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Diskussion und Systematisierung von Kennzahlen zur Messung und Bewertung von Kaufverbundeffekten im Einzelhandel

Diskussion und Systematisierung von Kennzahlen zur Messung und Bewertung von Kaufverbundeffekten im Einzelhandel
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Nathalie Klesius
  • Abgabedatum: September 2003
  • Umfang: 73 Seiten
  • Dateigröße: 621,1 KB
  • Note: 1,3
  • Institution / Hochschule: FernUniversität in Hagen Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-7687-8
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-7687-8 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-7687-8 CD
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Klesius, Nathalie September 2003: Diskussion und Systematisierung von Kennzahlen zur Messung und Bewertung von Kaufverbundeffekten im Einzelhandel, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: Sortiment, Einzelhandelsmarketing, Warenkorb, Verbundanalyse, Verbundmaß

Diplomarbeit von Nathalie Klesius

Einleitung:

Die Sortimentspolitik stellt einen wesentlichen Bestandteil der unternehmerischen Tätigkeit eines Einzelhandelsunternehmens dar. Ihre zentralen Aufgaben bestehen in der Gestaltung und Auswahl des Warensortiments sowie der Erkennung und effizienten Nutzung des akquisitorischen Potenzials der angebotenen Produkte. Es müssen u. a. Entscheidungen getroffen werden über die Listung oder Auslistung bestimmter Artikel und die Warenplatzierung innerhalb des Verkaufsraums. Eine Vielzahl der Handelsunternehmen bedient sich zur Lösung des erstgenannten Entscheidungsproblems überwiegend klassischer Deckungsbeitragsrechnungen oder Rentabilitätskennzahlen. Diese betrachten allerdings jeden Artikel losgelöst vom restlichen Warensortiment und lassen Interdependenzen zwischen verschiedenen Sortimentsteilen unbeachtet.

Die Tatsache, dass sich beim Einkauf im Supermarkt im eigenen Einkaufswagen ebenso wie in allen anderen Wagen in der Warteschlange an der Kasse im Regelfall mehrere Artikel befinden, lässt jedoch auf Verbundkäufe schließen. So fand das Marktforschungsinstitut A.C. Nielsen bei einer für den Getränkehersteller Bacardi im 2. Halbjahr 1996 durchgeführten Warenkorb-Analyse u. a. heraus, dass in 19,8% der Einkäufe neben Bacardi Rum auch Bier erworben wurde. 15% der untersuchten Kassenbons enthielten neben Bacardi Rum auch salzige Knabberartikel. Aus den Untersuchungsergebnissen ließ sich letztendlich ableiten, dass Käufer von Bacardi Rum auffällig viele gleichzeitige Ausgaben für hochpreisige Fertiggerichte, Knabberartikel, andere alkoholhaltige Getränke oder auch Fruchtsäfte tätigen. In dem Fall liegt demnach die Vermutung von Verbundbeziehungen zwischen den verschiedenen Produkten nahe.

Diese beobachtbare sogenannte Kaufverbundenheit von Produkten lässt die Aufgaben der Sortimentspolitik zu komplexen Entscheidungsproblemen werden und bietet dem Einzelhandel gleichzeitig die Chance, die Kenntnis von Kaufverbundeffekten als einen wertvollen Beitrag zur Effizienzsteigerung absatzpolitischer Maßnahmen gezielt einzusetzen. Die Vernachlässigung von Verbundbeziehungen kann dagegen im Extremfall z. B. eine voreilige, ertragsmindernde Auslistung eines Artikels bewirken, der zwar einen geringen Deckungsbeitrag besitzt, aber positive Ausstrahlungseffekte auf ein ertragsstarkes Produkt aufweist. Eine Lösung bietet hier die verbundorientierte Deckungsbeitragsrechnung. Weiterhin liefern ermittelte Kaufverbundeffekte bedeutende Hinweise für preispolitische Entscheidungen wie Sonderangebotsaktionen, werbepolitische Maßnahmen, z. B. Festlegung verstärkt zu bewerbender Produkte oder Zusammenstellung von Angebotspaketen, sowie für die Produktplatzierung. Durch die unterschiedliche Platzierung von verbundintensiven Sortimentsteilen kann der Einzelhändler die Verweildauer des Kunden in der Einkaufsstätte in seinem Interesse beeinflussen.

Die Kenntnis über Kaufverbundeffekte innerhalb des Warensortiments birgt für die Sortimentspolitik des Einzelhandels erhebliche Potenziale. In Anbetracht der verschärften Wettbewerbssituation im Handel z. B. durch den Einsatz neuer Technologien in Form von Electronic Commerce und die dadurch erhöhte Markttransparenz, die derzeitige schwache, konjunkturelle Entwicklung sowie sich stetig ändernde Kundenbedürfnisse, denen der Einzelhandel gerecht werden muss, gewinnt die Ausnutzung von Verbundbeziehungen als Beitrag zur Sicherung des Unternehmenserfolges an zusätzlicher Bedeutung.

Gang der Untersuchung:

Angesichts der großen Bedeutsamkeit von Kaufverbundeffekten für das Einzelhandelsmarketing steht die Messung und Bewertung solcher Effekte im Mittelpunkt dieser Arbeit. Im Verlauf der Untersuchung werden die Kennzahlen, die diesem Zweck dienen können, einer genaueren Betrachtung unterzogen. Ziel ist es, die verschiedenen Kennziffern auf ihre tatsächliche Eignung zur Darstellung von Kaufverbundeffekten hin zu überprüfen. Sollen die Kennzahlen dem Handelsmanager als Entscheidungshilfen dienen, ist es wichtig zu wissen, inwieweit bestehende Verbundbeziehungen hinsichtlich ihrer Art und Intensität durch die einzelnen Maße wiedergegeben werden.

Das Ziel der Untersuchung wird dabei durch die Beantwortung folgender Fragen erarbeitet:

Was verbirgt sich hinter dem Konstrukt des Kaufverbundes? Auf der Grundlage welcher Datenbasis können Kennzahlen zur Messung von Kaufverbundeffekten berechnet werden? Anhand welcher Kriterien sollen die einzelnen Kennzahlen beurteilt werden? Welche Verbundmaße gibt es und wie können diese systematisiert werden? Welche mittels der Kriterien diskutierten Verbundmaße eignen sich zur Messung und Bewertung von Kaufverbundeffekten?

Kapitel 2 der vorliegenden Arbeit behandelt die Grundlagen der Untersuchung und wird sich den Fragen a) und b) widmen. Nach einer Zusammenfassung von Kaufverbundansätzen in der Literatur wird die dieser Arbeit zugrundeliegende Arbeitsdefinition festgelegt. In einem weiteren Schritt werden die Grenzen des Kaufverbundkonzeptes aufgezeigt. Anschließend werden verschiedene Quellen zur Datengewinnung vorgestellt und beurteilt sowie die notwendige Datenaufbereitung erläutert.

Im Hauptteil der Untersuchung, Kapitel 3, wird eine Systematisierung der Verbundmaße vorgenommen, deren nähere Diskussion anhand der zuvor definierten Kriterien den Schwerpunkt der Arbeit bildet. Die Beurteilung der einzelnen Kennzahlen gibt letztlich Auskunft über deren Eignung zur Messung und Bewertung von Kaufverbundeffekten. In diesem Kapitel werden somit die Fragen c), d) und e) beantwortet. Kapitel 4 beinhaltet abschließend ein Resümee der erarbeiteten Ergebnisse sowie einen Blick auf zukünftige Ansätze der Kaufverbundmessung.

Inhaltsverzeichnis:

Tabellenverzeichnis III
Symbolverzeichnis IV
1. Kaufverbundeffekte im Rahmen der Sortimentspolitik 1
1.1 Kaufverbundmaße als Indikatoren des Einzelhandelsmarketings 1
1.2 Verlauf der Untersuchung 2
2. Grundlagen der Untersuchung 4
2.1 Das Konzept des Kaufverbundes 4
2.1.1 Gängige Ansätze in der Literatur 4
2.1.2 Festlegung der Arbeitsdefinition 6
2.1.3 Grenzen des Kaufverbundansatzes 7
2.2 Datenbereitstellung zur Ableitung von Kaufverbundmaßen 9
2.2.1 Erhebung der Datenbasis 9
2.2.2 Aufbereitung der Rohdaten 11
3. Diskussion von Kennzahlen zur Analyse von Kaufverbundeffekten 14
3.1 Eigenschaften und Besonderheiten von Kennzahlen 14
3.2 Definition der Bewertungskriterien 14
3.3 Traditionelle Verbundmaße 17
3.3.1 Symmetrische Maße 17
3.3.1.1 Grundlegende Merkmale 17
3.3.1.2 Tanimoto-Koeffizient 18
3.3.1.3 Merkle-Koeffizient 22
3.3.1.4 Russel-Rao-Koeffizient 26
3.3.1.5 Yule-Koeffizient 29
3.3.1.6 Pearson-Koeffizient 32
3.3.2 Asymmetrische Maße 34
3.3.2.1 Grundlegende Merkmale 34
3.3.2.2 Bedingte Wahrscheinlichkeit 35
3.4 Neuere Ansätze zur Verbundmessung 38
3.4.1 Verbundmaß Support 39
3.4.2 Verbundmaß Confidence 42
3.4.3 Interessantheitsmaß Lift 45
3.4.4 Interessantheitsmaß X2 47
3.4.5 Interessantheitsmaß Conviction 49
4. Schlussbetrachtung 51
4.1 Zusammenfassung der Untersuchungsergebnisse 51
4.2 Ausblick 54
Anhang - Koeffizientenübersicht 56
Literaturverzeichnis 61
URL-Verzeichnis 66
Eidesstattliche Erklärung 67

Automatisiert erstellter Textauszug:

Kaufverbundintensität mit ein. Damit ist jedoch wie bei allen das Feld „d“ einbeziehenden Kennzahlen die Problematik einer begrenzten Vergleichbarkeit der Koeffizienten verbunden. Durch die Abhängigkeit des Koeffizienten von dem in der Realität normalerweise quantitativ stark ausgeprägten Feld „d“ ergibt sich bei konstanter Anzahl an Verbundkäufen zwischen i und j ein neuer Kennzahlenwert sobald sich die Anzahl der Restverbundkäufe ändert. Eine unterschiedliche Zahl an Restverbundkäufen ergibt sich z. B. je nach Untersuchung der Kaufverbundeffekte innerhalb eines Teilsortiments, einer Abteilung, des Gesamtsortiments oder alleine durch die unterschiedliche Dauer der Untersuchungszeiträume. Bei Nichtbeachtung dieser Tatsache läuft der Praktiker Gefahr, der Fehlinterpretation eines im Wert geänderten Koeffizienten zu erliegen, da letztendlich die Stärke der Verbundintensität tatsächlich gleich geblieben ist.79 Eine weitere Einschränkung in der Vergleichbarkeit des Koeffizienten bringt die beschriebene Abhängigkeit vom Aggregationsniveau mit sich. Bei der Gegenüberstellung von auf verschiedenen Niveaus ermittelten Kennziffern muss dieser Aspekt beachtet werden. d) Praktikabilität Der Russel-Rao-Koeffizient lässt sich vom Anwender, ebenso wie der bereits diskutierte Tanimoto-Koeffizient, aufgrund seiner Formelstruktur sehr einfach mit Hilfe der Vierfelder-Matrix ermitteln. Zur Verdichtung der gewonnenen Informationen können auch beim RusselRao-Koeffizienten das Verfahren der Multidimensionalen Skalierung oder Clusteranalysen zum Einsatz kommen. 3) Gesamturteil: Vorteilhaft hervorzuheben ist beim Russel-Rao-Koeffizienten insbesondere die mögliche Ableitung der Relevanz einer festgestellten Verbundbeziehung. Selten auftretende Verbundeffekte werden dadurch zwar nur sehr schwach oder gar nicht ausgewiesen, doch stellen diese womöglich gerade die für den Handelsmanager weniger interessanten Verbunde aufgrund ihrer geringen Bedeutung innerhalb des Gesamtsortiments dar. Darüber hinaus ist die Kennzahl leicht zu berechnen, inhaltlich klar interpretierbar und lässt klassische Verdichtungsverfahren zu. [...]

wertmäßig ansteigende Bewertungsgrundlage im Nenner erklären, die mit einem sinkenden Wert des jeweiligen Quotienten einhergeht. Eine Ausweisung vollkommener Verbundintensität mit dem Wert 1 durch den Russel-Rao-Koeffizienten setzt dabei voraus, dass b=c=d=0 gilt. Eine maximale Verbundintensität wird somit nur angezeigt, wenn i und j ausnahmslos gemeinsam erworben wurden. Weiterhin dürfen auch keine anderen Verbundkäufe zustande gekommen sein. Da die beschriebene Situation wenig mit der Realität gemein hat, wird die durch den Russel-RaoKoeffizienten ausgewiesene Kaufverbundintensität im Regelfall den Maximalwert von 1 nicht erreichen. Dies hat zur Folge, dass Kaufverbundeffekte, die während einer Untersuchung im Verhältnis zu allen beobachteten Käufen nur selten auftreten, durch den Russel-Rao-Koeffizienten nicht oder nur mit einem sehr geringen Wert ermittelt werden. Wie aus dem aufgeführten Beispiel ersichtlich, kann es sich dabei aber durchaus um eine Beziehung mit an sich starker Verbundintensität handeln. Die Bemessungsgrundlage aller getätigten Käufe bringt andererseits jedoch den Vorteil mit sich, dass dem Entscheidungsträger eine Aussage über die Relevanz der festgestellten Verbundbeziehung in Bezug auf das gesamte Warensortiment ermöglicht wird. Hieraus lässt sich der Stellenwert einer Verbundbeziehung abschätzen. b) Aggregationsniveau Neben der allgemeinen Problematik verzerrter Ergebnisse bei der Zusammenfassung von Artikeln zu Warengruppen weist auch der Russel-RaoKoeffizient eine Abhängigkeit vom verwendeten Aggregationsniveau auf. Zwar geht Merkle in seiner Arbeit nur auf bestimmte Kennzahlen genauer ein, doch nimmt man sein Demonstrationsbeispiel als Grundlage und wendet darauf den Russel-Rao-Koeffizienten an, so ergeben sich auch hier unterschiedliche Werte je nach Aggregationsniveau.78 c) Vergleichbarkeit Im Vergleich zu den bisher diskutierten Verbundmaßen bezieht der RusselRao-Koeffizient das Feld „d“ der Vierfelder-Matrix in die Berechnung der [...]

Bei diesem Koeffizienten handelt sich ebenfalls um eine Verhältniskennzahl, die die gemeinsam erworbenen Käufe von i und j zu den beobachteten Gesamteinkäufen ins Verhältnis setzt. Auch hier erstreckt sich der Wertebereich von 0 bis 1. Je höher der Kennzahlenwert, desto stärker die Verbundintensität.77 Laut dem Beispiel unter 3.3.1.2 lässt sich für den Russel-Rao-Koeffizienten folgender Wert ermitteln: VRij = 370 / (370 + 620 + 10 + 40.000) = 0,009 Danach enthielten 0,9% aller beobachteten Verbundkäufe die beiden Sortimentsteile i und j. 2) Bewertung anhand der Kriterien: a) Aussagekraft Gemäß dem definierten Wertebereich weist eine Verbundstärke von 0,009 nicht auf eine Verbundbeziehung zwischen den betrachteten Sortimentsteilen hin. Die offensichtlich vorhandene Verbundbeziehung zwischen i und j (370 Verbundkäufe versus nur 10 Alleinkäufe von j) wird durch die Kennzahl nicht widergespiegelt. Grund dafür ist die verwendete Bemessungsgrundlage aller getätigten Verbundkäufe. Vergleicht man die Bewertungsgrundlage des Koeffizienten mit denen von Merkle („alle Käufe eines Sortimentsteils“) und Tanimoto („alle Käufe mit i oder j“), ist schnell ersichtlich, dass folgende Beziehung gelten muss: VMij ≥ VTij ≥ VRij. Mathematisch lässt sich dieser Zusammenhang durch die [...]

Arbeit zitieren:
Klesius, Nathalie September 2003: Diskussion und Systematisierung von Kennzahlen zur Messung und Bewertung von Kaufverbundeffekten im Einzelhandel, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
Sortiment, Einzelhandelsmarketing, Warenkorb, Verbundanalyse, Verbundmaß

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