quantifizierung des TV-Effekts	222
12.5.4Die automatisierte Mediaplanung	225
12.5.4.1 Anwendungsschwerpunkt	225
12.5.4.2 Anwendungsgrenzen	225
12.6Fazit	226
Literatur	227
13 „Big Data“ und Kundenzufriedenheit: Befragungen versus Social Media?	229
Zusammenfassung	229
13.1Die Messung von Kundenzufriedenheit	230
13.2Fünf Herausforderungen bei einer permanenten Analyse von Social-Media-Daten	233
13.2.1Datenmenge	234
13.2.2Kosten- und Zeitfaktoren	234
13.2.3Die korrekte Erkennung des Sentiments	234
13.2.4Relevanzbewertung	236
13.2.5Zuordnung des Sentiments zu relevanten Sachverhalten	236
13.3Use Case: Auswertung freitextlicher Äußerungen in Befragungen	237
13.3.1Datenmenge	238
13.3.2Kosten- und Zeitfaktoren	238
13.3.3Die korrekte Erkennung des Sentiments	239
13.3.4Relevanzbewertung	239
13.3.5Zuordnung des Sentiments zu relevanten Sachverhalten	239
13.4Welchen Mehrwert erbringt die automatische Auswertung freier Äußerungen bei Befragungen? – am Beispiel des Net Promotor Scores	240
13.5Übertragbarkeit der Ergebnisse auf soziale Medien	241
Literatur	243
14 Der Einsatz von Text Mining zur Bestimmung des Diffusionsprozesses von Produkten	246
Zusammenfassung	246
14.1Einführung	247
14.2Vom Innovator bis zum Nachzügler	248
14.2.1Grundlagen der Diffusionstheorie	248
14.2.2Der Einfluss des „Opinion Leader“	251
14.2.3Die Macht von Text Mining und Big Data	252
14.3Der Einsatz von Text Mining zur Bestimmung der Produktdiffusion	255
14.3.1Hintergründe des europäischen Vergaberechtes	255
14.3.2Die Ausschreibung als transparentes Objekt der öffentlichen Nachfrage	257
14.3.3Datensegmentierung und Metadaten-Analyse	257
14.3.4Erläuterung der Untersuchungsmethodik	260
14.4Diskussion der Ergebnisse	262
14.4.1Interpretation der Ergebnisse	262
14.4.2Kritik und Schwächen der Methodik	265
14.5Fazit und Ausblick	266
Literatur	267
Die Herausgeber	271