Bei der Ableitung von Marketing-Entscheidungen kommt der Analyse von Kundenpräferenzen eine entscheidende Bedeutung zu. Dabei stellt die Berücksichtigung der Heterogenität in den Präferenzen der Konsumenten eine besondere Herausforderung dar. Durch hierarchische Bayes-Modelle in Kombination mit der traditionellen Conjoint Analyse und der Choice-Based Conjoint Analyse lassen sich diese Präferenzen auf individueller Ebene erfassen. Diese Möglichkeit ist von besonderem Wert für die Ableitung von Marketing-Entscheidungen im Kontext von Strategien wie ""Segment of one"" oder ""Mass Customization"", die die individuelle Ansprache und Bedürfnisbefriedigung einzelner Kunden zum Ziel haben. Im Rahmen dieser Arbeit werden die verschiedenen hierarchischen Bayes-Modelle und die zur Berechnung notwendigen Markov Chain Monte Carlo-Methoden dargestellt. Des Weiteren wird das Verfahren auf reale Daten im Kontext der Mass Customization von Sportschuhen angewendet, um daraus Entscheidungen für das Marketing ableiten zu können.     «

Bei der Ableitung von Marketing-Entscheidungen kommt der Analyse von Kundenpräferenzen eine entscheidende Bedeutung zu. Dabei stellt die Berücksichtigung der Heterogenität in den Präferenzen der Konsumenten eine besondere Herausforderung dar. Durch hierarchische Bayes-Modelle in Kombination mit der traditionellen Conjoint Analyse und der Choice-Based Conjoint Analyse lassen sich diese Präferenzen auf individueller Ebene erfassen. Diese Möglichkeit ist von besonderem Wert für die Ableitung von Ma...     »