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Four essays on modeling brand choice and brand loyaltySilberhorn, Nadja 11 March 2010 (has links)
Die vorliegende Arbeit besteht aus vier Aufsätzen, die sich mit der Modellierung von Markenwahlverhalten und Markentreue beschäftigen. Der erste Aufsatz gibt eine Einführung in das Nested Logit Modell und weist auf die Existenz von zwei unterschiedlichen Spezifikationen hin. Das utility maximization nested logit (UMNL) und das non-normalized nested logit (NNNL) Modell besitzen unterschiedliche Eigenschaften, die die Schätzergebnisse beeinflussen. Mit einer Simulationsstudie werden die Konsequenzen der Verwendung verschiedener Softwarepakete demonstriert. Außerdem wird gezeigt, dass nur die UMNL Spezifikation bei Auferlegung einer Parameterrestriktion mit der Zufallsnutzentheorie konform ist. Der zweite Aufsatz untersucht anhand von realen Haushaltspaneldaten den Erfolg einer Familienmarkenstrategie. Die Signaling Theorie liefert einen Rahmen für die dem Markenwahlverhalten zugrunde liegenden psychologischen Prozesse zur Entstehung und Erklärung von produktkategorieübergreifender Markentreue. In einer empirischen Studie wird untersucht, inwieweit in einer Kategorie markentreue Kunden dieser Marke auch in anderen Produktkategorien treu sind. Es wird ein Markentreue-Hebel-Index entwickelt. Im dritten Aufsatz stehen die psychologischen Determinanten von kategorieübergreifenden Zusammenhängen im Markenwahlverhalten im Mittelpunkt. In einer empirischen Studie wird die Risikoaversion als entscheidender Bestimmungsfaktor von kategorieübergreifender Markentreue untersucht. Die konsumentenspezifische Risikoaversion wird dabei über Innovativeness und Status Quo Bias erfasst. Im vierten Aufsatz wird das Hybride Wahlmodell einem breiten Marketingpublikum vorgestellt. Klassische Wahlmodelle gehen davon aus, dass das beobachtbare Verhalten das Resultat eines nicht spezifizierten Evaluationsprozesses des Individuums ist. Der kausalanalytische Ansatz hingegen erlaubt die Spezifikation nicht direkt messbarer Faktoren als latente Variablen und kann somit Wahlmodelle sinnvoll ergänzen. / This thesis is composed of four essays that pick up topics in brand choice and brand loyalty modeling. The first essay gives an introduction to the nested logit model and points attention to the existence of two different specifications. The utility maximization nested logit (UMNL) model and the non-normalized nested logit (NNNL) model have different properties which impact the estimation results. In a simulation study, the consequences of the usage of different software packages for model estimation on the estimation results is demonstrated. It is also shown that only the UMNL specification with an imposed parameter restriction is consistent with the underlying random utility theory. The second essay investigates the success of an umbrella branding strategy using household panel data. Signaling theory provides a framework for the underlying psychological processes in consumers'' brand choice behavior and can contribute in the formation and explanation of loyalty to the brand in multiple categories. An empirical study determines whether there is a tendency for loyal consumers from one product category to be loyal to the same brand in other product categories as well. Therefore, a cross-category brand loyalty leverage index is developed. In the third essay, consumer-specific psychological determinants of cross-category relations between brand loyal choice decisions are discussed. In an empirical study, the concept of risk aversion is considered as the key determinant of cross-category brand loyalty. Consumers'' risk aversion is derived from their innovativeness and status quo bias. In the fourth essay, the hybrid choice model is introduced to the broad marketing audience. Traditional choice models assume that observable behavior results from an unspecified evaluation process of the observed individual. The causal-analytic approach offers the possibility to specify not directly measurable factors as latent variables, and can thus reasonably supplement choice models.
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