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Modelle

vereinfachte Abbilder empirischer Sachver­halte, wie Strukturen (z.B. Marktmodell) und Reaktionen (z.B. Elastizitäten). Sie stellen - ob intuitiv oder explizit - die Basis für jegliche Planung (Marketingplanung) und Kontrolle dar, da nur so Entscheidungs­träger in der Lage sind, die komplexe Wirk­lichkeit zu erfassen (Entscheidungsunter- stützungssysteme, Marketinginformationssysteme, Expertensysteme). Modelle sind auch Grundlage für Simulationsver­fahren und Absatzprognosen. Auch die Beschreibung bestimmter Methoden, z.B. Auswahlverfahren in der Marktfor­schung, bezeichnet man z.T. als (Verfah- rens-)Modelle. Wenn Modelle primär die Zielsetzung verfolgen, die reale Welt abzu­bilden, spricht man von realsystemorientierten Modellen. In der Marketingwissen­schaft werden Beschreibungs-, Erklärungs­und Entscheidungsmodelle unterschie­den. Ausgehend von der Erfahrung, dass Marke­ting-Modelle nicht mit den Vorstellungen („mentale Modelle“) der Entscheidungsträger hinreichend kompatibel waren, wurde das Prinzip der Benutzerorientierung (Decision-Calculus-Modell) entwickelt. Für praktisch einzusetzende Modelle ergibt sich das Erfordernis, sowohl ausreichend realitätsorientiert zu sein, um richtige Ent­scheidungen zu ermöglichen, als auch ausrei­chend benutzerorientiert zu sein, um von den Entscheidungsträgern akzeptiert zu werden, d. h., um Wirkung zu erzielen. Der Modellierungsprozeß beinhaltet die Auswahl der für den jeweiligen Modell­zweck als relevant erachteten Variablen, was stets zu mehr oder minder starken Vereinfa­chungen führt, die den Modellzweck aber eher zu erreichen versprechen. Die Auswahl erfolgt dabei sowohl theoriegesteuert als auch im Hinblick auf die Verfügbarkeit von empirischen Daten zur späteren Modellva­lidierung. Daran anschließend gilt es, die Modellvariablen zu verknüpfen, d.h. Ab­hängigkeiten und Unabhängigkeiten zu postulieren, Variablengruppierungen und - hierarchisierungen vorzunehmen etc. Die formale Gestalt der Variablenverknüpfung bestimmt dabei stark den Modellcharakter: Quantitative Modelle, z.B. Marktreaktionsfunktionen, nutzen die Sprache der Ma­thematik, qualitative Modelle, wie z. B. viele Modelle des Käuferverhaltens in der Konsumentenverhaltensforschung,arbei­ten mitgenau zudefinierendenBegriffenund hypothetischen Konstrukten. Bei Ent­scheidungsmodellen wird eine Marketing- zielgröße als abhängige Variable in das Mo­dell eingebaut und durch analytische, numerische oder heuristische Planungs­verfahren Maxima oder Optima ermittelt. Diesem Schritt vorgelagert ist allerdings die Parametrisierung der Modellvariablen, bei der für die im Modell enthaltenen quanti­tativen Modellparameter statistisch Werte zu schätzen sind. Dafür stehen verschiedene Schätzverfahren zur Verfügung, von denen die Regressionsanalyse besonders oft ein­gesetzt wird- Zeigen die statistischen Kenn­werte für den Schätzprozeß eine hinreichen­de Übereinstimmung („Fit“) zwischen dem Modell und der Wirklichkeit, gilt das Modell als validiert. Da i. d. R. aber nur Stichproben­daten zur Modellvalidierung eingesetzt wer­den, gilt es auch noch die Reliabilität des Modells zu überprüfen. Erst dann kann das Modell als bewährt gelten und ggf. - z. B. für Prognosezwecke - angewendet werden. Bei der Interpretation der Modellergebnisse gilt es dabei, die bei der Modellspezifikation ge­machten Prämissen nicht aus dem Auge zu verlieren.           

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