Buying Center-Analyse Auf Der Basis Von Vertriebsinformationen

ISBN-13: 9783835004979 / Niemiecki / Miękka / 2006 / 238 str.

J. Rg Brinkmann; Jorg Brinkmann; Prof Dr Markus Voeth

Opis

Jorg Brinkmann untersucht, inwieweit das Problem der Datengenerierung auf Industriegutermarkten als Grundlage fur Kaufentscheidungen gelost werden kann, wenn anstelle der Kunden die eigenen Vertriebsmitarbeiter befragt werden. Er zeigt, welche direkten und indirekten Messverfahren (Conjoint-Analyse) sich im Rahmen von Vertriebsbefragungen besonders eignen, und analysiert, inwieweit sich auch personliche Eigenschaften der Vertriebsmitarbeiter auf die Prognosegute der Daten auswirken.

Spis treści

Multipersonale Kaufentscheidungen auf Industriegütermärkten Buying Center Analyse von Buying Center-Entscheidungen Datengenerierungsproblem Vertrieb als interner Experte Prinzipal-Agenten-Theorie Empirischer Test auf Basis von Vertriebsinformationen

O autorze

Dr. Jörg Brinkmann promovierte bei Prof. Dr. Markus Voeth am Lehrstuhl für Marketing der Universität Hohenheim. Er ist Marketing-Manager für Westeuropa bei Xella Baustoffe GmbH, Duisburg.

Blurb

Kaufentscheidungen auf Industriegütermärkten werden in der Regel nicht von Einzelpersonen, sondern multipersonal von Buying Centern getroffen. Entsprechend komplex sind Analyse und Prognose dieser Entscheidungen. Dabei geht es weniger um methodische Aspekte, sondern vor allem um die Generierung des für die Analyse notwendigen Datenmaterials.

Jörg Brinkmann untersucht am Beispiel von Entscheidungsprozessen in der Bauindustrie, inwieweit das Problem der Datengenerierung gelöst werden kann, wenn anstelle der Kunden die eigenen Vertriebsmitarbeiter befragt werden. Aufbauend auf den Überlegungen der Prinzipal-Agenten-Theorie zeigt er anhand eines Vergleichs von direkten und indirekten, conjointanalytischen Messverfahren, welche Ansätze sich im Rahmen von Vertriebsbefragungen besonders eignen. Darüber hinaus analysiert er, inwieweit sich auch persönliche Eigenschaften der Vertriebsmitarbeiter auf die Prognosegüte der Daten auswirken.