Buying Center-Analyse auf der Basis von Vertriebsinformationen
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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 Überlegung...
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.
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.
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