Zusammenfassung
Für die Planung des Einsatzes der Werbeträger sind folgende Daten erforderlich1:
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Angaben über die Zielpersonen (sozio-demographische und psychologische Merkmale)
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Angaben über die Reichweite der Werbeträger sowie die anderen Kontaktmaßzahlen (zielgruppenspezifische Reichweite, kumulierte Reichweite, durchschnittliche Kontakthäufigkeit und ihre Verteilung sowie Überschneidungsdaten)
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Daten über die Qualität der möglichen Werbeträger bzw. -gruppen. Diese werden für die inter- bzw. intramediale Gewichtung herangezogen. Zu ihnen gehören z. B. die technischen Gestaltungsmöglichkeiten und die qualitativen Mediafaktoren, wie z. B. Glaubwürdigkeit und Image des Werbeträgers, Verbundenheit des Lesers mit dem Medium (Leser-Blatt-Bindung), redaktionelles und werbliches Umfeld des Werbeträgers.
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Anmerkungen
vgl. Schweiger, G., Mediaselektion — Daten und Modelle, Wiesbaden 1975.
vgl. etwa Schulz, W., Medienwirkung und Medienselektion, Methoden und Ergebnisse der Forschung zum Inter-Media-Vergleich von Fernsehen, Radio, Zeitung, Zeitschrift, Gruner + Jahr & Co., Mai 1971; Die Wirkung von Zeitschriften-Anzeigen und Fernsehspots, Eine Fallstudie zum Intermedia-Vergleich, durchgeführt von der Marktpsychologischen Beratungsgruppe Oppermann, Bonn, G+J-Schriftenreihe, Dezember 1971; Hermanns, A., Der Prozeß der Aufnahme und Verarbeitung von Werbebotschaften, die von verschiedenartigen Medien übermittelt werden, G+J-Schriftenreihe Bd. 12, Juli 1973; Hansen, J., Das Problem der Verknüpfung quantitativer und qualitativer Kriterien in der Mediaplanung, G+J-Schriftenreihe Bd. 15, Oktober 1973; Budgetmessung und Media-Mix, empirische Analyse der Werbewirkungsentfaltung auf dem österreichischem Markt, in Hör zu Österreich, 1972; Marktmechanik 1, hsgg. von Hör zu — Funk Uhr, o. O. 1975.
vgl. etwa den Bericht des /mas-Instituts für Markt-und Sozialanalysen, Linz, über Insertionswertanalyse durch werbefreundliche Einstellung, 1975, oder die 1975 aufgenommenen Testversuche des Medienwirkungsmodells von G. Fischer (Lineare logistische Modelle zur Beschreibung von Einstellungs-und Verhaltensänderungen unter dem Einfluß von Massenkommunikationen, in: Kempf, W. F., (Hrsg.), Probabilistische Modelle in der Sozialpsychologie, Bern—Stuttgart 1974, S. 81 ff.) durch Dr. Fessel + GfK, Wien. Vgl. auch den Abschnitt Mediengewichtung, in: Schweiger, G., Mediaselektion — Daten und Modelle, Wiesbaden 1975, S. 169 ff. und S. 177 ff.
Wind, Y; Silver, St. E., Segmenting Media Buyers, in: JAR 6/1973, S. 33 ff.
Fleck, R. A. jr., How Media Planners Process Information, in: JAR 2/1973, S. 14 ff.
Vgl. Green, P. E.; Maheshwari, A., A Note on the Multidimensional Scaling of Conditional Proximity Data, in: JMR Feb. 1970, S. 106 ff.; Green, P. E.; Rao, V. R., Applied Multidimensional Scaling, A Comparison of Approaches and Algorithms, New York 1972, S. 23 ff.
Vgl. die empirischen Studien zur Prüfung der Auskunftsmühe bei unterschiedlichen Datensammlungsprozeduren von Taylor, J. R.; Kinnear, Th. L., Empirical Comparison of Alternative Methods for Collecting Proximity Judgements, in: Allvine, F. (Hrsg.), Combined Prodeedings, AMA 1971, S. 547 ff., und Neidell, L. A., Procedures for Obtaining Similarities Data, in: JMR Aug. 1972, S. 355 ff.
Vgl. den empirischen Test von Gruppierungsverfahren im Vergleich mit Rangordnungsmethoden bei Rao, V, R.; Katz, R., Alternative Multidimensional Scaling Methods for Large Stimulus Sets, in: JMR Nov. 1971, S. 488 ff.
Vgl. Trommsdorff, V., Die Messung von Produktimages für das Marketing, Grundlagen und Operationalisierung, Köln 1975, S. 98.
Zu den theoretischen Grundlagen und den meßtechnischen Details vgl. Mazanec, J., Mehrdimensionale Repräsentation von Produktmarken Teil 1: Das Prinzip der Datenkompression, Arbeitspapier 1/1975 und Mazanec, J.; Porzer, P.; Scheuch, F., Mehrdimensionale Repräsentation von Produktmarken Teil 2: Ein empirischer Vergleich metrischer und nichtmetrischer Skalierungstechniken, Arbeitspapier 2/1975 des Instituts für Werbewissenschaft und Marktforschung der Wirtschaftsuniversität Wien.
Vgl. die Programmbeschreibung von Porzer, P, in: Mazanec, J.; Porzer, P., Scheuch, F., Mehrdimensionale Repräsentation von Produktmarken Teil 2: Ein empirischer Vergleich metrischer und nichtmetrischer Skalierungstechniken, Arbeitspapier 2/1975 des Instituts für Werbewissenschaft und Marktforschung der Wirtschaftsuniversität Wien, S. 80 ff.
Die Idee stammt von Green, P. E.; Rao, V. R., Applied Multidimensional 1972, S. 23 ff., S. 13, S. 19 ff., S. 25f.
Hofstätter, P. R., Einführung in die Sozialpsychologie, 4. Aufl., Stuttgart 1966, S. 262.
Kyst ist eine leistungsfähige Fusion aus den ältern NMDS-Programmen M-D-Scal (Kruskal — Carmone 1969, Version 5MS) und Torsca-9 (Young 1968) (vgl. Kruskal, J. B.; Young, F. W.; Seery, J. B., How to use Kyst, a Very Flexible Programm to Do Multidimensional Scaling and Unfolding, April 1973, unveröffentl. Manuskript, Bell Laboratories, Murray Hill N. J. )
Für alle sechs Datensätze wird zur Beurteilung der Güte der Anpassung die Streßformel I und zur Auflösung der (in den Gruppenbildungsdaten gehäuft auftretenden Bindungen („ties“)) der „primary approach” von Kruskal gewählt. Vgl. dazu Kruskal, J. B., Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of Fit to a Nonmetric Hypothesis, in: Psychometrika 1/1964, S. 9, 22; Kruskal, J. B., Nonmetric Multidimensional Scaling: A Numerical Method, in: Psychometrika 2/1964, S. 41 und Kruskal, J. B.; Young, F. W.; Seery, J. B., How to use Kyst, a Very Flexible Program to Do Multidimensional Scaling and Unfolding, April 1973, unveröffentl. Manuskript, Bell Laboratories, Murray Hill, N. J., S. 6, S. 24.
Vgl. die Koordinaten (Hauptkomponenten-Werte) der Medien A bis O für Dimension 3 in Abb. 1.
Green, P. E., On the Robustness of Multidimensional Scaling Techniques, in: JMR Feb. 1975, S. 75.
Vgl, Spence, I.; Ogilvie, J. C., A Table of Expected Stress Values für Random Rankings in Nonmetric Multidimensional Scaling, in: MBR Oct. 1973, S. 511 ff.
Eine Ausnahme bildet die erwähnte Studie von Rao, V. R.; Katz, R., Alternative Multidimensional Scaling Methods for Large Stimulus Sets, in: JMR Nov. 1971, S. 488 ff.
Vgl. am besten die Erläuterung bei Oberla, K., Faktorenanalyse, 2. Aufl., Berlin 1971, S. 175 ff.
Shepard, R. N. Representation of Structure in Similarity Data: Problems and Prospects, in: Psychometrika 4/1974, S. 392.
Die Disparitäten d („disparities“) sind jene Werte, die zunehmend (abnehmend) monoton mit den beobachteten Dissimilaritäten (Similaritäten) s verlaufen und denen die Distanzen d der gesuchten Lösungskonfiguration möglichst angenähert werden sollen. Sie entsprechen also den „theoretischen” Werten der metrischen Regressionsanalyse.
Shepard, R. N., Representation of Structure in Similarity Data: Problems and Prospects, in: Psychometrika 4/1974, S. 394.
Die Ergebnisse beruhen auf einer hierarchischen Clusterprozedur („single link“-Methode) nach Jardine, N.; Sibson, R., Mathematical Taxonomy, London 1971, S. 51 ff. (Auf die Intervallskalierung des „coefficient of dissimilarity” wurde in der Abbildung 9 aus Gründen der Platzersparnis verzichtet. Das Programm verfaßte W. Panny, Interfakultäres Rechenzentrum der Wirtschaftsuniversität Wien).
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© 1978 Betriebswirschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler KG, Wiesbaden
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Schweiger, G., Mazanec, J., Porzer, P., Wiegele, O. (1978). Dimensionen der Werbeträgerbewertung durch den Mediaplaner — eine empirische Studie. In: Topritzhofer, E. (eds) Marketing. Gabler Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-93787-2_16
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-93787-2_16
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