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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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