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Consumer Insights

Der Forschungsbereich Consumer Insights des Lehrstuhls für Marketing und Handel hat zum Ziel, praxisorientierte Forschung für den Handel und die Konsumgüterindustrie zu betreiben. Dazu zählen qualitative und quantitative Marktforschung speziell im Hinblick auf Sortimentsbildung und -steuerung. Im Vordergrund unserer Arbeit steht die Gewinnung von anwendungsorientiertem Wissen für Category Management und Customer Relationship Management. Darüber hinaus sehen wir als eine wesentliche Aufgabe die Wissensvermittlung an.

Eine besondere Stärke sehen wir in der auf unserem Branchen-Know-How fußenden Verbindung von qualitativen Ergebnissen (z.B. Kauftypologien; Shopper-Typen) mit quantitativen Daten (Kundenkartendaten; anonyme Bondaten), um Marktsegmente zu identifizieren und Marktbearbeitungsstrategien zu entwickeln.

Folgende ausgewählte Felder lassen sich im einzelnen anführen:

Qualitative Marktforschung

Anwendungsbeispiele

• Analyse des Kaufverhaltens
• Entwicklung von Kauftypologien
• Analyse und Erarbeitung von Category-Strukturen (Sub-Category-Bildung)

Methoden

• Tiefeninterviews
• Gruppendiskussionen
• Strukturierte Befragungen

Projektbeispiele:

	Category Management - Analyse des Kauf- und Verwendungsverhaltens
	Mobile Business - Analyse von Erfolgspotentialen
	Käuferverhalten - Analyse von Drogeriemärkten
	Category Management - Entwicklung eines Lebensphasenmodells
	Category Management - Analyse des Kaufverhaltens

Quantitative Marktforschung

Anwendungsbeispiele

• Analyse von Sortimentsstrukturen
• Analyse von Käuferstrukturen
• Analyse des Kaufverhaltens
• Entwicklung von Kauftypologien
• Analyse und Erarbeitung Kundenbindungsmaßnahmen

Methoden

• Strukturanalysen
• Data Mining (Assoziationsanalysen; Clusteranalysen, etc.)
• Web Mining (Pfadanalysen; Clusteranalysen, etc.)

Projektbeispiele:

	Data Mining / Web Mining - Analyse eines E-Commerce-Lebensmittelhändlers mit einem Vollsortiment
	Category Management - Entwicklung eines Lebensphasenmodells
	Data Mining personalisierter Transaktionsdaten
	Data Mining anonymer Transaktionsdaten

Wissensvermittlung

Themenbeispiele

• Consumer Insights - Grundlagen und Vertiefung
• Anwendung von Data Mining in Handelsunternehmen
• Möglichkeiten und Grenzen der Marktforschung

Veranstaltungen (z.T. in Zusammenarbeit mit namhaften Konferenzveranstaltern - aktuelle Veranstaltungen auf Anfrage)

• Vorträge
• In-House-Seminare
• In-House-Workshops
• Konferenzbeiträge

Studien

Aktuelle Studien

• Der deutsche Handel: Weitsichtig und mit offenen Ohren für seine Kunden?

Themenbeispiele:

	Customer Relationship Management - Die Bedeutung der Strategie
	Mobile Business - Analyse von Erfolgspotentialen
	Efficient Consumer Response - Analyse des Status Quo

Kontakt

Andreas Rödl