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TV-Spot STEAM Stochastic Evolutionary Adoption Model: Quantitatives Modell zur frühzeitigen, langfristigen Marktanteilsprognose eines Neuproduktes aus Paneldaten. Es ist für häufig gekaufte Produkte konzipiert. Hinsichtlich seiner Annahmen über das individuelle Kaufverhalten ist STEAM zu den stochastischen Modellen zu zählen. Neben Marktanteilsprognosen können diagnostische Analysen durchgeführt werden, z.B. über Produktzufriedenheit oder die Werbeeffizienz. Die Daten über Erstkauf und Wiederkäufe müssen aus einem Käuferpanel stammen, z.B. einem Haushaltspanel. Aus ihnen wird die Wahrscheinlichkeit geschätzt, mit der ein Haushalt weitere Käufe dieser oder anderer Marken der betreffenden Produktklasse tätigt (Wiederkaufverhalten). Aus diesen individuellen Wahrscheinlichkeiten wird eine Wahrscheinlichkeitsfunktion des Kaufverhaltens berechnet, die durch die Parameter:
(1) Anzahl bisheriger Käufe, Zeitpunkt des letzten Kaufs und
(3) Zeitdauer seit dem letzten Kauf bestimmt wird. Die Prognose des Marktanteils erfolgt durch eine Monte-Carlo-Simulation des zukünftigen Kaufverhaltens. Das zur Simulierung der Kaufdaten verwendete mathematische Modell wird durch die genannten empirischen Parameter des Kaufverhaltens bestimmt. Die Verwendung von kausal eigentlich sehr aussagekräftigen Paneldaten, deren Gehalt sonst durch allzu einfache Kennzahlen meist schlecht genutzt wird, bestimmt den Wert des Modells wesentlich. Anstelle von Paneldaten können aber auch experimentelle Test- marktdaten verrechnet werden. Vergleichsanalysen von STEAM geschätzten und tatsächlich eingetretenen Marktanteilen zeigten hohe Prognosevalidität des Modells. Trotzdem wurde es in der Praxis nicht oft angewendet. Seine größten praktischen Nachteile liegen in der hohen Komplexität und dem damit verbundenen mathematisch an- spruchvollenNiveau.FürdenMarketingma- nager ist der Rechenweg und damit auch das Ergebnis schwierig nachzuvollziehen, was bis zum PC-Zeitalter zu Ablehnung im Management geführt hat. Auch erfordert die Modellanwendung der in den 70 er Jahren entwickelten Version bisher noch hohen Arbeitsaufwand.

Literatur: Massy, W.F., Forecasting the Demand for New Convenience Products, in: Journal of Marketing Research, Vol. VI (1969), S. 405-412.

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