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Beurteilung der Absatzentwicklung im Produktinnovationsprozeß

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Absatzanalyse bei der Produktinnovation

Part of the book series: DUV: Wirtschaftswissenschaft ((DUVWW))

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Zusammenfassung

Die Beurteilung der Absatzentwicklung umfaßt neben der in der Regel im Vordergrund stehenden Absatzprognose auch die subjektive und objektive Wertung der Absatzentwicklung im Marktkontext. Das bedeutet, daß neben der Entwicklung der reinen Absatzzahlen der Unternehmung auch die Entwicklung des Marktvolumens, die Marktanteilsentwicklung und die Entwicklung der Konkurrenz, die Entwicklung der Kaufkraft bei Konsumgütern bzw. die Entwicklung der Abnehmerbranche bei Investitionsgütern prognostiziert werden muß.128 Gleichzeitig müssen die Absatzzahlen aber auch in einen Kontext mit Produkterlösen und Kosten gebracht werden, um über den wirtschaftlichen Erfolg eines Produktes zu urteilen.129 Schließlich ist zusätzlich auch auf die strategisch bedeutsame Bearbeitung von Geschäftsfeldern, auf komplementäre Wirkungen des Absatzes auf andere Güter und ähnliches zu achten.

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Literatur

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    Google Scholar 

  2. Vgl. zu den Kosten-und Erlösarten Back-Hock, A./Produktlebenszyklus-Controlling/S. 520.

    Google Scholar 

  3. Die Reaktivierung eines bereits langer im Markt vertretenen Produktes basiert auf einer Umgestaltung des Produktes, die von einem bloßen “face-lifting” bis hinzu einer umfassenden Veränderung von funktionalem Gebrauchsnutzen und/oder subjektiver Wahrnehmung reichen kann.

    Google Scholar 

  4. d.h. der Produktkem bleibt im wesentlichen unverändert.

    Google Scholar 

  5. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  6. Vgl. WeBner/Prognoseverfahren/S. 209.

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  11. Vgl. Langkamp/Prognosen/S. 9.

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  12. Vgl. Weßner/Prognoseverfahren/S. 211.

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  13. vgl hierzu beispielhaft die beiden Phasenschema von Weber/Wirtschaftsprognostik/S.8 und Hoff/Practical guide/S. 39–40.

    Google Scholar 

  14. Vgl. Mattmüller/Marketing-Prognosen/S.87.

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  15. Vgl. Mattmüller/Marketing-Prognosen/S.72.

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  16. Vgl. Mattmüller/Marketing-Prognosen/S.87.

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  17. Vgl. Hüttner/Prognoseverfahren/S. 294.

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  18. Vgl. Dalrymple/Sales Forecasting Practices/S. 379–381.

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  19. Vgl. Heinrich/Absatzpolitik/S. 62.

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  20. Vgl. Marr/Absatzprognose/Sp.88, Heinrich/Absatzprognose/S. 62.

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  21. Vgl. Rogge/Methoden und Modelle der Prognose/S.16 f.

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  22. Vgl. Heinrich/Absatzpolitik/S. 63.

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  24. Vgl. Mahajan; Wind/Innovation Diffusion Models/S. 3.

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  25. Vgl. Hüttner/Prognoseverfahren/S. 4 f.

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  27. Vgl. Henschel/Wirtschaftsprognosen/S.16, Meyer/Das Absatzmarktprogramm/S. 78, Kneschaurek; Graf/Wirtschafts-und Marktprognosen/S.37.

    Google Scholar 

  28. Vgl. Wheelwright; Makridakis/Forecasting Methods/S. 6.

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  29. Vgl. Badeft; Clement/Methoden der Zukunftsforschung/S. 411, Becker/Marketing-Konzeption/S. 385, Raflée, H./Prognosen als ein Kernproblem der Marketingplanung/S. 151 f.

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  30. Meyer; Mattmüller/Problematik handelsspezifischer Prognosen/ S.31.

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  31. Vgl. Rowe; Mason; Dickel/Strategic Management, zitiert bei Poh/Demand Forecasting/S. 388.

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  32. Vgl. Graff/Die Wirtschaftsprognose/S. 1.

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  33. Vgl. Hüttner/Markt-und Absatzprognosen/S. 36.

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  34. Vgl. Rogge/Methoden und Modelle der Prognose/S. 105.

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  35. Vgl. Rogge/Methoden und Modelle der Prognose/S. 105.

    Google Scholar 

  36. Vgl. Wimmer; WeBner/Prognosesysteme/S. 972.

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  37. Vgl. Mentzer; Cox/Sales Forecasting Techniques/S.27–36.

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  38. Vgl. Rothe/Sales Forecasting Methods/S. 114–118.

    Google Scholar 

  39. Vgl. Wheelwright; Clarke/Corporate Forecasting/S. 40–64.

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  40. Vgl. Dalrymple/Sales Forecasting Practices/S. 379–391.

    Google Scholar 

  41. In % der befragten Unternehmen.

    Google Scholar 

  42. In % des Nutzungsgrades.

    Google Scholar 

  43. In % der Fälle (n=160).

    Google Scholar 

  44. Vgl. Mentzer; Cox/Sales Forecasting Techniques/S. 31.

    Google Scholar 

  45. Vgl. HOttner/Anwendung von Markt-und Absatzprognosen.

    Google Scholar 

  46. In % der das Verfahren als “untemehmensintern benutzt” meldenden Unternehmungen.

    Google Scholar 

  47. In % der Fälle.

    Google Scholar 

  48. In % der Fälle; Rest betrifft weniger häufige Prognosefrequenzen (vierteljährlich far 1 bis 2 Jahre, jährlich für 5 Jahre, jährlich für 7 oder 10 Jahre).

    Google Scholar 

  49. Vgl. Weber/Wirtschaftsprognostik/S. 21.

    Google Scholar 

  50. Vgl. Weber/Wirtschaftsprognostik/S. 21, Mentzer; Cox/Sales Forecasting Techniques/S. 31.

    Google Scholar 

  51. Zu einem ähnlichen Ergebnis kommt Hüttner beim Vergleich von älteren Verfahren. Vgl. Hüttner/Prognoseverfahren/S. 295.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Gaul; Förster; Schiller/Typologie deutscher Marktforschungsinstitute/S. 164. Neben den Werten für die Nutzung der exponentiellen Glättung werden in dieser Untersuchung zum Nutzungsgrad von Prognoseverfahren in Marktforschungsinstituten auch

    Google Scholar 

  53. Vgl. Weber/VVirtschaftsprognostik/S. 21–23. Vgl. Weber/Wirtschaftsprognostik (Art.)/S. 73.

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  54. Weber/Wirtschaftsprognostik/S.25.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Vandaele W./Applied Time Series and Box-Jenkins Models/S. 3.

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  56. Schlittgen; Streitberg/Zeitreihenanalyse/S. 1.

    Google Scholar 

  57. Greensted; Jardine; Macfarlane/Essentials of Statistics in Marketing/S. 212.

    Google Scholar 

  58. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  59. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  60. Vgl. zu global constant mean model Gilchrist/Statistical Forecasting/S. 41–48.

    Google Scholar 

  61. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  62. Vgl. zu local constant mean model Gilchrist/Statistical Forecasting/48–50, Brown/Smoothing, Forecasting and Prediction/S. 98 f.

    Google Scholar 

  63. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Scheer/Absatzprognosen/S. 91.

    Google Scholar 

  65. Vgl. Hartung, Elpelt, Klösener/Statistik/S. 664.

    Google Scholar 

  66. Vgl. Kendall, Ord/Time-Series/S. 30.

    Google Scholar 

  67. Vgl. Kendall, Ord/Time-Series/S. 30.

    Google Scholar 

  68. Vgl. Kendall, Ord/Time-Series/S. 272.

    Google Scholar 

  69. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  70. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  71. Vgl. Brown/Statistical Forecasting for Inventory Control.

    Google Scholar 

  72. Vgl. Moosmüller/Exporrentielle Glättung als Prognoseinstrument/S. 211.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Moosmüller/Exponentielle Glättung als Prognoseinstrument/S. 209–216.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Brown/Statistical Forecasting for Inventory Control.

    Google Scholar 

  75. Vgl. Brown/Smoothing Forecasting and Prediction.

    Google Scholar 

  76. Vgl. Montgomery; Johnson/Forecasting and Time Series Analysis. Levenbach; Cleary/Modem forecaster.

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  77. Vgl. Holt/Forecasting Seasonals and Trends.

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  78. Vgl. Winters/Exponentially Weighted Moving Averages/S. 324–342.

    Google Scholar 

  79. Eigene Zusammenstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  80. Vgl. Berekoven; Eckert; Ellenrieder/Marktforschung/S. 243.

    Google Scholar 

  81. Vgl. Weßner/Prognoseverfahren/S. 214.

    Google Scholar 

  82. Vgl. Schmutzler; Krieger; Dalichow/Statistische Methoden/S. 46.

    Google Scholar 

  83. Vgl. zu Multiplen linearen Regressionsmodellen z.B. Weber/Wirtschaftsprognostik/S. 99–113.

    Google Scholar 

  84. Prospektive Zielsetzung der Prognose.

    Google Scholar 

  85. Vgl. Hüttner/Absatzprognosen nach Box-Jenkins/S. 37, Box; Jenkins/Time Series Analysis/S. 19, Hanke; Reitsch/Business Forecasting/S.290–307, Pankratz/Univariate Box-Jenkins Models/S. 17, Hüttner/Prognoseverfahren/S. 135.

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  86. Vgl. Makridakis/ Wheelwright/Interactive Forecasting/S.19 f, Brockhoff/Prognoseverfahren far die Unternehmensplanung/S.55 f; Lewandowski/Prognose-und Informationssysteme/S.192 f.

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  87. Vgl. hierzu in der angloamerikanischen Standardliteratur: Gilchrist/Statistical Forecasting/S. 29–32, Makridakis; Wheelwright; McGee/Forecasting/S.44–50, Mahmoud/The evaluation of Forecasting/S.504–522, Famum; Stanton, La Veme/Quantitative Forecasting Methods/S.22–25.

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  88. Vgl. Hansmann/Prognosefehlerma8e/S. 971.

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  89. Vgl. Scheer/Absatzprognosen/S. 24.

    Google Scholar 

  90. Vgl. Scheer/Absatzprognosen/S. 24.

    Google Scholar 

  91. Vgl. Reiner; Weßner; Wimmer/Strategische Prognose/S. 72.

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  92. Vgl. Gerken/Der neue Manager/S. 52f.

    Google Scholar 

  93. Vgl. Meffert/Strategische Unternehmensführung/S. 53.

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  94. Vgl. Dean/Pricing Policies for New Products/S. 50.

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  95. Vgl. Patton/Product Life Cycle//S. 9–14; 67–79.

    Google Scholar 

  96. Vgl. Cox/Product Life Cycles/S. 375–384.

    Google Scholar 

  97. Vgl. Polli; Cook/Validity of the Product Life Cycle/S. 385–400.

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  99. Vgl. Meffert/Aussagewert des Produktlebenszyklus-Konzeptes/S.85–134.

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  100. Vgl. Pfeiffer; Bischof/Produktlebenszyklen4/S. 635–666.

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  101. Vgl. Dhalla; Yuspeh/Forget the product lifecycle/S. 102–112.

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  102. Vgl. Höft/Lebenszykluskonzepte/S. 23.

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  103. Vgl. Easingwood/Product lifecycles pattems/S. 27, Rink; Swan/Product Life Cycle Research/S. 222.

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  104. Vgl. Patton/Product Life Cycle/S. 9–14;S. 67–79, Cox/Product Life Cycles/S. 375–384, Fox/Product Life Cycle/S. 107–112, Twiss/Managing technological innovation, Baker/Marketing New Industrial Products, v. Stritzky/Lebenszyklen von Produkten/S. 281–291, Mason/Product Maturity and Marketing Strategy/S. 36–47, de Kluyver/Innovation and Industrial Product Life Cycle/S. 21–33, Rink; Dodge/Industrial Sales Emphasis/S. 305–310, Barksdale;Harris/Portfolio Analysis and the Product Life Cycle/S. 74–83, Etienne/Product R&D and Process Technology/S. 22–27.

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  105. Vgl. Scheuing/Product Life Cycle/S. 111–124, Brockhoff/Produktlebenszyklen/Sp. 1763–1770, Meffert/Aussagewert des Produktlebenszyklus-Konzeptes/S. 85–134, Hofstßtter/Die Erfassung der langfristigen Absatzmöglichkeiten.

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  107. In Anlehnung an Pfeiffer; Bischoff/Produktlebenszyklen/S. 136

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  108. In Anlehnung an Ader/L’analyse stratégique/S. 17.

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  110. Vgl. Polli; CookNalidity of the Product Life Cycle/S. 385–400.

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  111. Vgl. Polli; CookNalidity of the Product Life Cycle//S. 390.

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  112. Vgl. Ansoff/Implanting Strategic Management.

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  113. Vgl. Berndt; Fantapie Altobelli/Die Diffusion/S. 246.

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  114. Vgl. Kotler/Marketing-Management/S. 540.

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  115. Vgl. Berndt; Fantapie Altobelli/Die Diffusion/S. 245. Lange Zeit waren drei inkompatible Systeme auf dem Markt: Betamax; VHS; Video2000.

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  116. Vgl. Meffert/Strategische Untemehmensfúhrung/S. 34, Ansoff/Implanting Strategic Management/S. 41.

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  118. Vgl. Scheuing/The Product Life Cycle/S. 111–124.

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  120. Vgl. Scheuing/The Product Life Cycle/S. 115.

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  123. Vgl. Meffert/Strategische UntemehmensfOhrung/S. 53.

    Google Scholar 

  124. In Anlehnung an Höft/Lebenszykluskonzepte ergänzt durch den Verfasser.

    Google Scholar 

  125. Auf die Problematik der Darstellung dieser Unschärfe wird an späterer Stelle unter 4.2.3.2 eingegangen.

    Google Scholar 

  126. In Anlehnung an Höft/Lebenszykluskonzepte ergänzt durch den Verfasser.

    Google Scholar 

  127. vgl. Römer/Konkurrenzforschung/S. 481.

    Google Scholar 

  128. Zu Testmärkten vgl. Kap. 3.5.2.

    Google Scholar 

  129. Vgl. ein mathematisches Modell hierzu bei Schlittgen/Sizes of markets/S.220.

    Google Scholar 

  130. In Anlehnung an Höf /Lebenszykluskonzepte ergänzt durch den Verfasser.

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  133. Vgl. Römer/Konkurrenzforschung/S. 490.

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  134. In Anlehnung an Häft/Lebenszykluskonzepte ergänzt durch den Verfasser.

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  135. Einen ersten Überblick über die empirische Literatur liefern Lilien und Yoon Lilien; Yoon/Determinants/S. 3–10.

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  162. Eigene Zusammenstellung des Verfassers

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  165. Vgl. Perillieux/Zeitfaktor im strategischen Technologiemanagement/S. 90.

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  166. Vgl. Kotzbauer/Erfolgsfaktoren (Teil I)/S. 8–10, S. 12–17, Yoon; Lilien/Determinants of New Industrial Product Performance/S. 7–9.

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  173. Vgl. Utterback; Allen; Hollomon u.a./The Process of Innovation/S. 3–9.

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  174. Vgl. Rubinstein; Chakrabati; O’Keefe/Factors Influencing Success/S. 15–20.

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  176. Vgl. Cooper/The Dimension of Industrial New Product Success/S. 93–103.

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  178. Eigene Zusammenstellung des Verfassers

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  195. Vgl. Cooper/The Dimension of Industrial New Product Success/S. 94–96.

    Google Scholar 

  196. Vgl. Cooper/Project NewProd/S. 285–290.

    Google Scholar 

  197. Vgl. Maidique; Zirger/The New Product Learning Cyde/S. 299–313.

    Google Scholar 

  198. Vgl. Cooper; Kleinschmidt/New Products/S. 169.

    Google Scholar 

  199. Vgl. Cooper; Kleinschmidt/Success Factors/S. 215–223.

    Google Scholar 

  200. Vgl. Cooper; KleinschmidVNew Products/S. 180.

    Google Scholar 

  201. Vgl. Kotzbauer/Erfolgsfaktoren(Teil II)/S. 111 ff.

    Google Scholar 

  202. Vgl. Kotzbauer/Erfolgsfaktoren(Teil DVS. 122.

    Google Scholar 

  203. Vgl. Hopkins/Winners and Losers//S. 12–17.

    Google Scholar 

  204. Vgl. Hopkins/New-Product Winners/S. 17.

    Google Scholar 

  205. Vgl. Hopkins/New-Product Winners/S. 32 f. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  206. Vgl. National Science Industrial Conference BoardMlhy new products fail, Myers; Marquis/Successful Industrial Innovations, Rothwell; Freeman; Horsley et al./Sappho updated/S. 258–291, Cooper/Why New Industrial Products fail/S. 315–326, Gerstenfeld/A Study of Successful Projects/S. 116–123, Rubinstein; Chakrabati; O’Keefe/Factors Influencing Success/S. 258–291, Utterback; Allen; Hollomon; u.a./The Process of Innovation/S.3–9, Kulvik/Factors Underlying the Success, Cooper/The Dimension of Industrial New Product Success/S. 93–103, Hopkins/New-Product Winners, Calantone;Cooper/New Product Scenarios/S. 48–60, Maidique; Zirger/A Study of Success and failure/S. 192–203, Voss/Determinants of Success/S. 122–129, Yoon; Lilien/New Industrial Product Performance/S. 134–144, Baker; Bean;Green/Why R&D Projects Succeeed or Fail/S. 29–34, Lee; Kim./Determinants of New Product Outcome/S. 143–156, Perillieux/Zeitfaktor im strategischen Technologiemanagement, Cooper; Kleinschmidt/New Products/S. 169–184, Link/Keys to New Product Success/S. 109–118, Kotzbauer/Erfolgsfaktoren(Teil I)/S. 4–20, Kotzbauer/Erfolgsfaktoren(Teil II)/S. 108–128.

    Google Scholar 

  207. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  208. Vgl. SommerlatteNeränderungsdynamik/S. 13.

    Google Scholar 

  209. Vgl. Geschka/Innovationsmanagement/S. 826.

    Google Scholar 

  210. Vgl. Schumpeter/Entwicklung/ S. 98.

    Google Scholar 

  211. Vgl. Schewe/Die Innovation im Wettbewerb/S. 968.

    Google Scholar 

  212. Vgl. Schewe/Die Innovation im Wettbewerb/S. 984.

    Google Scholar 

  213. Vgl. Cooper/Why New Industrial Products Fail/S. 315–326, Calantone; Cooper/New Product Scenarios/S. 48–60.

    Google Scholar 

  214. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  215. Vgl. Baumberger; Gmür; Käser/Ubemahme von Neuerungen/S. 27.

    Google Scholar 

  216. Vgl. Backer; Gierl/Die Diffusion neuer Produkte/S. 32.

    Google Scholar 

  217. Vgl. Rogers/Diffusion of Innovation/S. 10 ff.

    Google Scholar 

  218. Vgl. Gierl/Erfolg industrieller Innovationen/S. 54–55.

    Google Scholar 

  219. Vgl. Gierl/Die Analyse des Produkt-Lebenszyklus/S. B.

    Google Scholar 

  220. Das maximale Potential umfaßt sämtliche Individuen oder Personengruppen bzw. Untemehmungen, die in der Lage sind, zu irgendeinem Zeitpunkt der Marktpräsenz eines Produktes eine positive Ubemahmeentscheidung zu treffen.

    Google Scholar 

  221. Vgl. hierzu Rogers/Diffusion of Innovations/S. 22. Er unterscheidet: Innovators; Early Adopters; Early Majority; Late Majority und Leggards. Geschka/Marketing Konzepte für Innovationen/S. 9. Er unterscheidet: Neuheitsbewußte; Meinungsführer; Frühe Folgekäufer; Frühe Mehrheit; Späte Mehrheit und Nachzügler.

    Google Scholar 

  222. Vgl. Gierl/Die Analyse des Produkt-Lebenszyklus/S. 8.

    Google Scholar 

  223. Vgl. Gierl/Die Analyse des Produkt-Lebenszyklus/S. 8.

    Google Scholar 

  224. Vgl. Fantapié Altobelli/Diffusion neuer Kommunikationstechniken/S. 26.

    Google Scholar 

  225. Vgl. Rogers/Diffusion of Innovations/S. 20.

    Google Scholar 

  226. Vgl. Rogers/Diffusion of Innovations//S. 20 ff. Brand/Der Lebenszyklus von Produkten/S. 21ff.

    Google Scholar 

  227. Vgl. Urban/SPRINTER MOD III/S. 809.

    Google Scholar 

  228. Vgl. hierzu Rogers/Diffusion of Innovations/S. 165.

    Google Scholar 

  229. Vgl. Kiefer/Die Diffusion von Neuerungen/S. 41.

    Google Scholar 

  230. Vgl. Lilien; Kotler/Marketing Decision Making/S. 704 f.

    Google Scholar 

  231. Kaas/Diffusion und Marketing/S. 24 ff.

    Google Scholar 

  232. Vgl. Gatignon; Robertson/Consumer Diffusion Theory/S. 53.

    Google Scholar 

  233. Vgl. Rogers/Diffusion of Innovations/S. 22.

    Google Scholar 

  234. Vgl. Rogers/Diffusion of Innovations/S. 247.

    Google Scholar 

  235. Vgl. Kiefer/Die Diffusion von Neuerungen/S. 49.

    Google Scholar 

  236. Vgl. Brand/Der Lebenszyklus von Produkten/S. 26. ass Vgl. Lilien; Kotler/Marketing Decision Making/S. 704.

    Google Scholar 

  237. Vgl. Fantapié Altobelli/Die Diffusion neuer Kommunikationstechniken/S. 28.

    Google Scholar 

  238. Vgl. Hesse/Kommunikation und Diffusion/S. 34 f.

    Google Scholar 

  239. Vgl. Boume/Einfluß von Bezugsgruppen/S. 143.

    Google Scholar 

  240. Vgl. Gatignon; Robertson/Consumer Diffusion Theory/S. 46.

    Google Scholar 

  241. Vgl. Katz/Die Verbreitung neuer Ideen und Praktiken/S. 105.

    Google Scholar 

  242. Vgl. Lazarsfeld; Menzel/Massenmedien und personaler Einfluß/S. 122.

    Google Scholar 

  243. Vgl. Bayus; Caroll; Rao/Hranessing/S. 66f.

    Google Scholar 

  244. Vgl. Gatignon; Robertson/Consumer Diffusion Theory/S. 53.

    Google Scholar 

  245. Vgl. Hesse/Kommunikation und Diffusion/S. 24.

    Google Scholar 

  246. Vgl. Gatignon; Robertson/Consumer Diffusion Theory/S. 46.

    Google Scholar 

  247. Vgl. Gatignon; Robertson/Consumer Diffusion Theory/S. 47.

    Google Scholar 

  248. Vgl. hierzu Hesse/Kommunikation und Diffusion/S. 25.

    Google Scholar 

  249. Vgl. Backhaus/Investitionsgütermarketing/S. 128.

    Google Scholar 

  250. Vgl. Backhaus/Investitionsgùtermarketing/Múnchen/S. 39, Webster; Wind/Organizational Buying Behavior/S. 77.

    Google Scholar 

  251. Vgl. beispielsweise das vierstufige Modell bei: Bradley/Buying Behaviour/S. 251 ff. Webster/Modelling the Industrial Buying Process/S. 170 ff.

    Google Scholar 

  252. Vgl. Robinson; Faris; Wind/Industrial Marketing and Creative Marketing/S. 14.

    Google Scholar 

  253. Vgl. Höft/Lebenszykluskonzepte/S. 48.

    Google Scholar 

  254. Vgl. Moch;Morse/Adoption of Innovations/S. 718.

    Google Scholar 

  255. Vgl. Moch;Morse/Adoption of Innovations/S. 717 und 722.

    Google Scholar 

  256. Vgl. Höft/Lebenszykluskonzepte/S. 48.

    Google Scholar 

  257. Vgl. Moch;Morse/Adoption of Innovations/S. 722.

    Google Scholar 

  258. Vgl. Robertson; Wind/Innovativeness//S. 25.

    Google Scholar 

  259. Vgl. Gierl/Diffusion technischer Produkte/S. 245 f.

    Google Scholar 

  260. Vgl. Lutschewitz; Kutschker/Die Diffusion von innovativen Investitionsgtitem/S. 126.

    Google Scholar 

  261. Vgl. Hesse/Kommunikation und Diffusion/S. 25.

    Google Scholar 

  262. Vgl. Scheuch/Investitionsgütermarketing/S. 165 ff.

    Google Scholar 

  263. Vgl. Giert/Diffusion technischer Produkte/S. 247.

    Google Scholar 

  264. Vgl. Fantapié Altobelli/Die Diffusion neuer Kommunikationstechniken/S. 35.

    Google Scholar 

  265. Vgl. Mahajan; Wind/Innovation Diffusion Models/S. 4.

    Google Scholar 

  266. Vgl. Hesse/Kommunikation und Diffusion/S. 8.

    Google Scholar 

  267. Vgl. Verhulst/Loi que la Population.

    Google Scholar 

  268. Vgl. Linstone; Simmonds/Futures Research/S.254, The Pearl, logistic or S curve…has replaced the exponential curve as the focus of forecasts.“

    Google Scholar 

  269. Vgl. Massy; Montgomery; Morrison/Stochastic Models of Buying Behavior//S. 279 f. Meffert; Steffenhagen/Marketing Prognosemodelle/S. 73f.

    Google Scholar 

  270. Vgl. Granger/Forecasting in Business and Economics/S. 23.

    Google Scholar 

  271. Vgl. Yamane/Statistics/S.706–711, Yamane/Statistik/S.792–796, Haustein/Prognoseverfahren/S. 60.

    Google Scholar 

  272. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  273. Vgl. Bryant/Statistical Analysis/S.196–198, Lewis/Business Forecasting Methods/S.112–115.

    Google Scholar 

  274. Vgl. Lewis/Business Forecasting Methods/S.117 f.

    Google Scholar 

  275. Vgl. Gregg; Hassell; Richardson/Mathematical Trend Curves/S.14, Lewis/Business Forecasting Methods/S.118–120.

    Google Scholar 

  276. Vgl. Haustein./Prognoseverfahren/S. 164–165, Schatz/Methoden der mittel-und langfristigen Prognose/S.68–75.

    Google Scholar 

  277. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  278. Vgl. Rogers/Diffusion of Innovations/S. 243.

    Google Scholar 

  279. Vgl. Rogers/Diffusion of Innovations/S. 245.

    Google Scholar 

  280. Vgl. Albach/Theorie des wachsenden Unternehmens/S. 9ff. Brockhoff/Untemehmenswachstum, Brockhoff/A Test for the Product Life Cycle/S. 472 ff.

    Google Scholar 

  281. Vgl. Luhmer/Albach-Brockhoff-Formel/S. 670.

    Google Scholar 

  282. Vgl. Gierl/Die Analyse des Produkt-Lebenszyklus/S. 10.

    Google Scholar 

  283. Vgl. Gierl/Die Analyse des Produkt-Lebenszyklus/S. 13.

    Google Scholar 

  284. Vgl. Gierl/Die Analyse des Produkt-Lebenszyklus/S. 14.

    Google Scholar 

  285. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

  286. Vgl. Bierfelder/Innovationsmanagement//S.47.

    Google Scholar 

  287. Vgl. Baumberger; Gmür; Käser/Übemahme von Neuerungen/S. 519.

    Google Scholar 

  288. Vgl. Gatignon; Robertson/Consumer Diffusion Theory/S. 43.

    Google Scholar 

  289. Vgl. Kaas/Diffusion und Marketing/S. 94, Jeuland/Parsimonious Models of Diffusion/S. 10.

    Google Scholar 

  290. Vgl. Coleman; Katz; Menzel/Medical Innovation, Hamblin; Jacobsen; Miller/A mathematical Theory of Social Change.

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  291. Vgl. Kaas/Diffusion und Marketing/S. 88 ff.

    Google Scholar 

  292. Vgl. Fourt; Woodlock/Early Prediction of Market Success/S. 33.

    Google Scholar 

  293. Vgl. Bonus/Ausbreitung des Fernsehens/S. 13.

    Google Scholar 

  294. Vgl. Lewandowski/Prognose-und Informationssysteme/S. 264.

    Google Scholar 

  295. Vgl. Mahajan; Peterson/Models for Innovation Diffusion/S. 17.

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  296. Vgl. Kaas/Diffusion und Marketing/S. 75.

    Google Scholar 

  297. Vgl. Bierfelder/Innovationsmanagement//S. 48.

    Google Scholar 

  298. Vgl. Gatignon; Robertson/Consumer Diffusion Theory/S. 43.

    Google Scholar 

  299. Vgl. Mansfield/Rate of Imitation/S. 741–766, Griliches/Hybrid com/S. 501–522, Gray/Innovation in the States/S.1174–1182.

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  300. Die Modelle von Blackman/A Mathematical Model for Trend Forecast/S. 341–352, Fisher; Pry/A Simple Substitution Model of Technological Change/S. 75–88, Mansfield/Rate of Imitation/S. 741–765 können auf die Grundform zurückgeführt werden.

    Google Scholar 

  301. Vgl. Schünemann, Bruns/Entwicklung eines Diffusionsmodells/S. 166–185, Simon/Informationstransfer und Marketing/S. 592.

    Google Scholar 

  302. Vgl. Kaas/Diffusion und Marketing/S. 112.

    Google Scholar 

  303. Vgl. Lehvall; Wahlbin/Innovation Diffusion Functions/S. 367, Mahajan; Muller/Innovation Diffusion/S. 59.

    Google Scholar 

  304. Vgl. Horski; Simon/Advertising and the Diffusion of New Products/S. 9.

    Google Scholar 

  305. Vgl. Kaas/Diffusion und Marketing/S. 111.

    Google Scholar 

  306. Vgl. Mahajan; Peterson/Models for Innovation Diffusion/S. 19. 437 Vgl. Lazarsfeld; Berelson; Gaudet/The Peoples’s Choice.

    Google Scholar 

  307. Vgl. Bass/A New Product Growth/S. 217.

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  308. Vgl. Mahajan; Muller; Bass/New Production Diffusion/S. 2.

    Google Scholar 

  309. Vgl. Schmalen/Das Bass-Modell /S. 212.

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  310. Vgl. Sebastian/Werbewirkungsanalysen, Simon/Goodwill und Marketingstrategien.

    Google Scholar 

  311. Vgl. Meffert; Steffenhagen/Marketing-Prognosemodelle/S. 74.

    Google Scholar 

  312. Vgl. Easingwood; Mahajan; Muller,/A non-uniform influence/S. 273–296.

    Google Scholar 

  313. Vgl. Easingwood/Early product life cycle/S. 3–9.

    Google Scholar 

  314. Vgl. Bócker; Gierl./Die Diffusion neuer Produkte/S. 32–48.

    Google Scholar 

  315. Vgl. Robertson/Innovative Behavior and Communication/S. 100 ff.

    Google Scholar 

  316. Vgl. Sharif; Ramanathan/Binomial Innovation Diffusion Models/S. 66.

    Google Scholar 

  317. Vgl. Mahajan; Peterson/Models for Innovation Diffusion/S. 24.

    Google Scholar 

  318. Vgl. Mahajan; Peterson/Models for Innovation Diffusion/S. 25.

    Google Scholar 

  319. Vgl. Lewandowski/Prognose-und Informationssysteme/S. 280 ff.

    Google Scholar 

  320. Vgl. Dixon/Hybrid corn revisited/S. 1451–1461.

    Google Scholar 

  321. Vgl. Bass/A New Product Growth/S. 215–227.

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  322. Vgl. Floyd/A Methodology for trend forecasting/S. 95–109.

    Google Scholar 

  323. Vgl. Sharif; Kabir/forecasting technological substitution/S. 353–364. 458 Vgl. Jeuland/Models of Diffusion.

    Google Scholar 

  324. Vgl. Easingwood; Mahajan; Muller/A non-uniform influence/S. 273–296.

    Google Scholar 

  325. Vgl. Easingwood; Mahajan; Muller/A nonsymmetric responding logistic model/ S. 199–213.

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  330. Eigene Zusammenstellung des Verfassers.

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  332. Vgl. Mahajan; Peterson/Dynamic Potential Adopter/S. 1590.

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  333. Vgl. Mahajan; Peterson/Dynamic Potential Adopter/S. 1589–1597.

    Google Scholar 

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    Google Scholar 

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  336. Vgl. Bonus/Ausbreitung des Fernsehens.

    Google Scholar 

  337. Vgl. Mahajan; Peterson/Dynamic Potential Adopter/S. 1589–1597.

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  338. Vgl. Chow/Technological Change/S. 1117–1130.

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    Google Scholar 

  342. Vgl. hierzu das 3-Stufen-Grundmodell von Dodson; Muller Dodson; Muller/Diffusion through Advertising/S. 1568–1578.

    Google Scholar 

  343. Vgl. Dodson; Muller/Diffusion through Advertising and Word-of Mouth/S. 1568–1578.

    Google Scholar 

  344. Vgl. Robinson; Lakhani/Dynamic Price Models/S. 1113–1122.

    Google Scholar 

  345. Vgl. Horsky; Simon/Advertising and the Diffusion of New Products/S. 1–17.

    Google Scholar 

  346. Vgl. Bass/Diffusion Rates/S. 51–67.

    Google Scholar 

  347. Vgl. Fourt; Woodlock/Early Prediction of Market Success/S. 32.

    Google Scholar 

  348. Vgl. Meffert; Steffenhagen,/Marketing-Prognosemodelle/S. 144.

    Google Scholar 

  349. Vgl. Parfiitt Collins/Use of Consumer Panels/S. 131–145.

    Google Scholar 

  350. Vgl. Parfitt; Collins/Marktanteil/S. 171–207.

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  351. Vgl. Massey/Forecasting/S. 405–412.

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  352. Vgl. Chatfield; Ehrenberg; Goodhardt/Stationary Purchasing Behaviour/S. 317 ff.

    Google Scholar 

  353. Vgl. Massy; Montgomery; Morrison/Stochastic Models of Buying Behavior/S. 325 ff.

    Google Scholar 

  354. In ausgewählten Verkaufsstätten, die in der Vergangenheit eine dem Gesamtabsatz vergleichbarer Produkte entsprechende Kaufentwicklung aufwiesen und somit als repräsentative Verkaufsstätten gelten, wird der Absatz von neuen Produkten bzw. Modellen usw. innerhalb eines bestimmten Zeitabschnittes erfaßt. Die in einem bestimmten vorgegebenen Zeitraum erzielten Absatzzahlen werden für das gesamte Verkaufsgebiet hochgerechnet. Für die Prognose der Absatzentwicklung im Zeitablauf werden Referenzreihen hinzugezogen. (interne Angaben von Neckermann)

    Google Scholar 

  355. Vgl. GfK/Behaviourscan/S. 1.

    Google Scholar 

  356. Vgl. Zentes/Informationssysteme/S. 192.

    Google Scholar 

  357. Vgl. Zentes/EDV-gestûtztes-Marketing/S. 152.

    Google Scholar 

  358. Vgl. Nielsen/felerim/S. 1.

    Google Scholar 

  359. Vgl. zu den eigentlichen Testverfahren im simulierten Testmarkt, Erichson/Testmarktsimulator/S. 1146–1148.

    Google Scholar 

  360. Eigene Darstellung des Verfassers.

    Google Scholar 

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  1. Regina Polster
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Polster, R. (1994). Beurteilung der Absatzentwicklung im Produktinnovationsprozeß. In: Absatzanalyse bei der Produktinnovation. DUV: Wirtschaftswissenschaft. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-11952-4_3

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