Zusammenfassung
Dieser Beitrag grenzt zunächst das Fachgebiet des quantitativen Marketings ein und orientiert sich dabei an einem Forschungsparadigma, das sich im zweiten Drittel des 20. Jahrhunderts vor allem im angloamerikanischen Raum durchsetzte. Dabei gehen wir auf Entwicklungen ein, die sich – etwas zeitversetzt – in deutschsprachigen Universitäten in diesem Fach ereigneten. Als wesentliche Treiber der Veränderung sehen wir die aktive Teilnahme deutschsprachiger Kolleginnen und Kollegen an internationalen Fachkonferenzen sowie die Öffnung der akademischen Zeitschriften für eine internationale Autorenschaft, die Englisch als verbindende „Lingua franca“ einsetzt. Unserer Einschätzung nach etablierte sich im zweiten Jahrzehnt unseres Jahrhunderts zunehmend eine signifikante Anzahl von deutschsprachigen Wissenschaftlern in der globalen, einschlägigen Spitzenforschung. Dies belegt eine bibliometrische Analyse von Publikationen deutschsprachiger Provenienz, die wir für jene Periodika durchführen, die wir als internationale Topjournale im oben abgegrenzten Fachbereich ansehen, und denen wir die Entwicklung in den deutschsprachigen Medien gegenüberstellen.
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Notes
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Das erfolgreiche Agieren (insbesondere die Veranstaltung einschlägiger Konferenzen, die Herausgabe wissenschaftlicher Journale) des „Institute for Operations Research and the Management Sciences – INFORMS“ führte dazu, dass man auch die von den Mitgliedern dieses Instituts verfolgte Forschungsrichtung als INFORMS – „Marketing Science“ bezeichnete. Dieser Beitrag wird dafür aber durchgehend die Abkürzung OR/MS verwenden.
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Auch in Zeitschriften, die weniger im Zentrum des Marketings positioniert sind, etwa dem European Journal of Operational Research oder dem OR Spectrum, findet man vereinzelt derartige Beiträge. Wir gehen jedoch aus Platzgründen nicht näher darauf ein.
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Die im Rahmen der Konsumentenverhaltensforschung bearbeiteten Themen, die sich mit Mess- und Skalierungsproblemen von hypothetischen Konstrukten befassten, sowie jene Studien, die fokussiert Managementprobleme behandeln, keine quantitativen Bewertungen verwenden und eher der Organisationsforschung zuzurechnen sind, berücksichtigt diese Zusammenstellung nicht.
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Wir bedanken uns an dieser Stelle bei Frau Franziska Meyer für ihre Unterstützung bei der bibliometrischen Analyse.
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Beispielsweise erscheint die elektronische Zeitschrift des Verbands der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft (VHB) Business Research – BUR seit 2008 halbjährlich und veröffentlicht englischsprachige Arbeiten zu allen Teilgebieten der Betriebswirtschaftslehre; zwischen 2008 und 2015 wurden 86 Aufsätze publiziert, davon zehn aus dem Marketing, nicht eingeschränkt auf OR/MS. Ebenfalls zu nennen ist an dieser Stelle Review of Managerial Science; diese Zeitschrift erschien 2007 erstmals, publiziert Arbeiten zu einem breiten Spektrum, darunter gelegentlich auch zu (quantitativem) Marketing.
Literatur
Ailawadi, K. L., Gedenk, K., & Neslin, S. . A. (1999). Heterogeneity and purchase event feedback in choice models: An empirical analysis with implications for model building. International Journal of Research in Marketing, 16(3), 177–198.
Albers, S. (1982). Optimal positioning of political parties (DGOR, S. 322–328). Springer.
Albers, S. (1984). Fully nonmetric estimation of a continuous nonlinear conjoint utility function. International Journal of Research in Marketing, 1(4), 311–319.
Albers, S. (1998). A framework for analysis of sources of profit contribution variance between actual and plan. International Journal of Research in Marketing, 15(2), 109–122.
Albrecht, C. M., Backhaus, C., Gurzki, H., & Woisetschläger, D. M. (2013). Value creation for luxury brands through brand extensions: An investigation of forward and reciprocal effects. Marketing ZfP, 35(2), 91–103.
Algesheimer, R., Borle, S., Dholakia, U. M., & Singh, S. . S. (2010). The impact of customer community participation on customer behaviors: An empirical investigation. Marketing Science, 29(4), 756–769.
Balderjahn, I. (1985). Strukturen sozialen Konsumbewusstseins: Reanalyse und Versuch einer Bestimmung. Marketing ZfP, 7(4), 253–262.
Bauer, H. H., Mäder, R., & Huber, F. (2002). Markenpersönlichkeit als Determinante von Markenloyalität. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 54(8), 687–709.
Bauer, H. H., Sauer, N. E., & Becker, S. (2003). Risikowahrnehmung und Kaufverhalten im Internet. Marketing ZfP, 25(3), 183–200.
Bayer, E., Srinivasan, S., Riedl, E. J., & Skiera, B. (2020). The impact of online display advertising and paid search advertising relative to offline advertising on firm performance and firm value. International Journal of Research in Marketing, 37(4), 789–804.
Ben-Akiva, M. E., & Lerman, S. R. (1985). Discrete choice analysis: Theory and application to travel demand. MIT press.
Bleier, A., & Eisenbeiss, M. (2015). Personalized online advertising effectiveness: The interplay of what, when, and where. Marketing Science, 34(5), 669–688.
Böcker, F. (1979). Zur internationalen Positionierung der deutschen Marketingwissenschaft: Auf dem Weg zu einer Repositionierung. Marketing ZfP, 1(4), 283–284.
Böcker, F. (Hrsg.). (1982). Preistheorie und Preisverhalten. Vahlen.
Boztuğ, Y., & Hildebrandt, L. (2008). Modeling joint purchases with a multivariate MNL approach. Schmalenbach Business Review, 60(4), 400–422.
Büschken, J., & Allenby, G. M. (2016). Sentence-based text analysis for customer reviews. Marketing Science, 35(6), 953–975.
Buzzell, R. D., & Gale, B. T. (1987). The PIMS principles: Linking strategy to performance. Free Press.
Chintagunta, P. K. (1993). Investigating purchase incidence, brand choice and purchase quantity decisions of households. Marketing Science, 12(2), 184–208.
Decker, R., & Gaul, W. (1990). Einige Bemerkungen über Expertensysteme für Marketing und Marktforschung. Marketing ZfP, 12(4), 257–271.
Dichtl, E. (1980). Das Schattendasein der deutschen Marketingwissenschaft. Marketing ZfP, 2(2), 136–138.
Dichtl, E., Gümbel, R., Kroeber-Riel, W., Raffée, H., & Tietz, B. (1979). Geleitwort der Herausgeber. Marketing ZfP, 1(1), 5.
Dowling, K., Guhl, D., Klapper, D., Spann, M., Stich, L., & Yegoryan, N. (2020). Behavioral biases in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(3), 447–477.
Draganska, M., & Jain, D. (2004). A likelihood approach to estimating market equilibrium models. Management Science, 50(5), 605–616.
Draganska, M., Klapper, D., & Villas-Boas, S. . B. (2010). A larger slice or a larger pie? An empirical investigation of bargaining power in the distribution channel. Marketing Science, 29(1), 57–74.
Ehrenberg, A. S. C. (1972 und 1988). Repeat-buying. Charles Griffin.
Eisend, M. (2006). Two-sided advertising: A meta-analysis. International Journal of Research in Marketing, 23(2), 187–198.
Eliashberg, J., & Lilien, G. L. (Hrsg.). (1993). Handbooks in operations research and management science: Marketing. North-Holland.
Elsner, R., Krafft, M., & Huchzermeier, A. (2004). Optimizing Rhenania’s direct marketing business through dynamic multilevel modeling (DMLM) in a multicatalog-brand environment. Marketing Science, 23(2), 192–206.
Erichson, B. (1981). TESI: Ein Test-und Prognoseverfahren für neue Produkte. Marketing ZfP, 3(3), 201–207.
Ernst, H. (2003). Ursachen eines Informant Bias und dessen Auswirkung auf die Validität empirischer betriebswirtschaftlicher Forschung. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 73(12), 1249–1276.
Fader, P. S., Hardie, B. G., & Lee, K. L. (2005). „Counting your customers“ the easy way: An alternative to the Pareto/NBD model. Marketing Science, 24(2), 275–284.
Fassnacht, M., Kluge, P. N., & Mohr, H. (2013). Pricing luxury brands: Specificities, conceptualization and performance impact. Marketing ZfP, 35(2), 104–117.
Fischer, M., Herrmann, A., & Huber, F. (2001). Return on customer satisfaction – Wie rentabel sind Maßnahmen zur Steigerung der Zufriedenheit? Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 71(10), 1161–1190.
Fischer, M., Völckner, F., & Sattler, H. (2010). How important are brands? A cross-category, cross-country study. Journal of Marketing Research, 47(5), 823–839.
Fischer, M., Albers, S., Wagner, N., & Frie, M. (2011). Practice prize winner – Dynamic marketing budget allocation across countries, products, and marketing activities. Marketing Science, 30(4), 568–585.
Gabel, S., Guhl, D., & Klapper, D. (2019). P2V-MAP: Mapping market structures for large retail assortments. Journal of Marketing Research, 56(4), 557–580.
Garaus, M., Wagner, U. & Rainer, R. (2021). Emotional targeting using digital signage systems and facial recognition at the point-of-sale. Journal of Business Research, 131, 747–762.
Gaul, W., Decker, R., & Wartenberg, F. (1994). Analyse von Panel- und POS-Scanner-Daten mit neuronalen Netzen. Jahrbuch der Absatz- und Verbrauchsforschung, 40(3), 281–306.
Gierl, H., Helm, R., & Stumpp, S. (2001). Wertfunktion der Prospect-Theorie, Produktpräferenzen und Folgerungen für das Marketing. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 53(6), 559–588.
Goodhardt, G. J., Ehrenberg, A. S., & Chatfield, C. (1984). The Dirichlet: A comprehensive model of buying behaviour. Journal of the Royal Statistical Society A, 147(5), 621–655.
Grohs, R., Wagner, U., & Vsetecka, S. (2004). Assessing the effectiveness of sport sponsorships – An empirical examination. Schmalenbach Business Review, 56(2), 119–138.
Guadagni, P. M., & Little, J. D. (1983). A logit model of brand choice calibrated on scanner data. Marketing Science, 2(3), 203–238.
Guhl, D., Baumgartner, B., Kneib, T., & Steiner, W. J. (2018). Estimating time-varying parameters in brand choice models: A semiparametric approach. International Journal of Research in Marketing, 35(3), 394–414.
Hahn, C., Johnson, M. D., Herrmann, A., & Huber, F. (2002). Capturing customer heterogeneity using a finite mixture PLS approach. Schmalenbach Business Review, 54(3), 243–269.
Hammann, P. (1975). Entscheidungsanalyse im Marketing. Duncker & Humblot.
Hanssens, D. M., Parsons, L. J., & Schultz, R. L. (1990). Market response models: Econometric and time series analysis. Kluwer Academic Publishers.
Heil, O. P., & Helsen, K. (2001). Toward an understanding of price wars: Their nature and how they erupt. International Journal of Research in Marketing, 18(1-2), 83–98.
Hildebrandt, L. (1983). Konfirmatorische Analysen von Modellen des Konsumentenverhaltens. Duncker & Humblot.
Hildebrandt, L. (1986). A facet theoretical approach for testing measurement and structural theories: An application of confirmatory MDS. In R. J. Lutz (Hrsg.). Advances in Consumer Research, 13, 523–528.
Hildebrandt, L., & Wagner, U. (2000). Marketing and operations research – A literature survey. OR-Spektrum, 22(1), 5–18.
Hinz, O., Schlereth, C., & Zhou, W. (2015). Fostering the adoption of electric vehicles by providing complementary mobility services: A two-step approach using Best – Worst Scaling and Dual Response. Journal of Business Economics, 85(8), 921–951.
Homburg, C., & Pflesser, C. (2000). A multiple-layer model of market-oriented organizational culture: Measurement issues and performance outcomes. Journal of Marketing Research, 37(4), 449–462.
Homburg, C., Klarmann, M., & Schmitt, J. (2010). Brand awareness in business markets: When is it related to firm performance? International Journal of Research in Marketing, 27(3), 201–212.
Hruschka, H. (1986). Market definition and segmentation using fuzzy clustering methods. International Journal of Research in Marketing, 3(2), 117–134.
Hruschka, H. (1991). Einsatz künstlicher neuraler Netzwerke zur Datenanalyse im Marketing. Marketing ZfP, 13(4), 217–226.
Hruschka, H. (2019). Comparing unsupervised probabilistic machine learning methods for market basket analysis. Review of Managerial Science, 15(2), 497–527.
Hruschka, H., & Natter, M. (1995). Clusterorientierte Marktsegmentierung mit Hilfe künstlicher Neuraler Netzwerke. Marketing ZfP, 17(4), 249–254.
Johnson, M. D., Herrmann, A., & Bauer, H. H. (1999). The effects of price bundling on consumer evaluations of product offerings. International Journal of Research in Marketing, 16(2), 129–142.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1972). Subjective probability: A judgment of representativeness. Cognitive Psychology, 3(3), 430–454.
Kerin, R. A. (1996). In pursuit of an ideal: The editorial and literary history of the Journal of Marketing. Journal of Marketing, 60(1), 1–13.
Kim, J. Y., Natter, M., & Spann, M. (2010). Pay-what-you-want–Praxisrelevanz und Konsumentenverhalten. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 80(2), 147–169.
Klapper, D. (2003). Analysen zum Wettbewerbsverhalten auf Konsumgütermarkten mit dem Ansatz der New Empirical Industrial Organization-Forschung. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 73(5), 521–545.
Klostermann, J., Plumeyer, A., Böger, D., & Decker, R. (2018). Extracting brand information from social networks: Integrating image, text, and social tagging data. International Journal of Research in Marketing, 35(4), 538–556.
Koschate-Fischer, N., Stefan, I. V., & Hoyer, W. D. (2012). Willingness to pay for cause-related marketing: The impact of donation amount and moderating effects. Journal of Marketing Research, 49(6), 910–927.
Kotler, P. (1971). Marketing decision making: A model building approach. Holt, Rinehart and Winston.
Kucher, E., & Simon, H. (1987). Conjoint-Measurement-Durchbruch bei der Preisentscheidung. Harvard Manager, 9(3), 28–36.
Lambrecht, A., & Skiera, B. (2006). Paying too much and being happy about it: Existence, causes, and consequences of tariff-choice biases. Journal of Marketing Research, 43(2), 212–223.
Lambrecht, A., Seim, K., & Skiera, B. (2007). Does uncertainty matter? Consumer behavior under three-part tariffs. Marketing Science, 26(5), 698–710.
Leeflang, P. S., Wittink, D. R., Wedel, M., & Naert, P. A. (2000). Building models for marketing decisions. Kluwer Academic Publishers.
Lilien, G. L., & Kotler, P. (1983). Marketing models: A model-building approach. Harper & Row.
Lilien, G. L., Kotler, P., & Moorthy, K. S. (1992). Marketing models. Englewood Cliffs.
Little, J. D. (1970). Models and managers: The concept of a decision calculus. Management Science, 16(8), B466–B485.
Liu, Q., Otter, T., & Allenby, G. M. (2007). Investigating endogeneity bias in marketing. Marketing Science, 26(5), 642–650.
Luo, X., Homburg, C., & Wieseke, J. (2010). Customer satisfaction, analyst stock recommendations, and firm value. Journal of Marketing Research, 47(6), 1041–1058.
MacFadden, D. (1974). The measurement of urban travel demand. Journal of Public Economics, 3(4), 303–328.
Magee, J. F. (1954). Application of operations research to marketing and related management problems. Journal of Marketing, 18, 361–369.
Meffert, H. (1977). Marketing – Einführung in die Absatzpolitik. Springer.
Montgomery, D. B., & Urban, G. L. (1969). Management science in marketing. Prentice-Hall.
Morrison, D. F. (1967). Multivariate statistical methods. McGraw-Hill.
Naert, P. A., & Leeflang, P. S. (1978). Building implementable marketing models. Martinus Nijhoff Social Sciences Division.
Natter, M., Reutterer, T., Mild, A., & Taudes, A. (2007). Practice prize report – An assortment wide decision-support system for dynamic pricing and promotion planning in DIY retailing. Marketing Science, 26(4), 576–583.
Natter, M., Mild, A., Wagner, U., & Taudes, A. (2008). Practice prize report – Planning new tariffs at tele.ring: The application and impact of an integrated segmentation, targeting, and positioning tool. Marketing Science, 27(4), 600–609.
Neibecker, B. (1990). Wissensbasierte Werbewirkungsanalyse mit ESWA. Marketing ZfP, 12(4), 250–256.
Nevo, A. (2001). Measuring market power in the ready-to-eat cereal industry. Econometrica, 69(2), 307–342.
Nieschlag, R., Dichtl, E., & Hörschgen, H. (1971). Marketing – Ein entscheidungsorientierter Ansatz. Duncker & Humblot.
Parsons, L. J., & Schultz, R. L. (1976). Marketing models and econometric research. North-Holland.
Reinartz, W., Krafft, M., & Hoyer, W. D. (2004). The customer relationship management process: Its measurement and impact on performance. Journal of Marketing Research, 41(3), 293–305.
Reinartz, W., Haenlein, M., & Henseler, J. (2009). An empirical comparison of the efficacy of covariance-based and variance-based SEM. International Journal of Research in Marketing, 26(4), 332–344.
Reinartz, W., Wiegand, N., & Imschloss, M. (2019). The impact of digital transformation on the retailing value chain. International Journal of Research in Marketing, 36(3), 350–366.
Reinartz, W. J., & Krafft, M. (2001). Überprüfung des Zusammenhangs von Kundenbindungsdauer und Kundenertragswert. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 71(11), 1263–1282.
Reisenbichler, M., & Reutterer, T. (2019). Topic modeling in marketing: Recent advances and research opportunities. Journal of Business Economics, 89(3), 327–356.
Rossi, P. (2019). Package ‚bayesm‘. https://cran.r-project.org/web/packages/bayesm/bayesm.pdf. Zugegriffen am 17.11.2020.
Sarstedt, M., Becker, J. M., Ringle, C. M., & Schwaiger, M. (2011). Uncovering and treating unobserved heterogeneity with FIMIX-PLS: Which model selection criterion provides an appropriate number of segments? Schmalenbach Business Review, 63(1), 34–62.
Schmittlein, D. C., Morrison, D. G., & Colombo, R. (1987). Counting your customers: Who are they and what will they do next? Management Science, 33(1), 1–24.
Schnittka, O., Sattler, H., & Farsky, M. (2013). Turning good ideas into bad news: The effect of negative and positive sponsorship information on sponsors’ brand image. Schmalenbach Business Review, 65(3), 227–247.
Scholderer, J., & Balderjahn, I. (2006). Was unterscheidet harte und weiche Strukturgleichungsmodelle nun wirklich? Marketing ZfP, 28(1), 57–70.
Schramm-Klein, H., & Wagner, G. (2014). Broadening the perspective on E-commerce: A comparative analysis of mobile shopping and traditional online shopping. Marketing ZfP, 36(2), 119–130.
Schröder, N., Falke, A., Hruschka, H., & Reutterer, T. (2019). Analyzing the browsing basket: A latent interests-based segmentation tool. Journal of Interactive Marketing, 47, 181–197.
Sheth, J. N. (1971). The multivariate revolution in marketing research. Journal of Marketing, 35(1), 13–19.
Silk, A. J., & Urban, G. L. (1978). Pre-test-market evaluation of new packaged goods: A model and measurement methodology. Journal of Marketing Research, 15(2), 171–191.
Simon, H. (1979). Zur internationalen Positionierung der deutschen Marketingwissenschaft. Marketing ZfP, 1(2), 140–142.
Simon, H. (1982). ADPULS: An advertising model with wearout and pulsation. Journal of Marketing Research, 19(3), 352–363.
Simonson, I. (1989). Choice based on reasons: The case of attraction and compromise effects. Journal of Consumer Research, 16(2), 158–174.
Simonson, I., Carmon, Z., & O'curry, S. (1994). Experimental evidence on the negative effect of product features and sales promotions on brand choice. Marketing Science, 13(1), 23–40.
Skiera, B. (1999). Mengenbezogene Preisdifferenzierung bei Dienstleistungen. Springer.
Skiera, B., & Albers, S. (1998). COSTA: Contribution optimizing sales territory alignment. Marketing Science, 17(3), 196–213.
Steffenhagen, H. (1978). Wirkungen absatzpolitischer Instrumente: Theorie und Messung der Marktreaktion. Poeschel.
Stokburger-Sauer, N., Bauer, H. H., & Mäder, R. (2008). Kundenidentifikation als Basis von Kundenloyalität – Theoretische und empirische Grundlagen für eine Umsetzung in der Unternehmenspraxis. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 78(9), 923–950.
Stokburger-Sauer, N., Ratneshwar, S., & Sen, S. (2012). Drivers of consumer – brand identification. International Journal of Research in Marketing, 29(4), 406–418.
Thaler, R. (1985). Mental accounting and consumer choice. Marketing Science, 4(3), 199–214.
Topritzhofer, E. (Hrsg.). (1978). Marketing: Neue Ergebnisse aus Forschung und Praxis. Gabler.
Van den Bulte, C., Bayer, E., Skiera, B., & Schmitt, P. (2018). How customer referral programs turn social capital into economic capital. Journal of Marketing Research, 55(1), 132–146.
Vidale, M. L., & Wolfe, H. (1957). An operations-research study of sales response to advertising. Operations Research, 5(3), 370–381.
Völckner, F., & Sattler, H. (2005). Separating negative and positive effects of price with choice-based conjoint analyses. Marketing ZfP, 27(JRM 1-1), 5–13.
Völckner, F., & Sattler, H. (2007). Empirical generalizability of consumer evaluations of brand extensions. International Journal of Research in Marketing, 24(2), 149–162.
Wagner, U., & Hildebrandt, L. (2018). Forty years of the journal „Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis – Journal of Research and Management“: Retrospection and prospects. Marketing ZfP, 40(4), 5–16.
Wagner, U., & Taudes, A. (1986). A multivariate Polya model of brand choice and purchase incidence. Marketing Science, 5(3), 219–244.
Wagner, U., & Taudes, A. (1987). Stochastic models of consumer behaviour. European Journal of Operational Research, 29(1), 1–23.
Weiner, B. (1985). An attributional theory of achievement motivation and emotion. Psychological Review, 92(4), 548–573.
Wiese, H. (1990). Netzeffekte und Kompatibilität: ein theoretischer und simulationsgeleiteter Beitrag zur Absatzpolitik für Netzeffekt-Güter (Bd. 2). Poeschel.
Winer, R. S., & Neslin, S. . A. (2014). The history of marketing science. now publishers.
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Hildebrandt, L., Wagner, U. (2022). Entwicklungslinien der quantitativen Marketingforschung im deutschsprachigen Raum. In: Matiaske, W., Sadowski, D. (eds) Ideengeschichte der BWL II. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-35155-7_9
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