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Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen

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Markus Probst

Die Bedeutung von Markenwahlmodellen beruht auf den daraus gewonnenen Erkenntnissen über Effekte der Marketinginstrumente auf die Markenwahl. Die genaue Kenntnis dieser häufig nichtlinearen Effekte ermöglicht etwa gewinnoptimierende Preis- und Promotionsstrategien. Der Autor setzt Neuronale Netze als Nutzenfunktionen im bekannten Logit-Modell ein und erfaßt damit nichtlineares Kaufverhalten. Neben verbesserten Anpassungseigenschaften führen die mit Neuronalen Netzen kombinierten Logit-Modelle zu einem im Vergleich mit dem linearen Logit-Modell verbesserten Verständnis der Markenwahl. Besonderer Wert wird auf die Interpretation der eingesetzten Netzwerke gelegt. Analytische und graphische Methoden zur einfachen Auswertung der Modelle werden vorgestellt.
Aus dem Inhalt: Theorie nichtlinearer Markenwahlmodelle – Grundlagen und Struktur neuronaler Netzwerke – Kombination von neuronalem Netz und Logit-Modell – Anwendung des neuronalen Modells auf Markenwahldaten – Anschauliche Interpretation des neuronalen Modells.