Multivariate Analyseverfahren

Im Marketing hat man es in der Regel mit komplexen Zusammenhängen zwischen zahlreichen Variablen zu tun. So sind Aspekte des Konsumentenverhaltens (z. B. Markenwahl, Art von Bedürfnissen) kaum durch nur eine Variable erklärbar und der Erfolg oder Misserfolg eines Produkts hängt niemals von nur einem Einflussfaktor (z. B. Werbebudget oder Preis) ab. Dem entsprechend spielen im Marketing die sogenannten „multivariaten Analyseverfahren“, die eben dazu geeignet sind, eine große Zahl von Variablen gleichzeitig zu analysieren, seit langem eine wesentliche Rolle. Hier gibt es Verfahren („Dependenzanalysen“), die darauf ausgerichtet sind, eine „abhängige“ Variable durch eine gewisse Zahl „unabhängiger“ Variablen zu erklären, beispielsweise den Marktanteil eines Produkts durch Werbebudget, Preis, Kaufkraft der Zielgruppe, relative Produktqualität, usw. Bei anderen multivariaten Verfahren, den sogenannten „Interdependenzanalysen“, stehen Zusammenhänge zwischen einer größeren Zahl von Variablen im Vordergrund. Im Einzelnen werden in diesem Kapitel die grundlegenden Ideen, die wesentlichen Anwendungsvoraussetzungen und Anwendungsmöglichkeiten der Verfahren Varianzanalyse, Regressionsanalyse, logistische Regressionsanalyse, Conjoint-Analyse, Faktoranalyse, Strukturgleichungsmodelle und Clusteranalyse charakterisiert. Das Kapitel schließt mit einem Ausblick zu der Nutzung künstlicher Intelligenz in der Marktforschung.