Marktforschung mit Panels: Arten - Erhebung - Analyse - Anwendung [3., vollst. überarb. Aufl.] 978-3-658-08647-3;978-3-658-08648-0

Table of contents :
Front Matter ....Pages I-X
Grundlagen (Martin Günther, Ulrich Vossebein, Raimund Wildner)....Pages 1-50
Anwendungsbeispiele von Panels (Ulrich Vossebein)....Pages 51-82
Die unterschiedlichen Panelarten (Martin Günther, Ulrich Vossebein)....Pages 83-131
Dimensionen einer Panelzahl (Martin Günther, Ulrich Vossebein, Raimund Wildner)....Pages 133-188
Sonderanalysen (Martin Günther, Ulrich Vossebein)....Pages 189-231
Schlussbetrachtung und Ausblick (Martin Günther, Ulrich Vossebein, Raimund Wildner)....Pages 233-234
Back Matter ....Pages 235-249

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Martin Günther Ulrich Vossebein Raimund Wildner

Marktforschung mit Panels Arten – Erhebung – Analyse – Anwendung 3. Auflage

Marktforschung mit Panels

Martin Günther · Ulrich Vossebein Raimund Wildner

Marktforschung mit Panels Arten – Erhebung – Analyse – Anwendung 3., vollständig überarbeitete Auflage

Martin Günther Nürnberg, Deutschland

Raimund Wildner Nürnberg, Deutschland

Ulrich Vossebein Friedberg, Deutschland

ISBN 978-3-658-08647-3 ISBN 978-3-658-08648-0  (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-658-08648-0 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. Springer Gabler © Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 1998, 2006, 2019 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichenund Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Der Verlag bleibt im Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutionsadressen neutral. Springer Gabler ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH und ist ein Teil von Springer Nature Die Anschrift der Gesellschaft ist: Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, Germany

Vorwort

Die 2. Auflage des Buches ist jetzt bereits seit 12 Jahren auf dem Markt, so dass es sinnvoll erschien, im Rahmen einer 3. Auflage die Neuerungen im Rahmen der Panelforschung aufzuzeigen. Die Bedeutung der Panelforschung ist in den letzten Jahren weiter angestiegen und dies wird sich auch zukünftig nicht ändern. Echte Panels bieten in vielen Bereichen die einzige verlässliche Basis für Längsschnittanalysen, auf die weder die Hersteller noch die Handelsorganisationen verzichten können. Im Vergleich zur 2. Auflage sind einige neue Panels hinzugekommen, andere Panels wurden in der Zwischenzeit eingestellt, so dass sie hier keine Erwähnung mehr finden. Es zeigt sich auch, dass zwar neue Erhebungs- und Analysemethoden zum Einsatz kommen, dass aber die Grundüberlegungen und die Kennzeichen „echter“ Panels unverändert geblieben sind. Nur leichte Veränderungen ergaben sich auch beim Aufbau des Buches. Im 1. Kapitel wird wieder ausführlich auf den Aufbau, die Grundgesamtheiten, die Stichprobenbestimmung sowie die Datenerhebung eingegangen. Das Verständnis des Weges von der Datenerfassung bis zur Darstellung im Berichtsband ist notwendig, um die Besonderheiten von Panels nachvollziehen zu können. Erste Anwendungsbeispiele von Panels werden im 2. Kapitel diskutiert, wobei in vier größeren Unterkapitel auf das Verbraucher-, das Handels- und das Medienpanel näher eingegangen wird, bevor abschließend die Anwendung von integrierten Panels im Bereich der TV-Werbeforschung auszugsweise beschrieben wird. Im 3. Kapitel werden anschließend die einzelnen Panelarten bzw. –angebote tiefergehend vorgestellt. Neben den klassischen Handels- und Verbraucherpanel werden u. a. auch Pharma-, Medien- und das Landwirtschaftspanel behandelt. Hinzu kommen das Forschungspanel, das Innovations- und das Mobilitätspanel sowie weitere kleinere Panelangebote und Testpanels. Das 4. Kapitel dient dazu, die einzelnen Dimensionen einer Panelzahl, Artikel, Segment, Periode und Fakt, ausführlich zu behandeln. Nur wenn man die Besonderheiten der unterschiedlichen Paneldaten kennt und richtig in der Analyse einsetzt ergeben sich belastbare Entscheidungsgrundlagen. Auch wenn es sich immer um

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Vorwort

Zahlen handelt, gibt es viele Bereiche in der z. B. eine einfache Mittelwertbildung zu falschen Ergebnissen führt. Im letzten Kapitel vor der Schlussbetrachtung und dem Ausblick werden umfangreiche Sonderanalysemöglichkeiten aus unterschiedlichen Panels vorgestellt und diskutiert. Nachdem der Schwerpunkt im 2. Kapitel mehr auf den Basisfakts lag, wird hier ein Einblick in recht komplexe Fragestellungen gegeben, deren Beantwortung sowohl die Effektivität als auch die Effizienz der Marketing- und Vertriebsentscheidungen nachhaltig verbessert. Über Anregungen, Verbesserungsvorschläge oder Ergänzungen zu diesem Buch sind die Autoren dankbar. Nürnberg, Kronberg 2018

Martin Günther Ulrich Vossebein Raimund Wildner

Inhaltsverzeichnis

1 Grundlagen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Raimund Wildner 1.1 Was ist ein Panel? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Die Elemente eines Panels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1 Überblick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.2 Die Grundgesamtheit. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.3 Die Stichprobe. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.4 Die Erhebung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 1.2.5 Coverage von Einzelhandelspanel und Verbraucherpanel. . . . . . . 32 1.2.6 Hochrechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 1.3 Der Produktionsprozess. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 1.3.1 Überblick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 1.3.2 Der Produktionsprozess im Handelspanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 1.3.3 Der Produktionsprozess im Verbraucherpanel. . . . . . . . . . . . . . . . 45 1.3.4 Aspekte der internationalen Panelforschung. . . . . . . . . . . . . . . . . 47 1.4 Der Markt für Panelforschung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2 Anwendungsbeispiele von Panels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 Ulrich Vossebein 2.1 Anwendungsbeispiele Verbraucherpanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.1.1 Analyse des Biermarktes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 2.1.2 Käuferstrukturbezogene Fragestellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2.1.3 Zusammenfassung und Ausblick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.2 Anwendungsbeispiele Handelspanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.2.1 Preisbezogene Fragestellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 2.2.2 Aktionsbezogene Fragestellungen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 2.2.3 Vertriebsbezogene Analysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

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VIII

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2.3 Anwendungsbeispiele Medienpanel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 2.3.1 Fernsehforschung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 2.3.2 Online-Forschung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 2.3.3 Verbindung Medienerfolg und Abverkaufserfolg . . . . . . . . . . . . . 75 2.4 Anwendung integrierter Panels für die TV-Werbeforschung. . . . . . . . . . . . 78 2.4.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 2.4.2 Methodik der Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 2.4.3 Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Literatur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 3 Die unterschiedlichen Panelarten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 Martin Guenther und Ulrich Vossebein 3.1 Klassifizierungen von Panels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 3.2 Das Handelspanel – der Ursprung der institutionellen Panels. . . . . . . . . . . 87 3.2.1 Aktuelle Entwicklungen im Handelspanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 3.2.2 Datenarten im Handelspanel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 3.2.3 Datenquellen und Datenverfügbarkeit. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 3.2.4 Spezifische Ergänzungen zum Handelspanel Non-Food. . . . . . . . 92 3.3 Verbraucherpanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 3.3.1 Verbraucherpanels – Haushalts- versus Individualpanel. . . . . . . . 95 3.3.2 Möglichkeiten der Datenerhebung im Verbraucherpanel. . . . . . . . 96 3.3.3 Berichtszyklen im Verbraucherpanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.4 Panels für Pharmamärkte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 3.5 Panels für Medienmärkte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.5.1 Der Markt für Internetpanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.5.2 Social Media Analysen in Verbraucherpanels. . . . . . . . . . . . . . . . 110 3.5.3 Anzeigenpanels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 3.6 Panels für sonstige Gütermärkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 3.6.1 Landwirtschaftspanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 3.6.2 Bio-Reformwaren-Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 3.6.3 Innovationspanel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 3.7 Forschungspanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 3.7.1 Sozio-ökonomisches Panel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 3.7.2 EBDC Business Panel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 3.8 Panels für Sonstige Dienstleistungen und Warengruppen. . . . . . . . . . . . . . 120 3.8.1 Mobilitätspanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 3.8.2 Sonstige Dienstleistungen des Handelspanels. . . . . . . . . . . . . . . . 122 3.8.3 Sonstige Dienstleistungen des Verbraucherpanels. . . . . . . . . . . . . 122

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3.9 Testpanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 3.9.1 Storetests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 3.9.2 Mikrotestmärkte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 3.9.3 Integrierte Panels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 Literatur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 4 Dimensionen einer Panelzahl. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 Martin Günther 4.1 Artikel – Produkt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 4.1.1 Definition einer Produktgruppe – Warengruppe − Kategorie . . . . 135 4.1.2 Der GTIN-Code. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 4.1.3 Der ISBN und ISSN-Code. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 4.2 Segmente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 4.2.1 Segmente des Handelspanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 4.2.2 Segmente des Handelspanels Non-Food. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 4.2.3 Segmente des Verbraucherpanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 4.2.4 Haushaltsmerkmale – Soziodemografien. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 4.2.5 Segmente des Anzeigenpanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 4.3 Perioden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 4.3.1 Wochenperioden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 4.3.2 Monatsperioden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 4.3.3 Zweimonatsperioden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 4.3.4 Quartalsperioden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 4.3.5 Tertialsperioden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 4.3.6 Halbjahresperioden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 4.3.7 Jahresperioden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 4.3.8 Aufgelaufenes Jahr (Year-to-Date) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 4.3.9 Rollierendes Jahr (MAT). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 4.4 Measures der Panels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 4.4.1 Die Fakts des Verbraucherpanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 4.4.2 Die Fakts des Handelspanels Food und Non-Food . . . . . . . . . . . . 180 5 Sonderanalysen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 Martin Günther und Ulrich Vossebein 5.1 Sonderanalysen Handelspanel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 5.1.1 Die Preis-Absatz-Funktion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 5.1.2 Monopolistische Bereiche. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 5.1.3 Preisveränderung und Umsatzveränderung. . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 5.1.4 Abhängigkeit von den Konkurrenzpreisen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192

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5.1.5 Erfolgreiche Aktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 5.1.6 Abhängigkeit von Aktionen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 5.1.7 Kannibalisierung bei Sortimentsausweitungen. . . . . . . . . . . . . . . 195 5.1.8 Ergebnis einer Distributionsausweitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 5.1.9 Launch Report. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 5.1.10 Regallückenaufdeckung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 5.1.11 Portfolio-Analyse. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 5.1.12 Ausblick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 5.2 Sonderanalysen des Verbraucherpanels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 5.2.1 Der Measure Tree. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 5.2.2 Brand Health Check. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 5.2.3 Kumulierte Käufer – Wiederkäufer. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 5.2.4 Kombinationsanalyse – Combination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 5.2.5 Nebeneinanderverwendung – Duplication. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 5.2.6 Sortimentsoptimierung – Assortment Optimization . . . . . . . . . . . 213 5.2.7 Gain&Loss. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 5.2.8 Brand Switching. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 5.2.9 Käuferwanderung – New-Lost-Retained. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 5.2.10 Vergleich der Analysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 5.2.11 Category Management. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 6 Schlussbetrachtung und Ausblick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 Martin Günther, Ulrich Vossebein und Raimund Wildner Anhang. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 Sachverzeichnis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

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Grundlagen Raimund Wildner

Zusammenfassung

In diesem Grundlagenkapitel wird gezeigt, was die Zielsetzung von Panels ist, wodurch ein Panel gekennzeichnet ist, welche Panels es gibt und wie die Methodik dieser Panels ist. Dazu gehört auch eine ausführliche Diskussion der Vor- und Nachteile von Panels gegenüber anderen Erhebungsformen. Eine Darstellung von Aspekten der internationalen Panelforschung sowie des Marktes für Panelforschung schließt das Kapitel ab.

1.1 Was ist ein Panel? Hersteller von Gebrauchs- und Verbrauchsgütern für den Endverbraucher sind durch ihre Absatzstatistik häufig recht gut über ihre eigenen Verkäufe ab Werk informiert. Für die Steuerung von Marketing und Vertrieb ist diese Information jedoch keinesfalls ausreichend. Für die Beurteilung der eigenen Abverkäufe sind auch die Absätze der Wettbewerber wichtig. Schneiden die eigenen Produkte besser oder schlechter ab als der Markt? Welche Warengruppensegmente zeigen überdurchschnittliches Wachstum und versprechen daher Erfolg bei einer Marktbearbeitung? Solche Fragen stehen am Anfang der Analyse eines Marktes und der eigenen Situation vor ihm. Sie lassen sich mit einem Handels- oder Verbraucherpanel beantworten. Für die Vertriebssteuerung stellen sich weitere Fragen: Wie viele und welche Geschäfte führen die eigenen Produkte? Welche unterstützen sie zusätzlich durch Aktionen? Wo werden überdurchschnittliche Verkäufe erreicht? Die gleichen Fragen ergeben sich für die Online-Verkäufe. All dies muss selbstverständlich immer im Vergleich zu den Konkurrenzprodukten beurteilt werden. Informationen zur Beantwortung solcher © Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 M. Günther et al., Marktforschung mit Panels, https://doi.org/10.1007/978-3-658-08648-0_1

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1 Grundlagen

Fragen werden vom Handelspanel geliefert. Besondere Bedeutung erhalten diese Informationen auch dadurch, dass sie in der Regel eine wichtige Diskussionsbasis für die Jahresgespräche bilden, in denen zwischen Händler und Hersteller die Konditionen für das kommende Jahr ausgehandelt werden. Abverkaufsmengen und die Situation im Handel müssen durch Informationen darüber ergänzt werden, wer die Produkte einkauft, wo also lohnende Zielgruppen für die Verbraucheransprache durch Werbung oder andere Maßnahmen zu finden sind. Wichtig für die Marktbearbeitung ist auch, ob ein Produkt zwar von vielen eingekauft, aber nur von wenigen wiedergekauft wird, oder ob es eine zwar kleine, jedoch treue Käuferschicht gibt, die immer wieder zu dem Produkt greift. Das sind Informationen, die das Verbraucherpanel liefert. Damit diese Zielgruppen auch von der Werbung gezielt angesteuert werden können, sind Daten von Medienpanels, insbesondere von Fernsehzuschauerpanels und Internetnutzungs-Panels, erforderlich. Sie liefern kontinuierliche Informationen zum Fernseh- und Onlineverhalten, und beantworten z. B. die Frage, zu welchen Zeiten und bei welchen Sendegattungen bzw. über welche Websites die eigene Zielgruppe besonders gut erreicht wird. Über die Werbung mit Handelsanzeigen, die in der Regel in Zusammenhang mit Aktionen geschaltet werden, berichten Spezialpanels wie das der Firma Drotax. Die genannten Panels betreffen unterschiedliche Untersuchungsgegenstände (Displays, Abverkäufe, Einkäufe, TV-Einschaltquoten, Websiteaufrufe u. a.) bei verschiedenen Merkmalsträgern (Geschäfte, Einzelpersonen, Haushalte, Websites). Allen gemeinsam ist jedoch zunächst, dass es um die möglichst umfassende und kontinuierliche Beschreibung von Aspekten des Marktgeschehens geht, wie es in Abb. 1.1 dargestellt ist. Neben der aktuellen Situation eines Marktes sind es für das Marketingmanagement in aller Regel die Veränderungen, die Maßnahmen auslösen oder Beurteilungskriterien für in der Vergangenheit durchgeführte Maßnahmen bieten. Den Veränderungen im Marktgeschehen gilt daher das besondere Interesse des Marketingmanagements. Von daher ist

Abb. 1.1  Abbildung der unterschiedlichen Aspekte des Marktgeschehens durch Panels

1.1  Was ist ein Panel?

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es verständlich, dass jedes Panel in mehrfacher Hinsicht auf die möglichst genaue Messung von Marktveränderungen hin optimiert ist. Erstens beobachten Panels grundsätzlich über einen längeren Zeitraum hinweg einen gleichbleibenden Sachverhalt. Dies ist die Grundvoraussetzung für die Messung von Veränderungen. Freilich gilt dies nur eingeschränkt: Warengruppen werden zusätzlich in das Erhebungsprogramm aufgenommen oder entfallen, wenn das Marktforschungsinstitut Kunden gewonnen bzw. verloren hat. Noch häufigere Änderungen weisen die Testpanels auf, bei denen das Erhebungsprogramm grundsätzlich nur für die Dauer des Tests konstant bleibt. Für das Endergebnis des Panels, den Bericht, gilt jedoch auch in diesem Fall, dass im Berichtszeitraum der Erhebungsgegenstand konstant bleibt. Zweitens versuchen Panels auch von Erhebung zu Erhebung mit möglichst gleichbleibender Stichprobe zu arbeiten. Bei der Vielzahl der erhobenen Daten ist ein vollständig identischer Ersatz eines Stichprobenelements durch ein anderes ausgeschlossen. Jede Veränderung der Stichprobe bedeutet daher eine Änderung im Ergebnis, der keine reale Veränderung in der Grundgesamtheit gegenübersteht und die somit die Veränderung im Marktgeschehen verfälscht. Selbstverständlich lässt sich dieses Ziel nur zu einem bestimmten Grad erreichen. Der Ausfall von Stichprobeneinheiten in einem Panel, die dann durch neue Einheiten zu ersetzen sind, wird als „Panelsterblichkeit“ bezeichnet. Im Gegensatz dazu wird die Zahl der Panelteilnehmer, die in zwei Zeiträumen durchgehend berichten, als „durchgehende Masse“ bezeichnet, wie in Abb. 1.2 dargestellt. Für die Panelsterblichkeit gibt es eine Vielzahl von Ursachen. Unvermeidlich ist der Ausfall von Panelteilnehmern, die aus verschiedenen Gründen die Grundgesamtheit verlassen. Beim Handelspanel ist dies bei Geschäftsaufgabe, beim Verbraucherpanel durch Tod oder Umzug ins Ausland oder in ein Altenheim der Fall. In der Regel weitaus umfangreicher ist jedoch der Wechsel in der Stichprobe durch die Einstellung der Mitarbeit des Panelteilnehmers, weil dieser das Interesse daran verloren hat. Eine geringe

Abb. 1.2  Panelsterblichkeit und durchgehende Masse am Beispiel eines Haushaltspanels

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1 Grundlagen

Panelsterblichkeit ist ein wichtiges Qualitätsmaß für jedes Panel. Es ist daher Ziel jedes Panelinstituts, die Panelsterblichkeit zu minimieren. Panelinstitute haben daher auch ganze Abteilungen, die damit beschäftigt sind, die Panelmitglieder permanent zur weiteren Mitarbeit zu motivieren. Wenn die Stichprobe möglichst konstant gehalten werden soll, dann sind nur solche Sachverhalte für eine Panelerhebung geeignet, bei denen die wiederholte Erhebung keinen oder einen nur untergeordneten Einfluss auf das Ergebnis hat. Ein Beispiel hierfür sind die Abverkäufe eines Geschäfts in einer Warengruppe. Die durch das Marktforschungsinstitut immer wieder durchgeführte Erfassung wird die Höhe und Struktur der Verkäufe des Geschäfts kaum beeinflussen. Anders liegen die Dinge bei der kontinuierlichen Erhebung der Werbebekanntheit. Hier ist zu erwarten, dass die ausführliche Befragung über die Werbung die künftige Werbewahrnehmung der Interviewten verändern wird. Eine Erhebung durch ein Panel hätte daher das Problem, dass ausgewiesene Änderungen mehr durch die Methode als durch die Werbung hervorgerufen wären. Werbebekanntheit wird daher mit einer Befragung erhoben, bei der die Stichprobe von Erhebung zu Erhebung vollständig ausgetauscht wird, ansonsten aber möglichst viele Elemente der Erhebung wie der Fragenkatalog oder die Erhebungszeitpunkte konstant gehalten werden. Eine solche Befragung wird als „Wellenbefragung“ bezeichnet. Der Effekt der konstanten Stichprobe (Panel) gegenüber einer Befragung wechselnder Stichproben (Wellenbefragung) lässt sich auch berechnen. Dazu sei X1/n ein in einem Panel vom Umfang n gemessener Mittelwert zum Zeitpunkt 1 (z. B. die in einem Haushaltspanel gemessene Einkaufsmenge eines bestimmten Artikels in Stück pro Haushalt), X2/n sei die entsprechende Zahl zum Zeitpunkt 2. Dann gilt1 für die Streuung der Veränderung des Mittelwerts als Maß für die Genauigkeit der Messung:

σ 2 (X2 /n − X1 /n) = σ 2 (X1 )/n + σ 2 (X1 )/n − 2 × Cov(X1 ; X2 )/n

(1.1)

Sie ist demnach gleich der Summe der Streuungen minus der doppelten Kovarianz zwischen X1/n und X2/n. Da der Korrelationskoeffizient r gleich der Kovarianz dividiert durch die Standardabweichungen der Variablen ist, gilt:

σ 2 (X2 /n − X1 /n) = σ 2 (X1 )/n + σ 2 (X1 )/n − 2 × r(X1 ; X2 ) × σ(X1 ) × σ(X2 )/n (1.2) Wird vereinfachend davon ausgegangen, dass die Streuung der Variablen zu beiden Zeitpunkten gleich ist, so vereinfacht sich obige Gleichung zu:

σ 2 (X2 /n − X1 /n) = 2 × σ 2 /n − 2 × r(X1 ; X2 ) × σ 2 /n = 2 × σ 2 × [1 − r(X1 ; X2 )]/n (1.3)

1Vgl.

z. B. Heinhold und Gaede: Ingenieurstatistik, München 1979.

5

1.1  Was ist ein Panel?

Nun sei der Anteil der durchgehenden Masse f. Nur für diesen Teil kann angenommen werden, dass X1 und X2 korreliert sind. Für ihn gilt:

σ 2 (X2 /(f × n) − X1 /(f × n)) = 2 × σ 2 × [1 − r(X1 ; X2 )]/(f × n)

(1.4)

Dann gilt für den Teil 1−f, der aufgrund der Panelsterblichkeit ersetzt wurde, dass r gleich 0 ist. Für diesen Teil vereinfacht sich daher obige Gleichung zu:

σ 2 (X2 /[n × (1 − f )] − X1 /[n × (1 − f )]) = 2 × σ 2 /[n × (1 − f )]

(1.5)

Die Streuung insgesamt ergibt sich dann durch die gewichtete Aufaddition der Formeln (Gl. 1.4 und 1.5), wobei die Gewichte sich aus dem Anteil der durchgehenden Masse f ergeben: σ 2 (X2 /n−X1 /n) = f×2×σ 2 /(f×n)+(1−f)×2×σ 2 /[n×(1 − f)]−f×2×r(X1 ; X2 )×σ 2 /(f×n)

(1.6)

Werden f bzw. 1−f soweit möglich herausgekürzt so ergibt sich die folgende sehr einfache Formel2:   σ 2 (X2 /n − X1 /n) = 2 × σ 2 × 1 − f × r(X1 ; X2 ) n (1.7) Das bedeutet:

1. Die Genauigkeit der Messung der Veränderung steigt mit der Höhe der positiven Korrelation zwischen den Zeiträumen. Diese wird umso höher sein • je häufiger ein Artikel eingekauft wird, • je gewohnheitsmäßiger das Einkaufsverhalten ist und • je länger der beobachtete Zeitraum ist. Bei häufig gekauften Artikeln ist für ein Jahr ein Korrelationskoeffizient von ca. 0,6 üblich. Dagegen kann der Korrelationskoeffizient bei selten eingekauften Artikeln sogar negativ werden: Wer sich in einem Jahr einen Fernseher kauft, der wird dies in der Regel im folgenden Jahr nicht noch einmal tun. 2. Die Genauigkeit der Messung steigt bei positivem Korrelationskoeffizienten mit dem Anteil der durchgehenden Masse. Die Formel liefert damit auch eine theoretische Begründung für den Wert einer hohen durchgehenden Masse. Ist die durchgehende Masse gleich Null, dann liegt eine Wellenbefragung vor. Damit lässt sich auch ausrechnen, wie groß der Stichprobenumfang n2 einer Wellenbefragung sein muss, damit Veränderungen mit der gleichen Genauigkeit wie bei einer Panelerhebung vom Umfang n1 gemessen werden können:  2 × σ 2 × [1 − f × r(X1 ; X2 )]/n1 = 2 × σ 2 n1 (1.8) 2Dr. V.

Bosch (internes GfK-Papier).

6

1 Grundlagen

Aufgelöst nach n2 ergibt sich nach kurzer Rechnung:

n2 = n1 /[1 − f × r(X1 ; X2 )]

(1.9)

Beispiel: Ein Haushaltspanel habe 10.000 Haushalte. Die durchgehende Masse betrage 75 %, die Korrelation r = 0,6. Dann muss lt. Formel (GI. 1.9) eine Wellenbefragung eine Stichprobe von 18.181 Haushalten haben, um die Veränderungen gleich genau bestimmen zu können wie das Panel. Nach dem Erhebungsgegenstand und der Stichprobe wird bei jedem Panel auch die Erhebungsmethode nach Möglichkeit konstant gehalten. Änderungen in der Erhebungsmethode können ebenfalls zu einer nur methodenbedingten Änderung im Ergebnis führen. So hat die traditionelle Inventurmethode (Ermittlung der Abverkäufe durch Erhebung der Zugänge und der Bestandsveränderungen) im Handelspanel tendenziell höhere ausgewiesene Absatzzahlen zur Folge als die Erfassung der Verkäufe über die Scannerkasse, weil Schwund durch Verderb oder Diebstahl zwar bei der Inventurmethode, nicht aber beim Scanning als Verkäufe erfasst werden. Im Verbraucherpanel sind die Einflüsse der Erhebungsmethode noch größer. Darauf wird im Abschn. 1.2.4 näher eingegangen. Doch auch Methodenänderungen sind in der Praxis nicht immer vermeidbar. So wurde im Handelspanel vor etwa 30 Jahren die Inventurmethode in großem Umfang durch die elektronische Erfassung über die Scannerkasse und durch den Datenträgeraustausch mit den Handelszentren ersetzt. Im Verbraucherpanel verlor die traditionelle schriftliche Erfassung zugunsten einer elektronischen Erfassung an Bedeutung. Solche Übergänge, sofern sie einen bestimmten Umfang übersteigen, müssen sehr vorsichtig und kontrolliert vorgenommen werden. Es ist also zu trennen zwischen Änderungen im Ergebnis durch die Methodenänderung und solchen durch Marktveränderungen. Dies kann beispielsweise dadurch geschehen, dass die Änderung in einem ersten Schritt nur bei einem Teil der Merkmalsträger durchgeführt wird. Werden dann die Entwicklungen bei den Panelteilnehmern mit gleichbleibender Erhebungsmethode verglichen mit denen mit der geänderten Erhebungsmethode, so lassen sich die Veränderungen durch die Methodenänderung beziffern und bei der Interpretation der Daten berücksichtigen. Dem Ziel der Messung von Veränderungen entspricht es auch, wenn die Erhebungen jeweils zu den stets gleichbleibenden Terminen wiederholt werden, weil nur so saisonale Schwankungen von marktbedingten Veränderungen getrennt werden können. Zusammenfassend kann ein Panel dadurch charakterisiert werden, dass so weit wie möglich • der stets gleiche Sachverhalt • zu den stets gleichen, wiederkehrenden Zeitpunkten

1.2  Die Elemente eines Panels

7

• bei der stets gleichen Stichprobe auf die • stets gleiche Art und Weise erhoben wird. Aus dieser Definition folgt, dass die sogenannten Befragungspanels und Onlinepanels trotz ihrer Bezeichnung nicht zu den Panels im Sinne dieser Definition gehören. Dabei handelt es sich um feststehende Masterstichproben, aus denen in unregelmäßigen Abständen wechselnde Stichproben für einzelne Befragungen mit wechselnden Themen gezogen werden. Der Vorteil der konstanten Masterstichprobe liegt darin, dass über die Teilnehmer Vorkenntnisse zur Soziodemografie, zu Besitzverhältnissen etc. vorhanden sind. Dadurch wird es möglich, auch kleine Zielgruppen ohne Streuverluste anzufiltern und so z. B. im Produkttest den Besitzern von Kanarienvögeln ein neues Spezialfutter zur Prüfung der Akzeptanz durch das Tier zuzusenden. Ziel des Befragungspanels ist also keine kontinuierliche Erhebung zur Messung von Veränderungen, sondern die Vermeidung von Fehlkontakten.

1.2 Die Elemente eines Panels 1.2.1 Überblick Jedes Panel ist durch vier Elemente gekennzeichnet, die es vollständig definieren: 1. Die Grundgesamtheit eines Panels ist die Menge der Elemente, über die eine Aussage getroffen werden soll. 2. Die Stichprobe ist die Menge der Elemente, bei denen Daten erhoben werden. Sie ist definiert durch ihre Größe, durch die Methode, nach der die Stichprobenelemente aus der Grundgesamtheit ausgewählt werden und wie der gesamte Stichprobenumfang auf die einzelnen Teile der Grundgesamtheit aufgeteilt wird. 3. Die Erhebung der interessierenden Sachverhalte in der Stichprobe beinhaltet die eigentliche Erfassung der Daten. Dabei kommen verschiedene Methoden (Befragung, elektronische Verfahren, Beobachtung) zum Einsatz. 4. Die Hochrechnung, die den Schluss vom Stichprobenergebnis auf den entsprechenden Wertes der Grundgesamtheit darstellt. Diese vier Elemente sollen im Folgenden näher beleuchtet werden. Dabei wird besonders intensiv auf die verschiedenen Formen von Handels- und Verbraucherpanels eingegangen, weil diese Panelarten eine besondere Bedeutung für die Marktforschung und das Marketing haben.

8

1 Grundlagen

1.2.2 Die Grundgesamtheit Mit der Grundgesamtheit wird gleichzeitig die Art eines Panels festgelegt, wobei man grundsätzlich zwischen folgenden Panels unterscheiden kann: • Handelspanels, mit denen über bestimmte Handelsgeschäfte (meist stationär oder online betriebene Einzelhandelsgeschäfte; Panels von Großhandelsgeschäften spielen dagegen nur eine untergeordnete Rolle) Aussagen getroffen werden sollen. Je nach Art der abgebildeten Geschäfte und der dort erhobenen Warengruppen lassen sich unterscheiden: Lebensmitteleinzelhandelspanel, Drogeriepanel, Elektropanel, Schreibwarenpanel etc. • Verbraucherpanels mit der weiteren Unterscheidung – Großverbraucherpanels wie zum Beispiel Kantinen- oder Krankenhaus-Panels. Diese Formen spielen eine eher untergeordnete Rolle und werden daher im Folgenden ausgeklammert. – Individualpanels, bei denen Einzelpersonen die Grundgesamtheit bilden sowie – Haushaltspanels mit Privathaushalten als Grundgesamtheit, welche die weitaus wichtigste Form des Verbraucherpanels darstellen. • Medienpanels wie z. B. – Fernsehzuschauerpanels, bei denen das Fernsehzuschauerverhalten kontinuierlich erhoben wird. – Internetnutzungspanels, bei denen das Onlineverhalten kontinuierlich erhoben wird. • Sonstige Panels, wie z. B. – Ärztepanels, bei denen das Verschreibungsverhalten von Ärzten und die Besuche durch die Vertreter der Pharmaindustrie beobachtet werden, – Werbepanels, bei denen die Versorgung mit Direktwerbung erhoben wird. Für ein funktionierendes Panel ist es erforderlich, dass die Definition der Grundgesamtheit eindeutig erfolgt, d. h. z. B. für ein Handelspanel, dass für jedes existierende Geschäft und jeden Onlinehändler eindeutig festgestellt werden kann, ob es bzw. er zur Grundgesamtheit gehört oder nicht. Diese Definition muss auch einfach sein. Denn nur so ist eine einheitliche Anwerbung der Panelteilnehmer durch den Außendienst des Marktforschungsinstituts gewährleistet. Darüber hinaus erleichtert eine einfache Definition auch die Kommunikation der Ergebnisse eines Panels an die Auftraggeber. Aufgrund der hohen Bedeutung des Einzelhandels- und des Haushalts- und Individualpanels sowie des Fernsehzuschauerpanels wird auf deren Grundgesamtheiten nachfolgend näher eingegangen.

1.2  Die Elemente eines Panels

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1.2.2.1 Die Grundgesamtheit eines Einzelhandelspanels 1.2.2.1.1 Definition der Grundgesamtheit Die Definition der Grundgesamtheit eines Einzelhandelspanels erfolgt i. a. dadurch, dass mehrere „Geschäftstypen“ definiert und in einem Panel zusammengefasst werden, wobei Geschäftstypen so zu bilden sind, dass sie als weitgehend homogene Teilgesamtheiten für die Marktbearbeitung sinnvolle Unterteilungen darstellen. So kann ein LEH-Panel von Nielsen oder IRI (- die Abkürzung „LEH“ steht für „Lebensmitteleinzelhandel“ -) sinnvoll in die Geschäftstypen „Verbrauchermärkte“, „Discounter“ und „Traditioneller LEH“ unterteilt werden. Für die Definition eines Geschäftstyps können verschiedene Kriterien einzeln oder in Kombination verwendet werden. Üblich sind: • Verkaufsfläche: Die Vorgabe einer Mindestverkaufsfläche erfolgt gelegentlich, wenn der Aufwand für die Erhebung vieler kleiner Geschäfte in keinem Verhältnis zur Marktbedeutung dieser Geschäfte steht. Geschäfte unter dieser Mindestverkaufsfläche werden dann überhaupt nicht erhoben. Die Verkaufsfläche kann aber auch zwei Geschäftstypen voneinander abgrenzen. So ist der Traditionelle LEH auch dadurch definiert, dass Geschäfte dieses Typs weniger als 800 qm Verkaufsfläche haben. Geschäfte über 800 qm Verkaufsfläche sind dann Verbrauchermärkte. • Sortiment: Dabei kann definiert werden, dass bestimmte Waren geführt werden und/oder bestimmte Umsatzschwerpunkte bestehen oder auch bestimmte Umsatzanteile erreicht werden. So kann z. B. definiert werden, dass Geschäfte, die vorwiegend Frischeartikel verkaufen wie z. B. Bäckereien oder Metzgereien nicht zum Lebensmitteleinzelhandel gehören. • Zugehörigkeit zu einem Handelsunternehmen: Diese Eigenschaft wird vor allem dann als Ausschlusskriterium verwendet, wenn ein Handelsunternehmen die Erhebung für ein Panel verweigert und die Bedeutung dieses Unternehmens so groß und/oder dessen Geschäfte so atypisch sind, dass sie durch Geschäfte anderer Unternehmen nicht repräsentiert werden können. In den LEHPanels ist dies z. B. bei dem Handelsunternehmen „Aldi“ der Fall, das daher bei der Definition der Grundgesamtheit ausgeschlossen wird. • Umsatz: Gelegentlich wird auch der Gesamtumsatz eines Geschäfts zur Definition herangezogen, obwohl sich dieses Kriterium nicht bewährt hat, weil er kein stabiles, leicht zu erhebendes Kriterium ist. Dadurch werden die Bestimmung einer stabilen Grundgesamtheit und einer stabilen Stichprobe erschwert. • Besondere Ausschlüsse: Insbesondere aus erhebungstechnischen Gründen werden häufig bestimmte Geschäfte ausgeschlossen. So gehören bei den Consumer-Electronics-Panels der GfK die

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1 Grundlagen

Duty-Free- Geschäfte auf den Flughäfen nicht zur Grundgesamtheit, da zu diesen Geschäften kein freier Zugang für den Außendienst besteht. Aus dem gleichen Grund sind im Fotopanel solche Fotofachgeschäfte ausgeschlossen, die sich in Vergnügungsparks, Tiergärten o. ä. befinden. Die Definition der Grundgesamtheit wird in der Regel beim Aufbau eines Einzelhandelspanels gemeinsam mit den künftigen Beziehern des Panels erarbeitet. Neben einer eindeutigen Abgrenzung zu anderen Geschäften ist es dabei vor allem notwendig, dass dies mit der Marktbearbeitung durch die Außendienste der Hersteller korrespondiert. Beispiele für solche Definitionen finden sich bei der Beschreibung der verschiedenen Arten von Einzelhandelspanels. 1.2.2.1.2 Bestimmung der Grundgesamtheit eines Einzelhandelspanels Bei der Beschreibung der Hochrechnung (Abschn. 1.2.6) wird deutlich werden, dass für ein funktionierendes Panel eine detaillierte und genaue Kenntnis der aktuellen Grundgesamtheit erforderlich ist. In seltenen Ausnahmefällen (z. B. bei Tankstellen oder Apotheken) gibt es aktuelle Informationen von amtlichen Stellen oder von Verbänden. In der Regel obliegt die Bestimmung der Grundgesamtheit dem Marktforschungsinstitut und ist zum Teil mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden: • Amtliche Statistiken sind häufig veraltet bzw. nicht ergiebig genug. So beruht die jeweils aktuelle Umsatzsteuerstatistik auf zwei Jahre alte Daten. Zudem bezieht sich die Umsatzsteuerstatistik auf Unternehmen, nicht auf die interessierenden Handelsbetriebe. • Die Veröffentlichungen der Handelsunternehmen sind für andere Zwecke konzipiert. Sie enthalten ebenfalls wichtige Hinweise, sind in vielen Fällen jedoch nicht ausreichend. • Besonders wertvolle Datenquellen zur Bestimmung der Grundgesamtheit sind Filialverzeichnisse der Handelsunternehmen oder auch Lieferadressen wichtiger Markenartikler. Solche Listen sind teilweise auch über das Internet verfügbar. Sie sind jedoch oft nicht vollständig und nicht in der Aufgliederung (z. B. nach Größenklassen) erhältlich, wie es für die Bestimmung der Grundgesamtheit notwendig ist. In manchen Fällen ist es möglich, durch die Zusammenführung dieser Informationen die Grundgesamtheit der Geschäfte ausreichend genau zu bestimmen. Wo dies nicht möglich ist (und dies ist bei der weitaus überwiegenden Zahl der Panels der Fall) ist eine eigene Primärerhebung erforderlich, eine sogenannte „Basisstudie“3. Eine solche läuft in mehreren Phasen ab (vgl. Abb. 1.3):

3vgl.

Rainer Schlittgen: „Zur Bestimmung von Grundgesamtheiten in der Marktforschung“, Diskussionsbeitrag aus dem Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Universität – Gesamthochschule Essen, Essen 1987.

1.2  Die Elemente eines Panels

11

Abb. 1.3  Ablauf einer Basisstudie zur Ermittlung der Grundgesamtheit

Ausgangspunkt sind Adressen von Geschäften, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zur Grundgesamtheit gehören. Solche Datenbestände können von Adressverlagen gekauft werden oder werden von den Panelkunden oder kooperierenden Handelsunternehmen in Form der von ihnen besuchten oder belieferten Geschäftsadressen bzw. Filialverzeichnissen zur Verfügung gestellt bzw. sind als Filialverzeichnisse im Internet verfügbar. In einem ersten Schritt muss dieser Bestand von u. U. mehrfach vorhandenen Datensätzen bereinigt werden. Anschließend werden Geschäfte entfernt, die erkennbar nicht zur Grundgesamtheit gehören (z. B. Geschäfte in Vergnügungsparks oder an Flughäfen). Ergebnis ist ein fusionierter Bestand von Adressen. Die Anzahl der in diesem Bestand enthaltenen Adressen sei M. Dieser Adressbestand ist vor allem mit drei Arten von Fehlern behaftet: 1. Ein Teil der Adressen wird zu ehemaligen Geschäften gehören, die nicht mehr existieren. 2. Ein weiterer Teil der Adressen wird zwar existieren, entspricht aber nicht der Definition der Grundgesamtheit. 3. Der Adressdatenbestand enthält nicht alle Geschäfte der Grundgesamtheit, z. B. können erst kürzlich gegründete Geschäfte nicht enthalten sein. Oft sind auch kleine Geschäfte nur unzureichend vertreten, da diese häufig nicht direkt oder nur von solchen Unternehmen beliefert werden, die ihre Lieferadressen nicht zur Verfügung stellen. Im nächsten Schritt wird zufällig eine Stichprobe vom Umfang n (- abhängig von der Größe und Heterogenität der Grundgesamtheit sowie der zu erreichenden Genauigkeit ab etwa 300

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1 Grundlagen

bis mehrere tausend Geschäfte -) aus diesem Bestand gezogen und vom Außendienst des Marktforschungsinstituts durch Besuch oder telefonischen Kontakt überprüft. Entsprechend den o.a. Fehlerarten sind die möglichen Ergebnisse einer solchen Überprüfung: Fall 1: Das Geschäft existiert und entspricht der Definition der Grundgesamtheit. Die entsprechende Anzahl wird mit b bezeichnet. Fall 2: Das Geschäft existiert nicht (mehr) oder es existiert, erfüllt aber nicht die Kriterien der Definition der Grundgesamtheit. Bei jedem existierenden und zur Grundgesamtheit gehörenden Geschäft wird neben den wichtigsten Strukturmerkmalen zusätzlich die Adresse des nächst gelegenen Konkurrenten erhoben. Die Zahl der genannten Konkurrenzgeschäfte werde mit m bezeichnet. Da es vorkommen kann, dass ein Geschäft keinen Konkurrenten nennt, ist i. d. R. m kleiner als b. Nun wird überprüft, ob diese Geschäfte in der bisherigen Adressdatei enthalten sind. Hier lassen sich folgende Fälle unterscheiden: Fall 1: Das Geschäft ist in der bisherigen fusionierten Adressdatei enthalten. Die entsprechende Anzahl wird mit c bezeichnet. Fall 2: Das Geschäft ist nicht in der bisherigen Adressdatei enthalten. Mit diesen Informationen lässt sich der Umfang der Grundgesamtheit wie folgt abschätzen: Zunächst wird die Zahl N1 der „guten“ Adressen im fusionierten Adressenbestand geschätzt. Diese ergibt sich aus:

N1 = M ×

b n

(1.10)

wobei definiert wurde: M  = Zahl der Adressen im fusionierten Adressbestand. n  = Zahl der Adressen, die vom Außendienst überprüft wurden. b  = Zahl der Adressen, die laut Überprüfung zur Grundgesamtheit gehören Im nächsten Schritt wird die Zahl N2 der Adressen geschätzt, die nicht im Adressenbestand enthalten sind, wohl aber zur Grundgesamtheit gehören. Dieser ergibt sich wie folgt:  m − 1 × N1 N2 = (1.11) c

1.2  Die Elemente eines Panels

13

Wird für N1 (1.5) in obige Formel eingesetzt, so ergibt sich nach einfacher Rechnung als Schätzwert für die Gesamtzahl der Geschäfte N der Grundgesamtheit:

N = N1 + N2 = M ×

b m × n c

(1.12)

Ein Beispiel (vgl. Schlittgen, a. a. O.) soll die Vorgehensweise verdeutlichen: Bei einer Basisstudie zur Bestimmung der Grundgesamtheit des Fotofachhandels in Schweden bildete ein fusionierter Adressbestand von M = 1009 Geschäften das Ausgangsmaterial. Davon wurden n = 310 Adressen vom Außendienst überprüft. Davon existierten b = 266 Geschäfte und entsprachen der Definition der Grundgesamtheit. Von diesen nannten 187 die Adresse des nächstliegenden Geschäfts, d = 128 dieser Geschäfte waren im Adressbestand enthalten, die anderen 59 fehlten. Der Schätzwert für die Größe der Grundgesamtheit ergibt sich somit wie folgt: N = 1009. (266/310) . (187/128) = 1265

Weitere Verfeinerungen dieser Prozedur sind möglich, wenn nicht der fusionierte Adressbestand als eine Einheit angesehen wird, sondern die Schätzung für jeden Ausgangsbestand getrennt durchgeführt wird.

1.2.2.2 Die Grundgesamtheit eines Verbraucherpanels Die Grundgesamtheit eines Haushaltspanels wird gebildet von den privaten Haushalten mit ständigem Wohnsitz in dem jeweiligen Land. Die Einschränkung auf private Haushalte schließt zunächst Personen aus, die in Anstalten oder Kasernen leben wie Bundeswehr- oder Polizeikasernen, Krankenhäuser, Altersheime oder Haftanstalten. Die dort lebenden Menschen versorgen sich nicht oder nur eingeschränkt selbst und sind daher nur begrenzt Zielgruppe des Endverbrauchermarketings der Hersteller. Weiter sind dadurch die Einkäufe von Firmen und Behörden ausgeschlossen. Auch hier liegen Entscheidungsprozesse zugrunde, die mit dem für den Privatverbraucher konzipierten Marketing nicht oder nur beschränkt beeinflusst werden können. Damit ist auch der Konsum in Büros, Kantinen oder in der Gastronomie nicht enthalten. Die Grundgesamtheit schließt auch solche Ausländer mit ein, die eine unbeschränkte Aufenthalts- und Arbeitsgenehmigung für Deutschland haben. Für die Stichprobe werden Ausländer der entsprechenden Nationalität mit guten deutschen Sprachkenntnissen angeworben. Deren Einkaufsverhalten spricht dann insgesamt für die jeweilige Volksgruppe. Im Haushaltspanel werden vor allem die Einkäufe erfasst, die von der Person getätigt werden, die für den Haushalt die Güter des täglichen Bedarfs überwiegend einkauft (die sogenannte „haushaltsführende Person“). Es wird vonseiten des Panelinstituts zwar darum gebeten, dass auch die Einkäufe der anderen Haushaltsmitglieder in den relevanten Warengruppen miterfasst werden, dies geschieht in der Praxis jedoch nur teilweise. Diese Einschränkung wirkt sich dann nicht aus, wenn Warengruppen beobachtet

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1 Grundlagen

werden, die von der haushaltführenden Person für den Haushalt als Ganzes eingekauft werden. Beispiele dafür sind Wasch-, Putz- und Reinigungsmittel wie Haushaltsreiniger, Universalwaschmittel oder Weichspüler, aber auch Nahrungsmittel, die beim Kochen, Backen oder Braten bzw. als Beilagen oder für die Zubereitung benötigt werden wie z. B. Mehl, Öl, Zucker, Backpulver, Reis oder Kartoffeln. Die Einschränkung wird sich aber auf die Warengruppen, die jede Person für sich kauft, sehr wohl auswirken. Beispiele sind Kosmetikartikel, Shampoo, Zigaretten, viele Süßwaren wie Kaugummi oder Einzelpackungen bei Schokoriegeln. Solche Warengruppen sind für das Haushaltspanel daher weniger geeignet. Sie werden besser in einem Individualpanel erfasst, bei den Einzelpersonen die Einkäufe für sich erfassen. Derzeit betreibt in Deutschland nur die GfK ein Individualpanel. Die Grundgesamtheit umfasst die in Privathaushalten lebenden Personen ab 18 Jahren. Die Altersbeschränkung erfolgt dabei aus praktischen Gründen. Die Versuche, ein eigenes Kinder- und Jugendpanel zu installieren, sind in der Vergangenheit an der mangelnden Stabilität der Mitarbeit gescheitert. Zwischen diesen Extremen sind Warengruppen angesiedelt, die teilweise für den Haushalt, teilweise für den persönlichen Konsum eingekauft werden. Beispiele hierfür sind manche Getränke oder Tafelschokolade. Hier müssen die Vorteile der einzelnen Panels gegeneinander abgewogen werden. Dabei ist zu beachten, dass eine Warengruppe jeweils komplett in einem Panel erfasst werden muss, da sonst keine ganzheitlichen Auswertungen möglich sind. Wenn also Mehrfachpackungen bei Schokoriegeln überwiegend für den Haushalt, Singlepackungen aber überwiegend für den individuellen Bedarf eingekauft werden, dann wird man doch die ganze Warengruppe in einem Panel erheben und berichten müssen. In der Praxis ist es so, dass Süßwaren und Körperpflege im Individualpanel, alle anderen Warengruppen im Haushaltspanel erfasst werden. Neben dem allgemeinen Haushaltspanel und dem Individualpanel gibt es noch Spezialpanels, die notwendig wurden, weil die zu beobachtenden Warengruppen spezielle Erhebungstechniken erfordern oder weil die in den allgemeinen Panels enthaltenen Zielgruppen zu klein sind. Letzteres trifft für das Babypanel zu, bei dem die Grundgesamtheit von den Müttern mit Kindern bis zu 30 Monaten gebildet wird und das zur Beobachtung von Babynahrung und Papierwindeln herangezogen wird. Besondere Erhebungstechniken müssen dagegen beim Frischepanel angewendet werden, da die dort erhobenen Waren in der Regel nicht mit GTIN codiert sind.

1.2.2.3 Die Grundgesamtheit des Fernsehzuschauerpanels Die Grundgesamtheit des Fernsehzuschauerpanels umfasst die Bevölkerung in privaten Haushalten mit einem/r deutschsprachigen Haupteinkommensbezieher/in und mindestens einem stationär betriebenen Fernsehgerät sowie Haushalte von EU-Bürgern. Damit wird das Fernsehverhalten z. B. in Hotels, Gaststätten, Altersheimen, Kasernen oder auch Wohnwägen nicht erfasst. Auch das Fernsehverhalten der ausländischen Haushalte wird nicht erfasst.

1.2  Die Elemente eines Panels

15

1.2.3 Die Stichprobe 1.2.3.1 Anforderungen an die Panelstichprobe 1.2.3.1.1 Repräsentativität Von einer Panelstichprobe wird zunächst erwartet, dass sie repräsentativ ist. Als Kennzeichen der Repräsentativität wird in der Literatur meist genannt, dass die Stichprobe ein verkleinertes Abbild der Grundgesamtheit ist, was bedeutet, dass die Anteile in der Stichprobe denen in der Grundgesamtheit entsprechen4. Nach dieser sehr engen Definition wäre eine geschichtete Stichprobe (wobei unter den Schichten eine Aufteilung in Teilgesamtheiten zu verstehen ist) nur dann repräsentativ, wenn die Aufteilung der Stichprobe proportional zu den Anteilen in der Grundgesamtheit erfolgen würde. Aus der Stichprobentheorie ist jedoch bekannt, dass diese Aufteilung in der Regel nicht optimal ist5. Handels-panelstichproben sind aus diesem Grund disproportional angelegt. Repräsentativität in diesem engen Sinne ist also kein Qualitätsmerkmal der Stichprobe, sie zu fordern macht daher auch keinen Sinn. Eine Stichprobe wird hier deshalb dann als repräsentativ bezeichnet, wenn sie den Schluss auf die Grundgesamtheit zulässt. Dies ist der Fall, wenn eine Rechenvorschrift existiert, sodass die Mittelwerte der errechneten Werte aller möglichen Stichproben gleich den entsprechenden Mittelwerten der Grundgesamtheit sind (Erwartungstreue oder auch Validität der Schätzung). Mit anderen Worten: Werden gedanklich aus einer Grundgesamtheit nach der für die Stichprobe angewendeten Vorschrift nicht nur eine, sondern alle möglichen Stichproben gezogen, und wird der Mittelwert der Stichprobenergebnisse nach der immer gleichen Rechenvorschrift gebildet, so bedeutet Repräsentativität in diesem Sinne, dass der Mittelwert aller möglichen Stichproben gleich dem Mittelwert der Grundgesamtheit ist. Diese Rechenvorschrift wird bei Panels in der Hochrechnung (vgl. Abschn. 1.2.6) angewendet. Nicht repräsentativ in diesem Sinn sind beispielsweise willkürlich gezogene Stichproben, da für solche Stichproben keine Rechenvorschrift mit der genannten Eigenschaft existiert. 1.2.3.1.2 Geringe Streuung des zu schätzenden Merkmals (Reliabilität) Eine weitere Anforderung an die Panelstichprobe ist die, dass sie eine hinlänglich genaue Schätzung der Werte der Grundgesamtheit ermöglicht. Dabei bedeutet „hinlänglich genau“, dass aufgrund der Unschärfe der Zahlen keine Fehlentscheidungen getroffen werden. Die inhaltliche Ausgestaltung dieser Forderung ist somit von der weiteren Verwendung der Zahlen abhängig. Wenn sich aufgrund von Panelergebnissen im

4Vgl.

z. B. Christiane Heckel: „Online gewonnene Stichproben – Möglichkeiten und Grenzen“, in: Informationszentrum Sozialwissenschaften (Hrsg.): Online-Erhebungen, Bonn 2003, S. 83. 5vgl. Z. B. Cochran, William G.: Sampling Techniques, New York 1977, S. 96 ff.

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1 Grundlagen

Mediabereich Preise für Werbezeiten ergeben, so wird man eine höhere Genauigkeit fordern, als wenn ein Randprodukt der Konkurrenz zu beobachten ist. Die Genauigkeit einer Stichprobe wird von vielen Faktoren beeinflusst. Dabei sind zu nennen: • • • • •

Die Größe der Grundgesamtheit. Die Größe der Stichprobe. Die Streuung des zu schätzenden Merkmals. Die Aufteilung der Grundgesamtheit in Schichten. Die Aufteilung der Stichprobe auf die Schichten.

Sie wird beurteilt anhand der sogenannten Stichprobenstandardabweichung. Hierbei werden gedanklich alle nach der Ziehungsvorschrift möglichen Stichproben gezogen und die Standardabweichung der Ergebnisse der Stichproben errechnet. Will man den Einfluss der einzelnen Komponenten auf die Genauigkeit abschätzen, so stößt man auf die erste Schwierigkeit, dass alle Panelstichproben nach der Quotenauswahl bestimmt sind und dass dafür keine Formeln für die Stichprobenstandardabweichung existieren, weil diese Zufallsauswahl voraussetzen. Dabei behilft man sich in der Praxis so, dass man die Formeln für eine eindimensional geschichtete Zufallsstichprobe zugrunde legt. Eine gute Panelstichprobe, die mehrdimensional geschichtet ist, wird nach aller Erfahrung die so bestimmte Genauigkeit erfüllen. Betrachtet man zunächst die Genauigkeit des Mittelwerts für die gesamte Grundgesamtheit (- die Verallgemeinerung auf viele Werte und auch auf Werte einzelner Schichten, wie sie im Panel erhoben werden, erfolgt später -), so liefert die Stichprobentheorie folgende Formel für die Standardabweichung des Mittelwerts einer geschichteten Stichprobe6:   L  S2 s(y) = ( Wh2 × h × (1 − fh ) (1.13) nh h=1

mit: L  = Zahl der Schichten Wh  = Nh/N = Anteil der Schicht h an der Grundgesamtheit, wobei Nh   = Umfang der Grundgesamtheit in Schicht h N   = Umfang der Grundgesamtheit gesamt Sh2  = Streuung des Merkmals in der Schicht h nh  = Umfang der Stichprobe in der Schicht h fh  = nh/Nh= Auswahlsatz in der Schicht h, d. h. der Anteil der Elemente in der Grundgesamtheit in Schicht h, der in die Stichprobe kommt.

6vgl.

Cochran, a. a. O., S. 92.

1.2  Die Elemente eines Panels

17

Betrachtet man im Folgenden die einzelnen Einflussgrößen, so ist der Einfluss der Größe der Grundgesamtheit in der Praxis zu vernachlässigen, wie ein Beispiel zeigt: Liegt eine Panelstichprobe von 700 Geschäften vor und verringert sich die Grundgesamtheit von 60.000 Geschäfte auf 30.000 Geschäfte, so steigt die Genauigkeit lediglich um etwa 0,6 %. Der Unterschied ist also vernachlässigbar. Abb. 1.4 zeigt exemplarisch, dass die Größe der Grundgesamtheit erst dann bedeutend wird, wenn sich die Größe der Stichprobe an die Größe der Grundgesamtheit annähert. Dagegen ist der Einfluss der Stichprobengröße wesentlich bedeutender. Die Genauigkeit zweier Stichproben unterscheidet sich bei sonst gleichen Verhältnissen im Wesentlichen um den Faktor  n1 F2 = (1.14) n2 wobei n1 und n2 die jeweiligen Stichprobenumfänge sind. Daraus lässt sich errechnen, dass eine Vervierfachung der Stichprobe die Stichprobenstandardabweichung halbiert. Die Genauigkeit steigt also unterproportional, während die Erhebungskosten proportional zunehmen. Einen großen Einfluss hat auch die Streuung des zu schätzenden Merkmals. Die Stichprobenstandardabweichung des Gesamtwerts steigt näherungsweise proportional mit der durchschnittlichen Standardabweichung des zu schätzenden Merkmals in den Schichten. Das bedeutet für die aufgeführten Zahlen eines Panelberichts aber auch, dass die Ergebnisse für homogene Segmente (z. B. Traditioneller LEH bis 400 qm Verkaufsfläche) bei gleichem Stichprobenumfang wesentlich genauer sind, als für heterogene Segmente (z. B. Bayern, in dem alle Geschäftstypen und Organisationsformen enthalten sind).

Abb. 1.4  Einfluss der Größe der Grundgesamtheit auf den Stichprobenfehler

18

1 Grundlagen

Hier spielt also auch die Aufteilung der Grundgesamtheit in Schichten eine wichtige Rolle: Je homogener die Schichten sind, d. h. je geringer die Streuung in den Schichten, desto genauer wird der entsprechende Gesamtwert geschätzt. Diese Intention trifft sich i. d. R. mit der Zielsetzung eines Panels, dass möglichst homogene und damit gut steuerbare Teilgesamtheiten ausgewiesen werden sollen. Schließlich bietet auch die Aufteilung der Stichprobe auf die Schichten ein wichtiges Potenzial zur Verbesserung der Genauigkeit. Dies gilt besonders für das Handelspanel, in dem die einzelnen Geschäfte in den Segmenten sehr unterschiedliche Bedeutung haben können. So kann ein LEH-Geschäft eine Verkaufsfläche von 50 qm oder auch von 20.000 qm haben. Dagegen ist im Verbraucherpanel die Spannweite der Bedeutung von Haushalten oder Einzelpersonen wesentlich geringer. Aus diesem Grund wird im Verbraucherpanel häufig mit im Wesentlichen proportionalen, im Handelspanel mit disproportionalen Stichproben gearbeitet.

1.2.3.2 Die Stichprobe eines Einzelhandelspanels Die Heterogenität der Grundgesamtheiten von Einzelhandelspanels spricht in der Regel dafür, die großen Geschäfte in der Stichprobe stärker zu berücksichtigen als in der Grundgesamtheit. Für eine solche disproportionale Stichprobe sprechen aber auch noch weitere gewichtige Gründe: • Die absolute Streuung der Merkmalswerte in den großen Geschäften ist deutlich größer als in den kleinen Geschäften. Will man die Gesamtstreuung minimieren, dann müssen die großen Geschäfte stärker berücksichtigt werden. • Große Geschäfte sind für das Marketing der Hersteller sehr viel wichtiger als kleine Geschäfte. In den großen Geschäften werden Neuprodukte i. d. R. zuerst eingeführt. Dort zeigt sich als erstes deren Scheitern oder deren Erfolg. Zudem werden die großen Geschäfte häufig noch direkt vom Außendienst des Herstellers bearbeitet. Dagegen sind kleine Geschäfte meist nur indirekt über die Zentrale erreichbar. Ein Beispiel für eine solche disproportionale Stichprobe zeigt Tab. 1.1. Deutlich ist zu erkennen, dass die kleineren Geschäfte in der Stichprobe deutlich weniger repräsentiert sind, als es ihrem Anteil in der Grundgesamtheit entspricht. Bei den Verbrauchermärkten ist der Anteil in der Stichprobe dagegen mehr als doppelt so groß als in der Grundgesamtheit. Zur Optimierung der Aufteilung der Stichprobe auf die Segmente liefert die Stichprobentheorie das bekannte Ergebnis von Neyman-Tschuprow7:

Wh × Sh nh = n × L h=1 Wh × Sh 7vgl.

Cochran, a. a. O., S. 98.

(1.15)

1.2  Die Elemente eines Panels

19

Tab. 1.1  Grundgesamtheit und Stichprobe des IRI-LEH-Panels 2009. (Quelle: Information Ressources Grundgesamtheiten 2009) Grundgesamtheit Ums Mrd. € Umsatz %

Anzahl

Anzahl %

Stichprobe Anzahl Anzahl %

Trad. LEH 199 qm

2,75

2,5 %

11.490

29,8 %

190

21,1 %

200–399 qm

3,30

3,0 %

3450

8,9 %

75

8,3 %

400–799 qm

9,35

8,5 %

3640

9,4 %

100

11,1 %

Discounter ohne Aldi 38,75

35,1 %

11.510

29,8 %

130

14,4 %

Verbrauchermärkte

56,25

51,0 %

8510

22,0 %

405

45,0 %

Gesamt

110,40

100,0 %

38.600

100,0 %

900

100,0 %

Dabei sind die Werte wie bei Formel GI. 1.13 definiert. Inhaltlich sagt die Formel, dass der Stichprobenumfang in einer Schicht dann zu erhöhen ist, wenn deren Anteil in der Grundgesamtheit und/oder wenn die Streuung in der Schicht steigt. Sie liefert damit eine Rechtfertigung dafür, dass inhomogene Segmente (z. B. Verbrauchermärkte) stärker in der Stichprobe zu berücksichtigen sind als homogene Segmente (z. B. Discounter). Ansonsten ist obige Formel für die Praxis wenig hilfreich: Sie minimiert die Stichprobenstreuung nur des Gesamtwerts und nur einer Variablen. Handelspanelberichte weisen jedoch für viele Warengruppen, die aus Hunderten von Artikeln bestehen können, und für zahlreiche Variable (z. B. Distribution, Verkaufsmengen, Preise) außer dem Wert für den Gesamtmarkt auch Werte für eine Reihe von Segmenten aus, die ebenfalls hinlänglich genau sein müssen. Wird nach obiger Formel vorgegangen, dann werden insbesondere die Werte der Segmente mit kleinen Geschäften mit einem so hohen Stichprobenfehler im Verhältnis zum Mittelwert ausgewiesen, dass das Ergebnis für diese Segmente unbrauchbar wird. Dabei sind die in der Panelforschung angewendeten Schichtungen oft sehr komplex, weil sie mehrdimensional geschichtet sind. Schichtungsmerkmale sind: • Gebiete, z. B. Bundesländer bzw. Zusammenfassungen von Bundesländern • Geschäftstypen, die noch einmal in Größenklassen aufgeteilt sind, also z. B. Verbrauchermärkte von 800 bis 1499 qm, 1500–4999 qm und 5000 + qm. • Organisationsformen, d.  h. Handelsunternehmen bzw. Zusammenfassungen von Unternehmen, z. B. Edeka oder Rewe. Das bedeutet, dass die Grundgesamtheit intern sehr viel tiefer gegliedert ist als im Bericht der Ausweis erfolgt. Dies ist für Handelspanelberichterstattung typisch. Es wird daher im Folgenden unterschieden zwischen • Hochrechnungszellen: Intern verwendete Teile der Grundgesamtheit. Hochrechnungszellen müssen vollständig sein und dürfen sich nicht überlappen. Eine Hochrechnungszelle wäre z. B. Verbrauchermärkte von Edeka in Bayern zwischen 1500 und 4999 qm Verkaufsfläche.

20

1 Grundlagen

• Segmente: Ausgewiesene Teile der Grundgesamtheit. Segmente müssen nicht vollständig sein und dürfen sich überlappen. So kann ein Segment das Gebiet „Bayern“ sein, ein weiteres der Geschäftstyp „Verbrauchermärkte“. Diese Segmente überlappen sich bezüglich der Verbrauchermärkte in Bayern. Die Aufteilung der Stichprobe auf die Hochrechnungszellen wurde in der Vergangenheit vor allem durch Faustregeln gelöst. Bewährt hat sich dabei die Regel „halber numerischer Anteil + halber Umsatzanteil“, wobei kleinere Segmente dann noch aufgestockt wurden. Als Faustregel galt, dass ausgewiesene Segmente mindestens 70 Geschäfte umfassen sollen. Durch weitere Arbeiten8 liegt nun ein für die Praxis tauglicher analytischer Lösungsweg vor. Dabei müssen mehrere Ziele gleichzeitig verfolgt werden: Mehrere Variable sollen in mehreren Segmenten „möglichst genau“ geschätzt werden. Wie bei einem Scoringmodell müssen daher die betreffenden Varianzen gewichtet aufaddiert werden. Das führt zu folgender Zielfunktion:

Q=

I J   j=1 i=1

 i ωji2 × Var  yi → Min!

(1.16)

j Dabei ist Yˆ¯ i der geschätzte Mittelwert der Variablen Yi für Segment j, z. B. der geschätzte mittlere Preis pro Stück eines Artikels (Variable) in den Verbrauchermärkten (Segment), j Var(Yˆ¯ i ) ist die dazu gehörige Stichprobenstreuung. Diese Werte errechnen sich wie folgt:

Yˆ¯ ii =

L 

Wjh × Yˆ¯ ih

(1.17)

h=1

L 2    Wjh2 × Sih Var Yˆ¯ ii = nh

(1.18)

h=1

Dabei ist Wjh der numerische Anteil der h-ten Hochrechnungszelle am j-ten Segment. Geht eine Hochrechnungszelle nicht in ein Segment ein, so gilt: Wjh = 0, besteht ein Segment nur aus einer Hochrechnungszelle, so gilt für diese: Wjh = 1. Die Summe dieser Anteile pro Segment ist 100 %. S2jh ist die Streuung des Merkmals i in der Hochrechnungszelle h.

8vgl.

Bosch, V., Wildner, R.: Optimum Allocation of Stratified Random Samples Designed for Multiple Mean Estimates and Multiple Observed Variables, in: Communications in Statistics: Theory and Methods, 2003, 32 (10), S. 1897–1909 und Wildner, R., Bosch, V.: Optimierung komplexer Stichproben, in: planung & analyse 1/2004, S. 84 – 89. Dort ist auch das nachfolgende Beispiel durchgerechnet.

1.2  Die Elemente eines Panels

21

Die ωji sind Gewichte, welche die Bedeutung des Schätzwertes der Variablen i im Segment j ausdrücken. Je höher ein Gewicht relativ zu den anderen Gewichten ist, desto stärker wird die zugehörige Variable im zugehörigen Segment bei der Optimierung berücksichtigt, desto kleiner wird damit die zugehörige Stichprobenstreuung. Die Bedeutungsgewichte sind demnach vom Untersuchungsleiter gemäß der Bedeutung der Segmente und Variablen für den Bericht vorzugeben. Sie müssen sich nicht zu 1 addieren. Werden (GI. 1.17) und (GI. 1.18) in (GI. 1.16) eingesetzt, so hängt der Wert der Zielfunktion auch von den Stichprobenumfängen in den Hochrechnungszellen nh ab. Damit lassen sich die nh so bestimmen, dass der Wert Q der Zielfunktion (GI. 1.16) minimiert wird. Die Lösung dieser Aufgabe ist:

 

2 2 2 j i ωji Wjh Sih nh = n ×     2 2 2 h j i ωji Wjh Sih

(1.19)

Die Anwendung der Formel lässt sich anhand einer beispielhaften Grundgesamtheit zeigen, wenn die gleichen Anzahlen wie in Tab. 1.1 und die folgenden Standardabweichungen für den Umsatz einer Warengruppe bzw. für die Distribution angenommen werden. Weiter wird angenommen, dass nur die Segmente • Traditioneller LEH • Discounter • Verbrauchermärkte und • LEH gesamt ausgewiesen werden sollen. In obiger Tab. 1.2 sind auch die Zeilen und Spalten mit Zahlen bzw. Buchstaben bezeichnet. Die Spalte I zeigt jeweils den Zähler des Bruchs von Formel (GI. 1.19). In Excel-Schreibweise ergibt sich z. B. der Wert 1,327 in Zelle I4 wie folgt, wobei das Feld in der 1. Spalte mit der Bezeichnung „Trad. LEH -199qm“ die Zelle  C4 ist: = WURZEL(G5^2*E4^2*(D4/(D4 + D5 + D6))^2 + H5^2*F4^2*(D4/ (D4 + D5 + D6))^2 + G9^2*(D4/D9)^2*E4^2 + H9^2*(D4/D9)^2*F4^2) Dabei gehört der erste Summand unter der Wurzel zum Ausweis des Umsatzes des Trad. LEH, der zweite zum Ausweis der Distribution im Trad. LEH, der dritte und der vierte Summand zum Ausweis des Umsatzes bzw. der Distribution für den Gesamtwert. Die Stichprobe wird proportional zu diesen Teilen der Spalte I aufgeteilt (s. Spalte J). Die Spalten K und L zeigen die sich jeweils ergebenden Standardabweichungen, wobei z. B. für die Berechnung der Zelle K9 die Formel (Gl. 1.13) angewendet wurde. Tab. 1.3 zeigt die Konsequenzen von drei verschiedenen Gewichtungsschemata, wobei die Werte der Tab. 1.2 zugrunde gelegt wurden. In Tab. 1.3 erhielt nur der Wert für die Distribution gesamt ein Gewicht. Dies entspricht der Neyman’schen Lösung der Formel (Gl. 1.15) für die Distribution. Tab. 1.4 zeigt die analoge Gewichtung für den Umsatz.

22

1 Grundlagen

Tab. 1.2  Beispielhafte Anwendung der optimalen Aufteilung nach 1.10. (Quelle: Anzahl der Geschäfte: wie Tab. 1.1, sonst eigene Berechnungen) Std. abw. Anz. Trad. LEH 199qm

Omega

Teile Optimale Std. Abw. der StichUmsatz Distrib. Umsatz Distrib. Umsatz Distrib. Formel probe

11.490 0,4

0,7

1

1

1,327

134

0,0383 0,0439

200–399 qm 3450

0,6

0,6

0,403

41

400–799 qm 3640

1,0

0,6

0,600

61

11.510 1,2

0,5

1

1

2,259

228

0,0764 0,0331

0,3

1

1

4,320

436

0,1382 0,0144

5

5

8,908

900

0,0423 0,0236

Discounter ohne Aldi

Verbraucher- 8510 märkte Gesamt

2,9

38.600

Tab. 1.3  Einfluss der Gewichtung auf die Streuungen Omega Trad. LEH 199qm

Umsatz

Distrib.

Teile der Formel

0

0

0,208

351

0,054

90

200–399 qm 400–799 qm

Optimale Std. Abw. Stichprobe Umsatz

Distrib.

0,0272

0,0286

0,057

95

Discounter ohne Aldi

0

0

0,149

251

0,0728

0,0315

Verbrauchermärkte

0

0

0,066

112

0,2734

0,0284

Gesamt

0

1

0,534

900

0,0654

0,0178

In Tab. 1.5 wurden beide Variable gleich gewichtet. Hier erfolgt ein entsprechender Kompromiss. Interessant ist bei Tab. 1.5, dass die Varianz des Gesamtwerts der Distribution gegenüber Tab. 1.3 und des Umsatzes gegenüber Tab. 1.4 zwar zugenommen haben, dass der Verlust an Genauigkeit bei der einen Variablen durch einen deutlich größeren Gewinn bei der jeweils anderen Variablen mehr als ausgeglichen wird. Eine weitere Frage ist, wie die Stichprobe grundsätzlich zu bestimmen ist. Dabei sind bewusste Auswahl (hier insbesondere die Quotenauswahl) und Zufallsauswahl möglich. Generell haben Zufallsstichproben eine Reihe von Vorteilen, wie z. B. die Möglichkeit, Vertrauensintervalle zu berechnen und so Aussagen zum Stichprobenfehler zu treffen. Stichproben, die mit bewusster Auswahl festgelegt wurden, haben diese Möglichkeit zumindest in der Theorie nicht. Zufallsstichproben setzen jedoch voraus, dass jedes Element der Grundgesamtheit eine berechenbare Wahrscheinlichkeit größer Null hat, in die

1.2  Die Elemente eines Panels

23

Tab. 1.4  Einfluss der Gewichtung auf die Streuungen

Trad. LEH 199qm

Omega Umsatz

Distrib.

0

0

200–399 qm 400–799 qm

Teile der Formel

Optimale Std. Abw. Stichprobe Umsatz

Distrib.

0,0408

0,0507

0,129

92

0,052

37

0,095

68

Discounter ohne Aldi

0

0

0,344

247

0,0735

0,0318

Verbrauchermärkte

0

0

0,636

456

0,1352

0,0141

Gesamt

1

0

1,257

900

0,0419

0,0264

Tab. 1.5  Einfluss der Gewichtung auf die Streuungen. (Quelle: Eigene Berechnungen) Omega Umsatz

Distrib.

Teile der Formel

Optimale Std. Abw. Stichprobe Umsatz

Distrib.

0

0

0,245

153

0,0412

200–399 qm

0,074

46

400–799 qm

0,111

69

Trad. LEH 199qm

0,0359

Discounter ohne Aldi

0

0

0,375

234

0,0755

0,0327

Verbrauchermärkte

0

0

0,640

398

0,1446

0,0150

Gesamt

1

1

1,445

900

0,0427

0,0223

Stichprobe zu kommen. Dies wiederum ist nur gegeben, wenn zwei Voraussetzungen vorliegen: 1. Es gibt eine irgendwie geartete „Liste“ aller Elemente der Grundgesamtheit. Dabei kann die „Liste“ in Form einer Kartei, Datei oder auch (wie im Fall des Stichprobenplans der Arbeitsgemeinschaft deutscher Marktforschungsinstitute) in Form von Haustüren in einem Straßenzug vorliegen. Im Falle des Handelspanels wäre also eine Liste aller relevanten Einzelhandelsgeschäfte erforderlich. Eine solche Liste existiert nicht. 2. Die zufällig bestimmten Elemente der Grundgesamtheit können auch erhoben werden. Eine Stichprobe bleibt zwar auch dann eine Zufallsstichprobe, wenn diese Voraussetzung nicht gegeben ist. Sie ist dann jedoch i. d. R. verzerrt. Zudem vergrößert sich das Vertrauensintervall drastisch, sodass die Vorteile der Zufallsstichprobe mehr als aufgehoben werden. Nun ist eine auch nur annähernd vollständige Erfüllung dieser Forderung nur in der amtlichen Statistik möglich, bei der die Auskunftswilligkeit durch Bußgelder erzwungen werden kann. In der Marktforschungspraxis hat sich daher die Faustregel bewährt, dass eine Verweigerungsquote von bis zu 30 % akzeptiert wird. Doch auch diese Voraussetzung ist schon in der Umfrageforschung heute nicht mehr gegeben. Erst recht nicht gilt sie für die Panelforschung.

24

1 Grundlagen

Im Ergebnis ist also keine Zufallsauswahl und damit nur eine Quotenauswahl möglich. Dabei werden für das anzuwerbende Geschäft die Kriterien • Geschäftstyp • Geschäftsgröße • Gebiet • Zugehörigkeit zu Handelsunternehmen/Vertriebsschiene vorgegeben. Die Anwerbung selbst erfolgt je nach Organisation des Handelsunternehmens direkt vor Ort oder über die Zentrale.

1.2.3.3 Die Stichprobe des Verbraucherpanels Derzeit gibt es in Deutschland zwei Stichproben von Haushaltspanels: Eine Stichprobe von A.C. Nielsen (Frankfurt/Main) mit ca. 12.000 Haushalten und eine Stichprobe von GfK (Nürnberg) mit ca. 30.000 Haushalten. Für die Verbraucherpanelstichprobe (und hier exemplarisch für die Haushaltspanelstichprobe) ist neben der Größe der Stichprobe vor allem festzulegen, ob die Stichprobe zufällig gezogen werden soll oder ob eine bewusste Auswahl wie z. B. das Quotaverfahren vorzuziehen ist. Dabei gelten für die Zufallsstichprobe die gleichen Voraussetzungen wie im vorigen Abschnitt für die Handelspanelstichprobe schon erwähnt, die hier allerdings ebenfalls nicht erfüllt werden können. Auch im Falle des Haushaltspanels existiert keine Liste „Elemente der Grundgesamtheit“, in diesem Fall also der privaten deutschen Haushalte. Hier könnte jedoch nach einem anerkannten Zufallsstichprobenverfahren wie z. B. dem ADM-Stichprobenplan vorgegangen werden und so zumindest eine Näherung erzielt werden. Die zweite Voraussetzung ist, dass sich die zufällig bestimmten Einheiten dann auch erheben lassen müssen. Wie bereits im vorigen Abschnitt erwähnt wird in der Marktforschung eine Stichprobe i. d. R. auch dann noch als Zufallsstichprobe akzeptiert, wenn der Anteil der Elemente, die sich nicht erheben lassen (die sogenannte „Verweigerungsquote“), bis zu 30 % beträgt. Diese Werte sind selbst bei Befragungen mit ihrer begrenzten und nur kurzzeitigen Belastung der Interviewpartner kaum erreichbar. Völlig unmöglich ist dies jedoch bei Panelstichproben, wo es auf eine langfristige, nach Möglichkeit mehrere Jahre dauernde Zusammenarbeit ankommt, die zudem vom Panelhaushalt noch ein erhebliches Engagement abverlangt. Bei der Anwerbung von Panelhaushalten beträgt daher die Verweigerungsquote ca. 95 %, sodass letztlich keine Zufallsstichprobe möglich ist. Trotzdem werden bei der Stichprobenziehung so viel Zufallselemente wie möglich beibehalten, was durch ein mehrstufiges Verfahren erreicht wird. Hierzu werden zunächst kleine, regionale Einheiten, die sogenannten „Sample-Points“, nach Bundesland und Ortsgröße geschichtet und dann eine proportionale, geschichtete Stichprobe von SamplePoints gezogen.

1.2  Die Elemente eines Panels

25

Der Außendienst wird dann beauftragt, in den gewählten Sample-Points nach Quotenvorgabe definierte Haushalte anzuwerben. Die Vorgaben erfolgen in den sogenannten „Quotierungsmerkmalen“: • Haushaltsgröße als zentrales, den Umfang des Verbrauchs determinierendes Merkmal, • Berufsgruppe des Hauptverdieners bzw. der Hauptverdienerin als Ausdruck der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit (das eigentlich wünschenswerte Nettoeinkommen eignet sich wegen der geringen Auskunftsbereitschaft nicht als Quotenmerkmal), • Alter der haushaltsführenden Person als „Lebenszyklusvariable“, • Zahl der Kinder unter 15 Jahren als wichtiges, die Struktur des Verbrauchs determinierendes Merkmal. Dabei erfolgen die Vorgaben in den GfK-Haushaltspanels derzeit so, dass die Verteilung der Stichprobe proportional zur Verteilung der Grundgesamtheit ist. Ausnahme ist dabei lediglich, dass der Anteil der Einpersonenhaushalte in der Stichprobe halb so groß ist wie in der Grundgesamtheit. Dafür gibt es zwei Gründe: Einmal kaufen Einpersonenhaushalte in den relevanten Warengruppen deutlich weniger ein. Zweitens sind die Anwerbung und die laufende Motivation besonders der jungen Einpersonenhaushalte besonders schwierig und damit teuer. Ein anderer Weg wird beim Individualpanel der GfK beschritten: Hier werden zunächst die Einkäufe der 30.000 haushaltsführenden Personen des Haushaltspanels genutzt. Zusätzlich wurde eine Stichprobe von 5000 Personen angeworben, die keine haushaltsführenden Personen sind. Das Individualpanel umfasst daher 35.000 Personen und ist disproportional angelegt. Die Disproportionalität ist einmal durch die Erhebungskosten bedingt: Die Daten aus dem Haushaltspanel fallen ohnehin an. Dies ist aber auch zweckmäßig, weil die haushaltsführenden Personen auch in den für das Individualpanel relevanten Warengruppen (Süßwaren, Körperpflege und Kosmetik) deutlich mehr einkaufen als die Nicht-Haushaltsführer. Trotz einer sehr sorgfältigen Aussteuerung der Stichprobe tendiert ein Haushaltspanel dazu, die unteren und oberen Gesellschaftsschichten schwächer abzubilden als die Mittelschicht. Anschaulich gesprochen: Der Nichtsesshafte wird ebenso wenig bereit sein, seinen Konsum einem Marktforschungsinstitut zu melden wie der Vorstandsvorsitzende eines großen Konzerns. Das bedeutet, dass Luxuswarengruppen wie z. B. Champagner oder teure Düfte nur unzureichend in einem Verbraucherpanel abgebildet werden können. Darüber hinaus tendieren Panelhaushalte dazu, dass sie sich für den Einkauf von Produkten, für Preise, Werbung etc. etwas stärker interessieren als der Durchschnitt der Bevölkerung. Diese grundsätzliche Verzerrung wird als Panelbias bezeichnet. Dieser Panelbias wurde von Sylvia Petzold eingehend untersucht9.

9Unveröffentlichte

Präsentation von Sylvia Petzold/GfK Panel Services vom 3.12.2004.

26

1 Grundlagen

Danach ergibt sich folgendes Bild: Nach Aufnahme einer stabilen Mitarbeit tritt keine Änderung des Berichtsverhaltens mehr ein. Die Befürchtung, dass die Panelteilnehmer aufgrund der Mitarbeit im Laufe der Zeit ihr Einkaufsverhalten ändern, ist demnach unbegründet. Dagegen führt die Tatsache, dass ein Panel zwar soziodemografisch gut ausgesteuert ist, Panelteilnehmer aber insgesamt zu bewussteren Einkaufsverhalten neigen, durchaus zu Abweichungen. Zur Untersuchung dieser Frage wurden Panelhaushalten und einer ad-hoc-Stichprobe (Omnibusbefragung mit n = 2243) bestimmte Statements vorgelegt und der Grad der Zustimmung erfragt. Dabei ergibt sich: 1. Panelhaushalte informieren sich intensiver über das Produktangebot. 79 % der Panelhaushalte aber nur 65 % der ad-hoc-Stichprobe informieren sich regelmäßig über Angebote. 16 % der ad-hoc-Stichprobe aber nur 11 % der Panelhaushalte haben einen Aufkleber am Briefkasten, der den Einwurf von Werbung untersagt. 2. Panelhaushalte sind weniger markenorientiert. 26 % der ad-hoc-Stichprobe aber nur 12 % der Panelhaushalte bejahen das Statement, dass Markenartikel besser als Produkte mit unbekanntem Namen sind. 3. Panelhaushalte sind etwas preisbewusster als der Durchschnitt der Bevölkerung (70,5 % vs. 68,6 %). 4. Panelhaushalte sind innovativer. Dem Statement „Ich probiere gerne neue Produkten aus“ stimmen 57 % der Panelhaushalte, aber nur 48 % der Bevölkerung zu. 5. Panelhaushalte kaufen bewusster ein. 84 % von ihnen schreiben vor dem Einkauf einen Einkaufszettel, aber nur 68 % aller Haushalte. 6. Dagegen gibt es auch Statements, die gleich bzw. fast gleich beurteilt werden. Diese betreffen vor allem das Warenangebot und den Service. 79 % (Panel) bzw. 78 % (ad hoc) bevorzugen Geschäfte mit einem umfassenden Warenangebot. 36 % bzw. 38 % brauchen keine Bedienung im Laden. 42 % vs. 40 % legen Wert auf kompetente Beratung. Wie relevant diese Unterschiede sind wurde durch eine Simulationsrechnung untersucht. Dabei wurde angenommen, dass Personen im Panel und in der ad-hoc-Stichprobe gleich einkaufen, wenn sie den entsprechenden Statements gleichzustimmen. Dabei ergeben sich eher geringe Unterschiede. So ergibt sich im Panel in einer Warengruppe ein Anteil der Handelsmarke von 68,1 %, simuliert würden sich 70,1 % ergeben. Insgesamt sollte man bei der Beurteilung der Panelzahlen diese Verzerrungen beachten. Für die praktische Arbeit sind sie jedoch i. d. R. eher unbedeutend, zumal vor allem Veränderungen interpretiert werden und diese Verzerrungen konstant sind. Die Herstellung einer möglichst hohen Konstanz im Panel ist Aufgabe der Panelpflege, die dafür ein ganzes Bündel von Maßnahmen anwendet. Materielle Anreize sind nur ein Teil der Maßnahmen. Jeder Haushalt erhält mehrmals pro Jahr ein kleines Geschenk. Darüber hinaus erwirbt der Haushalt durch die Panelteilnahme Punkte, für die er aus einem Katalog Waren auswählen kann. Schließlich nimmt er regelmäßig an Verlosungen von PKWs, Reisen und anderen Sachpreisen teil. Insgesamt

1.2  Die Elemente eines Panels

27

haben die materiellen Anreize jedoch mehr den Charakter einer Anerkennungsprämie für eine ehrenamtliche Tätigkeit als den einer Bezahlung. Eine Bezahlung ist abgesehen von den damit verbundenen Kosten auch nicht erwünscht, da sie für Personenkreise mit geringem Einkommen einen stärkeren Anreiz darstellen würde als für Personen mit höheren Einkommen und so letztlich die Repräsentativität der Stichprobe beeinträchtigen würde. Mindestens ebenso wichtig wie die materiellen Anreize sind die immateriellen Motivationsmaßnahmen. Hierzu zählen insbesondere regelmäßige Kontakte über Broschüren, eine kostenlose Hotline sowie feste Ansprechpartner im Institut. Trotz dieses Maßnahmenpakets beträgt die Panelsterblichkeit im Haushaltspanel der GfK pro Jahr etwa 20 % bis 30 %, wobei der Durchschnittswert abhängig von der Struktur z. T. deutlich über- bzw. unterschritten wird. Besonders groß ist die Panelsterblichkeit bei jungen Einpersonenhaushalten. Die Haushalte, die durchgehend von Anfang bis Ende eines Zeitraums im Panel verbleiben, werden als „durchgehende Masse“ bezeichnet (vgl. Abschn. 1.1). Eine große durchgehende Masse ist ein wichtiges Qualitätsmerkmal eines Panels, nicht nur für die schon angesprochene Kontinuität der Daten und für die Genauigkeit der Schätzung von Veränderungen. Für viele Sonderanalysen bilden nur die Haushalte der „durchgehenden Masse“ die Basis.

1.2.4 Die Erhebung 1.2.4.1 Die Erhebung im Handelspanel Die klassische Erhebung im Handelspanel durch den Außendienst des Marktforschungsinstituts erfolgte nach der sogenannten Inventurmethode. Dazu wurden die Bestände sowie die Einkäufe seit der letzten Erhebung erfasst. Die Verkäufe der laufenden Periode ergaben sich dann wie folgt: Verkäufe = Bestand Vorperiode + Einkäufe – Bestand aktuelle Periode. Die Inventurmethode war mit einem hohen personellen Aufwand verbunden. Sie wurde inzwischen fast vollständig durch die elektronische Erfassung über Warenwirtschaftssysteme ersetzt. Die Handelsunternehmen liefern die Einkäufe und die Verkäufe der von ihnen geführten Artikel. Der dadurch mögliche wöchentliche Ausweis der Daten ermöglicht die detaillierte Analyse von Handelsaktionen. Auch bei den Preisen wurde der früher übliche Stichtagspreis durch errechnete Durchschnittspreise ersetzt. Eine Konsequenz daraus ist, dass die früher in den Handelspanelberichten üblichen Bestände heute i. d. R. nicht mehr ausgewiesen werden können. 1.2.4.2 Die Erhebung im Verbraucherpanel 1.2.4.2.1 Überblick Bis in die 1990er Jahre wurden die Einkäufe schriftlich erhoben, mit einem „Haushaltskalender“, der so bezeichnet wurde, weil wie bei einem Kalender jede Woche Berichtsblätter abgerissen wurden. Diese mussten ausgefüllt und an das Institut zurückgesandt werden. Diese Methode war für den Panelhaushalt und das Institut im laufenden Betrieb

28

1 Grundlagen

aufwendig und zudem langsam und fehleranfällig. Sie wird im Bereich der täglichen Verbrauchsgüter heute nicht mehr eingesetzt, spielt allerdings noch in einigen Spezialbereichen eine Rolle, vor allem, wenn insbesondere ältere Zielgruppen betroffen sind, wie z. B. im Medizinbereich. Für die Erfassung von mit einem Barcode versehenen Artikeln werden heute drei Verfahren eingesetzt, die im Folgenden mit ihren spezifischen Vor- und Nachteilen vorgestellt werden sollen. Diese Verfahren sind (in der Reihenfolge ihrer Entwicklung): Das POS-Scanning, das Inhome-Scanning bzw. das Electronic Diary, die Interneterfassung und die Verbindung von Scanning und Interneterfassung im Verfahren „Scan-It“. Ein weiteres Verfahren ist derzeit in der Vorbereitung, das sogenannte Tillroll-Scanning. 1.2.4.2.2 POS-Scanning Das POS-Scanning (das Kürzel „POS“ steht dabei für Point of Sales) lässt sich kurz wie folgt beschreiben: • Jeder Panelhaushalt wird mit einer oder mehreren Identifikationskarten im Scheckkartenformat ausgestattet, auf der die Haushaltsnummer als Barcode aufgedruckt ist. • Der Haushalt zeigt die Karte bei jedem Einkauf in den kooperierenden Geschäften vor. Die Karte wird mit über den Scanner gezogen und die GTIN-Codes sowie die Mengen und Preise der gekauften Artikel werden zusammen mit der Haushaltsnummer in einem eigenen Einkaufssatz gespeichert. • Die Einkaufssätze werden an das Marktforschungsinstitut übertragen und können dort haushaltsbezogen ausgewertet werden. Die Methode hat eine Reihe eindeutiger Vor- und Nachteile: Ein wichtiger Vorteil ist zunächst, dass der Aufwand für den Haushalt auf ein Minimum beschränkt ist. Von daher können auch Haushalte zur Mitarbeit bewegt werden, die den Aufwand scheuen, der mit den anderen Erhebungsmethoden verbunden ist. Das erhöht die Repräsentativität des Panels. So konnte im Instrument GfK BehaviorScan in Haßloch jeder dritte Haushalt zur Mitarbeit gewonnen werden, wobei noch Strukturvorgaben zu beachten waren. Der geringe Aufwand minimiert auch die Panelfluktuation. Während ein gut geführtes Haushaltspanel üblicherweise eine Panelsterblichkeit von etwa 20 % bis 30 % hat, liegt die Vergleichszahl für Haßloch bei 10 % bis 15 %. Dadurch verringern sich die Anwerbekosten. Gleichzeitig steigt die Qualität. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Teilnahme am Panel nicht dazu führt, dass sich die Haushalte ihrer Einkäufe stärker bewusst werden. Bei den anderen Verfahren werden die Produkte nochmals in die Hand genommen und zum Teil die dazu gehörigen Preise eingegeben. Der Einkauf wird dadurch bewusster. Dies führt dazu, dass Panelhaushalte in der Regel etwas preissensibler werden, als andere Haushalte. Die Preise im Verbraucherpanel unterschätzen daher in der Regel die Preise im Markt (vgl. auch Abschn. 1.2.3.3). Ein solcher Paneleffekt ist dagegen beim POS-Scanning nicht zu erwarten, da vom Haushalt keine weiteren Daten eingegeben oder aufgeschrieben werden.

1.2  Die Elemente eines Panels

29

Die Methode hat aber auch eindeutige Nachteile. So können nur mit einem Barcode versehene Produkte erfasst werden. Dies macht die Methode für manche Warengruppen unbrauchbar, vor allem für unverpackte Lebensmittel wie Frischfleisch, unverpacktes Brot etc. Ein weiterer Nachteil ist, dass das Geschäft, in dem die Erhebung stattfindet, mit einer Scannerkasse ausgestattet sein und die Software der Scannerkasse an die Anforderungen des POS-Scannings angepasst werden muss, was mit erheblichem Aufwand verbunden ist. Schließlich ist es notwendig, dass das Handelsunternehmen mit dem Marktforschungsinstitut kooperiert. Dadurch wird z. B. eine Erfassung der Einkäufe bei Aldi unmöglich. Insgesamt ist die Methode daher für einen flächendeckenden Einsatz nicht geeignet. Ihr Einsatz erfolgt derzeit nur im BehaviorScan-Panel der GfK in dem Ort Haßloch in der Pfalz. Ziel dieses Panels ist jedoch nicht die kontinuierliche Marktbeobachtung, sondern die Beantwortung spezieller Testfragestellungen. 1.2.4.2.3 Inhome-Scanning bzw. Electronic Diary Die zunächst von den Marktforschungsunternehmen AGB (1986 in Australien, 1990 in Großbritannien, 1991 in den Niederlanden) und NPD (1988 in den USA) entwickelte und seit 1992 von Nielsen in Deutschland und seit 1997 von der GfK in Deutschland angewandte Inhome-Scanning- bzw. Electronic Diary-Methode verwendet hierzu ein mobiles elektronisches Gerät, das den Panelteilnehmern zur Verfügung gestellt wird und das mit einer Leseeinrichtung für GTIN-Codes, einer Tastatur und einem Display ausgestattet ist. Zu dem Gerät gehört auch eine Basisstation, in die ein Modem zur Datenübertragung über Telefonleitung zum Institut und die Stromversorgung für das Handgerät integriert sind. Abb. 1.5 zeigt das von der GfK in Nürnberg eingesetzte Gerät und die für die Einkaufserfassung erforderlichen Eingabeschritte. Das Verfahren war und ist gegenüber der schriftlichen Erfassung aus mehreren Gründen ein deutlicher Fortschritt. Zunächst ist die Eingabe der Artikel sehr viel einfacher, da nur der auf dem Artikel aufgedruckte Barcode erfasst werden muss. Da weiter die Postlaufzeiten entfallen, ist das Verfahren auch schneller. Drittens ist es auch weniger fehleranfällig und schließlich sind die Einkäufe bereits in einem für Computer geeigneten Format, wenn sie beim Institut ankommen. Trotzdem hat das Verfahren auch Schwächen. Vor allem bei Einkäufen mit vielen Artikeln ist das Heraussuchen der Preise aufwendig. Auch die Tastatur ist nicht ideal. Das Verfahren wird bei der GfK daher vor allem bei solchen Haushalten angewendet, die keinen Internetanschluss haben. Bei Haushalten mit Internetanschluss wird zur Erfassung der Einkäufe von verpackten täglichen Verbrauchsgütern vor allem die ScanIt-Methode angewendet. Dieses Scan-It-Verfahren ist eine besondere Form des Inhome-Scannings. Dabei erhält der Haushalt einen Lesestift in der Größe eines USB-Sticks, mit dem GTIN-Codes erfasst werden können und der über die USB-Schnittstelle des PCs und über das Internet diese Daten an das Institut überträgt. Von dort werden die Artikeltexte zurückgemeldet, worauf der Panelteilnehmer die weiteren Informationen (Einkaufsstätte, Einkaufsdatum und Preise der Produkte) eingibt. Abb. 1.6 zeigt die Scan-It-Erfassung.

30

Abb. 1.5  Electronic Diary-Gerät der GfK-Gruppe und Anwendung

Abb. 1.6  Scan-It-Erfassung

1 Grundlagen

1.2  Die Elemente eines Panels

31

Bei allen diesen Verfahren ist es erforderlich, dass die Panelteilnehmer die Preise der Produkte eingeben. Derzeit (Herbst 2017) ist in Vorbereitung, dies dadurch zu ersetzen, dass die Haushalte den Kassenbon mit einem Smartphone fotografieren und das Foto dem Institut zusenden. Schwierigkeit bei diesem Tillroll-Scanning-Verfahren ist, dass die Artikeltexte auf den Kassenbons häufig den Artikel nicht vollständig beschreiben, was einen Zuordnungsalgorithmus erforderlich macht. 1.2.4.2.4 Interneterfassung Die Interneterfassung wird für solche Artikel angewendet, die keinen Barcode aufgedruckt haben wie z. B. Textilien oder Frischeartikel. Gegenüber der älteren Kalendermethode hat sie eine ganze Reihe von Vorteilen: Die Erfassung ist schneller, da die Postlaufzeiten entfallen. Die Daten stehen bereits in maschinenlesbarer Form zur Verfügung. Damit entfällt die teure und zeitraubende manuelle Übertragung vom Kalender in den Computer. Weitere Kosten können durch den Wegfall des Kalenderdrucks und -versands sowie durch den Rückversand der ausgefüllten Erhebungsunterlagen eingespart werden. Darüber hinaus können schon bei der Eingabe Kontrollen vorgenommen und bei unvollständiger bzw. unplausibler Eingabe kann sofort nachgefragt werden. Weiter ist das Medium moderner und wird daher von jüngeren Zielgruppen eher akzeptiert als der Kalender. Schließlich ist es nun auch einfach und ohne lange Postlaufzeiten möglich, den Panelteilnehmern zusätzliche Fragebögen zuzusenden, deren Antworten dann mit den Panelergebnissen korreliert werden können. Nachteilig ist, dass aktuell nur etwa 80 % der Bevölkerung ab 14 Jahren Internetzugang von zu Hause aus haben10. Ist die Bedeutung derjenigen, die keinen Internetzugang haben, für die Warengruppe eher gering, dann wird man auf diesen Teil und damit auf die volle Repräsentativität verzichten. Dies ist derzeit beim Textilpanel der GfK der Fall (vgl. Abb. 1.7). Ist der Anteil jedoch bedeutend, dann wird man die Onlineerfassung durch eine Kalendererfassung ergänzen müssen, wie dies derzeit beim Gesundheitspanel der GfK geschieht, in dem nach der gekauften Medizin gefragt wird. Hier werden die Daten bei etwa 16.000 Haushalten online und bei ca. 4000 Haushalten schriftlich erfasst. Für die Gestaltung der Websites ist es wichtig, dass diese ansprechend, jedoch nicht so sehr mit grafischen Elementen überladen ist, sodass der Seitenaufbau zu langsam wird. Auch die gesamte Betreuung wie Verlosungen, Sammeln von Punkten für Prämien und der Kontakt muss dann ebenfalls über das Internet laufen.

10Quelle:

Genau 78,4 % nach einer GfK-Untersuchung aus dem Jahr 2016.

32

1 Grundlagen

Abb. 1.7  Web-Erfassung im GfK-Textilpanel

1.2.5 Coverage von Einzelhandelspanel und Verbraucherpanel 1.2.5.1 Grundsätzliche Überlegungen Der Teil des Gesamtmarktes, der in einem Panel abgebildet wird, wird als „Coverage“ bezeichnet. Ideal wäre eine vollständige Abbildung des Marktes. Insofern ist die Höhe der Coverage ein wichtiges Qualitätskriterium für ein Panel. Die vorhandenen Abweichungen von diesem Idealzustand müssen jedoch sehr genau nach ihrer Ursache unterschieden werden, damit die Qualität eines Panels sachgerecht beurteilt werden kann: Ein Teil des Coverageverlusts rührt daher, dass in einem Panel bestimmte Marktmengen grundsätzlich nicht erfasst werden können, wie z. B. bei einem Haushaltspanel die durch Touristen gekauften Mengen. Es ist auch nicht sinnvoll, die durch institutionelle Haushalte wie Krankenhäuser, Haftanstalten, Altersheimen etc. erworbenen Mengen in einem solchen Panel zu erfassen, da diese Mengen auf andere Weise beeinflusst werden als der Absatz an den privaten Endverbraucher. Dazu gehören auch die Mengen, die ins Ausland verkauft werden. Solche Mengen spielen im Handelspanel wegen der zunehmenden Größe und internationalen Verflechtung der Handelsunternehmen eine steigende Rolle. Dieser Coverageverlust mag zwar zu beklagen sein, kann jedoch nicht als Qualitätsmangel eines Panels gewertet werden.

1.2  Die Elemente eines Panels

33

Auch der umgekehrte Fall ist selbstverständlich möglich, nämlich dass Handelsunternehmen Preisgefälle ausnutzen und Ware internationaler Konzerne aus dem Ausland beziehen und in Deutschland verkaufen. Dies kann dann zu Panelmengen führen, die die Fabrikabsätze des Herstellers in Deutschland übersteigen. Ein weiterer Teil des Coverageverlusts rührt aus einer engen Definition der Grundgesamtheit, die aus verschiedenen Gründen vorgenommen wird, wie schwierige Erhebung wie z. B. bei Flughafengeschäften oder unmögliche Erhebung wie z. B. bei Aldi. Generell bildet also jedes Panel einen Teil des Gesamtmarktes ab. In der Regel überlappen sich die Teile, die von Handels- und Verbraucherpanel abgebildet werden, sind jedoch nicht identisch. Am Beispiel des Lebensmittelhandels ergeben sich daraus vier Teile des Gesamtmarktes (vgl. Abb. 1.8). Die relative Größe der vier Felder hängt dabei von der Warengruppe, von der Vertriebsstruktur des Produkts, der Packungsgröße und anderen Faktoren ab, die in den folgenden Abschnitten näher beleuchtet werden. Ein erster Teil wird in beiden Panels erhoben (die doppelt schraffierte Fläche der Abb. 1.8) und kann beispielhaft als Einkauf eines privaten Haushalts bei Edeka umschrieben werden. Ein zweiter Teil wird zwar im Handelspanel, nicht aber im Verbraucherpanel erfasst. Ein Beispiel hierfür ist ein Einkauf für den Bürokonsum bei Edeka. Der dritte Teil wird zwar im Haushaltspanel erfasst, nicht aber im Handelspanel, wie z. B. der Einkauf eines privaten Haushalts bei Aldi. Schließlich gibt es einen Teil des Gesamtmarktes, der in keinem Panel erfasst wird, z. B. ein Einkauf für den Bürokonsum bei Aldi. Schließlich gibt es eine weitere Abweichung der vom Panel gemessenen Marktmengen von den tatsächlichen Mengen, die aufgrund von Fehlern bei der Erhebung, bei der Bestimmung der Stichprobe oder bei der Hochrechnung entstehen und die als echte Qualitätsmängel des Panels zu bezeichnen sind. Doch auch hier ist wieder eine Unterscheidung zu treffen: So werden insbesondere Änderungen in der Coverage von den

Abb. 1.8  Coverage Handelspanel und Haushaltspanel

34

1 Grundlagen

Beziehern der Paneldaten als kritisch bewertet. Panels dienen primär zur Abbildung von Marktentwicklungen. Deshalb wird häufig ein Fehler in der Coverage akzeptiert, solange der Fehler über die Zeit hinweg konstant bleibt und daher die Marktentwicklung richtig abgebildet wird.

1.2.5.2 Coverage des Handelspanels Die Coverage des Handelspanels kann insbesondere beeinträchtigt werden durch: • Ausschluss bestimmter Geschäftstypen bzw. Handelsorganisationen aus der Grundgesamtheit (Aldi etc.). • Nichterhebung von Handelsunternehmen, die gleichwohl zur Grundgesamtheit gehören. Dies kann geschehen, wenn ein kleineres Handelsunternehmen die Erhebung verweigert, aber nicht so atypisch ist, dass es von anderen Unternehmen mit abgebildet werden kann. • Falsche Bestimmung der Grundgesamtheit. So wurde die co op AG Ende der 1980er Jahre von allen Panelinstituten überzeichnet, da die veröffentlichten Zahlen des Unternehmens die Lage zu positiv schilderten. • Fehler in der Erhebung und im nachfolgenden Produktionsprozess. Ein Beispiel hierfür ist, dass ein Artikel im Institut nicht übersetzt und daher nicht verarbeitet wird. Die Coverage kann im Handelspanel bezüglich einzelner Artikel sehr gut überprüft werden. Dazu müssen Panelzahlen und die Absatzstatistik des Herstellers aufeinander abgestimmt und dann verglichen werden. Da Panelzahlen aufgrund vertraglicher Bindungen des Marktforschungsinstituts an die erhobenen Handelsunternehmen nicht detaillierter als im Bericht ausgewiesen dargestellt werden können, müssen die Absatzstatistiken des Herstellers angepasst werden. Hierzu werden pro Organisationsform die Mengen abgezogen, die anderen Organisationsformen oder anderen Geschäftstypen zuzuordnen sind. Wird z. B. die Coverage von Kaugummi überprüft, dann sind an die obi-Baumärkte gelieferten Mengen herauszurechnen. Umgekehrt kann es sein, dass Handelsunternehmen aus ihrer Zentrale im Ausland beliefert werden. Solche Mengen müssen ggf. dann dazu addiert werden. Die so bereinigten Mengen werden mit den Einkaufsdaten lt. Panel in der Organisationsform verglichen. Dies ist nicht immer eindeutig möglich. So kann es sein, dass ein Verbrauchermarkt mit angeschlossenem Baumarkt nur eine Liefer- und Rechnungsadresse hat. In diesem Fall müssen Schätzungen vorgenommen werden. Trotzdem ist dies i. d. R. für praktische Zwecke ausreichend genau möglich. Werden Geschäfte nicht direkt, sondern nur über den Großhändler beliefert und weist ein Artikel starke Schwankungen im Abverkauf (z. B. Sekt) aus, dann kann es vorkommen, dass Panelzahlen und Fabrikabsätze zeitversetzt untersucht werden müssen.

1.2  Die Elemente eines Panels

35

Sind bei bestimmten Organisationsformen zu große Abweichungen vorhanden, so müssen die Ursachen herausgefunden werden: • Die Datenerhebung und der nachfolgende Produktionsprozess werden analysiert, indem der Hersteller die Mengen einzeln abgerechneter Geschäfte liefert und das Marktforschungsinstitut die Rohdaten der Geschäfte dagegenhält, die sich in der Panelerhebung befinden. Tauchen hier Herstellermengen nicht auf, so kann dies auf einen Fehler des Marktforschungsinstituts hinweisen (z. B. fehlende Übersetzung von Artikelcodes). Tauchen zu hohe Mengen auf, dann kann dies auf andere Bezugsquellen des Handelsunternehmens zurückzuführen sein, z. B. aus dem Ausland. • Grundgesamtheit, Stichprobe und Hochrechnung werden überprüft, indem die Organisationsformen auf einzelne Vertriebslinien heruntergebrochen und die Panelergebnisse der Vertriebslinien mit den entsprechenden Verkäufen des Herstellers verglichen werden. Insgesamt kann eine solche Überprüfung ein langwieriger Prozess sein, der auf beiden Seiten eine enge und vertrauensvolle Zusammenarbeit voraussetzt. Eine solche Überprüfung kann jedoch auch wichtige Impulse zur Verbesserung der Qualität eines Panels liefern.

1.2.5.3 Coverage des Verbraucherpanels Die Coverage des Verbraucherpanels ist vor allem beeinträchtigt durch: • Einkäufe von nicht privaten Haushalten. So wird ein nicht unerheblicher Teil des Röstkaffees in Anstalten, in Büros und in der Gastronomie konsumiert. • Nichteintragung durch Panelteilnehmer. Dies ist besonders relevant für Produkte, die den Haushalt nicht erreichen, weil sie unterwegs aufgebraucht werden. Beispiele hierfür sind Coladosen (im Haushaltspanel) oder Einerpackungen von Schokoriegeln (im Individualpanel). Dies betrifft aber auch Produkte, die von Kindern selbstständig eingekauft werden. • Fehler in der Erhebung. Besonders häufig kommt es vor, dass Artikel noch nicht oder falsch im Artikelstamm angelegt sind und daher die bereits erfasste GTIN nicht bzw. nicht richtig übersetzt werden kann. Die tatsächlich erreichte Coverage für ein Produkt hängt daher von vielen Faktoren ab. Sie ist u. a. abhängig von: • der Warengruppe. Hier spielt insbesondere eine Rolle, inwieweit eine Warengruppe von nicht privaten Haushalten oder selbstständig von Kindern eingekauft wird. So wird Shampoo eine höhere Coverage haben als Seife, da Seife viel häufiger außerhalb privater Haushalte genutzt wird (z. B. am Arbeitsplatz oder in der Gastronomie) als Shampoo. • der Packungsform. So sind Getränkedosen eher für den Unterwegskonsum geeignet und werden daher schlechter erfasst als Mehrwegflaschen.

36

1 Grundlagen

• der Packungsgröße. Bei Haushaltsreinigern ist die Coverage bei mittleren Größen am besten. Sie wird bei sehr kleinen Größen von den Einkäufen von Anstaltshaushalten (z. B. Altenwohnheimen oder Kasernen), bei den Großpackungen von den Einkäufen von Arztpraxen, Gastwirtschaften, Putzkolonnen etc. beeinträchtigt. • Der Geschäftsart: So werden bei der Warengruppe Röstkaffee Verbrauchermärkte sehr gut, Bäckereien dagegen eher schlecht abgedeckt. Grund dafür ist, dass Kaffee für den Bürokonsum häufig auf den Weg zur Arbeit schnell in der Bäckerei eingekauft wird. • der Art der Erhebung. Der letzte Punkt bedarf einer Erläuterung: POS-Scanning führt dazu, dass die Einkäufe in einem Teil der Geschäfte grundsätzlich nicht erfasst werden. Aus diesem Grund wird das Verfahren derzeit nur in dem Testpanel GfK-BehaviorScan in Haßloch eingesetzt. Beim Inhome-Scanning bzw. Electronic Diary und beim Scan-It-Verfahren spielt es eine wesentliche Rolle, ob das Produkt mit einem Strichcode versehen ist. Dies ist heute in der Regel der Fall. Schließlich ist bei diesen Methoden auch wichtig, wo das betreffende Produkt beim Haushalt aufbewahrt wird. Bei Produkten, die häufig im Keller aufbewahrt werden (z. B. Getränkekästen, große Waschmittelpackungen, Tiefkühlkost) kann es vorkommen, dass der Haushalt die Artikel direkt in den Keller trägt und sie dann in der Wohnung nicht erfasst werden. Hier muss immer wieder vom Institut auf die Notwendigkeit der Erhebung aller Einkäufe hingewiesen werden. Beim Kalender und bei der Interneterfassung ist darüber hinaus noch die Gestaltung der Erhebungsunterlagen bedeutsam. Dabei ist wichtig, ob die Erhebung durch entsprechende Zeichnungen unterstützt wird, an welcher Stelle die Warengruppe erhoben (Warengruppen an vorderer Stelle sind bevorzugt) und welcher Platz der Warengruppe eingeräumt wird.

1.2.6 Hochrechnung Die Hochrechnung ist der Prozess, durch den der Schluss von den Stichprobenergebnissen auf die entsprechenden Werte der Grundgesamtheit möglich wird. Zu diesem Zweck werden die in der Stichprobe erhobenen Werte mit den sogenannten Hochrechnungsfaktoren multipliziert.

1.2.6.1 Hochrechnung im Handelspanel Die Stichprobe eines Handelspanels ist disproportional angelegt, d. h. große Geschäfte erhalten einen höheren Auswahlsatz (Anteil der Stichprobe an der Grundgesamtheit) als kleine Geschäfte (vgl. Abschn. 1.2.3.2). Das bedeutet, dass die Handelspanelstichprobe eine gewollte Schiefe aufweist. Diese „Schiefe“ muss durch die Hochrechnung ausgeglichen werden.

1.2  Die Elemente eines Panels

37

Für die Zwecke der Hochrechnung werden Grundgesamtheit und Stichprobe sehr fein unterteilt hinsichtlich der Kriterien: • Organisationsform • Gebiet (Bundesland bzw. noch feiner Regierungsbezirk) • Geschäftstyp und Geschäftsgröße (Verkaufsfläche). Bereits im Abschn. 1.2.3.2 wurde darauf hingewiesen, dass deutlich mehr Hochrechnungszellen verwendet werden, als Segmente im Bericht ausgewiesen sind. Manche dieser Hochrechnungszellen sind leer, d. h. es sind keine Geschäfte in der Grundgesamtheit vorhanden. Solche Zellen sind für die Hochrechnung selbstverständlich ohne Belang. Bei der Vielzahl der Hochrechnungszellen kann trotzdem nicht sichergestellt werden, dass jede nicht leere Hochrechnungszelle mit einem Stichprobengeschäft ausgestattet ist. In der Praxis hilft man sich dadurch, dass ein Geschäft aus einer benachbarten Zelle in die unbesetzte Zelle dupliziert wird. Das bedeutet, dass eine Art virtuelles Geschäft angelegt wird, das mit den Werten eines realen Geschäfts versehen wird. Wenn beispielsweise die Zelle „Trad. LEH bis 400 qm der Organisationsform Edeka im Saarland“ unbesetzt wäre, so könnte ein Stichprobengeschäft aus Rheinland-Pfalz mit ansonsten gleichen Merkmalen in das Saarland dupliziert werden. Im Ergebnis muss erreicht werden, dass jede Hochrechnungszelle mit Stichprobengeschäften ausgestattet ist. Von jeder Hochrechnungszelle müssen die Anzahl und der Umsatz der Geschäfte in der Grundgesamtheit bekannt sein bzw. sie sind zu schätzen. Damit ergibt sich ein erster Hochrechnungsfaktor als. Hochrechnungsfaktor 1 = N(i)/n(i), mit: N(i) =  Anzahl der Geschäfte der Grundgesamtheit in der Hochrechnungszelle i n(i) = Anzahl der Geschäfte der Stichprobe in der Hochrechnungszelle i. Es wird angestrebt, eine Hochrechnungszelle so zu besetzen, dass die mittlere Größe der Geschäfte in der Grundgesamtheit gleich der mittleren Größe der Geschäfte in der Stichprobe ist. Dies ist jedoch nicht immer möglich, z. B., weil die Geschäfte, die erhoben werden können, vom Handelsunternehmen bestimmt werden. In diesem Fall würde der Umsatz bei der ausschließlichen Verwendung des Hochrechnungsfaktors 1 überbzw. unterschätzt. Aus diesem Grund arbeitet man zusätzlich mit einem zweiten Hochrechnungsfaktor, der sich wie folgt ergibt: Hochrechnungsfaktor 2 = U(i)/u(i), U(i) =  relevanter Umsatz der Grundgesamtheit in der Hochrechnungszelle i u(i) = relevanter Umsatz der Stichprobe in der Hochrechnungszelle i.

38

1 Grundlagen

Relevant ist der Umsatz, der durch das Panel abgebildet werden soll. Im LEH-Panel ist es der Umsatz mit Nahrungsmitteln, Getränken und Drogeriewaren. Bei allen Ergebnissen, die sich pro Geschäft mit ja/nein bzw. vorhanden/nicht vorhanden codieren lassen, wird der Hochrechnungsfaktor 1 angewendet. Ein Geschäft hat einen Artikel verkauft und/oder eingekauft oder es hat dies nicht getan. Diese Ergebnisse werden daher für die Berechnung der numerischen Distribution Verkauf oder Einkauf und auch gesamt benötigt11. Der Hochrechnungsfaktor 1 wird daher auch als „Hochrechnungsfaktor Distribution“ bezeichnet. Dahinter steht die Überlegung, dass die grundsätzliche Entscheidung, einen Artikel zu führen, weniger von der Größe als vielmehr vom Typ, der Region und der Organisationsform des Geschäfts abhängt. Bei allen mengenabhängigen Ergebnissen (Einkauf Menge und Wert, Verkauf Menge und Wert) wird dagegen der Hochrechnungsfaktor 2 angewendet, der deshalb auch als „Hochrechnungsfaktor Menge“ bezeichnet wird. Diese Fakts werden von der Größe des Geschäfts determiniert. Darüber hinaus gibt es Fakts, für deren Berechnung beide Hochrechnungsfaktoren benötigt werden. Ein Beispiel ist die gewichtete Distribution Verkauf, die aussagt, welchen Umsatzanteil an der Warengruppe diejenigen Geschäfte haben, die ein Produkt führen. Die Tatsache, ob das Produkt geführt wird, wird mit dem Hochrechnungsfaktor 1 hochgerechnet, der Warengruppenumsatz, mit dem dies dann zu gewichten ist, dagegen mit dem Hochrechnungsfaktor 2. Ein (fiktives) Beispiel soll die Vorgehensweise veranschaulichen: Von einer Hochrechnungszelle X ist bekannt: • Grundgesamtheit: 120 Geschäfte mit zusammen 250 Mio. € relevanten Umsatz. • Stichprobe: 2 Geschäfte mit zusammen 8 Mio. € relevanten Umsatz. Dann ergibt sich: • Hochrechnungsfaktor Distribution: 120/2 = 60,00 • Hochrechnungsfaktor Umsatz: 250/8 = 31,25 Die Stichprobengeschäfte haben also einen fast doppelt so hohen mittleren Umsatz als der Durchschnitt in der Grundgesamtheit. Als Ergebnis der Erhebung ist für die beiden Stichprobengeschäfte bekannt: • Geschäft 1: Verkauf Produkt A 20 Stück zu je € 2,99, Umsatz in der Warengruppe € 2750,-• Geschäft 2: Produkt A wird nicht geführt, Umsatz in der Warengruppe € 4900,--

11Vgl.

Punkt 3.4.1.

1.2  Die Elemente eines Panels

39

Dann wird für die betreffende Zelle der Grundgesamtheit geschätzt: • Zahl der Geschäfte mit Distribution von A: 60 * 1 + 60 * 0 = 60. Da die Grundgesamtheit 120 Geschäfte umfasst, ergibt sich eine numerische Distribution Verkauf von 50 %. • Verkauf Menge (in Stück) von A: 20 * 31,25 = 625 • Verkauf Wert von A: 20 * 2,99 € * 31,25 = 1.868,75  € • Umsatz in der Warengruppe der Geschäfte mit Distribution von A: 2750 € * 31,25 = 85.937,5  € • Umsatz in der Warengruppe der Geschäfte gesamt: (2750  € + 4900  €) * 31,25 = 239.062,5  € • Daraus ergibt sich eine gewichtete Distribution Verkauf für A für die entsprechende Zelle von 85.937,5 €/239.062,5 € = 35,9  %

1.2.6.2 Hochrechnung im Verbraucherpanel Im Verbraucherpanel wird im Gegensatz zum Handelspanel eine im Wesentlichen proportionale Stichprobe angestrebt. Dadurch erhält grundsätzlich jedes Element der Stichprobe den gleichen Hochrechnungsfaktor, der sich im Haushaltspanel wie folgt ergibt: Hochrechnungsfaktor = (Zahl der Haushalte in der Grundgesamtheit)/(Zahl der Haushalte in der Stichprobe) Bei einer Grundgesamtheit von 40,22 Mio. Haushalten und einer Stichprobe von 30.000 Haushalten ergibt sich somit für jeden Panelhaushalt ein Hochrechnungsfaktor von 1341. Das bedeutet, dass jeder Einkauf eines Haushalts für 1341 Einkäufe entsprechender Haushalte in der Grundgesamtheit steht. In der Praxis stellt sich die Hochrechnung im Verbraucherpanel jedoch komplexer dar, da zunächst vor der Hochrechnung mit dem konstanten Faktor eine strikte Proportionalität der Stichprobe hergestellt werden muss. Die Proportionalität kann aus verschiedenen Gründen verletzt sein: • Ein Haushalt hat in einer Berichtsperiode nicht oder nicht ausreichend berichtet und fällt daher aus. • Ein Haushalt hat die Zusammenarbeit mit dem Panelinstitut beendet und konnte noch nicht durch einen strukturgleichen Haushalt ersetzt werden. • Die Einpersonenhaushalte sind absichtlich geringer in der Stichprobe vertreten, als es ihrem Anteil in der Grundgesamtheit entspricht, weil sie relativ wenig zum Gesamtvolumen der Märkte beitragen und nur schwierig gewonnen und gehalten werden können. Die Bestimmung der Hochrechnungsfaktoren geschieht durch eine als „iterative Gewichtung“ bezeichnete Prozedur. Dadurch wird die Innenverteilung einer Tabelle in mehreren sich wiederholenden Schritten so verändert, dass ihre Randverteilung einer vorgegebenen Sollverteilung entspricht. Dazu wird die Tabelle zuerst zeilenweise mit

40

1 Grundlagen

den Faktoren Sollwert/Istwert der jeweiligen Randverteilung durchmultipliziert. Man erhält eine Tabelle, deren Zeilensumme exakt dem Sollwert entspricht. Anschließend wird die gleiche Prozedur für die Spalten durchgeführt. Dadurch wird die Übereinstimmung der Zeilensumme mit dem Sollwert zwar wieder zerstört, das Ergebnis ist dem Sollwert aber näher als die Ausgangsmatrix. Dies wird so lange wiederholt, bis die Abweichung der Randsummen von den Sollverteilungen einen vorgegebenen kleinen Wert unterschreiten. Es ist kein mathematischer Beweis bekannt, dass diese Prozedur konvergiert. In der Praxis konvergiert sie jedoch stets bis auf zu vernachlässigende Sonderfälle (z. B., wenn die Ausgangsmatrix zu viele Nullen enthält). In Tab. 1.6 sind die ersten beiden Schritte einer solchen iterativen Gewichtung aufgezeigt an einem fiktiven Beispiel. Als Ausgangsbasis dienen 345 Haushalte, die nach Haushaltsgröße (HH-Größe) und dem Alter der haushaltsführenden Person aufgeschlüsselt sind. Es ist gut zu erkennen, wie sich die tatsächlichen Randverteilungen sukzessive den Sollverteilungen annähern. Diese iterative Gewichtung wird für alle Quotierungsmerkmale durchgeführt. Im Ergebnis erhält man eine neue mehrdimensionale Tabelle, deren Innenverteilung von der Ausgangsverteilung gewisse, wenn in der Regel auch geringe Abweichungen aufweist. Tab. 1.6  Fiktives Beispiel für iterative Gewichtung Ausgangssituation Alter HH-führende Person HH-Größe −29

−39

−59

60+

Gesamt

Soll

1

40

30

20

30

120

150

2

30

30

30

30

120

125

3

10

20

20

10

60

50

26

20

4+

1

10

5

10

Gesamt

81

90

75

80

Soll 90 100 70 85 1. Zeilenkorrektur: Zeilenweise Multiplikation mit Soll/Gesamt

345

Alter HH-führende Person HH-Größe −29

−39

−59

60+

Gesamt

Soll

1

50,00

37,50

25,00

37,50

150,00

150,00

2

31,25

31,25

31,25

31,25

125,00

125,00

3

8,33

16,67

16,67

8,33

50,00

50,00

20,00

20,00

4+

0,77

7,69

3,85

7,69

Gesamt

90,35

93,11

76,76

84,78

Soll 90,00 100,00 70,00 85,00 1. Spaltenkorrektur. Zeilenweise Multiplikation mit Soll/Gesamt

345,00 (Fortsetzung)

1.2  Die Elemente eines Panels

41

Tab. 1.6   (Fortsetzung) Alter HH-führende Person 60+

Gesamt

Soll

1

HH-Größe −29

49,80

40,28

22,80

37,60

150,48

150,00

2

31,13

33,56

28,50

31,33

124,52

125,00

−39

−59

3

8,30

17,90

15,20

8,36

49,75

50,00

4+

0,77

8,26

3,51

7,71

20,25

20,00

Gesamt

90,00

100,00

70,00

85,00

Soll 90,00 100,00 70,00 85,00 2. Zeilenkorrektur. Zeilenweise Multiplikation mit Soll/Gesamt

345,00

Alter HH-führende Person HH-Größe −29

−39

−59

60+

Gesamt

Soll

1

49,65

40,15

22,73

37,48

150,00

150,00

2

31,25

33,69

28,61

31,45

125,00

125,00

3

8,34

17,99

15,27

8,40

50,00

50,00

4+

0,76

8,16

3,46

7,62

20,00

20,00

Gesamt

89,99

99,99

70,07

84,95

Soll 90,00 100,00 70,00 85,00 2. Spaltenkorrektur. Spaltenweise Multiplikation mit Soll/Gesamt

345,00

Alter HH-führende Person HH-Größe −29

−39

−59

60+

Gesamt

Soll

1

49,65

40,15

22,70

37,50

150,01

150,00

2

31,25

33,70

28,58

31,47

125,00

125,00

3

8,34

17,99

15,26

8,40

49,99

50,00

20,00

20,00

4+

0,76

8,16

3,46

7,62

Gesamt

90,00

100,00

70,00

85,00

Soll

90,00

100,00

70,00

85,00

345,00

Da durch die iterative Gewichtung Stichprobenausfälle ausgeglichen werden sollen, sind die Ist-Zahlen in der Regel geringer als die Soll-Zahlen nach Durchführung der Prozedur. Diese Abweichungen können nun auf zwei Wegen ausgeglichen werden: • Durch Doppelung von Haushalten. Dabei werden so lange Haushalte der betreffenden Zelle zufällig ausgewählt und gedoppelt, bis die erreichte Sollzahl erreicht ist. • Durch Gewichtung: Alle haushaltsbezogenen Zahlen in der betreffenden Zelle werden mit dem Wert Sollwert/Istwert multipliziert.

42

1 Grundlagen

Die Doppelung hat den Vorteil, dass ganzzahlige Werte erreicht werden und somit alle käuferbezogenen Sonderanalysen gerechnet werden können. Nachteilig ist, dass auch untypische Haushalte gedoppelt werden können und so ein noch höheres Gewicht erhalten. Die Gewichtung führt dagegen zu nicht ganzzahligen Käuferzahlen, die schwerer zu vermitteln sind, liefert aber insgesamt Ergebnisse mit etwas geringerer Stichprobenstreuung und wird daher in der Praxis auch angewendet.

1.3 Der Produktionsprozess 1.3.1 Überblick Die Gesamtheit aller Arbeitsprozesse nach der Datenerhebung bis zur Erstellung der Tabellenberichte bzw. der Datenbanken für die Auswertungssysteme wird als Produktion bezeichnet. Die rationelle, schnelle und gleichwohl sorgfältige Arbeit ist für die Qualität der Ergebnisse von entscheidender Bedeutung. Die Produktion stellt auch einen nicht zur unterschätzenden Kostenfaktor dar: Etwa 10 % bis 20 % der Gesamtkosten eines Panels entfallen auf die Produktion. Grob gliedern sich alle Produktionsprozesse im Panelbereich in zwei Phasen: Das Ergebnis der ersten Phase ist eine strukturierte Datei der geprüften Rohdaten. In der zweiten Phase werden dann die Daten hochgerechnet und die Tabellenberichte bzw. die Datenbanken für die Auswertungssysteme erstellt. In jeder Phase werden mehrere Datenprüfungen vorgenommen, um Fehler möglichst frühzeitig identifizieren und korrigieren zu können.

1.3.2 Der Produktionsprozess im Handelspanel 1.3.2.1 Dateneingang und Prüfung auf Geschäftsebene Die derzeit im Einsatz befindlichen verschiedenen Erhebungsmethoden im Handelspanel führen dazu, dass die Eingangsdaten auf je nach Handelsunternehmen verschiedenen Datenträgern und in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Teilweise arbeiten auch die Handelsunternehmen nicht mit den GTIN-Codes, sondern mit eigenen Artikelnummern, sogenannten Instore-Codes. In vielen Fällen treten auch Mischsysteme auf: Für Artikel, die aufgrund ihres Gewichts nur schwer über den Scanner gezogen werden (z. B. 10 kg-Waschmitteltrommeln) werden Instore-Codes, für alle anderen Artikel GTIN-Codes verwendet. Eine sorgfältige Pflege der Instore-Codes der kooperierenden Händler durch das Panelinstitut ist für die Datenqualität entscheidend. Nach der Prüfung der Datenträger auf Vollständigkeit und grundsätzliche Lesbarkeit erfolgt eine erste Prüfung auf Geschäftsebene. Dabei werden u. a. folgende Punkte geprüft:

1.3  Der Produktionsprozess

43

• Anzahl der vorhandenen Datensätze insgesamt im Vergleich zu den vorangegangenen Perioden bzw. – wenn ein Geschäft erstmals in der Auswertung ist – im Vergleich zu den anderen Geschäften gleicher Größe. Wird ein unteres Limit unterschritten, so ist dies ein Indiz dafür, dass nur ein Teil der Daten geliefert wurde. Beispielsweise können z. B. einzelne Abteilungen des Handelsunternehmens aus der Lieferung ausgeschlossen sein. Die entsprechenden Daten können dann noch angefordert werden. • Gesamtumsatz im Vergleich zu den vorangegangenen Perioden: Wenn die Zahl der vorhandenen Datensätze stimmt und trotzdem eine untere Grenze unterschritten wird, so deutet dies entweder auf Probleme bei der korrekten Preisübermittlung (so können tatsächliche Preise durch Pfennigpreise ersetzt sein) oder auf eine Teillieferung (z. B. wurden die Daten bestimmter Wochen nicht geliefert) hin. Wird eine obere Grenze überschritten, so kann es sein, dass die Daten von mehreren Geschäften oder aber auch die aufkumulierten Daten mehrerer Wochen geliefert wurden. • Anteile der bewegten Artikelsätze, die in der Vorperiode noch nicht bewegt wurden. Sind hier im Zeit- oder Geschäftsvergleich starke Abweichungen vorhanden, so kann dies u. U. darauf hindeuten, dass die Daten eines falschen Geschäfts geliefert wurden. Werden bei dieser Prüfung Auffälligkeiten entdeckt, so wird zunächst recherchiert, ob tatsächlich ein Fehler vorliegt. Wenn dies bejaht werden muss, wird zunächst versucht, den Fehler im Panelinstitut zu korrigieren. Werden z. B. die Daten von zwei statt einer Periode geliefert und ist das Geschäft schon länger im Panel, so kann der Fehler einfach durch Differenzenbildung beseitigt werden. Ist eine solche Korrektur nicht möglich, so wird ein berichtigter Datenträger angefordert. Ist ein solcher nicht oder nicht rechtzeitig lieferbar, wird bei gravierenden Fehlern das entsprechende Geschäft als Datenausfall behandelt, d. h. es geht nicht in die Auswertung ein. Bei leichteren Fehlern (z. B. Preise einzelner Artikel fehlen) sind u. U. Schätzwerte (z. B. die Preise der vorangegangenen Periode) möglich.

1.3.2.2 Prüfung auf Artikelebene Ist ein Geschäft grundsätzlich für die weitere Verarbeitung akzeptiert, so werden die zu einem Artikel gehörenden Bewegungsdatensätze (Einkaufs- Bestands- und Verkaufsdaten) zusammengespielt. Dann erfolgt in einem nächsten Schritt ein Abgleich der Bewegungsdaten mit dem Artikelstamm. Damit verbunden ist eine Datenprüfung auf Artikelebene, die u. a. die folgenden Punkte umfasst: 1. Ist zu jedem Bewegungsdatensatz ein entsprechender Artikelstammsatz vorhanden? Der Aufbau und die Pflege der Artikelstammdateien erfordert von den Panelinstituten erhebliche Anstrengungen. Dabei wird versucht, durch die Auswertung von Katalogen etc. neue Artikel in der Stammdatei zu berücksichtigen, bevor die Artikel in die Geschäfte kommen.

44

1 Grundlagen

Die Artikelstammdatei (im Fachjargon auch „Dictionary“ genannt) enthält dabei nicht nur die GTIN und/oder eine vom Institut vergebene Artikelnummer, sondern auch eine Beschreibung des jeweiligen Artikels bezüglich der für die Auswertung relevanten Dimensionen. So sind bei den fruchthaltigen Getränken nicht nur die Marke und der Hersteller enthalten, sondern auch die Packungsform (Glas Einweg, Glas Mehrweg, Brik etc.), der Inhalt pro Packung, der Fruchtgehalt, die Fruchtart, ob ein Diätgetränk vorliegt und anderes mehr. Bei technischen Gebrauchsgütern ist die Zahl der relevanten Produkteigenschaften (auch Features) noch wesentlich höher (z. B. bei Waschmaschinen Drehzahl, Schleuderleistung, Wasserverbrauch, Energieklasse, Vorhandensein von Sonderprogrammen etc.). Diese Informationen sind unverzichtbar für die Berichterstattung. Sie steuern die Einordnung des Artikels in die richtigen Berichtszeilen und regeln die Umrechnung der verkauften Stück in die entsprechenden Mengeneinheiten. Ist ein Artikelstammsatz nicht vorhanden, so müssen diese Informationen über den Artikel beschafft werden. Hinweise hierzu enthält der Preis, die in der GTIN enthaltene Herstellernummer sowie das Geschäft. Kann die Information nicht rechtzeitig beschafft werden, so muss der Artikel von der weiteren Verarbeitung dieser Periode ausgeschlossen werden. 2. Sind Preisgrenzen eingehalten? Dabei ist die Prüfung gegen feste Preisgrenzen möglich, die dann im Artikelstamm integriert sind und nur manuell geändert werden können. Besser ist die Prüfung gegen variable Preisgrenzen, die vom Geschäftstyp und einer Promotionsinformation abhängen und sich selbstständig an veränderte Verhältnisse angleichen können. Ein häufiger Preisfehler ergibt sich durch das Multipackproblem. So kann es sein, dass ein Scannermarkt, der bei Getränken nur Kastenware führt, den Preis für einen Kasten unter der GTIN der Einzelflasche abgespeichert hat. Dieser Fehler kann jedoch einfach vom Produktionssystem selbst korrigiert werden, indem die Menge mit der Zahl der Flaschen pro Kasten (die Zahl muss im Artikelstamm abgespeichert werden) multipliziert und der Preis durch diese Zahl dividiert wird. 3. Mengenprüfung: Die Mengenprüfung ist sinnvoll nur gegenüber von der Geschäftsgröße abhängigen variablen Grenzen möglich, wobei häufig ein Vergleich mit den Daten der Vorperiode durchgeführt wird. Z. B. kann es vorkommen, dass für einzelne Artikel die Verkäufe mehrerer Perioden aufaddiert werden oder dass nur eine Teillieferung erfolgte. Ergebnis der Prüfung sind geprüfte Rohdatensätze, d. h. pro Geschäft, Periode und Artikel ein Datensatz, der die erhobenen Basisdaten enthält. Im traditionellen Einzelhandelspanel sind dies die folgenden Informationen:

1.3  Der Produktionsprozess

45

• Preis pro Stück • Einkauf Stück • Verkauf Stück

1.3.2.3 Hochrechnung und Berichtserstellung Diese Rohdaten werden anschließend mit den Hochrechnungsfaktoren aus der Geschäftsstammdatei hochgerechnet. Zu Beginn eines Jahres erfolgt i. d. R. eine grundsätzliche Revision der Hochrechnung, die vor allem durch die Änderungen in der Grundgesamtheit bedingt ist. Da jedoch aus verschiedenen Gründen (z. B. Geschäftsschließungen) kontinuierlich Panelgeschäfte aus der Berichterstattung herausgenommen und durch andere Geschäfte ersetzt werden müssen, sind auch während des Jahres laufende Anpassungen erforderlich. Dabei ist während des Jahres besonders darauf zu achten, dass die Einarbeitung der neuen Geschäfte nicht zu Datenbrüchen führt. Anschließend werden die Daten in die verschiedenen Reportingsysteme „geladen“. Dies erfolgt, indem die geprüften Rohdaten so zusammengefasst und verrechnet werden, dass die Zahlen für die Standardberichterstattung generiert werden. Konkret geschieht dabei folgendes: • Pro im Berichtssystem ausgewiesenen Artikel bzw. pro Artikelzusammenfassung (z. B. für Hohes C Mehrweg mit Fruchtfleisch, Hohes C gesamt, Orangensäfte gesamt und für die Warengruppe Fruchthaltige Getränke) • pro ausgewiesenen Segment (z. B. Edeka, Bayern, Verbrauchermärkte etc.) • pro Berichtsperiode werden die ausgewiesenen Fakts errechnet und gespeichert. Dadurch entsteht häufig ein sehr umfangreicher Datenkörper. Bei einer Warengruppe mit 1000 Artikeln und 30 ausgewiesenen Segmenten sowie 50 Fakts werden zu jeder Berichtsperiode 1,5 Mio., bei 52 wöchentliche Berichtsperioden pro Jahr 78 Mio. Zahlen geliefert. Dies unterstreicht nur die Notwendigkeit eines effizienten Datenzugangs. In der Regel ist der Produktionsprozess etwa am 20. des dem letzten Berichtsmonat folgenden Monats abgeschlossen. Lediglich die erste Periode eines Jahres benötigt etwas mehr Zeit, weil die Hochrechnung neu aufgebaut werden muss.

1.3.3 Der Produktionsprozess im Verbraucherpanel Beim Verbraucherpanel wird insbesondere die erste Phase des Produktionsprozesses bis zu den geprüften Rohdaten sehr stark durch die Erhebungsmethode beeinflusst. a) Kalendermethode: Bei der Kalendermethode werden die eingesandten Berichtsblätter nach Warengruppenbereichen getrennt und den jeweiligen Erfassern/Erfasserinnen zugeordnet.

46

1 Grundlagen

Diese haben die Aufgabe die Daten zu prüfen und in den Computer einzugeben. Dazu sind entsprechende Warengruppenkenntnisse erforderlich. Fehler, die nicht sofort korrigiert werden können, werden an die Haushaltsbetreuung weitergeleitet. Von dort wird durch einen Anruf eine Klärung versucht. b) Inhome-Scanning bzw. Electronic Diary und Scan-It: Die Daten werden beim Inhome-Scanning bzw. bei Electronic Diary von dem im Haushalt befindliche Erfassungsgerät über Modem und Telefonleitung an das Institut übertragen. Bei Scan-It erfolgt die Datenübertragung über das Internet. GTINs, zu denen ein entsprechender Artikelsatz in der Artikelstammdatei vorhanden ist, werden sofort entsprechend übersetzt. Anschließend erfolgt eine Prüfung der Menge und des Preises auf Plausibilität. Nicht vorhandene GTINs werden zunächst gesammelt. Die ungeklärten GTINs werden nach der Häufigkeit ihres Auftretens geklärt. Dabei ist nicht immer eine vollständige Klärung erforderlich. Durch die in der GTIN enthaltenen Länder- und Herstellerkennziffer erhält man erste Hinweise auf den Hersteller. Ist der Hersteller ausschließlich in Produktfeldern tätig, die nicht erhoben werden, so reicht eine Zuordnung zu einem Pool von Artikeln nicht berichteter Warengruppen. Ansonsten wird versucht, die durch Anruf beim Hersteller, den Außendienst oder auch durch direkten Kontakt mit dem Haushalt zu klären. c) POS-Scanning Hier erfolgt die Datenlieferung durch den Handel. Die Artikelklärung erfolgt daher wie im Handelspanel. d) Web-Erfassung Bei der Web-Erfassung wird versucht, die wichtigsten Fehler bereits bei der Erfassung der Produkte durch entsprechende dahinterliegende Prüfungen zu vermeiden. Danach noch auftretende Fehler bzw. Implausibilitäten müssen wie bei der Kalendererfassung geklärt werden. Sind geprüfte Rohdaten vorhanden, so erfolgt eine Prüfung auf Haushaltsebene. Hat jeder Haushalt tatsächlich berichtet? Dabei werden nur solche Haushalte in die Berichterstattung mit aufgenommen, die eine Mindestzahl von Wochen berichtet haben. Als Bericht gilt auch, wenn ein Haushalt mitgeteilt hat, dass er wegen Urlaub oder Krankheit keine Einkäufe meldet. Über längere Zeiträume wird auch überprüft, ob die insgesamt gemeldeten Einkaufsmengen plausibel sind. Dies erfolgt durch eine Prüfung gegenüber Haushalten der gleichen soziodemografischen Struktur, aber auch durch eine Prüfung der Entwicklung der Einkäufe jedes Haushalts für sich. So hat sich gezeigt, dass bei einer nachlassenden Mitarbeit zunächst die Einkäufe bei den kleinen Geschäften betroffen sind. Haushalte, die nur unzureichend mitarbeiten, werden freundlich gebeten, ihre Mitarbeit wieder zu verbessern. Hat dies nicht den gewünschten Erfolg, so wird die Mitarbeit vonseiten des Instituts gekündigt. Die nachfolgenden Schritte (Hochrechnung und laden der Daten in Auswertungssysteme) verlaufen ähnlich wie beim Handelspanel, sodass eine separate Darstellung sich erübrigt.

1.3  Der Produktionsprozess

47

1.3.4 Aspekte der internationalen Panelforschung Internationale Berichte sind in den letzten Jahrzehnten immer wichtiger geworden, da große internationale Konzerne für die Allokation ihrer Marketingausgaben auf verschiedene Märkte vergleichbare Daten benötigen. Für die Erstellung internationaler Marktberichte sind dabei eine Vielzahl von Besonderheiten zu beachten. Eine wichtige Voraussetzung ist, dass die Warengruppendefinitionen einheitlich sind. Werden z. B. Tablets in einem Land den Smartphones zugeordnet, in einem anderen Land den Computern, so werden die Marktgrößen für Smartphones und Computer zwischen verschiedenen Ländern nicht vergleichbar sein. Neben der Warengruppendefinition ist der mutmaßlich wichtigste Punkt, dass es einen international einheitlichen Artikelstamm gibt. Das bedeutet, dass ein Artikel, der in verschiedenen Ländern verkauft wird, nur einmal in der Artikelstammdatei erfasst und beschrieben ist. Führt jedes Land seinen eigenen Artikelstamm, so müssen für die Erstellung internationaler Berichte erst die gleichen Artikel einander zugeordnet werden, was bei Artikelstämmen von mehreren hunderttausend Artikeln nur mit hohem Aufwand durchgeführt werden kann. Zudem ist eine solche Arbeit sehr zeitintensiv und fehleranfällig. Weiterhin ist erforderlich, dass für die Panelteilnehmer (z. B. Geschäfte oder Haushalte) zumindest ein Teil ihrer Merkmale gemeinsam beschrieben sind. Ob ein Geschäft den Discountern zuzuordnen ist, mag noch verhältnismäßig eindeutig sein, aber ab welcher Verkaufsfläche ein Geschäft als Supermarkt oder Verbrauchermarkt international klassifiziert werden soll ist aufgrund von länderspezifischen Besonderheiten schon schwieriger. Gleiches gilt für die am Panel teilnehmenden Haushalte. Diese müssen nach einheitlichen Kriterien zusammengefasst werden. Und selbst dann gilt es noch zu beachten, dass ein internationaler Bericht über Einkommensklassen zwar technisch korrekt ist, aber inhaltlich nicht unbedingt vergleichbar ist. Eine tatsächlich kleinere Hürde für die internationalen Berichte stellt der Berichtszeitraum dar. Grundsätzlich gilt, dass das Land mit der längsten Einzelberichtsperiode den international kürzesten Berichtsrhythmus vorgibt. Erhebt ein partizipierendes Land die Daten lediglich monatlich, so können in einem internationalen Bericht keine Wochenperioden ausgewiesen werden. Auch ist der Begriff der Monatsberichterstattung genau zu hinterfragen. Ist der tatsächliche Kalendermonat gemeint (vom 1. bis zum letzten Kalendertag) oder werden mehrere Wochen zu einem Monat aggregiert? Dann fallen möglicherweise Verkaufstage in einen anderen Monat oder zusätzlich kommen hinzu. Als letztes Beispiel seien noch die Wochenperioden erwähnt. Nicht in allen Ländern beginnt die Kalenderwoche am gleichen Tag. So beginnt die Woche mal an einem Sonntag, in anderen Ländern aber an einem Montag12.

12Zur

genauen Periodendefinition siehe Abschn. 4.3

48

1 Grundlagen

Nun ist es so, dass sehr häufig verschiedene Firmen Märkte unterschiedlich sehen. Zwar liegen in den Instituten Warengruppendefinitionen vor, dies bedeutet aber nicht zwangsläufig, dass alle Kunden diese Institutsdefinition teilen. Von daher müssen oftmals Teile von Warengruppen, sog. Warengruppensegmente, kundenspezifisch definiert werden. Und dies gilt es für jedes Land durchzuführen. Manuell ist dies nicht durchführbar, leistungsstarke Programme in den Auswertungssystemen sind erforderlich. Die GfK hat im Bereich des Handelspanels Non-Food eine international führende Position. Mit vergleichsweise wenig manuellem Aufwand sind internationale Berichte für jegliche Länderkonstellation erstellbar. Anders sieht es im Bereich des Verbraucherpanels Food aus. Hier erhebt die GfK in 21 Ländern (z. B. Deutschland, Benelux, Italien, Skandinavien und CEE) die Daten aus dem Bereich FMCG. Die übrigen Länder in Europa werden durch Kantar abgedeckt. Um nun internationale (in diesem Fall institutsübergreifende) Analysen anbieten zu können wurde die Firma Europanel gegründet. Die Mitarbeiter dort harmonisieren die Daten beider Institute und erstellen daraus das kundenspezifische, internationale Reporting. Mit der Harmonisierung der Einzelberichte ist das internationale Reporting jedoch noch nicht abgeschlossen. Ein Gesamtbericht der georderten Region ist notwendig. Hier hat die GfK im Bereich des Handelspanels den Vorteil alle Daten in einem System zu pflegen und damit jede gewünschte Länderkonstellation liefern kann. Auch diese Tätigkeiten können im Bereich des Verbraucherpanels innerhalb der GfK Länder durch die GfK selber erstellt werden. Anders ist es bei Institutsübergreifenden Anfragen. Hier kommt wiederum Europanel ins Spiel, die die Einzelberichte zu einem Gesamtbericht konsolidieren.

1.4 Der Markt für Panelforschung Einmal jährlich erscheint der von der Marktforschungsorganisation ESOMAR herausgebrachte Überblick über die Marktforschungsbranche. Der folgenden Übersicht über die Panelmarktforschung liegt der 2017 erschienene Bericht für das Jahr 2016 zugrunde13. Danach betrug der Weltmarkt für Marktforschung im Jahre 2016 44,5 Mrd. US$ (S. 6). Für insgesamt 64 Länder wird der Anteil der Panelforschung ausgewiesen (S. 156 f.). Diese Zahlen sind jedoch fehlerhaft, da z. B. für Deutschland und Großbritannien ausgewiesen wird, dass 0 % der Marktforschungsausgaben für Panelforschung ausgegeben wird, was offensichtlich nicht richtig ist. Deshalb wird auf den entsprechenden Bericht des Jahres 2016 für 2015 zurückgegriffen14. Dort (S. 147) wird

13Global 14Global

Market Research 2017 – An Industry Report, Amsterdam 2017. Market Research 2016 – An Industry Report, Amsterdam 2016.

1.4  Der Markt für Panelforschung

49

ein gewichteter Anteil von 28 % für Panelforschung ausgewiesen. Wendet man diese Zahl auf den Umsatz von 2016 an, so ergibt sich ein weltweiter Panelumsatz von knapp 12,5 Mrd. US$. In Deutschland beträgt der Marktforschungsmarkt lt ESOMAR 2016 etwa 2,5 Mrd. EUR, 36 % davon wurden 2015 für Panelforschung ausgegeben. Wendet man diese Prozentzahl auf die Umsätze von 2016 an, so ergeben sich etwa 900 Mio. EUR. Der größte Anteil davon entfällt auf Handelspanels, gefolgt von Verbraucher- und Mediennutzungspanels. Der Aufbau der Panelforschung erfordert erhebliche Finanzmittel. Von daher ist es nicht erstaunlich, dass die Träger der Panelforschung vor allem die großen Institute sind. Das mit 6,3 Mrd. US$ größte Marktforschungsunternehmen weltweit – die USamerikanische A.C. Nielsen hat sich auf Handels- und Medienpanels spezialisiert (vgl. www.acnielsen.com). Bei Handelspanels liegt der eindeutige Schwerpunkt auf dem Bereich der verpackten Güter des täglichen Verbrauchs. Auf diesem Gebiet ist das Unternehmen weltweit tätig und weltweiter Weltmarktführer. In verschiedenen Ländern – u. a. auch Deutschland – werden auch Verbraucherpanels gefahren. Auch das zweitgrößte Institut weltweit – die ebenfalls US-amerikanische QuintilesIMS mit 3,3 Mrd. US$ – hat sich auf Panels spezialisiert, und zwar im Pharmabereich und ist dort unumstrittener Marktführer. Dagegen bietet das mit 2,3 Mrd. US$ Umsatz drittgrößte Institut weltweit – die britische Kantar (vgl. www.kantar.com) – ebenfalls Panels an, ist aber auch im Ad Hoc-Bereich sehr bedeutend. Kantar bietet Verbraucherpanels in Westeuropa, in Asien und Südamerika an sowie in einigen Ländern, z. B. in Großbritannien oder Brasilien auch TV-Zuschauerpanels. Kantar arbeitet im Verbraucherpanelbereich mit der GfK-Gruppe (s. u.) im Rahmen der Organisation Europanel zusammen. Nachdem sich Kantar hier auf Westeuropa spezialisiert hat, die GfK-Gruppe aber auf Zentral- und Osteuropa sowie Italien, ist es durch diese Kooperation möglich, über Europanel gesamt-europäische Daten zu liefern. Die französische Ipsos-Gruppe als Nummer 4 ist mit der Ausnahme eines Verbraucherpanels in der Türkei nicht nennenswert in der Panelforschung tätig. Das fünftgrößte Institut weltweit, die deutsche GfK-Gruppe, hat einen Schwerpunkt in der Panelforschung (vgl. www.gfk.com), bietet aber ebenfalls auch Ad Hoc-Forschung an. Im Bereich der Handelspanels für technische Gebrauchsgüter ist das Unternehmen weltweit tätig und Marktführer. Im Verbraucherpanelbereich werden Daten u. a. aus Deutschland, Italien, Benelux, Nord- und Osteuropa sowie Südafrika angeboten. Daneben werden in verschiedenen Ländern – u. a. in Deutschland – Fernsehzuschauerpanels betrieben. Die Nummer 6 weltweit – das 1979 gegründete US-amerikanische Institut IRi (vgl. www.iriworldwide.com) hat sich ganz auf die Panelforschung spezialisiert. Neben Testmarktpanels in den USA werden vor allem in den USA und in verschiedenen Ländern Europas Handelspanels für verpackte tägliche Verbrauchsgüter angeboten.

50

1 Grundlagen

Es ist abzusehen, dass die Ausgaben für Panelforschung in den nächsten Jahren noch steigen werden: Große Länder – und hier vor allem Indien und China – entwickeln sich so, dass immer größere Bevölkerungsteile für Markenartikel westlicher Prägung erreichbar sind. Damit steigt die Nachfrage nach kontinuierlich und repräsentativ erhobenen Marktdaten, wie sie nur von Panels geliefert werden können.

2

Anwendungsbeispiele von Panels Ulrich Vossebein

Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden die wesentlichen Analysemöglichkeiten der Verbraucherund Handelspanel erläutert. Dabei wird auf die Spezifika der einzelnen Panelarten detailliert eingegangen und zum besseren Verständnis mit Beispielen untermauert. Die nachfolgend aufgeführten Beispiele sind typische Anwendungsfelder im Bereich der verschiedenen Panels, wobei es sich nur um einen kleinen Ausschnitt der Analysemöglichkeiten handelt. Die Anwendungsbeispiele sind panel- und nicht anbieterbezogen, sodass keine Quellen an den verschiedenen Beispielen aufgeführt werden. Die einzelnen Panels werden in Kap. 3 ausführlich dargestellt, sodass in diesem Punkt entsprechende Hinweise bewusst fehlen und hier nur der Hinweis auf die großen Panelinstitute: Gesellschaft für Konsumforschung (GfK), Information Resources GmbH (IRi), The Nielsen Company (Germany) GmbH sowie die AGF Videoforschung GmbH erfolgt.

2.1 Anwendungsbeispiele Verbraucherpanel Zunächst sollen Anwendungsbeispiele aus dem Bereich des Verbraucherpanels aufgezeigt werden. Unter Punkt 2.1.1 wird die Analyse einer Warengruppe am Beispiel des Biermarktes dargestellt. Anschließend werden beispielhaft noch 2 weitere typische Anwendungsbeispiele aus dem Verbraucherpanel näher erläutert.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 M. Günther et al., Marktforschung mit Panels, https://doi.org/10.1007/978-3-658-08648-0_2

51

52

2  Anwendungsbeispiele von Panels

2.1.1 Analyse des Biermarktes Zur Beantwortung der Frage, wie sich der Biermarkt in den letzten Jahren entwickelt hat, sind zahlreiche Einzelbetrachtungen sinnvoll, wobei als Startpunkt die Gesamtausgaben der Haushalte gewählt wird. Das aktuelle Jahr wird mit „t“ bezeichnet, um zu verdeutlichen, dass die Detailbetrachtungen unabhängig von der gewählten Zeitspanne sind (t könnte auch für Halbjahr oder Monate etc. stehen).

2.1.1.1 Vom Gesamtmarkt zur Entwicklung des Zielmarktes Ausgangspunkt der Marktanalyse sind die gesamten Ausgaben der Haushalte für Fast Moving Consumer Goods, die in der Regel, wie in Abb. 2.1 dargestellt, untergliedert werden. Der Umsatz auf dem Gesamtmarkt ist im Vergleich zum Vorjahr um 1,1 % gestiegen, wobei der Getränkebereich hiervon nicht profitieren konnte. Ein Minus von 2,6 % ist nicht nur die größte, sondern auch die einzige negative Entwicklung auf dieser Aggregationsebene. Innerhalb der Getränke sind insbesondere die Alkoholfreien von den Umsatzverlusten betroffen. Mit −3,8 % liegen sie deutlich über dem durchschnittlichen Verlust der Gesamtgetränke von −2,6 %. Mit einem Umsatzrückgang von 1,9 % konnten sich die alkoholhaltigen Getränke noch „relativ“ gut behaupten. In einem nächsten Schritt wird in Tab. 2.1 aufgezeigt, wie sich die Gesamtausgaben für alkoholhaltige Getränke sowie die Verteilung auf die einzelnen Untergruppen in den letzten 4 Jahren verändert haben. Auffällig ist, dass die Umsätze mit alkoholischen Getränken in den letzten 4 Jahren tendenziell eher rückläufig sind. Nach einem Gesamtumsatz von 10,8 Mrd. EUR

Abb. 2.1  Veränderung der gesamten Haushaltsausgaben

53

2.1  Anwendungsbeispiele Verbraucherpanel Tab. 2.1  Haushaltsausgaben für alkoholische Getränke

Jahr t-3

t-2

t-1

t

Spirituosen

23,6

22,8

23,6

25,2

Wein

32,4

33,3

32,4

31,1

Sekt

9,1

8,6

8,6

8,8

Bier

30,7

30,5

30,0

29,8

Mischgetränke

0,9

1,8

2,4

1,3

Alle anderen

3,3

3,0

3,0

3,8

10,8

10,8

10,6

10,4

Gesamtausgaben in Mrd. €

in den Jahren t-2 und t-3, ging der Markt in den letzten beiden Jahren jeweils um rund 200 Mio. EUR zurück. Die Marktbedeutung von Bier innerhalb der alkoholischen Getränke geht kontinuierlich zurück. Lag der Warengruppenanteil in t-3 noch bei 30,7 %, ist jetzt die Bedeutung mit 29,8 % erstmals unter die 30 %-Marke gefallen. Berücksichtigt man den generell rückläufigen Markt, so bedeutet dies, dass in den letzten 4 Jahren der Biermarkt rund 217 Mio. EUR an Umsatz verloren hat. Die unter Punkt 2.1.1.1 dargestellten Ergebnisse, die alle auf Umsätze bezogen sind, können auch auf Mengenbasis berechnet werden, wodurch im Vergleich der Daten festgestellt werden kann, ob die Umsatzrückgänge auf Preis- und/oder Mengenveränderungen zurückzuführen sind.

2.1.1.2 Der Biermarkt im Detail Zur genaueren Analyse der Umsatzrückgänge im Biermarkt sollte man die Käuferreichweite sowie die Einkaufsintensitäten näher betrachten. In Abb. 2.2. ist einerseits

Abb. 2.2  Käuferreichweite und Einkaufsintensität im Biermarkt

54

2  Anwendungsbeispiele von Panels

zu erkennen, dass die Käuferreichweite für Bier in den letzten Jahren um 5 %-Punkte zurückgegangen ist, wobei im Vergleich zu t-1 eine leichte Erholung stattgefunden hat, ohne aber in die Nähe der Werte von t-2 und t-3 zu kommen. Relativ deutlich war im Vergleich zu t-1 auch der Verlust in der Einkaufsintensität, die um 5 L im Vergleich zu t-1 abnahm. Nachdem bisher der gesamte Biermarkt im Fokus stand, wird nachfolgend eine Aufsplitterung nach den einzelnen Biersorten vorgenommen, um weitere Erkenntnisse über die beobachtbaren Veränderungen zu erhalten. In einem Markt, der insgesamt um 1,6 % mengenmäßig zurückgeht, gibt es im letzten Jahr nur 2 Gewinner (vgl. Abb. 2.3). Kölsch konnte mit 0,7 % sein Vorjahresergebnis leicht verbessern und Export war mit +1,9 % der Gewinner im Biermarkt. Zweistellige Verluste ergaben sich bei Alt (−11,3 %) und Leichtbier (−14,5 %), wobei auch die meisten anderen Biersorten rund 5 % ihres Volumens einbüßten. Relativ gut konnte sich Pils mit −1,3 % behaupten und auch Bockbier erreichte nahezu die gleiche Menge wie im letzten Jahr. Eine weitere wichtige Frage ist, wie sich die Preise im Markt verändert haben. In Abb. 2.4 ist deshalb die Entwicklung der einzelnen Preisklassen dargestellt. Als Basis wurde der 20er 0,5 l Kasten Mehrweg gewählt. Der Gesamtpreis liegt mit 9,31 EUR im aktuellen Jahr nahezu auf dem Niveau von t-3, wobei in den letzten beiden Jahren etwas höhere Preise im Markt zu beobachten waren. Die wesentliche Verschiebung ergab sich vom mittleren zum unteren Preissegment, wobei der Verlust der mittleren Preislagen auch in anderen Warengruppen schon seit einiger Zeit zu beobachten ist. Auch wenn in Abb. 2.4 nur eine Gebindeart betrachtet wurde, passt das Ergebnis zu Abb. 2.3, da die üblicherweise etwas günstigeren Exportbiere den größten Mengenzuwachs erzielen konnten.

Abb. 2.3  Sortenentwicklung im Biermarkt

2.1  Anwendungsbeispiele Verbraucherpanel

55

Abb. 2.4  Preisklassen im Biermarkt

Nahezu unverändert ist der Mehrweganteil bei Bier, der auch im aktuellen Jahr mit 91,2 % praktisch den Markt bestimmt (vgl. Tab. 2.2). Aktuell gibt es neben dem Mehrweggebinde nur noch die PET-Flasche, die am Markt erkennbar ist. Dosen sind nach dem Dosenpfand praktisch ohne Bedeutung und auch die Einwegflasche aus Glas ist so gut wie nicht beobachtbar. Eine weitere wichtige Frage zur Beschreibung der Marktsituation ist die nach den Käufergruppen, wobei in Tab. 2.3 eine Differenzierung nach den Altersgruppen vorgenommen wurde. Diese Analyse könnte auch auf alle anderen soziodemografischen Variablen übertragen werden. Wie bereits in Abb. 2.3 aufgezeigt, hat sich die Reichweite für Bier gesamt gegenüber dem Vorjahr leicht verbessert, sodass sich ein Indexwert von 102 ergibt. In der Altersgruppe 49 bis 59 Jahre stagnierte der Wert, wohingegen in allen anderen Altersgruppen zumindest leicht erhöhte Werte erkennbar sind. Den größten Zugewinn ergab sich bei den bis 29-jährigen, wobei dies allerdings die Altersgruppe ist, die auch den größten Nachholbarbedarf hatte (Steigerung von 64,6 auf 69,6 %).

Tab. 2.2  Einkaufsmengenanteil der Gebindearten im Biermarkt

Gesamt Mehrweg

Jahr t-3 76,0

t-2 76,3

t-1 91,3

t 91,2

Einweg Glas

4,1

4,2

1,6

6,1

PET

0,0

0,0

1,6

6,1

Dose

18,6

19,0

4,7

0,1

1,3

0,5

1,4

0,8

Alle Anderen

56

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Tab. 2.3  Käuferreichweiten nach Altersgruppen im Biermarkt Altersgruppe Bier ges. −29 Jahre

−39 Jahre −49 Jahre

−59 Jahre

60 und älter

Reichweite t

75,7

69,6

75,7

78,0

77,5

75,3

Index t/t-1

102

108

102

102

100

101

2.1.1.3 Regionale Unterschiede im Biermarkt Bier ist, wie viele alkoholische Getränke, ein Produkt mit starker regionaler Prägung. Aus diesem Grund macht es auch Sinn, sich die Veränderungen der Marktparameter in verschiedenen Regionen anzusehen. Beispielhaft soll dies anhand der Fakts Käuferreichweite und Einkaufsintensität in Liter erfolgen. In Tab. 2.4 sind zunächst die Käuferreichweiten nach Biersorten in Bayern im Vergleich zu Baden-Württemberg aufgeführt. Die Betrachtung beschränkt sich hierbei auf die letzten drei Jahre. Betrachtet man zuerst die Situation in Bayern ist erkennbar, dass nach dem großen Einbruch im letzten Jahr die Verluste zum Teil wieder ausgeglichen werden konnten, das bedeutet, dass wieder mehr Bayern zum Bier greifen. Die beiden Hauptsorten zeigen hierbei einen unterschiedlichen Verlauf auf. Konnte Pils mit einer Käuferreichweite von 40,7 % zumindest einen kleinen Teil der deutlichen Verluste im letzten Jahr wieder kompensieren, ist die Käuferreichweite bei Weizenbier nochmals zurückgegangen und liegt jetzt bei 37,2 %. Weizen hat damit seinen Platz eins aus dem letzten Jahr wieder an Pils verloren. Die Werte aus t-2 konnte keine der Biersorten wieder erreichen. Hier wäre es sicher sinnvoll, wenn man zum Beispiel die Wetterdaten als mögliche Erklärung hinzuziehen würde.

Tab. 2.4  Käuferreichweite von Biersorten in Bayern und Baden-Württemberg Käuferreichweite Bayern t-2 t-1

Baden-Württemberg t-2 t-1

t

t

Bier ges.

78,5

71,8

74,3

77,8

72,4

75,2

Pils

47,9

38,5

40,7

60,1

53,2

54,4

Export

18,7

17,5

18,1

21,1

19,2

17,3

Hell

26,1

24,0

22,8

4,1

5,7

5,7

Dunkel

11,2

10,4

9,5

7,8

7,4

7,0

Weizen

42,2

39,4

37,2

35,3

33,5

31,7

2,2

1,5

1,6

2,4

1,8

1,5

10,7

11,2

10,2

11,5

11,2

9,7

5,3

4,6

4,0

1,9

1,2

1,8

Alt Alkoholfrei Light

2.1  Anwendungsbeispiele Verbraucherpanel

57

In Baden-Württemberg bewegt sich die gesamte Käuferreichweite im Biermarkt in etwa auf dem Niveau aus Bayern. Ähnlich ist auch, dass alle Sorten, bis auf Helles Bier von t-2 bis zum aktuellen Jahr Käufer verloren haben, die aber nicht so häufig wie in Bayern aktuell wieder nach oben korrigiert werden konnten. Klar erkennbar ist auch, dass die Sorten in den beiden Bundesländern eine unterschiedliche Bedeutung haben. Auch wenn Pils jeweils die meisten Käufer für sich gewinnen konnte, ist die Käuferreichweite von 40,7 % in Bayern doch deutlich kleiner als die 54,4 %, die in Baden-Württemberg erreicht werden. Umgekehrt ist die Situation beim Weizenbier, wobei dort Bayern mit 37,2 % vor Baden-Württemberg mit 31,7 % liegt. Obwohl helles Bier in Baden-Württemberg als einzige Biersorte in Baden-Württemberg in den letzten drei Jahren Käufer dazugewinnen konnte, ist eine Käuferreichweite von 5,7 % gemessen an den 22,8 % im Nachbarland doch eher bescheiden. Gab es bei der Betrachtung der Käuferreichweite noch die eine oder andere Ähnlichkeit, so kommen die regionalen Unterschiede, wenn man die Einkaufsintensität in Liter untersucht, ganz klar zum Ausdruck (vgl. Tab. 2.5). Die Einkaufsintensität lag in Bayern mit 106,2 L in diesem Jahr deutlich über den Wert in Baden-Württemberg, wo im Durchschnitt „nur“ 82 L pro Käufer gekauft wurden. Die Spitzensorte ist hier Export mit 63,2 Ln gefolgt von Pils, das auf 53,1 L kommt. Exportbier kann auch im Vergleich zu anderen Sorten einen Anstieg der Einkaufsintensität von 57,1 auf 63,2 L in diesem Jahr aufweisen, wohingegen Hell und Leichtbier fast die Hälfte ihrer Intensität verlieren. In Bayern ist es dagegen das Altbier, dessen Einkaufsintensität in diesem Jahr mit 11,9 Litern auf nur knapp über die Hälfte des Vorjahreswertes (21,6 L) kommt. Export weist auch in dieser Region mit 51,8 zu 46,2 Ln den größten Zugewinn auf.

Tab. 2.5  Einkaufsintensitäten von Biersorten in Bayern und Baden-Württemberg Einkaufsintensität in Liter Bayern t-2 t-1 t

Baden-Württemberg t-2 t-1

t

107,2

112,9

106,2

86,2

86,3

82,0

Pils

57,7

60,8

58,4

56,1

54,0

53,1

Export

39,3

46,2

51,8

47,2

57,1

63,2

Hell

50,2

54,2

49,6

27,3

36,2

19,1

Dunkel

16,1

19,8

17,1

14,2

13,4

11,2

Weizen

46,5

50,9

49,0

30,0

29,3

32,2

Alt

27,2

21,6

11,9

17,5

15,3

15,2

Alkoholfrei

34,5

32,4

33,8

30,2

36,4

33,3

Light

37,4

45,2

40,9

19,2

36,0

20,2

Bier ges.

58

2  Anwendungsbeispiele von Panels

2.1.1.4 Ausblick Die obigen Beispiele sind natürlich nur ein ganz kleiner Ausschnitt der Analysen, die zur genauen Beschreibung der Marktabläufe vorgenommen werden können. Möchte man eine generelle Marktanalyse durchführen, empfiehl es sich, wie oben aufgezeigt, mit den Gesamtausgaben zu beginnen, da dort Trends leichter zu identifizieren sind. Ausgehend vom Allgemeinen wird der Analysegegenstand immer kleiner aber auch konkreter (Einkaufsintensität in Bayern). Die vielfältigen marketingmixbezogenen Variablen (Preise, Mengen, Umsätze, Verkaufsstätten, etc.) sowie die kundenbezogenen Variablen (Bedarfsdeckung, Nebeneinanderverwendung, Gewinne und Verluste, Markenwechsel, etc.) ermöglichen einen kontinuierlichen tiefen Einblick in das Marktgeschehen. Die Chancen, die sich durch das Verbraucherpanel ergeben, müssen nur konsequent auch genutzt werden, wofür Markt- und Statistikkenntnisse erforderlich sind.

2.1.2 Käuferstrukturbezogene Fragestellungen 2.1.2.1 Wie bedeutsam sind die einzelnen Kundengruppen für mein Produkt? Eine zunehmende Käuferreichweite ist per se positiv, sie sagt aber als Einzelfakt noch zu wenig über den tatsächlichen Erfolg dieser Entwicklung aus. Aus diesem Grund sollte man eine Gegenüberstellung machen, in der aufgezeigt wird, welche Absatzanteile auf welche Kundengruppen entfallen und wie sich diese Kundengruppen im Zeitverlauf entwickeln (Tab. 2.6). Insgesamt nimmt die Käuferreichweite um 2,4-%-Punkte zu, was insgesamt zu einer Mengensteigerung von 3,3 % führt. Der Anteil der Einmalkäufer hat sich im Vergleich zum Vorjahr um fast 5 %-Punkte erhöht und umfasst jetzt mit 54,5 % mehr als die Hälfte Tab. 2.6  Bedeutung einzelner Käufergruppen für die Marke Anzahl Einkaufsakte 20 und mehr

Anteil an Käufern

Anteil an Menge

t-1

T

t-1

t

1,0

0,8

9,8

10,6

15 bis 19

2,5

1,8

13,1

13,9

10 bis 14

6,7

5,4

16,8

14,0

6 bis 9

9,2

8,6

13,9

13,1

3 bis 5

14,2

13,0

17,2

17,1

2

17,3

15,9

12,3

13,2

16,9

18,1

14.583

15.063

1

49,1

54,5

Käuferreichweite

19,8

22,2

Einkaufsmenge In kg

2.1  Anwendungsbeispiele Verbraucherpanel

59

aller Käufer. Auch wenn nur einmal im Jahr das Produkt gekauft wird, entfallen immerhin aktuell 18,1 % der Gesamtmenge auf diese Käufergruppe. Ganz anders ist die Situation bei den treuesten Kunden, die über 20-mal im Jahr das Produkt kaufen. Obwohl diese Gruppe aktuell nur 0,8 % aller Käufer ausmacht, kauft sie 10,6 % der gesamten Menge. Für das Unternehmen bedeutet dies, dass es sich sowohl um die Intensivkäufer als auch um die Seltenkäufer kümmern muss, da rund ein Drittel der Menge auf Käufer entfallen, die höchstens zweimal im Jahr das Produkt einkaufen. In einem weiteren Analyseschritt könnte man sich jetzt im Detail anschauen, welche soziodemografischen Merkmale die einzelnen Käufergruppen aufweisen. Neben dem Familienstand sind sicher auch das Alter sowie die generelle Lebenseinstellung hierfür von Interesse.

2.1.2.2 Erklärung der Entwicklung des Einkaufswerts Will man die Entwicklung des Einkaufwertes für eine bestimmte Marke beschreiben, kann man dies anhand des entsprechenden Fakts machen. Was aber nicht ersichtlich wird, ist die Frage, warum sich der Einkaufswert verändert hat. Diese Frage kann man besser beantworten, wenn man sich zusätzlich die Fakts anschaut, die den Einkaufswert definitorisch bestimmen. In Abb. 2.5 ist diese Vorgehensweise anhand eines Beispiels dargestellt. Wie man erkennen kann, ist der Einkaufswert im Vergleich zur Vorperiode um 22.461 Tsd. Euro zurückgegangen, was einen relativen Verlust von 10,6 % bedeutet. Der aktuelle Einkaufswert beträgt nun nur noch 188.516 Tsd. Euro. Die Frage, ob es sich hierbei um einen Mengen- oder Preiseffekt handelt, kann auf der nächsten Ebene beantwortet werden. Sowohl der Preis pro kg als auch die eingekaufte Menge sind rückläufig gewesen,

Abb. 2.5  Erklärung für die Veränderung des Einkaufwertes

60

2  Anwendungsbeispiele von Panels

wobei die Veränderungen mit −5,9 % (Preis) und −5,1 % (Menge) in der gleichen Größenordnung lagen. Die Mengenverluste von insgesamt 771 Tonnen können dadurch entstanden sein, dass entweder weniger Käufer das Produkt nachgefragt haben und/oder die Menge pro Käuferhaushalt zurückging. Die Analyse in Abb. 2.5 verdeutlicht, dass das Problem bei der Anzahl der Käufer zu finden ist. In der aktuellen Periode haben 6,5 % weniger Haushalte das Produkt im Vergleich zur Vorperiode nachgefragt. Die Einkaufsmenge pro Käuferhaushalt stieg dagegen mit +1,4 % leicht an. Den Verlust von 544 Tsd. Haushalten konnte die verbleibende Käufergruppe aber nicht kompensieren. Das Marketing muss sich somit überlegen, warum die Käuferreichweite so deutlich abgenommen hat und welche Maßnahmen dieser Entwicklung entgegenwirken kann. Beispielsweise könnte man nun die Analyse nach den Käufergruppen (Alter, Familienstand, Region, etc.) weiter unterteilen, damit das eigentliche Problem genau lokalisiert werden kann. Das Beispiel zeigt, dass Marketingmaßnahmen erst dann durchgeführt werden sollten, wenn die Gründe für die Marktentwicklungen genau bekannt sind. Wäre im obigen Beispiel die Käuferreichweite gestiegen, dafür aber die Menge pro Käuferhaushalt zurückgegangen, müssten ganz andere Marketingmaßnahmen ergriffen werden.

2.1.3 Zusammenfassung und Ausblick Die aufgezeigten Anwendungsbeispiele sind nur ein kleiner Ausschnitt von dem, was mit den Verbraucherpaneldaten alles analysiert werden kann. Wichtig ist hierbei, dass man ein Gefühl für die Daten entwickelt, über ausreichend theoretische Kenntnisse über die Marktzusammenhänge und das Kundenverhalten verfügt und richtig entscheiden kann, welche statistischen Methoden wann angewandt werden sollten.

2.2 Anwendungsbeispiele Handelspanel Das Handelspanel hat einen anderen Blickwinkel auf das Marktgeschehen und bietet die Möglichkeit ebenfalls umfangreiche Analysen zur Optimierung des eigenen Verhaltens durchzuführen. Die Frage, ob das Handelspanel besser oder schlechter als das Verbraucherpanel geeignet ist, um zum Beispiel Marktwachstum, Preise oder auch Aktionen zu erklären, kann nicht allgemein beantwortet werden. Es hängt einerseits von den Fragestellungen, andererseits von der betrachteten Warengruppe ab, welches Panel eher geeignet ist, das Marktgeschehen möglichst wirklichkeitsnah abzubilden. Über die Unterschiede und Besonderheiten der einzelnen Panels wird unter Punkt 3 dieses Buches noch ausführlich eingegangen, so an dieser Stelle auf die methodischen Details verzichtet wird. Nachfolgend sollen Anwendungsbeispiele aus drei Bereichen vorgestellt werden, die für das Handelspanel typisch sind. Zuerst wird das Thema Preise behandelt, bevor dann auf Aktionen und typische vertriebsbezogene Aspekte eingegangen wird.

2.2  Anwendungsbeispiele Handelspanel

61

2.2.1 Preisbezogene Fragestellungen 2.2.1.1 Welche Preisstellung erreicht mein Produkt im Markt? Eine wesentliche Frage für den Hersteller eines Produktes ist, zu welchen Preisen sein Produkt vom Kunden gekauft wird. Die Angabe des Durchschnittspreises ergibt zwar einen ersten Anhaltspunkt, ist aber zur Feinsteuerung nicht geeignet. Besser ist es in diesen Fällen, die Bedeutung der verschiedenen Angebotspreise für den Abverkauf aufzuzeigen, wobei bei Aktionsartikeln zusätzlich eine Aufsplitterung nach Normal- und Aktionsgeschäft sinnvoll ist (vgl. Tab. 2.7). In Tab. 2.7 wird deutlich, dass 61,2 % des gesamten Absatzes des Produktes zu Preisen bis 5,99 EUR erzielt werden. Hierbei handelt es sich nahezu vollständig um Aktionsware. Der typische Normalpreis liegt bei 7,99 EUR, wobei allerdings trotz einer Preishäufigkeit von 53,4 % nur 17,7 % aller Abverkäufe auf diese Preisstellung entfallen. Weiterhin ist erkennbar, wie preissensibel das betrachtete Produkt ist. Obwohl der Preis von 7,99 EUR relativ häufig auch als Aktionspreis benutzt wird (14,9 % aller Preisstellungen), werden bei Aktionen lediglich 4,2 % der Verkaufsmenge zu dieser Preisstellung abgesetzt. 2.2.1.2 Welche Preise treten im Markt wie häufig auf? Preishäufigkeiten sind nicht nur im Zusammenhang mit der Analyse der Beziehung Normal- zu Aktionsgeschäft von Bedeutung, sondern auch, wenn man die eigene Preisentwicklung detailliert und im Vergleich zur Konkurrenz betrachten will. In Tab. 2.8 ist diesbezüglich ein Analyseansatz dargestellt, wobei sich die Angaben nur auf das Regalgeschäft und nicht auf Aktionen beziehen. Im 1. Halbjahr lag der Preisschwerpunkt von Marke A bei 9,99 EUR. In mehr als 40 % aller Fälle wurde das Produkt zu diesem Preis verkauft. Im 2. Halbjahr gab es dann Tab. 2.7  Preisstellung Gesamtbetrachtung

Normalgeschäft

Aktionsgeschäft

Preis (P)

P-häufigkeit kum. P-häufigkeit kum. P-häufigkeit in % ­Verkäufe (%) in % ­ erkäufe (%) in % V

kum. ­Verkäufe (%)

5,79

1,1

5,5

1,1

5,5

5,99

11,4

61,2

0,4

0,4

11,0

60,8

6,49

2,8

63,3

0,2

1,0

2,6 

62,3

6,99

3,5

66,4

0,6

1,5

2,9

64,9

7,49

16,3

77,3

7,9

7,9

8,4

69,4

7,79

4,5

81,4

3,9

9,9

0,6

71,5

7,89

3,2 

83,1

2,8

11,0

0,4

72,1

7,99

53,4

98,8

38,5

22,5

14,9

76,3

8,99

3,8 

100,0

3,3

23,3

0,5

76,7

62

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Tab. 2.8  Preishäufigkeiten Marke A

Marke B

1. Halbjahr Regalpreise

2. Halbjahr Regalpreise

1. Halbjahr Regalpreise

2. Halbjahr Regalpreise

Preis

PH in % AV in Stk. PH in % AV in Stk. PH in % AV in Stk. PH in % AV in Stk.

7,99

2,7

4,3

8,49

7,9

6,2

8,79

4,9

8,99

23,8

7,2

43,6

7,1

12,1

9,49

15,5

4,5

12,0

4,3

9,3

40,5

3,4

25,2

2,4

2,9

6,2

9,79 9,99

9,11 6,0

64,8

12,6

2,8 8,8

9,49 5,0

24,0 17,5

6,5

D-Preis 9,19 D-AV

4,1 12,5

49,6

7,1

9,34 10,7

9,1

einen leichten Preiseinbruch von 9,19 EUR auf 9,11 EUR. Gleichzeitig ging der Preisschwerpunkt auf 8,99 EUR zurück. 43,6 % aller Preisstellungen von Marke A lagen auf diesem Preis. PH = Preishäufigkeit, AV in Stk. = Abverkauf pro Woche und Geschäft. D-Preis = Durchschnittspreis, D-AV = Durchschnittsabverkauf. Der Preis von 8,99 EUR scheint von den Käufern von Marke A akzeptiert zu sein, da sich die durchschnittlichen Abverkäufe zu diesem Preis kaum vom 1. zum 2. Halbjahr verändert haben. Eine sinkende Preisakzeptanz ist dagegen bei 9,99 EUR zu erkennen, da dort die Abverkäufe im Durchschnitt deutlich zurückgegangen sind. Bei Marke B ist der Preisverfall noch deutlicher. Der Durchschnittspreis ging von 9,49 EUR im 1. Halbjahr auf 9,34 EUR im 2. Halbjahr zurück. Auch hier verliert der Preispunkt 9,99 EUR deutlich an Bedeutung. Zwar liegen im 2. Halbjahr immer noch gut die Hälfte aller beobachteten Preise auf diesem Wert, im 1. Halbjahr konnte aber noch ein Wert von 64,8 % erfasst werden. Auffällig ist, dass Marke B auch im 2. Halbjahr die beiden niedrigsten Preispunkte noch vermeiden konnte. Die Kraft der Marke scheint weiterhin stark genug zu sein, um trotz leicht höherer Preise mehr als Marke A verkaufen zu können. Dieser Analyseansatz gibt auch Auskunft darüber, welche Preisstellungen mit welcher Häufigkeit überhaupt in einer Warengruppe zu finden sind und wie sich diese Verteilung im Zeitverlauf verändert. Darüber hinaus kann man überprüfen, ob eine eigene Preisveränderung bzw. eine Preisvariation der Konkurrenz im Markt erfolgreich durchgesetzt werden konnte.

2.2  Anwendungsbeispiele Handelspanel

63

2.2.1.3 Was bewirkt eine Preisveränderung? In den Fällen, in denen eine Preisveränderung vorgenommen wird, ist es notwendig, die Verschiebungen innerhalb der Preisstellungen bzw. -klassen kontinuierlich zu beobachten, damit rechtzeitig einer nicht geplanten Entwicklung entgegengewirkt werden kann. Ein möglicher Aufbau solch einer Analyse ist in Abb. 2.6 dargestellt. Der erste Block (Januar) stellt die bisher „normale“ Preisverteilung dar, bevor im April der Preis für Produkt A erhöht wurde. Beim Vergleich der Januar- mit den Aprilund Maiwerten sieht man, dass die durchschnittliche Abverkaufsmenge bei einer Preisstellung von bis zu 7.99 EUR nochmals ausgeweitet werden konnte. Dies lässt sich leicht dadurch erklären, dass diese Preisstellung nach der Preiserhöhung relativ selten auftritt (7 % bzw. 3 % Preishäufigkeit gegenüber 19 % im Januar) und die Käufer die Chance nutzen, viele Einheiten preisgünstig einzukaufen. In etwas abgeschwächter Form trifft dieser Zusammenhang auch für die Preisstellung 8.99 EUR zu. Der Preisschwerpunkt von unter 10.- € hat sich im Mai deutlich über die 10.- € Grenze geschoben, wobei offensichtlich der Sprung über die 10.- € Grenze in vielen Fällen zu einer Preisstellung über 11.- € genutzt wurde. Die durchschnittlichen Abverkaufszahlen pro Geschäft und Monat zeigen auch, dass sich die Kunden an die höheren Preise gewöhnen und das Produkt häufiger zu den hohen Preisstellungen kaufen. Lagen die Durchschnittsverkäufe der Geschäfte pro Woche im Januar bei Preisen über 11.- € noch bei 24 Einheiten, so konnte dieser Wert bei gleicher Preisstellung im Mai mehr als verdoppelt werden.

Abb. 2.6  Auswirkungen einer Preiserhöhung

64

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Wichtig für den Erfolg einer Preisveränderung (analoge Analysen sind bei Preissenkungen durchzuführen) ist somit weniger die Frage, ob zu einem bestimmten Preis überhaupt etwas verkauft werden kann, sondern vielmehr, wie sich einerseits die Durchschnittsverkäufe pro Preisstellung verändern, andererseits welche Verschiebungen es bei den Preishäufigkeiten gibt. Der Vergleich der Abverkäufe in Abb. 2.6 zeigt, dass im Mai im Vergleich zum Januar in jeder Preisklasse höhere Abverkaufszahlen realisiert werden konnten, dass aber durch die sehr deutliche Verschiebung der Preishäufigkeiten insgesamt weniger verkauft wurde als im ersten Monat des Jahres.

2.2.1.4 Welchen Preisabstand zur Konkurrenz sollte ich anstreben? Eine andere Möglichkeit, die Konkurrenzbeziehung zweier Produkte zu ermitteln, ist die Preisabstandsanalyse. Bei dieser Analyseform wird untersucht, welche Verteilung sich zwischen den beiden Marken bei sich verändernden Preisabständen ergibt. In Abb. 2.7 zeigt sich, dass bei Preisgleichheit zwischen den Produkten A und B 63 % der gesamten Abverkaufsmenge auf Produkt A und 37 % auf Produkt B entfallen. Produkt A besitzt somit aus der Sicht der Kunden einen Vorteil gegenüber Produkt B. Dieser Produktvorteil führt dazu, dass Produkt A auch dann noch einen höheren Absatz erzielt, wenn es preislich etwas über Produkt B angeboten wird. Ist Produkt A 10 % teurer als Produkt B, sinkt der Marktanteil von A auf 57 %, wohingegen eine 20 % höherer Preisstellung von vielen Kunden nicht mehr akzeptiert wird. Der Marktanteil von A sinkt auf 43 %. Im umgekehrten Fall, Produkt B ist 20 % teurer als Produkt A, fällt der Anteil von B auf 25 %.

Abb. 2.7  Preisabstandsanalyse

2.2  Anwendungsbeispiele Handelspanel

65

Diese Analyse gewinnt noch an Bedeutung, wenn man sie auf weitere Produkte ausweitet, das heißt mehrere Zweiervergleiche durchführt. Aufgrund der Ergebnisse kann aufgezeigt werden, zu welchem Produkt eine starke bzw. schwache Konkurrenzbeziehung besteht. Weiterhin können Preispunkte identifiziert werden, die für das eigene Produkt besonders vorteilhaft sind. Diese Preispunkte gilt es dann gegenüber dem Handel auch durchzusetzen. Eine weitere wichtige Erkenntnis ist das Auffinden von Preisschwellen, die zu einer überproportionalen Veränderung des eigenen Marktanteils führen. Eine Voraussetzung für diese Analyse ist allerdings, dass die zu untersuchenden Produkte über eine ausreichende Distribution verfügen. Dies bedeutet, dass diese Analyse zum Beispiel für eine Produkteinführung nicht geeignet ist.

2.2.2 Aktionsbezogene Fragestellungen 2.2.2.1 Welche Aktionsarten sind wie oft im Markt zu beobachten? P = reine Preisaktion, D = nur Display, K = nur Kommunikation (Handzettel, Handelsanzeigen, Plakate etc.). Durch die Kombination dieser drei Grundformen ergeben sich insgesamt 7 Aktionstypen. Die Analyse des Aktionsverhaltens beginnt in der Regel mit einer Betrachtung der in einer Periode durchgeführten Aktionen, wobei es sinnvoll ist, neben der absoluten Anzahl auch die Verteilung auf die verschiedenen Aktionsformen zu erheben. Diese Aufsplitterung wird als Aktionsprofil bezeichnet (vgl. Abb. 2.8). In der linken Hälfte von Abb. 2.8 kann man erkennen, dass für Produkt A im Betrachtungszeitraum mit 440 die meisten Aktionen durchgeführt wurden. Die Produkte B und C folgen mit 360 bzw. 310 Aktionen.

Abb. 2.8  Aktionshäufigkeit und Aktionsprofil

66

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Da der Erfolg einer Aktion sehr stark von der Art der Maßnahmen abhängig ist, kann aufgrund der bisherigen Angaben noch nicht auf die durch die Aktionen bewirkten Absatzmengen geschlossen werden. Zu diesem Zweck müssen, wie in der rechten Hälfte von Abb. 2.8 beispielhaft aufgezeigt, die Aktionsprofile für die verschiedenen Produkte erstellt werden. Die Aktionsprofile lassen erkennen, dass sich die Aktionsstrategie für die einzelnen Produkte deutlich voneinander unterscheiden. Aktionen für Produkt A erfolgen schwerpunktmäßig entweder als reine Preisaktion (25 %) oder als Kombination aus Display und Kommunikation (26 %). Reine Display- bzw. Kommunikationsaktionen werden dagegen kaum durchgeführt. Eindeutig im Vordergrund steht bei Produkt B die Preisreduktion als Auslöser einer Aktion, wobei allein bei 28 % aller Aktionen alle drei Grundformen zusammen eingesetzt werden. Kommunikativ unterstützte Preisaktionen weisen mit 23 % die zweitgrößte Häufigkeit auf. Der Hersteller von Produkt C verzichtet dagegen weitgehend auf Preisreduktionen. Nur in 28 % der Fälle wird im Rahmen einer Aktion eine Preisreduktion vorgenommen. Die Anteile für die Produkte A und B lagen dagegen bei 65 % bzw. 73 %. Die wichtigste Aktionsform ist für dieses Produkt der Einsatz von Displays, die entweder isoliert (30 %) oder in Verbindung mit kommunikativen Maßnahmen (25 %) eingesetzt werden. Weiterhin können im Rahmen dieser Analyse u. a. folgende Fragen beantwortet werden: • Welches Aktionsprofil strebt der Handel an? Gibt es deutliche Unterschiede zwischen den Handelsorganisationen? • Wird eine Aktionsart im Vergleich mit der Warengruppe zu stark favorisiert? • Wer ist der Hauptgegner bei den einzelnen Aktionsarten? • Sind alle Aktionsschwerpunkte innerhalb einer Warengruppe ähnlich? • Wie verändert sich das eigene sowie das Aktionsverhalten der Konkurrenz im Zeitverlauf? • Inwieweit finden sich in den Jahresgesprächen ausgehandelten Aktionen im Markt wieder?

2.2.2.2 Welche Bedeutung haben Aktionen für den Abverkauf? Bei aktionsstarken Produkten sollte man untersuchen, welcher Anteil des Gesamtabsatzes im Rahmen von Aktionen erzielt wird, um die Markenpositionierung nicht zu gefährden. Dies könnte dann der Fall sein, wenn insbesondere durch Preisaktionen das Normalgeschäft und damit der „Normalpreis“ immer weiter zurückgedrängt wird. In diesen Fällen gewöhnt sich der Kunde an die niedrigen Preise, sodass sich langfristig die eigentliche strategische Preisstellung am Markt nicht mehr wiederfindet. Neben dem Vergleich unterschiedlicher Produkte kann man in diesem Zusammenhang auch eine Gegenüberstellung der verschiedenen Angebotsformen eines Produkts durchführen (vgl. Abb. 2.9), um feststellen zu können, ob das Gesamtbild auf die Einzelprodukte übertragen werden kann, oder ob deutliche Unterschiede auftreten.

2.2  Anwendungsbeispiele Handelspanel

67

Abb. 2.9  Aktionsbedeutung für den Abverkauf

In der rechten Hälfte in Abb. 2.9 ist beispielsweise zu erkennen, dass der Aktionsanteil für das Produkt A von insgesamt 43 % die Situation für die 0,75-Liter Flasche recht gut beschreibt (45 %). Eine völlig andere Aufteilung ergibt sich dagegen bei den Angebotsformen 0,2-Liter und 0,33-Liter. Im ersten Fall werden rund 2/3 aller Abverkäufe in Aktionen erzielt, wohingegen rund 80 % des Absatzes in der 0,33-Liter Verpackung im Normalgeschäft erfolgt.

2.2.2.3 Wie oft werden von wem mit welchem Erfolg Aktionen durchgeführt? Im Rahmen der Promotion Frequenz Analyse wird über einen längeren Zeitraum erfasst, wie viele Aktionen von den unterschiedlichen Anbietern durchgeführt wurden und welche Mengen hierbei realisiert werden konnten. In unten stehendem Beispiel sind nur Preisaktionen berücksichtigt, die Analyse kann aber auch für andere Aktionstypen durchgeführt werden. Der Index bezieht sich in Tab. 2.9 auf den Verkauf pro Geschäft und Woche, wobei der durchschnittliche Normalverkauf pro Woche und Geschäft als Indexwert 100 dient. Als Basis zur Berechnung der Anteile mit Aktionen der beiden Produkte dienen alle Geschäfte, für die im Betrachtungszeitraum preisgestützte Aktionen beobachtet werden konnten. In den Geschäften, die preisgestützte Aktionen durchgeführt haben, wurde Produkt A von 66 % der Geschäfte mindestens einmal berücksichtigt. Der Anteil bei Produkt B liegt bei 80 %. 55 % dieser Geschäfte hatten Produkt A bis zu 5-mal in einer Aktion, weitere 44 % sogar zwischen 6- und 10-mal.

68

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Tab. 2.9  Promotion Frequenz Analyse Anzahl der Aktionen pro Geschäft

Index Produkt A Index Produkt B Anteil Geschäfte mit Aktionen von Produkt A

Anteil Geschäfte mit Aktionen von Produkt B

1–5

295

67

308

55

6–10

186

182

44

22

11–15

161

138

1

6

16–25

112

0

2

>25

127

0

3

Die Aktionsaktivitäten von Produkt B waren noch intensiver. 11 % der Geschäfte hatten Produkt B in dem Betrachtungszeitraum über 10-mal in einer Preisaktion. Der Erfolg der Aktionen ist bei beiden Produkten in etwa vergleichbar. Die Mengenindizes liegen recht nahe zusammen. Deutlich wird insbesondere bei Produkt B, dass der Erfolg der Aktionen tendenziell abnimmt, wenn das Produkt zu häufig als Aktionsware angeboten wird.

2.2.3 Vertriebsbezogene Analysen 2.2.3.1 Welche Vertriebskanäle sind für mein Produkt besonders bedeutsam? Im Rahmen der Vertriebsstrukturanalyse wird überprüft, inwieweit die Vertriebsstruktur eines Produktes mit der der Warengruppe übereinstimmt. Anhand der Ergebnisse kann abgeleitet werden, in welchen Vertriebskanälen das untersuchte Produkt ein erhöhtes Potenzial hat. Die Strukturierung der Geschäfte erfolgt in der Regel über den Umsatz. In Abb. 2.10 wird die Situation der Produkte A und B dem allgemeinen Marktbild gegenübergestellt. Von allen Geschäften erreichen 48 % einen Umsatz mit der betrachteten Warengruppe von bis zu 7500 EUR, wobei diese Geschäfte insgesamt 20 % des Warengruppenumsatzes erzielen. 26 % des gesamten Warengruppenumsatzes wird von den 5 % der Geschäfte erwirtschaftet, die mit dieser Warengruppe Umsätze von über 20.000 EUR realisieren. Der Vergleich zwischen den Produkten A und B zeigt, dass die Bedeutung der einzelnen Geschäftstypen sehr unterschiedlich ist. Der Umsatz von Produkt A wird zur Hälfte in Geschäften erzielt, die mit der Warengruppe höchstens 7500 EUR Umsatz machen. Demgegenüber hat dieser Geschäftstyp für Produkt B eine deutlich geringere Relevanz, da diese Outlets nur 30 % Umsatzanteil aufweisen. Wesentlich wichtiger für Produkt B sind die Geschäfte, die über 20.000 Umsatz € pro Jahr mit der Warengruppe erzielen. Auf diese Geschäfte entfallen 35 % des Umsatzes.

2.2  Anwendungsbeispiele Handelspanel

69

Abb. 2.10  Vertriebsstrukturanalyse

Gemessen an der Umsatzstruktur der Gesamtwarengruppe weisen beide Produkte eine unterdurchschnittliche Bedeutung in den Geschäften mit Warengruppenumsätzen von 7500 EUR bis 12.000 EUR auf. Hier ergibt sich ein interessanter Anknüpfungspunkt für den Vertrieb. Zunächst müsste intern geklärt werden, ob es Gründe für diese Marktsituation gibt. Anschließend sollte untersucht werden, welche anderen Marken in diesen Geschäften die größten Marktanteile aufweisen, um Hinweise zu finden, wie die eigene Position nachhaltig gestärkt werden kann. Ähnliche Überlegungen sollte der Hersteller von Produkt A auch in Bezug auf die 5 % der Geschäfte anstellen, die die größten Umsätze bezüglich der Warengruppe erzielen.

2.2.3.2 Welchen Einfluss hat die Distributionsstruktur der Konkurrenz auf mein Produkt? Mithilfe der Distributionsüberschneidungsanalyse soll die Marktbedeutung eines Produktes in Abhängigkeit eines Konkurrenzproduktes dargestellt werden. Dies erfolgt, indem drei Gruppen von Geschäften unterschieden werden. In der ersten Gruppe sind beide Produkte, in den anderen Gruppen jeweils nur ein Produkt distribuiert. Anschließend werden die für die Analyse interessanten Fakts gruppenspezifisch aufgezeigt und miteinander verglichen. Hieraus lassen sich beispielsweise wichtige Erkenntnisse darüber gewinnen, inwieweit ein Anbieter sein Verhalten ändert, wenn sein Produkt zusammen mit einem Konkurrenzprodukt in einem Geschäft angeboten wird. In Tab. 2.10 ist die Situation für die Produkte A und B aufgeführt.

70

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Tab. 2.10  Distributionsüberschneidungsanalyse (I) Produkt Num. Distribution gesamt Num. Distr. nur A Num. Distr. nur B Num. Distr. A und B A

57

B

51

23

34 17

34

In 34 % aller Geschäfte gehören beide Produkte zum Sortiment, wohingegen in 23 % der Geschäfte nur Produkt A und in 17 % nur Produkt B geführt wird. Anschließend kann nun ein Vergleich der Marktanteile, der Preise etc. in den unterschiedlichen Gruppen vorgenommen werden (vgl. Tab. 2.11). Die Werte in Tab. 2.11 belegen, dass Produkt A relativ unabhängig von Produkt B seine Markterfolge erzielt, wohingegen Produkt B eindeutig Probleme bekommt, wenn Produkt A ebenfalls distribuiert ist. In diesen Fällen nützt es auch nichts, den Preis unterhalb von Produkt A festzusetzen. Für den Anbieter von Produkt B heißt dies zunächst, dass Distributionsausweitungen in Bereichen erfolgen sollten, die attraktiv sind, in denen aber Produkt A noch nicht geführt wird. In Geschäften, in denen nur Produkt B vorhanden ist, können für B höhere Marktanteile erzielt werden, obwohl dort die Kunden höhere Preise bezahlen müssen als in den Geschäften, die beide Produkte anbieten.

2.2.3.3 Inwieweit ist eine einmal erreichte Distribution stabil? Die Distributionswanderungsanalyse sollte immer dann durchgeführt werden, wenn man trotz steigender Distributionswerte nicht sicher ist, dass alle Geschäfte, die das Produkt einmal distribuiert haben, dieses auch weiterhin zu- und abverkaufen. Besondere Bedeutung hat diese Analyseform bei der Produktneueinführung, da dort durch eine qualitative Bewertung der Distributionsentwicklung Probleme frühzeitig aufgezeigt werden können. Die Betrachtung der reinen Distributionszahlen kann dagegen zu schwerwiegenden Fehlinterpretationen führen. In dem in Tab. 2.12 dargestellten Beispiel kann zwar die Distribution kontinuierlich mit ähnlichen Zuwächsen ausgebaut werden, diese positive Entwicklung ist aber auf die überproportionale Hinzugewinnung neuer Geschäfte zurückzuführen. Problematisch ist, Tab. 2.11  Distributionsüberschneidungsanalyse (II) Marktanteil Produkt

gesamt

nur A distribuiert

A

10,6

15,3

B

7,2

nur B distribuiert

A und B distribuiert 13,9

12,9

7,9

Preis pro Einheit A

12,40

B

12,68

13,18

11,72 12,82

11,65

2.3  Anwendungsbeispiele Medienpanel

71

Tab. 2.12  Distributionswanderungsanalyse Periode

Gesamtdistribution

1

12

Geschäfte der 1. Periode

Neudistribution

2

18

8

10

3

4

27

30

6

4

Geschäfte der 2. Periode

Neudistribution

7

14

5

Geschäfte der 3. Periode

Neudistribution

9

12

dass in allen Perioden Distributionsverluste bei den bereits gewonnenen Geschäften zu verkraften sind. Beispielsweise ist das Produkt in der vierten Periode nur noch in jedem dritten Geschäft vertreten, in denen es in der ersten Periode distribuiert war. Von den Geschäften, die das Produkt in der zweiten Periode zum ersten Mal führten, verzichtet bereits in der vierten Periode jedes zweite Outlet wieder auf das Produkt. Offensichtlich wurde das Produkt mit starker Kommunikationsunterstützung und sehr guten Einführungsunterlagen in den Handel eingeführt, konnte aber die erhofften Absatzzahlen nicht realisieren. Eine weitere Erklärung könnte in der unzureichenden Belieferung der Geschäfte liegen, wenn zum Beispiel die zu geringe Produktionsmenge zunächst für die Neukunden reserviert wird. Anhand dieses einfachen Beispiels wird deutlich, wie trügerisch eine zunehmende Distribution sein kann, wenn man nicht überprüft, wie viel der einmal erreichten Geschäfte das Produkt weiterhin im Sortiment belassen.

2.3 Anwendungsbeispiele Medienpanel Nachfolgend werden noch einige kurze Anwendungsbeispiele zu Medienpanels vorgestellt. Unter Punkt 3 werden die Struktur und der Aufbau der einzelnen Panels näher beschrieben, sodass hier auf Strukturdetails und methodische Aspekte verzichtet wird,

2.3.1 Fernsehforschung Die wichtigste Anwendung des Fernsehforschungspanels ist die Ausweisung der Sehbeteiligung für die einzelnen Sendungen. Täglich können Hitlisten erstellt werden, um aufzuzeigen, welche Sendung und damit auch welcher Sender die meisten Zuschauer für

72

2  Anwendungsbeispiele von Panels

sich gewinnen konnte. Diese Informationen sind die Basis zur Bestimmung der Kontaktpreise. Globale Zahlen reichen der Werbewirtschaft natürlich nicht aus, da die eigene Zielgruppe und nicht die Gesamtbevölkerung im Fokus steht. Die Sehbeteiligung kann deshalb nach vielfältigen sozidemografischen Merkmalen aufgeschlüsselt werden (vgl. Tab. 2.13). Die Sendung A erreicht zwar mit 13,23 Mio. Zuschauern den höchsten Wert von allen 6 betrachteten Sendungen, liegt aber nur in der Altersgruppe der 20 bis 29-jährigen ebenfalls an der Spitze. Ansonsten ergeben sich je nach Altersgruppe andere Sendungen, bei denen möglichst viele Zuschauer erreicht werden. Weiterführend könnte man nun noch Differenzierungen zum Beispiel nach: • Geschlecht • Beruf • Bildung • Region • Einkommen vornehmen, um seine spezifische Zielgruppe noch genauer zu erreichen. Eine weitere wichtige Erkenntnis aus der Fernsehforschung ist darüber hinaus die Entwicklung der Sehdauer pro Tag und Person in Minuten, um die Bedeutung von TV im Medienmix kontinuierlich bewerten zu können. Lauf AGF liegt die durchschnittliche Sehdauer in Deutschland pro Person pro Tag in den letzten 5 Jahren nahezu unverändert bei 223 min, was bedeutet, dass trotz vielfältiger anderer Werbeträger TV so gut wie keine Einbußen aufweist. Für die Werbewirtschaft ist weiterhin von Interesse, wann im Tagesverlauf welche Sendungen von welchen Zuschauern gesehen werden. Das Ergebnis hiervon kann man täglich im Fernsehen selbst beobachten, wenn man die Werbeblöcke im Tagesverlauf vergleicht.

Tab. 2.13  Sehbeteiligung nach Altersgruppen Sehbeteiligung in Mio. Sendung

Gesamt

−14 J.

15–19 J.

20–29 J. 30–39 J.

40–55 J.

56 + J.

A

13,23

0,97

1,34

2,53

2,87

2,63

2,89

B C

11,99

0,65

0,87

1,32

1,29

3,67

4,19

5,15

2,30

1,12

0,98

0,43

0,23

0,09

D

8,34

0,02

0,09

0,08

1,02

1,98

4,43

E

12,72

2,03

1,99

2,08

2,05

2,38

2,19

F

12,16

1,00

0,98

2,01

3,39

2,87

1,91

2.3  Anwendungsbeispiele Medienpanel

73

Wie bereits erwähnt, sind die Einschaltquoten die Basis zur Bestimmung der TausendKontakt-Preise (TKP) für die einzelnen Werbeformate im TV. Laut AGF (siehe Homepage der AGF) haben sich die TKP in den letzten 5 Jahren wie in Tab. 2.14 aufgeführt, entwickelt, wobei sich die Angaben auf 30-Sekunden-Spots beziehen. Trotz vielfältiger Konkurrenz im Medienmarkt, konnten die TKP kontinuierlich leicht erhöht werden.

2.3.2 Online-Forschung Zur gezielten Steuerung der eigenen Aktivitäten im Internet müssen Fragen wie zum Beispiel: Welche Internetangebote erreichen welche Zielgruppe am besten? Wie erfolgreich ist mein Internetauftritt im Vergleich zur Konkurrenz? Inwieweit unterscheiden sich meine Nutzer von den Nutzern der Konkurrenzseiten? Welche Seiten besuchen meine Nutzer sonst noch? beantwortet werden. Geht man von einer konkreten Onlinekampagne aus, sind beispielsweise folgende Informationen notwendig: Welche Browser werden genutzt? Page Impression Besuche pro Person Besuchsfrequenz Tief gehende Pfadanalysen (Bewegungsmuster im Netz) Technische Informationen (z. B. Endgerät) etc. Typische Anwendungsbeispiele sind in den Abb. 2.11 bis Abb. 2.14 grafisch aufbereitet. In Abb. 2.11 ist erkennbar, dass Site 1 im Vergleich zur Vorperiode 2.000.000 neue Netto-Nutzer gewinnen konnte, wobei im gleichen Zeitraum 800.00 Nutzer, die in t-1 die Seite besucht haben, in der aktuellen Periode nicht wieder auf die Seite zurückgekommen sind. Die stabile Gruppe, Besucher in t-1 und t, umfasst 2.500.000 Nutzer. Tab. 2.14  Entwicklung der TKPs für 30-Sekunden-Spots im TV

Jahr

TPK in Euro

2012

13,74

2013

14,74

2014

15,61

2015

16,14

2016

16,96

Jahr

TPK in Euro

74

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Abb. 2.11  Retention Analyse

Auch wenn der Zugewinn sehr erfreulich ist, sollte man sich Gedanken darüber machen, aus welchem Grund rund ¼ der Besucher aus t-1 in der aktuellen Betrachtung nicht wieder auf die Seite gegangen sind. Eine ähnliche Entwicklung zeigt sich für die nachgelagerten Site 2 und Site 3. Als ersten Schritt, um diese Entwicklung – es wird nur Site 1 betrachtet – näher beschreiben zu können, erfolgt in den nachfolgenden Abbildungen eine Differenzierung der Besucher nach Alter, verwendeten Browser sowie dem benutzten Endgerät (Abb. 2.12). Der Vergleich der beiden Altersverteilungen zeigt, dass die Besuchergruppe in t deutlich jünger als in t-1 ist. Insbesondere die Gruppe bis 14 Jahre konnte ihren Besucheranteil von 34,9 % auf 41,8 % ausweiten. Stabil blieb die Altersgruppe 30 bis 39 Jahre, wohingegen die anderen Altersgruppen alle an Bedeutung verloren. Die Aufschlüsslung der Besucher auf die unterschiedlichen Endgeräte zeigt, dass der Anteil der Smartphones um 2,1 %-Punkte auf 69,6 % gestiegen ist, Tablets mit 9,8 % konstant geblieben sind und Laptops ebenfalls leicht zulegen konnten. Stationäre PCs haben weiter an Marktanteilen verloren, was sicher auch auf die Verschiebung bei der Altersverteilung zurückzuführen ist (Abb. 2.13). Der Blick auf die verwendeten Browser (vgl. Abb. 2.14) verdeutlicht, dass der Anteil von Google Chrome ausgeweitet wurde und jetzt bei 63,3 % liegt. Großer Verlierer war der Internet Explorer, wohingegen Firefox leicht dazugewinnen konnte. In weiteren Schritten könnte man diese drei Merkmale miteinander kombinieren oder eine Vielzahl weiterer erklärende Variablen betrachten. Wichtig ist bei der extremen Geschwindigkeit der Veränderungen im Netz, dass man als Verantwortlicher ein Modell

2.3  Anwendungsbeispiele Medienpanel

75

Abb. 2.12  Seitenaufruf nach Alter

über den realen Zusammenhang hat, nach dem entschieden wird und das kontinuierlich anhand der neuesten Daten insbesondere aus der Panelforschung ständig aktualisiert und optimiert wird.

2.3.3 Verbindung Medienerfolg und Abverkaufserfolg Letztendlich steht bei jeder Kommunikationskampagne die Frage im Vordergrund, wieviel Absatz bzw. Umsatz konnte durch diese Maßnahme erzielt werden. Hierzu bietet die Panelforschung ebenfalls wichtige Erkenntnisse, indem die Ergebnisse aus den Medienpanel mit den Verbraucherpaneldaten verknüpft werden (Single Source-Ansatz, vgl. Abb. 2.15). Obwohl es sich nicht um eine komplette Integration der aufgeführten Panels handelt, zum Beispiel ist die Erfassung der Fernsehdaten nicht so breit wie im eigentlichen Fernsehpanel angelegt, bietet die Datenbasis die Möglichkeit, den Erfolg von

76

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Abb. 2.13  Seitenaufruf über unterschiedliche Endgeräte

Kontaktpunkten mit den kommunikativen Maßnahmen der Marktteilnehmer in direkten Zusammenhang zu stellen. In Abb. 2.16 werden die Analysemöglichkeiten nochmals etwas detaillierter dargestellt. Durch die ganzheitliche Betrachtung des Marktgeschehens kann nicht nur aufgezeigt werden, welche Kommunikationsmaßnahmen den größten Erfolg generieren, sondern zur Steigerung der Effizienz kann auch über den Verlauf der Werbewirkung, die Grenzwerbewirkung nimmt mit zunehmenden Kontakten in der Regel ab, der optimale Return of Investment (ROI) abgeleitet werden.

2.3  Anwendungsbeispiele Medienpanel

77

Abb. 2.14   Seitenaufruf über unterschiedliche Browser

Dieser kurze Einblick in die Analysemöglichkeiten lässt erkennen, dass die Panelforschung in vielen Bereichen des Marketings valide Daten liefert, die Längsschnittsanalysen zulassen, sodass die Wirkung der verschiedenen Marketingmix-Komponenten in Bezug auf unterschiedliche Erfolgsgrößen kontinuierlich evaluiert und somit optimiert werden kann.

Abb. 2.15  Single Source Ansatz

78

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Abb. 2.16  Steigerung des Erfolgs

2.4 Anwendung integrierter Panels für die TV-Werbeforschung Raimund Wildner

2.4.1 Motivation Mitte der 1990er Jahre war von John Philipp Jones (Jones 1994) ein Maß propagiert worden, das er STAS nannte (die Abkürzung steht für „Short Term Advertising Strength“). Dies beruhte auf einer Auswertung aus einem Single-Source-Panel, also einem Haushaltspanel, in dem sowohl das Sehverhalten bezüglich der TV-Werbung als auch die Einkäufe von verpackten Gütern des täglichen Bedarfs erfasst wurden. Sollte z. B. der Werbeeffekt der Kaffeemarke A untersucht werden, so wurde für jeden Kaufakt überprüft, ob der Haushalt in den letzten 7 Tagen vor dem Kauf Werbung für A gesehen hat oder nicht. Anschließend wurde der Anteil der Kaufakte für A bei den Kaufakten, bei denen zuvor Werbung gesehen war verglichen mit den Kaufakten, bei denen vorher keine Werbung gesehen war. Der Unterschied wurde als STAS-Differential bezeichnet und als kurzfristige Werbewirkung interpretiert. Das Konzept fand in der Praxis starke Beachtung (vgl. z. B. Jones, a. a. O.), stieß aber auch schon früh auf Kritik (Graf und Wildner 1995), im Kern, weil die Gruppen sich nicht nur bezüglich des Kontaktes mit der Werbung, sondern auch hinsichtlich anderer Variablen unterscheiden können und so die Gefahr besteht, dass die Werbewirkung verzerrt wird. Ein Beispiel für eine solche Störvariable ist die Sehdauer der Werbung gesamt.

2.4  Anwendung integrierter Panels für die TV-Werbeforschung

79

Es ist unmittelbar einsichtig, dass Personen, die viel TV-Werbung sehen i. d. R. auch eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, die Werbung bezüglich der Marke A gesehen zu haben. Nun unterscheiden sich Vielseher von Werbung in einer Vielzahl von Variablen vom Durchschnitt der Bevölkerung: Sie sind älter, weniger gebildet und haben nicht zuletzt ein anderes Freizeitverhalten. Es ist klar: Will man die kurzfristige Werbewirkung valide messen, dann müssen diese und andere Störvariable explizit berücksichtigt werden (vgl. Wildner und Kindelmann 1997). Ein weiterer Nachteil des STAS ist darin zu sehen, dass eben nur die kurzfristige Werbewirkung abgegriffen wird. Diese führt häufig zu einem ROI von unter 1. Dabei steht ROI für Return on Investment, d. h. der durch die Werbung generierte zusätzliche Umsatz wird in Beziehung gesetzt zu den Kosten der Werbung. Ein ROI kleiner 1 heißt demnach, dass die Werbung weniger bringt als sie gekostet hat. Will man den Effekt der Werbung sachgerecht beurteilen, so müssen demnach nicht nur die Störvariablen sondern auch die Langfristeffekte der Werbung berücksichtigt werden. Wie dies geschehen kann, wird im Folgenden erläutert.

2.4.2 Methodik der Analyse Eine weitere wichtige Störvariable, die geeignet ist, das Ergebnis einer STAS-Analyse zu verzerren, ist die Nähe zur Marke. Werbeleiter und Agenturen neigen dazu, die Personen anzusprechen, die bereits eine Nähe zu dem beworbenen Produkt haben. Dies ist durchaus sinnvoll, weil sich so höhere Werbeerträge erzielen lassen. Dass dies aber auch zu Verzerrungen führen kann, kann man sich sehr einfach an einem Beispiel klar machen. So wird ein Hersteller einer Tagescreme für ältere Menschen diese vor allem im Umfeld von Sendungen bewerben, die sich an die ältere Bevölkerung wenden. Diese Personen kaufen aber die entsprechende Creme ohnehin und unabhängig von der Werbung stärker als jüngere Menschen, welche die Werbung nicht sehen. Auch wenn die Werbung nicht wirkt, werden mehr ältere Menschen die Werbung gesehen haben und das Produkt kaufen, was zu einem positiven STAS-Differential führt. Die Nähe zu einer Marke kann modelliert werden mit einem Set von Variablen, welche die Stufen der Markenbindung abbilden (vgl. Wildner und Kindelmann, a. a. O.). Dieses Set von Variablen ist auch geeignet, die Langfristeffekte der Werbung zu erfassen. Die „Stufen der Markenbindung“ lassen sich dabei wie folgt beschreiben: Jemand, der eine Marke A noch nicht gekauft hat, ist ein Nichtkäufer von A. Kauft er die Marke A einmal, wird er zum gelegentlichen Käufer. Kauft er beim nächsten Kaufakt in der Warengruppe die Marke A erneut, wird er zum Wiederkäufer und greift er auch beim wiederum nächsten Kaufakt in der Warengruppe wieder zu der Marke A, so wird er zum Treuekäufer. Auf dieser Stufe bleibt er, so lange er kein Konkurrenzprodukt kauft. Beim Kauf einer anderen Marke fällt er dagegen um eine Stufe zurück. Ein Wiederkäufer,

80

2  Anwendungsbeispiele von Panels

der zu einer konkurrierenden Marke greift, wird so zum gelegentlichen Käufer zurückgestuft. Kauft er auch im nächsten Kaufakt die Konkurrenzmarke, so wird er Nichtkäufer und bleibt dies, so lange er nicht die Marke A kauft. Nun ist es in aller Regel so, dass die Wahrscheinlichkeit, dass im folgenden Kaufakt die Marke A gekauft wird, sehr stark von der Stufe der Markenbindung abhängt, auf die ein Haushalt vor dem Kauf in der Warengruppe steht. Tab. 2.15 zeigt diese Wahrscheinlichkeiten für eine Waschmittelmarke. Diese sind durchaus typisch. Diese Stufen der Markenbindung eignen sich nun auch, um Langfristeffekte der Werbung abzubilden. Denn wenn die Werbung es bewirkt, dass die Marke A gekauft wird, so erhöht sich die Stufe der Markenbindung des betreffenden Haushalts und er wird auch im folgenden Kaufakt in der Warengruppe mit einer höheren Wahrscheinlichkeit zur Marke A greifen. Auch dieser längerfristige Effekt ist eine Folge der Werbung und muss dieser daher zugeordnet werden. Als Datenbasis für eine solche Untersuchung kommen zwei Möglichkeiten infrage: Einmal eine Single Source Datenbasis, bei der das Sehverhalten und das Einkaufverhalten bei den gleichen Haushalten erhoben werden. Die zweite Möglichkeit ist eine fusionierte Datenbasis, bei der das Sehverhalten in einem, das Kaufverhalten in einem anderen Panel untersucht werden und die beiden Panels mithilfe einer Datenfusion gekoppelt werden. Dabei wird das Sehverhalten bezüglich der Werbung auf die Haushalte des Haushaltspanels übertragen. In diesem Fall wurde entscheiden, eine Datenfusion durchzuführen, um die Währungsdaten des TV-Zuschauerpanels nutzen zu können. Ein Beispiel für eine sehr erfolgreiche Werbung zeigt die Abb. 2.17:

2.4.3 Ergebnisse Die Analyse von insgesamt 204 im TV beworbenen Marken aus 22 Warengruppen von verpackten Gütern des täglichen Bedarfs zeigt eine Reihe von Ergebnissen (vgl. Wildner and Modenbach 2015):

Tab. 2.15  Zusammenhang zwischen der Stufe der Markenbindung und der Kaufwahrscheinlichkeit Stufen der Markenbildung bezüglich Marke A

Kaufwahrscheinlichkeit für Marke A (%) Konkurrenz (%)

Nichtkäufer

2,8

97,2

Gelegentliche Käufer

25,0

75,0

Wiederkäufer

43,4

56,6

Treuekäufer

70,6

29,4

Quelle: Eigene Berechnungen

2.4  Anwendung integrierter Panels für die TV-Werbeforschung

81

Abb. 2.17  Zusatzumsätze durch TV Werbung

• Über die Hälfte der Werbewirkung fällt langfristig an. Während für das Jahr der Werbung der ROI durchschnittlich bei 1,15 liegt, steigt er bei Berücksichtigung von 5 Jahren auf durchschnittlich 2,65. • Langfristig haben nur 35 % der Marken einen Werbe-ROI von kleiner 1,22 % einen von 1–2 und 42 % einen von über 2, was bedeutet, dass bei 42 % der durch die Werbung generierte Zusatzumsatz mehr als 2 Mal so hoch ist wie die Kosten für die Werbeschaltung. • Darüber hinaus lassen sich auch Gestaltungsratschläge ermitteln, indem die ROIs von verschieden gestalteten Kampagnen untersucht werden. So zeigt sich, dass Kampagnen mit konstanter Gestaltung besser wirken als solche mit wechselnden Motiven und dass Imagekampagnen höhere ROIs erzielen als reine Produktkampagnen (vgl. Seven One Media 2014). Insgesamt ist es durch die Integration von Panels daher möglich, Ursachen-Wirkungsbeziehungen zwischen verschiedenen Phänomenen (hier: Betrachten von Werbung und Einkaufsverhalten) herzustellen und zu analysieren, was der Panelforschung sowohl für die Wissenschaft als auch für die Praxis wichtige Insights vermittelt.

82

2  Anwendungsbeispiele von Panels

Literatur Graf, C., & Wildner, R. (1995). „STAS – Werbewirkung oder was?“ Planung & Analyse, 4, 16–20. Jones, J. (Hrsg.). (1994). „Werbewirkung contra Verkaufsförderung“. Frankfurt: GWA. Seven One Media. (2014). „Der ROI von TV-Werbung – Grundlegende Erkenntnisse zur Abverkaufswirkung von TV“. Unterföhring: Herausgegeben von Seven One Media GmbH. Wildner, R., & Kindelmann, K. (1997). How to measure and judge TV ads effectiveness in single source data. Revolutions in Panel Research, Amsterdam: Herausgegeben von ESOMAR. Wildner, R., & Modenbach, G. (2015). Über den längerfristigen ROI von TV-Werbung in einer vernetzten Welt. GfK Marketing Intelligence Review, 1(2015), 55–60.

3

Die unterschiedlichen Panelarten Martin Guenther und Ulrich Vossebein

Zusammenfassung

Neben den eher traditionellen Handels- und Verbraucherpanels existieren eine Vielzahl von Panels, die nicht über die FMCG und Non-Food Kategorien berichten. Diese Panels werden beschreiben und die Besonderheiten herausgearbeitet. Die Wurzeln der Panelforschung reichen in die USA der 20iger Jahre des 20. Jahrhunderts zurück. Bereits zu dieser Zeit beschäftigten sich amerikanische Unternehmen der Konsumgüterindustrie mit der Frage, wie die unterschiedlichen Absatzentwicklungen ihrer Produkte erklärt werden konnten. Der Amerikaner A. C. Nielsen erkannte als erster, dass für derartige Fragestellungen die eigenen Produktionskennzahlen nicht ausreichend sind, sondern eine Branche (Warengruppe) immer als Gesamtheit betrachtet werden muss. Zusätzlich ist ein Unternehmen eingebettet in ein wirtschaftspolitisches Umfeld. Damit besteht die Notwendigkeit, das Umfeld in seiner Gesamtheit zu betrachten. Die unternehmenseigene Vertriebssteuerung und Marktbeobachtung ist für eine Steuerung der stationären Absatzkanäle nicht aussagefähig genug. Es wurden bereits damals Kennzahlen der Mitbewerber und der Handelsunternehmen benötigt. Da diese aber in der Regel nicht bekannt gegeben wurden, suchte A. C. Nielsen nach Möglichkeiten, Näherungswerte zu berechnen und begann mit der Informationssammlung am POS (Point of Sale). Aus diesen Überlegungen heraus entwickelte sich das Handelspanel, das damit – historisch betrachtet – als das erste Panel bezeichnet werden kann. In der Zwischenzeit wurde eine Vielzahl von anderen, zusätzlichen Panels entwickelt die es heute notwendig machen, diese unterschiedlichen Panelarten zu strukturieren. Eine übliche Unterscheidung ist die Paneleinteilung in das

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 M. Günther et al., Marktforschung mit Panels, https://doi.org/10.1007/978-3-658-08648-0_3

83

84

3  Die unterschiedlichen Panelarten

1. Handelspanel (Fragestellung: wo werden welche Waren verkauft), 2. Verbraucher (Shopper) Panel (Fragestellung: welcher Konsument kauft welche Güter ein) und das 3. Media Panel (Fragestellung: welche Medien – TV, Internet, Radio – werden genutzt).

3.1 Klassifizierungen von Panels In den letzten Jahren wurden neue, innovative Panels konzipiert, die in dieser Betrachtungsweise keinen Platz finden. Neben einer Ausweitung auf andere Wirtschaftszweige wurde auch die Produktvielfalt ausgebaut. Heute sind Panels nicht nur in der Konsumgüterindustrie, sondern auch bei Non-Food1-Warengruppen und Dienstleistungen etabliert. Es werden z. B. neben Finanzdienstleistungen und Reisen, Pharmaartikel und Textil auch Warengruppen der Sanitär- und Möbelindustrie und sämtliche Medienwarenbranchen beobachtet. Damit hat sich der Stellenwert von Panels innerhalb der Marktforschung kontinuierlich erhöht und diese sind heute fester Bestandteil der quantitativen Marktforschung. Diese Ausweitung macht es erforderlich, umfangreichere Klassifizierungsmerkmale zu benutzen, die die Gesamtkomplexität beschreiben können. Ein heute allgemeingültiges Klassifizierungssystem ist dreistufig angelegt Abb. 3.1: 1. Untersuchungsansatz/Befragungsansatz 2. Güterbeschreibung 3. Erhebungsart Ebene 1 stellt eine generelle Unterscheidung nach Institutionellen und Personen Panels dar. Diese eher allgemeine Ebene erlaubt die Zuordnung von neuen, innovativen Panelarten. Ein Beispiel mag hier zur Verdeutlichung dienen. Gibt ein Geschäftsführer über sein individuelles Einkaufsverhalten im privaten Bereich Auskunft, sind diese erhobenen Daten einem Personenpanel zuzuordnen. Wird aber dieselbe Person zu den zukünftigen, wirtschaftlichen Entwicklungen seines Unternehmens (Branche) befragt, geht es um Daten für ein institutionelles Panel, wie in Abb. 3.2 dargestellt. Die Ebene 2 stellt die Güter dar, über die berichtet werden soll. Beiden Panelarten der geschilderten Ebene 1 (Untersuchungsansatz) ist gemeinsam, dass sie sowohl zur Berichterstattung über Gebrauchs- als auch Verbrauchsgüter benutzt werden können. Die Personenpanels bieten aber noch eine dritte, zusätzliche Produktart an, die seit einigen Jahren etabliert ist. Es handelt sich um die unterschiedlichsten Dienstleistungen,

1Zur

Definition von Non-Food-Warengruppen siehe Abschn. 3.2.

3.1  Klassifizierungen von Panels

85

Abb. 3.1  Klassifizierungsebenen von Panels

Abb. 3.2  Unterscheidungsebene 1 – der Untersuchungsansatz

Medien und „sonstige Warengruppen“, die lediglich mithilfe von Personenpanels sehr gut langfristig in ihrer Entwicklung beobachtet werden können. Die Ebene 3 ist technisch angelegt und beschreibt die Methodik der Datensammlung und/oder -übertragung. Die Datenerhebung kann entweder „aktiv“ oder aber „passiv“ erfolgen. Bei der „passiven“ Messung übernehmen Apps die Aufzeichnung und Übertragung der gewünschten Information. Der Panelteilnehmer muss somit nicht mehr „aktiv“ in den Prozess eingreifen, häufig muss er nicht einmal mehr überhaupt irgendwelche zusätzlichen Informationen eingeben. Diese „passive“ Messung erfolgt bei Nutzung des PCs oder Laptops oder mobiler Endgeräte. Damit eine derartige Messung und Datensammlung überhaupt gesetzlich konform ist, muss der Panelteilnehmer, bevor die App installiert wird, zunächst dieser Art der Messung zustimmen. Die

86

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Abb. 3.3  Arten der Datenerhebung

­ arktforschungsinstitute informieren hier sehr ausführlich, was genau und in welchem M Umfang bei Zustimmung gemessen und ausgewertet wird Abb. 3.3. Bei der „aktiven“ Messung sind überwiegend die traditionellen Methoden anzuführen. Die Erhebung der Daten erfolgt hier am POS direkt an der Scannerkasse (Handelspanel), oder auch schriftlich, wenn derartige Kassensysteme nicht vorhanden sind. Tatsächlich muss noch in einigen Ländern diese sehr aufwendige Art der Datenerhebung durchgeführt werden. Für den Panelteilnehmer im Personenpanel ist in zahlreichen Ländern ein Scanner eingeführt worden. Hier scannt der Teilnehmer den GTIN – früher auch EAN Nummer genannt – und gibt als zusätzliche Information die Einkaufsstätte und den Preis ein. Anschließend werden die Daten an die Institute übertragen. Analog zum Handelspanel ist es bei dieser Panelart so, dass in zahlreichen Ländern noch die sog. Kalendermethodik (schriftliche Erfassung) benutzt wird. Einen detaillierten Überblick über die verschiedenen Panelarten gewährt Abb. 3.4. Wenn sich auch der Komplexitätsgrad insgesamt gegenüber den ersten Panelansätzen deutlich erhöht hat, so haben doch die vier allgemeinen Grundsätze eines Panels weiterhin Gültigkeit. Zusätzlich treffen auch die genannten Vorteile der Panelforschung ­weiterhin zu. Variationen ergeben sich nach: • • • •

dem Untersuchungsgegenstand den Untersuchungsintervallen den Erhebungsarten und den Erhebungsorten

3.2  Das Handelspanel – der Ursprung der institutionellen Panels

87

Abb. 3.4  Gesamtübersicht aller Panels

Dem Handelspanel darf der geschichtliche Ursprung zugeschrieben werden. Der erste gravierende Entwicklungsschritt ist mit der Einführung der Personenpanels zu sehen. Gegen Ende der 60iger Jahre begann die GfK in Nürnberg zusammen mit der Firma Infratest in München ein Haushaltspanel zu etablieren. Diese Panelart, dieser Untersuchungsansatz mit einem völlig differenten Erhebungs- und Auswertungsansatz gegenüber dem Handelspanel, kann als Revolution im Themenbereich Panelforschung angesehen werden. Die Entwicklung der im Folgenden beschriebenen Paneluntersuchungsansätze unterstützt diese These.

3.2 Das Handelspanel – der Ursprung der institutionellen Panels Martin Günther Bis in die späten 60iger Jahre galt das Handelspanel als die klassische Art der außerbetrieblichen Informationsgewinnung über die Absatzentwicklung der Unternehmen. Es wurde von „dem Handelspanel“ ohne weitere Differenzierung gesprochen. Gemeint war damit die Informationserhebung für definierte Warengruppen2 in ausgewählten traditionellen Einzelhandelsgeschäften. Die Handelsstruktur dieser Jahre bestand vorwiegend aus mittleren und kleinen Geschäften, die ein breites Sortiment von ­Artikeln

2Zur

Definition von Warengruppen siehe Abschn. 3.1.

88

3  Die unterschiedlichen Panelarten

in nicht allzu großer Tiefe führten. Befriedigt werden konnte hier im Bereich des Lebensmitteleinzelhandels vor allem der Bedarf an täglich notwendigen Konsumgütern und im Bereich des Facheinzelhandels der Bedarf an kurz- und auch langlebigen ­Gebrauchsgütern. Die Produkte aber werden immer differenzierter; zusätzliche Hersteller aus dem Inund Ausland drängten, mit zum Teil gleichen oder weiterentwickelten Produkten und Ausstattungen, auf den Markt. Mit diesem Wandel in der Produktpalette (größere Sortimentstiefe) geht auch ein Wandel in der Sortimentsbreite einher. Parallel zur Veränderung der Sortimentsbreite und -tiefe, ergaben sich auch Verschiebungen in der Handelslandschaft und im Einkaufsverhalten der Konsumenten. Völlig neue Vertriebsschienen entstanden. Der traditionelle Einzelhandel wurde (wird) immer weiter zurückgedrängt3. All diese Entwicklungen sind in das ursprüngliche Handelspanel eingegangen und haben zu einer starken Diversifizierung innerhalb der Institute geführt. Es wird heute allgemein eine Grobunterteilung in das 1. Food- und Near-Food oder FMCG- oder CPG Panel und 2. Non-Food- oder SMCG-Panel vorgenommen. Die wesentlichen Unterscheidungskriterien sind dabei wie folgt zu beschreiben: Food- und Near-Food Panels Im Food Panel werden alle Warengruppen der sog. FMCG-Warengruppen erhoben und ausgewertet. FMCG steht dabei für Fast Moving Consumer Goods, somit Waren der Verbrauchsgüterindustrie. Vorwiegend in den angelsächsischen Ländern wird auch vom CPG Panel (Consumer Packaged Goods) gesprochen. Gemeint sind in beiden Fällen die Bereiche der vorverpackten Nahrungsmittel und Getränke. Diese Definition umfasst sämtliche Warengruppen der Verbrauchsgüterindustrie, Warengruppen, die eine hohe (schnelle) Wiederkaufsrate aufweisen. Die Near-Food Warengruppen beinhalten die Gebrauchsartikel mit einer ebenfalls hohen Wiederkaufsrate. Hierzu zählen insbesondere die Warengruppen der Körperpflegeartikel, Wasch-, Putz- und Reinigungsmittel, Tierfutter und auch Babynahrung. Non-Food-Panels Im Gegensatz zu den Verbrauchsgütern weisen sich die sog. Gebrauchsgüter des ­Non-Food-Panels durch Langlebigkeit aus. Der Zeitraum zwischen Erst- und Wiederkauf kann dabei oftmals mehrere Jahre betragen. Und obwohl diese Artikel eine geringere

3Im Anhang

ist die Entwicklung der Handelslandschaft aufgezeigt.

3.2  Das Handelspanel – der Ursprung der institutionellen Panels

89

Umschlagshäufigkeit am POS aufweisen, hat sich bis heute der zum Food Panel gegensätzliche Begriff SMCG (Slow Moving Consumer Goods) nur partiell durchgesetzt. Der gravierende Unterschied beider Panels liegt in der Begrifflichkeit „Ver- bzw. Gebrauch“ der Güter begründet. Dies ist auch der Ansatz für die Langlebigkeit der Güter. Sind die Food Warengruppen eher für den täglichen Bedarf und den tatsächlichen Verbrauch bestimmt, so zeichnen sich die Warengruppen der Gebrauchsgüter durch den Gebrauch, niedrige Umschlagsgeschwindigkeit und späte Wiederkaufsaktivität aus. Beispielsweise kann die Wiederkäuferrate im Food Panel bei einem Tag liegen (z. B.: Brot, Impulsartikel wie Kaugummi und Eis), wohingegen diese bei Gebrauchsgütern (z. B. Gefrierschränke) auch mehrere Jahre betragen kann. Eine Vielzahl von Warengruppen lässt sich durch diese Beschreibung entweder dem Food- und Near-Food- oder Non-Food-Bereich zuordnen. Dennoch bleiben einige, wenige Warengruppen übrig, die keines, oder sogar alle Kriterien erfüllen können. Ein gutes Beispiel hierzu stellt die Warengruppe Batterien und auch Zeitungen dar. Diese sind zum (täglichen) Gebrauch (Non-Food) bestimmt und erfreuen sich relativ schneller (hoher) Wiederkäufe (Food). Welchem Bereich diese Warengruppen zugeordnet werden ist in den verschiedenen Ländern Europas durchaus unterschiedlich geregelt. So fallen die Batterien in Deutschland eher in den Non-Food-Bereich, in England werden diese dem Near-Food Bereich zugeordnet.

3.2.1 Aktuelle Entwicklungen im Handelspanel Ein Handelspanel Non-Food wird von der GfK Nürnberg betrieben. Dabei ist die weltweite Marktabdeckung bereits sehr weit vorangeschritten, lediglich in einigen Ländern Afrikas ist dieses Panel noch nicht etabliert. In einer globalisierten Welt hat es die GfK geschafft, ein globales Instrument zur Marktbeobachtung der unterschiedlichsten Länder, Mentalitäten und auch Sprachen zu schaffen. Ohne Übertreibung kann hier von einem Weltmarktpanel gesprochen werden. Das Handelspanel Food dagegen ist eher national ausgelegt und stößt oftmals schon bei europäischer Berichterstattung an seine Grenzen. In Deutschland und vielen anderen Ländern (Europas) wird ein derartiges Panel lediglich von zwei Anbietern betrieben. Auf der einen Seite ist A. C. Nielsen4 zu nennen, auf der anderen Seite bietet auch Information Resources5 ein derartiges Panel an. Das Handelspanel wurde über viele Jahrzehnte mit der Methodik der Bestandserhebung am POS6 betrieben. Diese Vorgehensweise ist auch heute noch bei einigen Key-Accounts, in vereinzelten Ländern, die einzige Möglichkeit Daten zu erheben, da

4www.nielsen.com. 5www.iriworldwide.com. 6Vgl. Abschn. 1.2.4.

90

3  Die unterschiedlichen Panelarten

diese sich verweigern durch Scannerkassen erhobene Daten an die Institute weiterzuleiten. Diese Erhebungsform ist mit manuellem Aufwand verbunden und bedingt eine Vielzahl von Außendienstmitarbeitern. Das Handelspanel Food umfasst heute nahezu alle in der obigen Definition eingeschlossene Warengruppen. Der Grund liegt hier in der Datenlieferung einiger Handelsorganisationen. Diese liefern alle verkauften Artikel und nehmen keinerlei Selektion der Daten vor. Damit sind die Institute in die Lage versetzt, die Warengruppe auch auszuwerten. Ob dies allerdings in jedem Fall und kontinuierlich geschieht hängt immer noch von der bestehenden Auftragslage ab. Es geschieht zwar selten, aber dennoch weisen einige Warengruppen immer wieder Lücken auf. Die Erhebungsmethodik auf der einen Seite, die Handelslandschaft auf der anderen Seite – diese beiden Pole bilden zurzeit das Spannungsfeld für Veränderungen im ­Handelspanel. Die Anzahl der Verbrauchermärkte7 stieg von 7930 Einkaufsstätten im Jahr 2006 auf 8970 im Jahr 2014. Der Umsatz ist im gleichen Zeitraum von € 51,0 Mrd. auf € 67,7 Mrd. gestiegen und damit pro Verbrauchermarkt von € 6,4 Mio. auf € 7,5 Mio. angewachsen. Eine ebenfalls positive Entwicklung ist bei den Discountern8 zu beobachten. Dort ist die Anzahl der Geschäfte von 10.700 im Jahr 2006 auf 11.870 im Jahr 2014 (ohne Aldi) gestiegen. Die Anzahl der Geschäfte konnte somit im Zeitraum 2006–2014 um 10,9 % gesteigert werden. Der Umsatz (ohne Aldi) ist von € 30,1 Mrd. (2006) auf € 43,7 Mrd. im Jahr 2014 ausgeweitet worden. Damit ist umsatzseitig eine Steigerung von 45,3 % im Zeitraum 2006–2014 erzielt worden. Aldi selbst hat bei der Anzahl der Geschäfte einen Höhepunkt in den Jahren 2011 und 2012 vorzuweisen. In diesen beiden Jahren hat Aldi jeweils 4300 Outlets betrieben, im Jahr 2014 ist dieser Wert auf 4250 gesunken. Der Umsatzhöhepunkt lag mit € 28,8 Mrd. im Jahr 2009. Im Jahr 2014 wurden € 28,10 Mrd. erzielt. Eine seit Jahren andauernde Schrumpfung ist für den Traditionellen LEH festzustellen. Von 26.870 Geschäften im Jahr 2006 wurden im Jahr 2014 nur noch 10.800 betrieben. Der Umsatz reduzierte sich im gleichen Zeitraum von € 18,4 Mrd. auf € 14,2 Mrd. Diese wenigen Beispiele verdeutlichen die rasante Entwicklung in Bezug auf die Outlets in der Handelslandschaft. Die kleinen Geschäfte mit einer Verkaufsfläche bis 200 m2 nehmen weiter ab und verlieren damit zunehmend an Bedeutung. Die Discounter insgesamt gewinnen an Bedeutung und dürfen, bei allen Schwierigkeiten der Datenerhebung, in einer Berichterstattung des Handelspanels nicht fehlen. Ein anderer Aspekt ist die Entwicklung völlig neuer Geschäftstypologien oder des Internets. Diese sind in die Berichterstattung zu integrieren, wenn ein beträchtlicher Umsatz der Warengruppe über diese Vertriebsschiene realisiert wird. Es gibt keine

7Zur 8Zur

Definition von Verbrauchermärkte siehe Abschn. 4.2.1. Definition siehe Abschn. 4.2.1.1.2.

3.2  Das Handelspanel – der Ursprung der institutionellen Panels

91

g­ enerelle Regelung wann ein derartiger neuer Vertriebsweg separat ausgewiesen werden sollte – allgemein akzeptiert ist aber eine Größenordnung ab ca. 5 % Umsatzanteil.

3.2.2 Datenarten im Handelspanel Die Auswertungen eines Handelspanels setzen sich aus zwei unterschiedlichen Datenquellen zusammen. Wann immer möglich werden die Daten aus den Scannersystemen zur Berechnung der jeweiligen Kennziffern verwendet. Diese sind valide und es treten nur vereinzelt Erfassungsfehler auf. Andere Geschäfte verfügen nicht über Scannerdaten oder wollen keine Daten an die Institute liefern. Grundsätzlich ergeben sich bei diesen Problemfällen zwei Lösungsansätze. Die notwendigen Daten können vom institutseigenen Außendienst erhoben, oder aus dem Verbraucherpanel in die Handelspanels integriert werden. Zusammenfassend wird daher zwischen zwei verschiedenen Datenarten unterschieden, die sich an der Erhebungsmethodik orientieren. 1. Auditdaten:

p hysisch (manuell) erhobene Daten am POS. Diese Art der Datenerhebung wird nur noch in Geschäften durchgeführt die keine Scannerdaten zur Verfügung stellen können (wollen). Für diese Geschäfte erfolgt die Berechnung der Verkäufe nach der Formel: Verkauf = Bestand alt + Einkauf – Bestand neu 2. Scannerdaten:  über eine Scannerkasse direkt am POS erfasste Verkaufsdaten. Liefert ein Key-Accounter neben den Scannerdaten eines ausgewählten Panelgeschäfts die Daten aller (seiner) Geschäfte, so wird auch von Zensusdaten gesprochen. In diesem Fall ist keine Hochrechnung des Key-Accounts notwendig.

3.2.3 Datenquellen und Datenverfügbarkeit Liefert eine Vertriebsschiene oder ein Key-Account die oben beschriebenen Scannerdaten, so liegen diese den Instituten oftmals spätestens zu Beginn der nachfolgenden Woche vor. Auditdaten hingegen werden manuell erhoben. Dies bedingt Personaleinsatz und den Faktor Zeit. Die Datenerhebung wird in diesem Fall in der Regel monatlich durchgeführt. In wenigen speziellen Segmenten erfolgt diese Erhebungsart lediglich ­zweimonatlich. Aufgrund dieser Umstände können keine tagesaktuellen Berichte für den Gesamtmarkt erstellt werden. Auch in den Wochenberichten, die alle Scannerdatengeschäfte umfassen, ist eine Gesamtmarktbetrachtung aufgrund fehlender „Audit Geschäfte“ nicht möglich. Dieser Umstand ist möglicherweise verschmerzbar; wie bereits beschrieben fehlen die Daten der kleinen und vom Umsatz her eher unbedeutenden Geschäfte.

92

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Abb. 3.5  Beobachtete Absatzkanäle des Handelspanels Food

Ein drittes Problem stellen diejenigen Geschäfte dar, die weder Scannerdaten liefern, noch dem Außendienst Zutritt zu den Geschäften gewähren. Hier sind für das Handelspanel weder Tages-, noch Monatsdaten verfügbar. Insbesondere die Discounter Aldi, Norma und Lidl sind hier angesprochen. Damit die Vertriebsschiene aber dennoch, und für vereinzelte Warengruppen ist es eine entscheidende Absatzmöglichkeit, mit in die Betrachtung einfließen kann, werden diese Daten aus dem Verbraucherpanel hinzugezogen und in die Berichte fusioniert. Zur genauen Übersicht, welche Absatzkanäle verfügbar sind, siehe Abb. 3.5.

3.2.4 Spezifische Ergänzungen zum Handelspanel Non-Food Zu Beginn der Berichterstattung standen die Warengruppen Foto und Do-it-yourself im Fokus, später folgten die Warengruppen der elektrischen Geräte. Die Geräte für die private Nutzung wurden unterschieden nach der sog. „Braunen und Weißen Ware“9, nach der „Roten Ware“ (Heizungen) und „Graue Ware“ (Informations- und Kommunikationselektronik). Diese Einteilung ist in der Umgangssprache mittlerweile veraltet, findet sich jedoch heute noch häufig in der Verkehrssprache der Industrie sowie in diversen Statistiken. Die Ausdrücke leiten sich von den ursprünglichen Gehäusefarben der ­ Geräte ab. Weiße Haushaltsgroßgeräte wie z. B. Kühlschränke und Waschmaschinen, braune ­Holzrahmen bei Rundfunkgeräten. Heizwendeln geben rote Strahlung ab und die Gehäuse der Computer waren überwiegend grau.

9Braune Ware = Fernsehgeräte, Radios; Weiße Ware = Großgeräte wie z. B. Kühlschränke und Herde, sowie Kleingeräte wie Rasierer, Bügeleisen und Küchenhilfen.

3.3 Verbraucherpanels

93

Heute sind Computerartikel, Handys und sämtliche Artikel der Unterhaltungselektronik in der Auswertung vorhanden. Aber auch Möbel, Textilien, Brillen und eine Vielzahl anderer Warengruppen werden in den unterschiedlichen Geschäften beobachtet. Insgesamt verfügt das GfK-Handelspanel Non-Food heute über mehr als 760 verschiedene Warengruppen, die in mehr als 120 verschiedenen Absatzkanälen beobachtet werden. Auch für dieses Non-Food-Panel haben sich die Handelsbedingungen deutlich verändert. Aus dem Blickwinkel der Handelslandschaft haben viele kleine Geschäfte dem Wettbewerbsdruck der großen Fachhandelsketten nicht mehr standhalten können und gaben auf. Diese Entwicklung ist ähnlich zum Handelspanel Food. Es entstanden in den letzten Jahren zahlreiche neue und veränderte Absatzkanäle. Besondere Beachtung muss den Non-Food-Warengruppen bei der Internetbestellung geschenkt werden. Im Gegensatz zu den Food-Warengruppen hat das Internet hier eine wesentlich stärkere Rolle angenommen und wird daher auch immer mit ausgewiesen. Heute wird in diesem Panel mindestens folgende Segmentierung10 vorgenommen: 1. Fachmärkte 1.1. Traditioneller Facheinzelhandel (keiner Einkaufskooperation angeschlossen) 1.2. Fachmärkte (Media Markt, Saturn, etc.) 1.3. Einkaufskooperationen 2 Bau- und Heimwerkermärkte 3. Warengruppenspezifische Spezialisten11 4. Verbrauchermärkte – Cash & Carry 5. Warenhäuser 6. Versender/TV 7. Sonstige

3.3 Verbraucherpanels Martin Günther Das klassische Verbraucherpanel ist die zweite Form der Panelforschung und wurde in Deutschland zuerst von der G + I (GfK und Infratest) betrieben. Kann die Firma A. C. Nielsen die Erfindung des Handelspanels für sich beanspruchen, so können die GfK und Infratest als die Pioniere der Verbraucherforschung bezeichnet werden.

10Die Auswahl ist sehr allgemein gehalten, da es bei über 120 Absatzkanälen keine tatsächlich allgemeingültige Beschreibung gibt. 11z. B.: Handyshops bei der Warengruppe Telekommunikation – Optikerfachgeschäfte für die Warengruppen Brillenfassungen, Brillengläser, Kontaktlinsenpflegemittel.

94

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Das Handelspanel misst Abverkäufe in den unterschiedlichen Absatzkanälen. Durch den Einsatz von Scannerkassen werden diese Daten immer präziser und die Coverage erreicht in einigen Warengruppen nahezu 100 %. Damit ist die Frage geklärt, wo Waren um- und abgesetzt werden. Unbeantwortet bleibt dagegen welcher Personenkreis diese Güter eingekauft hat. Hier genau setzt das Verbraucherpanel an. Begonnen wurde mit einigen wenigen Warengruppen, die eine hohe Wiederkaufsrate aufwiesen. Zu diesen Warengruppen gehörten Kaffee und Waschmittel. Es wurden Haushalte schriftlich angeworben und die notwendigen Tätigkeiten zur Mitarbeit schriftlich instruiert. Diese repräsentativ ausgewählten Haushalte sollten wenige, aus damaliger Sicht die wesentlichen Informationen rund um den Einkauf dieser Produkte, in einen sog. Haushaltskalender eintragen. Die erste Verbraucherpanelart war ein reines Haushaltspanel. Dies bedeutete, dass der sog. Haushaltsführer alle Einkäufe, die für den Gesamthaushalt bestimmt waren, in diesen Kalender eintragen sollte. Neben dem Einkaufsdatum wurde in den Anfängen nach der eingekauften Marke, dem Einkaufsort und dem Preis gefragt. Dieser Haushaltskalender wird auch heute noch in einigen Ländern benutzt, jedoch in einer wesentlich komplexeren Form. Es werden mehr Informationen abgefragt. Die Weiterentwicklung dieses Panels erfolgt kontinuierlich sowohl in horizontaler, wie auch in vertikaler ­Richtung. Die horizontale Betrachtung legt einen Blick auf die zu erhebenden Warengruppen frei. Neben den anfänglichen hochfrequenten Warengruppen des Food Marktes wurden später auch die niedriger frequentierten Warengruppen integriert. Mittlerweile werden ausnahmslos alle Warengruppen der Ausprägung FMCG kontinuierlich beobachtet. Eine Vielzahl von Warengruppen aus dem Non-Food-Bereich werden heute einzig mit einem Verbraucherpanel berichtet. Gewinnspiele, Reisen und Spenden sind hier beispielhaft zu nennen. Die Umstellung des Handelspanels auf die reine Scannertechnologie erschwert bei den genannten Warengruppen die Datenerhebung oder macht diese ganz unmöglich (Spenden, Gewinnspiele). Ähnliche Schwierigkeiten ergeben sich bei der Berichterstattung von Eintrittskarten für Veranstaltungen und Events, die lediglich über das Internet zum Verkauf angeboten werden. Auch heute sind diese Produkte weder online noch mit der schriftlichen Kalendermethodik überhaupt zu erheben. Eine GTIN existiert nicht, die Scanner Technologie des Handelspanel kann daher auch nicht zum Einsatz kommen12. Das Verbraucherpanel ist hier aber nicht stehen geblieben. Es erfolgte wenig später die Ausweitung auf einen dritten Bereich, die Dienstleistungen. Hier werden z. B. Finanzdienstleistungen wie Versicherungsbestände, Versicherungsneuabschlüsse, Bausparverträge und Bankdienstleistungen kontinuierlich erhoben und analysiert. Diese Aufzählung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Sie verdeutlicht aber, dass eine permanente Weiterentwicklung in der horizontalen Betrachtungsweise gegeben

12Zur

Erhebungsmethodik im Verbraucherpanel siehe Abschn. 3.3.2.

3.3 Verbraucherpanels

95

ist. Dieser kontinuierliche Prozess wird einerseits durch Kundenwünsche weiter fortgeschrieben, andererseits auch durch Marktentwicklungen getrieben. Die vertikalen Weiterentwicklungen beinhalten keine inhaltlichen Änderungen dieses Haushaltspanels, sondern beschreiben die Ausweitung der berichtenden Personen. Zahlreiche Artikel, auch Warengruppen sind heute nicht mehr für den Konsum des gesamten Haushaltes bestimmt. Viele Waren werden von einem Individuum gekauft, und alleine von diesem auch „verbraucht“. Ein gutes Beispiel stellt das „Kaugummi“ dar. Der Haushaltsführer kann in einem Haushaltspanelansatz diese Warengruppe nicht vollständig berichten, da nicht alle Haushaltsmitglieder jeden individuellen Einkaufsakt dieser „Berichtsinstanz“ mitteilen werden. Als Folge dieser Artikelindividualisierung wurde neben dem Haushaltspanel zusätzlich ein Individualpanel installiert (Abb. 3.6). Die Methodik an sich bleibt identisch, lediglich die Warengruppen unterscheiden sich und sind immer eindeutig einem Panel zugeordnet. Der wesentliche Unterschied liegt in dem Berichtsumfang. Werden im Haushaltspanel die Einkäufe aller Haushaltsmitglieder eingetragen, so sind es im Individualpanel lediglich die einzelnen Einkaufsakte der Einzelperson; die Einkäufe anderer Haushaltsmitglieder fließen in das Individualpanel nicht mit ein.

3.3.1 Verbraucherpanels – Haushalts- versus Individualpanel Die Liste der erhobenen Warengruppen ist sowohl für das Haushaltspanel, als auch für das Individualpanel sehr umfangreich und sollte „per Definition“ einfach gegeneinander abgrenzbar sein. Dies gelingt auch in der überwiegenden Zahl der Fälle. Warengruppen mit einem hohen familiären Nutzungsgrad gehören erhebungstechnisch zum Haushaltspanel. Mit ansteigender Individualisierung allerdings ist bald eine Schwelle erreicht, ab der eine Warengruppe eher im Individualpanel erhoben werden sollte.

Abb. 3.6  Verbraucherpanelarten

96

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Ein Beispiel aus dem SMCG-Bereich: Die Warengruppe Uhren wird inhaltlich in die Teilwarengruppen Standuhren, Wanduhren und Armbanduhren unterteilt. Für die beiden erstgenannten Teilwarengruppen steht der haushaltsbezogene – familiäre – Nutzen klar im Vordergrund. Dies spricht für eine Erhebung im Haushaltspanel. Die Armbanduhren dagegen sind für den persönlichen Bedarf bestimmt, und sollten daher im Individualpanel eingefragt werden. Daraus ergeben sich nun drei Erhebungsvarianten. Vollständige Erhebung im Individual- oder Haushaltspanel – Splittung der Gesamtwarengruppe und damit Teilerhebung in jeder Panelart.

3.3.2 Möglichkeiten der Datenerhebung im Verbraucherpanel Das Verbraucherpanel zeichnet sich durch eine Vielfalt an individuellen Erhebungsmethodiken aus. Damit wird einerseits dem individuellen Wunsch des Panelteilnehmers Rechnung getragen aus unterschiedlichen Methodiken die für ihn angenehmste Variante auszuwählen. Andererseits hilft es der Panelführung, Hemmnisse der Teilnehmer abzubauen, denn die Panelmortalität (vgl. Abschn. 4) wird durch einen hohen Individualisierungsgrad bei der Datenerhebung erheblich verringert. Heute werden die Daten bei den Panelteilnehmern, unabhängig vom Haushalts- oder Individualpanelansatz, auf drei grundsätzlich unterschiedliche Arten erhoben.

3.3.2.1 Schriftliche Kalendermethode Die schriftliche Methode zur Datenerhebung in einem Panel ist die älteste und auch heute noch die im Verbraucherpanel Non-Food am Weitesten verbreitete Methodik. Der Panelhaushalt oder der Panelteilnehmer trägt in einen sog. Kalender, auch Tagebuch genannt, seine Einkäufe ein. Diese Kalender sind strukturiert, bestimmte Felder sind mit Inhalten vorgegeben, offene Fragen sind so gut wie ausgeschlossen. Dieser Kalender wird i. d. R. zum Monatsanfang an die Haushalte versendet – die notwendigen Eintragungen werden vorgenommen – und am Monatsende wird dieser Kalender an das Institut zurückgesendet. 3.3.2.2 Scanning Für alle Beteiligten, Institute und Panelteilnehmer, wäre die angenehmste und sicherste Art der Datenerfassung die Scannererhebung, so wie diese im Handelspanel durchgeführt wird. Dies würde einerseits gewährleisten, dass immer die richtigen Artikel genannt werden, und andererseits Datenerfassungsfehler in den Instituten ausgeschlossen sind. Diese Methodik hat sich im Verbraucherpanel allerdings noch nicht in allen Bereichen vollständig durchsetzen können. Das Verbraucherpanel Food der GfK arbeitet schon seit einigen Jahren mit einer reinen Scannererfassung. Der Haushalt erhält ein Erfassungsgerät mit eingebauten Scanner und Tastatur. Die GTIN jedes gekauften Produkts wird eingescannt und über die Tastatur werden die fehlenden Informationen (Einkaufsstätte, Preis, etc.) schnell ergänzt.

3.3 Verbraucherpanels

97

Der Vorteil ist einleuchtend. Die detaillierte Produktinformation ist bereits auf dem Produkt (im GTIN) gespeichert. Es ist unnötig, dass ein Panelteilnehmer diese Informationen nochmals in einen Kalender einträgt. Nun ist es leicht ersichtlich, dass selbst im Bereich der FMCG-Warengruppen nicht alle Artikel mit einem GTIN-Code ausgestattet sind. Ein gutes Beispiel bildet die Warengruppe „Frischeprodukte“. Hierzu zählen neben Obst und Gemüse auch Frischfleisch (inkl. Aufschnitt) und –käse. Bei Obst und Gemüse werden oftmals gar keine Zwischenbons (mehr) erstellt, hier erfolgt die Preisfindung direkt an der Kassenwaage. Frischfleisch und -käse, an der Theke frisch verpackt, sind i. d. R. nicht mit einer allgemein gültigen GTIN versehen. Der „Scannerzettel“, der beim Einkaufsvorgang über die Kasse gezogen wird enthält Informationen über die Produktgruppe und den zu bezahlenden Preis. Leider ist die Produktgruppe von Geschäftstyp zu Geschäftstyp unterschiedlich vercodet, oftmals sogar innerhalb von Handelsketten unterschiedlich definiert. Es gibt hier somit keinen eineindeutigen GTIN für ein Produkt. Aus diesem Grund hat die GfK für diese Warengruppen ein sog. „Codebuch“ entwickelt. Hochwertig gedruckt, beinhaltet dieses eine Produktabbildung und einen GfK-eigenen Code. Der Panelteilnehmer muss nun in diesem Buch den richtigen Artikel auswählen, den abgebildeten GTIN scannen und über die Tastatur die Einkaufsstätte und den Preis ergänzen. Damit ist eine vollständige Scannererfassung für das Verbraucherpanel FOOD gewährleistet.

3.3.2.3 Online-Datenerhebungen Bei der Onlinedatenerhebung ist der beschriebene Kalender in ein Datenerfassungsformular, das im Internet bereitsteht, umgewandelt worden. Nach dem Einloggen, mit Usernamen und Kennwort, stehen dem berichtenden Teilnehmer alle Warengruppen in einer Menüauswahl zur Verfügung. Diese Auswahl beinhaltet exakt die Warengruppen, die ansonsten schriftlich berichtet worden wären. Die Vorteile für die Institute, es seien lediglich zwei genannt, liegen klar auf der Hand: 1. Schnellere und detailliertere Datenlieferung Der Versand der Erfassungsbögen hin zum Teilnehmer und zurück an die Institute entfällt. Damit entfallen auch Druck- und Portokosten. Zusätzlich sind die Daten direkt nach Eingabe durch den Panelteilnehmer verfügbar und können weiterverarbeitet werden. In diesen weiteren Schritten erfolgen evtl. notwendige QC (Quality Control) Tätigkeiten 2. Verlagerung von Erfassungsaufwänden hin zum Panelteilnehmer. Der Panelteilnehmer übernimmt die Datenerfassung indem er alle notwendigen Informationen eingibt statt diese schriftlich festzuhalten. Das steigert die Qualität insgesamt, denn alle Informationen können direkt vom Produkt abgelesen werden. Zwar gibt es heute automatisierte Belegleser, aber immer wieder sind Nacharbeiten notwendig, weil entweder zu undeutlich geschrieben wurde, oder ganze Passagen nicht ausgefüllt ­wurden.

98

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Diese Art der Datenerhebung schreitet immer weiter voran und wird auch die oben beschriebene schriftliche Erhebungsmethodik in naher Zukunft vollkommen abgelöst haben. Bisher haben sich gegen diese Art der Datenerhebung vorwiegend die älteren Zielgruppen gesperrt. Einerseits wollten diese keine Erfassung über das Internet vornehmen, andererseits war die Internetpenetration in diesen Altersgruppen zu niedrig. Beides hat sich in der Zwischenzeit deutlich gewandelt. Eine weitere Möglichkeit, die Daten schnell und möglichst vollständig zu erfassen, stellt das Smartphone dar. Diese sind i. d. R. mit einer Kamera ausgestattet, die sehr gut auflösende Fotos erstellen. Diese Technik wird genutzt, um 1. die Daten schneller zu bekommen Direkt nach dem Einkauf kann der Kassenbon fotografiert und verschickt werden. Die Einkaufsdaten liegen dann direkt vor. 2. vollständigere Daten zu erhalten es werden so automatisch alle Artikel an das Institut übermittelt. Werden bei der Scannererfassung der Einkaufsort, die Preise und die dazugehörigen Mengen vom Kassenzettel abgeschrieben, so liegen diese nun vollständig vor. 3. den Erfassungsaufwand der Panelteilnehmer zu reduzieren Für den Panelteilnehmer fällt deutlich weniger Arbeitsaufwand an. Einen wöchentlichen Großeinkauf abzuscannen oder Online zu erfassen ist deutlich zeitintensiver als ein schnelles Foto des Kassenzettels Jede Einzelmethodik hat für sich separat betrachtet Vor- und Nachteile. Wichtig wird es sein, den Bedürfnissen der Panelteilnehmer entsprechende Techniken anzubieten. Dient der Scanner auf dem Küchentisch noch als Erinnerung für die Erfassung des täglichen Einkaufs, so hat auch der schriftliche Fragebogen einen gewissen Erinnerungsfaktor. Andererseits ist bei diesen Methodiken der Arbeitsaufwand sehr hoch und dadurch werden möglicherweise kleine Einkäufe gar nicht erst berichtet. Andererseits ist ein Foto schnell gemacht und verschickt. Doch auch hier kann der Kassenbon verloren gehen oder stark beschädigt sein. Es gibt viele Punkte, die hier sorgfältig von den Instituten abgewägt werden. Unterschiedliche Gruppen werden vermutlich auch zukünftig unterschiedliche Erfassungsmethodiken wünschen, sodass kurz- bis mittelfristig verschiedene Optionen angeboten werden (müssen).

3.3.3 Berichtszyklen im Verbraucherpanel Die Warengruppen des Verbraucherpanels weisen einen ähnlich hohen Unterscheidungsgrad bei den Lieferzyklen auf, wie dies auch im Handelspanel der Fall ist. Die kürzeste Berichtsperiode stellt hier eine Kalenderwoche dar, gefolgt von einem Kalendermonat. Zweimonatsperioden und Quartale sind bei einigen Warengruppen ebenso vorzufinden, wie auch Tertiale, Halbjahresperioden oder Jahresperioden.

3.3 Verbraucherpanels

99

Der Versuch alle Warengruppen nach deren Lieferrhythmus zu systematisieren stellt sich als eher schwierig heraus. Als Lieferkriterium böte sich die nachfolgend beschriebene S ­ ystematisierung an. 1. Erhebungsmethodik 2. FMCG – SMCG 3. Haushaltspanel – Individualpanel 4. Saisonalität 5. Fallzahl (Anzahl Einkaufsakte) pro Zeiteinheit Erhebungsmethodik Ein wesentliches Kriterium zur Periodizität einer Verbraucherpanelwarengruppe stellt die Erhebungsmethodik dar. Die höchst frequenteste Warengruppe kann nicht wöchentlich berichtet werden, wenn die Datenerhebung auf der schriftlichen Kalendermethodik beruht. Damit wird deutlich, dass die Liefergeschwindigkeit und die Periodizität einer Warengruppe unmittelbar mit der Erhebungsmethodik zusammenhängt. Hier gilt daher: je technischer die Datenerhebung (und Datenerfassung), desto höher ist tendenziell die Periodizität einer Warengruppe. FMCG – SMCG Allein die Wortwahl verdeutlicht, dass die Warengruppen des FMCG eine deutlich höhere Einkaufs- und damit auch Berichtsfrequenz aufweisen als dies bei den Warengruppen des SMCG der Fall ist. Nun ist die Warengruppentrennung allerdings auch aus Erhebungsgründen nicht immer überschneidungsfrei – es ist viel Spielraum gegeben. Beispiel: Die Warengruppe Whisky zählt nach der Einordnung zu den FMCG´s. Einleuchtend ist aber auch, dass hier die Fallzahl je Zeiteinheit deutlich niedriger ausfallen wird, als dies beispielsweise bei der Warengruppe Kaffee der Fall ist. Andererseits werden einige Printmedien (Zeitungen und Zeitschriften) bei den SMCG´s mit erhoben. Hier tritt der umgekehrte Fall ein – die Frequenz ist deutlich höher als bei der Warengruppe Waschmaschinen oder Digitalkameras. Totalstore Dieser Panelansatz verknüpft die beiden einzelnen Verbraucherpanels der GfK zu einem gesamtheitlichen Untersuchungsansatz. Die Panelteilnehmer berichten in beiden Stichproben, respektive, sie berichten sowohl ihre Einkäufe im FMCG-, als auch im SMCG-Panel. Damit ist die Belastung der Teilnehmer einerseits erhöht, die Auswertungsmöglichkeiten hingegen auch deutlich gestiegen. Das FMCG-Panel berichtet heute in Deutschland ca. 330 verschiedene Kategorien (Warengruppen) auf GTIN-Ebene – artikelgenau. Aus dem Non-Food-Panel kommen nochmals ca. 250 Kategorien hinzu, die auf Kategorieebene berichtet werden. Damit sind verknüpfende Analysen zum Food- und Non-Food-Kaufverhalten mit diesem Untersuchungsansatz möglich geworden.

100

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Haushaltspanel – Individualpanel Zahlreiche Warengruppen aus beiden Panelarten weisen sowohl sehr hohe als auch sehr niedrige Kaufakte je Zeiteinheit auf. So sind die Kaugummikäufe (Individualpanel) deutlich höher als die Büchereinkäufe. Kaffee (Haushaltspanel) wird häufiger konsumiert und eingetragen als Elektrogeräte aller Art. Damit ist auch dieses Unterscheidungskriterium zur generellen Systematisierung ungeeignet. Saisonalität Warengruppen könnten durchaus auch einen im Jahresverlauf unterschiedlichen Berichtsrhythmus aufweisen. Eine technisch erhobene Warengruppe könnte beispielsweise eine wöchentliche Berichterstattung in den absatzstarken Monaten und eine lediglich monatliche Berichterstattung in den absatzschwachen Monaten bedingen. Ein gutes Beispiel hierfür stellt die Warengruppe Sekt dar. Ist der Gesamtabsatz im Frühjahr und Sommer sehr gering, so steigt dieser doch sehr erheblich im Dezember an. Mineralwasser hat einen ähnlich zyklischen Verlauf aufzuweisen. In den heißen Sommermonaten steigt der Absatz stark an – hier könnte die Fallzahl für eine wöchentliche Berichterstattung gegeben sein. In den Herbst- und Wintermonaten dagegen wird eine monatliche Berichtslegung ausreichend sein. Hieraus wird aber auch wiederum ersichtlich, dass die Saisonalität ebenfalls kein geeignetes generelles Systematisierungsmerkmal darstellt. Fallzahl (Anzahl der Einkaufsakte) je Zeiteinheit Bleibt einzig die Fallzahl je Zeiteinheit, die als geeigneter Maßstab für die Lieferfrequenz und damit die Periodenauswahl einzelner Warengruppen entscheidend sein darf. Es liegt in der Verantwortung des Instituts hier geeignete Lösungen für mögliche Lieferrhythmen zu definieren. Auch der Berichtsumfang kann hier von Periode zu Periode variabel definiert werden. Aufgrund der Fallzahlen ist beispielsweise eine wöchentliche Lieferung des Gesamtmarktes möglich – eine Unterscheidung nach Marken und Produkten ist möglicherweise erst mit der Monatslieferung plausibel genug. Ein anderer Datenschnitt kann die Segmentstruktur darstellen. Wöchentlich die Lieferung des Gesamtmarktes unterteilt nach Nord und Süd, auf Monatsebene wird dann detaillierter berichtet, z. B. auf Bundeslandebene.

3.4 Panels für Pharmamärkte Der Pharmamarkt in Deutschland ist einer der Märkte mit der höchsten Transparenz. Beispielsweise bietet IQVIATM (früher QuintilesIMS) folgende kontinuierlichen Datenquellen an, die alle die Eigenschaften von Panels aufweisen: • IMS® Krankenhausindex (DKM®): Ermittlung des Absatz- und Umsatzvolumens des kompletten Klinikmarktes bezüglich der verwendeten Arzneimittel. Die Erhebung erfolgt monatlich über die jeweils

3.4  Panels für Pharmamärkte

101

versorgende Klinikapotheke, wobei 2017 480 Panelkrankenhäuser erfasst wurden. Bei der Hochrechnung werden 4 Bettengrößenklassen, 15 Fachrichtungen sowie 7 Regionen berücksichtigt. • IMS PharmaScope®: Mithilfe dieses Panels können die Arzneimittelabgaben der Apotheken abgebildet werden, wobei zwischen dem GKV-Markt (Gesetzliche Krankenkassen), den Privatrezepten sowie Barverkäufen getrennt ausgewiesen werden können. Die erste Gruppe wird über die von den Apothekenrechenzentren getätigten GKV-Abrechnungen, die beiden anderen Gruppen anhand einer Stichprobe von 4000 Apotheken dargestellt. • IMS® Consumer Report Apotheken: In diesem Report werden kontinuierlich die Verkäufe der rezeptfreien Arzneimittel sowie der Nichtarzneimitteln/diätetischen Lebensmittel sowie die Medizinprodukte in öffentlichen Apotheken und Versandhandelsapotheken in Deutschland erfasst. Die Basis der öffentlichen Apotheken bilden wiederum 4000 Apotheken, die Daten für die Versandhandelsapotheken werden durch das IMS Versandhandelspanel abgebildet. Durch diese Datenquellen wird im IMS Health Marktbericht kontinuierlich die Entwicklung des deutschen Arzneimittelmarktes analysiert, wobei neben dem Pharmagesamtmarkt auch der Klinik- und der Apothekenmarkt dargestellt werden. Zusätzlich wird der GKV-Markt separat ausgewiesen. Die Mengenbetrachtung erfolgt weitestgehend anhand der verkauften Tabletten, Kapsel, Fertigspritzen, Portionsbeutel, etc., bei der Umsatzbetrachtung muss man berücksichtigen, in welcher Form die Preise jeweils berechnet wurden. Je nachdem, ob Herstellerabschläge und Einsparungen, die aufgrund von Rabattverträgen entstehen, in die Berechnung mit einbezogen werden, ergeben sich unterschiedliche Umsatzwerte. Die Werte werden in der Regel auf Monatsbasis aufbereitet, wobei hauptsächlich Absätze, Umsätze sowie die jeweiligen Marktanteile im Fokus stehen. Wichtig ist beim Vergleich auf Monatsbasis die Anzahl der Arbeitstage zu berücksichtigen, da dieser Wert einen signifikanten Einfluss auf die Monatsdaten hat. Bei der Aggregation auf Quartalsoder (Halb-)Jahreswerte, tritt dieser Effekt nach und nach in den Hintergrund. Im 1. Quartal 2017 stieg der Umsatz im Klinikmarkt um 9 % im Vergleich zum Vorjahr und lag damit bei 1,4 Mrd. EUR. Interessant ist, dass diese Entwicklung in erster Linie auf die 10 führenden Arzneimittelgruppen zurückzuführen war, die insgesamt um 10 % im Umsatz zunahmen. Auf Präparatgruppenebene ergab sich das größte Wachstum bei ophthalmologische antineovaskulare Produkte mit 28,8 % gefolgt von polyvalente Immunglobuline zur intravenösen Verabreichung mit 20,0 % sowie MAN Antineoplastika mit 18 %. Ein Vergleich der Entwicklung der rezeptpflichtigen mit den rezeptfreien Präparaten im 1. Quartal 2017 zeigt die in Tab. 3.1 zusammengefasste Situation.

102

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Tab. 3.1  Rezeptpflichtige und rezeptfreie Präparate im 1. Quartal 2017 Januar bis März 2017 Umsatz

Absatz

Rezeptpflichtige Präparate

7,1 Mrd. EUR (+6,2 %)

188 Mio. Packungen (+2,2 %)

Rezeptfreie Präparate

1,3 Mrd. EUR (+4,7 %)

237 Mio. Packungen (+2,6 %)

Tab. 3.2  Arzneimittel zur Blutverdünnung (Apothekenmarkt) Anteil Vitamin-K-Antagonisten (%)

Anteil Direkte orale Antikoagulantien (%)

Menge in Mio. Zähleinheiten

2012

85

15

506

2013

68

32

601

2014

56

44

716

2015

45

55

846

2016

35

65

993

April 16 − März 17

33

67

1034

In beiden Kategorien ergibt sich ein moderates Mengenwachstum, welches vom Umsatzwachstum jeweils deutlich übertroffen wird, was auf steigende Preise schließen lässt. Schaut man sich die Daten detaillierter an, so wird erkennbar, dass bei der Mengenentwicklung der rezeptfreien Präparate die Saison eine wichtige Rolle spielt. Das Packungswachstum tritt insbesondere bei den topischen Schnupfmittel (+6,0 %), Auswurfmittel ohne antiinfektive Komponente (+9,0), Halsschmerzmittel (+6,0 %) sowie Husten-/Erkältungspräparate (+13,0 %) auf. Bei anderen Gruppen ergeben sich dagegen sogar leichte Rückgänge. Wichtige Erkenntnisse über die Marktentwicklungen ergeben sich auch, wenn man die verwendeten Arzneimittel für eine bestimmte Anwendung im Zeitverlauf darstellt (vgl. Tab. 3.2). Von 2012 bis zum Jahreszeitraum April 2016 bis März 2017 hat sich nicht nur die Absatzmenge von Arzneimitteln zur Blutverdünnung um mehr als 100 % erhöht – jährliche Wachstumsraten von 17 bis 19 % –, sondern es hat auch eine tief greifende Veränderung bei den verwendeten Präparaten gegeben. Interessant ist auch die Frage, mit welchen Arzneimitteln Apotheken ihren Umsatz machen und in welchen Bereichen es welche Veränderungen gibt. Im 1. Quartal 2017 ergab sich folgendes Bild:

3.4  Panels für Pharmamärkte

103

Umsatz Arzneimittel in Apotheken:

8,390 Mrd. EUR

+5,9 %

Davon rezeptpflichtig:

7,069 Mrd. EUR

+ 6,2  %

Davon rezeptfrei:

1,321 Mrd. EUR

+4,7 %

Die Apotheken konnten somit ihrem Umsatz mit Arzneimitteln im 1. Quartal 2017 um 5,9 % steigern, wobei das Wachstum bei den rezeptpflichtigen Präparaten etwas stärker war als bei den Rezeptfreien. Man kann den Umsatz aber auch anders gliedern, wie nachfolgend aufgezeigt wird: Umsatz Arzneimittel in Apotheken:

8,390 Mrd. EUR + 5,9 %

Davon Generika:

1,747 Mrd. EUR + 3,4 %

Davon Originale und Zweitanbieter geschützt:

4,055 Mrd. EUR + 12,0 %

Davon Originale und Zweitanbieter nicht mehr geschützt: Oder nie geschützt:

1,213 Mrd. EUR – 7,3 %

Davon Restgruppe:

1,375 Mrd. EUR + 5,7 %

Der Hauptwachstumstreiber sind die geschützten Originale und Zweitanbieter, wohingegen die nicht geschützten Arzneimittel Umsatzverluste aufweisen. Ein Blick auf den OTC-Versandhandel (vgl. Tab. 3.3) zeigt, dass rund 2/3 des Versandhandels auf OTC-Arzneimittel entfallen, die Gesundheitsmittel mit 16 % auf dem 2. Platz liegen gefolgt von den Kosmetik- und Körperpflegeprodukte mit 14 %. Die tiefer gehende Analyse zeigt dann, dass drei Gruppen der Arznei- und Gesundheitsmittel mit zweistellige Wachstumsraten die Haupttreiber der positiven Entwicklung sind. Es handelt sich hierbei um Mittel für Blase und Fortpflanzungsorgane (+14 %), Vitamine/Mineralstoffe/Nahrungsergänzungsmittel (12 %) sowie Hautmittel mit 11 %. Anhand der oben aufgezeigten Informationsquellen wird deutlich, dass die Analysevielfalt sehr groß ist und damit der Pharmamarkt sehr detailliert und umfassend

Tab. 3.3  Versandhandel mit OTC-Medikamenten für das 1. Quartal 2017 Versandhandel mit OTC-Arznei- und Gesundheitsmitteln im 1. Quartal 2017 Insgesamt: 42 Mio. Packungen (+7 %) Anteil (%) Veränderung zum 1. Quartal 2016 (%) OTC-Arzneimittel

64

+5

Gesundheitsmittel

17

+16

Kosmetik- und Körperpflegeprodukte

13

+14

Medizinischer Sachbedarf

5

+8

Ernährung

2

−7

104

3  Die unterschiedlichen Panelarten

a­ufgezeigt werden kann. Insbesondere die Differenzierung zwischen GKV und PKV wird auch zukünftig im Rahmen der immerwährenden Diskussion um das deutsche Gesundheitssystem wichtige Ansatzpunkte zur Versachlichung der Auseinandersetzungen liefern.

3.5 Panels für Medienmärkte 3.5.1 Der Markt für Internetpanels 3.5.1.1 Das GXL Panel der GfK Martin Günther Das GXL (GfK Crossmedia Link) Panel ist ein Panel zur Messung des medialen Nutzungsverhaltens. Analysen zum Onlineverhalten – „click stream“ – werden damit neben crossmedialen Kampagnenanalysen ermöglicht. Innerhalb dieses sehr komplexen technischen Ansatzes werden Daten zum Teil passiv gemessen und mit den aus dem Verbraucherpanel bekannten Einkaufsdaten fusioniert. Ziel ist es, Einkaufsdaten mit Daten zum Mediennutzungsverhalten und Werbekontakten von Verbrauchern gemeinsam zu analysieren und Kampagnen zu bewerten. Insgesamt handelt es sich um 4 Quellen, die zusammengebracht werden: Die Kaufdaten entstammen dem GfK-Haushaltspanel. Hier werden mittels verschiedener Scannermethoden und der Onlineerhebung die Einkaufsdaten von 30.000 Panelteilnehmern ausgewertet. Das Onlineverhalten wird durch eine technische Messung der Browser Nutzung erhoben. Dabei erfolgt die Messung des desktop@home sowie die Untersuchung der Smartphone- und Tablet Nutzung. Eine spezielle Software wird dabei auf die Geräte der Panelteilnehmer installiert und die Daten an die GfK übertragen. TV-Daten kommen durch ein spezielles, separates Endgerät hinzu. Dieses misst die TV-Nutzung via eines „Audio Sound Matching“ Prozesses und ordnet diese einem von 19 erfassten Werbung tragenden Sendern zu. Die nächste Komponente ist die Printnutzung. Hier erfolgt eine jährliche, schriftliche Befragung mittels eines an die „ma“ angelehnten Fragebogens13. Diese Datenkollektion an sich ist schon sehr komplex, wichtig daher, dass die Panelteilnehmer aus einem Panel rekrutiert werden. Das ist hier der Fall und so ist der Kern dieses Panel ein sog. Single Source Panel (Abb. 3.7). Die Basis für diese verschiedenen Erhebungsmethodiken bildet das GfK-Haushaltspanel (eine bevölkerungsrepräsentative Stichprobe), das auch die Kaufdaten liefert. Alle anderen genannten Informationen werden mittels Teilstichproben dieses Panels gewonnen.

13Ma

– siehe auch Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse e. V.

3.5  Panels für Medienmärkte

105

Abb. 3.7  Panelstruktur nominal nach Ausstattung

Dieser crossmediale Panelaufbau liefert Erkenntnisse über Kampagnenreichweiten und Kontakte, aber es werden auch Effekte auf die im Haushaltspanel gemessenen Abverkäufe im FMCG-Panel und in ausgewählten Kategorien auch für das Non-­ Food-Panel gemessen. So bildet dieses Model eine Basis zur Messung des ROI – des „Return on Investment“ – der Mediaausgaben. Da gleichzeitig das Onlinenutzungsverhalten über verschiedene Endgeräte in die Betrachtung einbezogen wird entsteht eine Plattform für die Evaluierung und Optimierung der Aktivitäten in den Bereichen Paid und Owned Media. Paid Media: ist die am häufigsten verwendete Werbeform – bezahlte Werbung. Die wichtigsten Ausprägungen sind in Form von geschalteten Anzeigen, bezahlten Suchergebnisplatzierungen, Sponsoring etc. zu finden. Owned Media: alle Medienpräsenzen, die dem Unternehmen selbst gehören. Hierzu zählen die eigene Home Page, der Twitter Kanal, die Facebook Seite und oftmals auch der eigene Blog. Für die Werbewirkungsforschung werden nun Key Performance Indices (KPIs) bereitgestellt, um diesen ROI auch zu quantifizieren. Das wesentliche KPI dieses GXL Panels ist der „Sales Uplift Faktor“. Dieser stellt fest, ob Werbekampagnen Abverkauf generieren und misst, ob mit Werbekontakt das Kaufverhalten gleich oder größer ist als ohne Werbekontakt. Dies ist unabhängig vom integrierten Medium, denn eine qualitative Mediengewichtung findet nicht statt. Es gilt: „Ein Kontakt ist ein Kontakt“. Es werden Werbekampagnen mit unterschiedlich hohem Werbedruck analysiert. Dabei ist es wichtig zu wissen, dass ein weiterer Kontakt häufig einen geringeren Uplift hat als ein vorhergehender Werbekontakt. Daher ist dieser bei hohen Kontaktdosen im Durchschnitt

106

3  Die unterschiedlichen Panelarten

geringer als bei niedrigen. Dies entspricht der Wirklichkeit der jeweilig geschalteten Werbekampagne. Eine GXL Studie beschäftigt sich mit dem Mengengerüst von Reichweite und Kontakten in Kontaktklassen. Es ist ein Ergebnis der Studien, die Kombination aus Anzahl der Kontakte und Uplift zum Gesamtergebnis des zusätzlichen Umsatzes durch Werbung zu erklären. Im GXL wird dies grundsätzlich pro Kontaktklasse berechnet. Man erhält so eine Einschätzung pro Belegungseinheit und Kontaktklasse, unabhängig von der absoluten Anzahl der Kontakte. Im vorliegenden Fall (Abb. 3.8) werden die Mengengerüste von TV- und Onlinekontakten analysiert. Die Auswertung ist vergleichbar mit der Kombinationsanalyse aus dem traditionellen Verbraucherpanel. Als Beispiel erreicht eine TV-.Kampagne 21,1 Mio. Menschen, das 31,4 % der Grundgesamtheit entspricht. Online erzielt eine Reichweite von 15,5 % und damit 10,4 Mio. Teilnehmer. Insgesamt addiert sich die Reichweiten zu 24,0 Mio. Kontakten. Die Überschneidung von 7,5 Mio. muss herausgerechnet werden, damit es zu keiner Doppelzählung der Kontakt(-personen) kommt. Interessant ist natürlich der TV und der TV und Online-Kontaktbereich. Wichtig aber auch: wie viele zusätzliche Kontakte konnten exklusiv durch Online generiert werden. In diesem Fall 2,9 Mio., was 4,3 % der Grundgesamtheit entspricht. Diese Personen hatten nur über Online Kontakt zu der Kampagne. Alle weiterführenden KPIs basieren dann grundsätzlich auf der Basis von Bruttowerbespendings, weil die GfK die Kundenkonditionen und damit die Nettowerte nicht kennt. Deshalb machen die jeweiligen Kunden diesen Transfer auf ihre spezifischen Konditionen selbst.

Abb. 3.8  Mengengerüst von TV und Online.jpg

3.5  Panels für Medienmärkte

107

Die Kombination mit dem Haushaltspanel ermöglicht nun die entsprechenden Teilnehmer auf deren Kaufverhalten hin zu untersuchen. Kontakt ist ungleich Kaufakt, es gilt die neuen, zusätzlichen Käufer herauszufinden: Wer hat bisher nicht gekauft, aber wer ist möglicherweise durch einen Online- oder TV- Kontakt zu einem Käufer geworden?

3.5.1.2 Nielsen Mit NetViews bietet The Nielsen Company ein umfangreiches Panel zur repräsentativen Darstellung der Internetnutzung in Deutschland an. Über 30.000 Teilnehmer in über 15.000 Haushalten sind in das Panel eingebunden und ermöglichen einen tief greifenden Einblick in die Internetnutzung. Im Rahmen des Panels werden Daten aus einer repräsentativen Auswahl eines Random-Digit-Dial-Panels sowie eines Online rekrutierten Panels erhoben. Neben allgemein standardisierten Übersichten über die Netto-Besucher auf den einzelnen Web-Seiten, der Anzahl der Seitenaufrufe oder auch der Nutzungsdauer pro Person, werden auch regelmäßig spezielle Themen umfangreicher analysiert. Im August 2016 ergab eine Analyse mit den Schwerpunktthemen: „Soziale Netzwerke, Suchmaschinen, Musikangebote, Videodienste“ unter anderen die nachfolgend aufgeführten Ergebnisse. Das Nutzerverhalten auf den sozialen Netzwerken zeigt große Unterschiede zwischen der Bedeutung der einzelnen Netzwerke (vgl. Tab. 3.4). Die Zahlen in Tab. 3.4 verdeutlichen sehr eindrucksvoll, dass reine User-Zahlen zur Bewertung der sozialen Netzwerke nicht aussagekräftig genug sind, um anhand dieser Informationen die eigene Strategie in diesem Bereich zu formulieren. Facebooks Anteil an den Unique User liegt zwar „nur“ bei 43,6 %, diese Gruppe bleibt allerdings

Tab. 3.4  Nutzung der sozialen Netzwerke (August 2016) Anteil an Unique User (%)

Anteil an Total Minutes (%)

Facebook

43,6

92,1

Blogger

11,3

0,9

Twitter

7,4

2,0

Pinterest

5,7

0,6

XING

5,4

0,9

Instagram

5,2

0,4

Stayfriends

4,6

0,5

Tumblr

4,1

1,3

Google+

3,8

0,3

LinkedIn

2,9

0,2

Sonstige

6,1

0,8

108

3  Die unterschiedlichen Panelarten

ü­ berdurchschnittlich lange auf den Seiten, sodass sich ein Anteil bei den Total Minutes von 92,1 % ergibt. Wichtig ist, dass man die allgemeinen Trends in Bezug auf die Verwendung sozialer Netzwerke genau verfolgt. So sinkt die Reichweite von Facebook beispielsweise 2016 im Vergleich zu 2015 um 9,4 %; auf 19,2 Mio. Nutzer. Ein interessantes Ergebnis ergibt sich auch, wenn man sich die Verteilung der Nutzungsdauer nach Alter und Geschlecht näher ansieht (vgl. Tab. 3.5). Die Angaben in Tab. 3.5 beziehen sich auf die durchschnittliche Nutzungsdauer in Std./Min./Sek. Auffällig ist, dass Facebook nicht (mehr) das soziale Netzwerk der bis 18-­jährigen ist und sich die Nutzungsdauer erst ab der Altersklasse 18 bis 24 Jahre auf einem nennenswerten Niveau befindet. In Bezug auf die Identifizierung von Zielgruppen ist weiterhin auffällig, dass die Schwankungen der Nutzungsdauer bei den Männern in den verschiedenen Altersklassen viel geringer sind als bei den Frauen. Der Schwerpunkt der Facebook-Nutzung liegt bei den Frauen zwischen 50 und 64 Jahren, gefolgt von der Altersgruppe 35 bis 49. Danach folgt erst die erste Männergruppe (35 bis 49), wobei sich aber schon ein großer Abstand ergibt. Weitere Detaillierungen können nach dem Beruf, dem Familienstand uns sonstigen soziodemografischen Kriterien durchgeführt werden, sodass genau herausgearbeitet werden kann, mit welchen sozialen Netzwerk welche Zielgruppe am besten erreicht werden kann. Bei den genutzten Suchdiensten ergibt sich ebenfalls eine recht deutliche Ungleichverteilung, wobei diese Werte nicht ganz so extrem wie bei den sozialen Netzwerken sind (vgl. Tab. 3.6). Fast man die beiden Google Angebote zusammen, so ergibt sich bei den Total Minutes ein Marktanteil von über 80 %, bei den Unique User liegt er leicht über 60 %. Auch hier zeigt sich, dass es sehr schwierig ist, gegen einen dominanten Marktführer nennenswerte Marktanteile zu gewinnen. Interessant ist, wenn man sich die Entwicklung der beiden Google-Angebote im Vergleich 2015:2016 anschaut. Hier ergibt sich eine extrem starke Verlagerung auch wenn die Reichweite von Google Search immer noch rund doppelt so hoch wie für Google Image Search ist. Tab. 3.5  Nutzungsdauer von Facebook nach Geschlecht und Alter im August 2016

Alter

Männer

Frauen

2 bis 11

0:44:04

0:26:26

12 bis 17

0:52:59

0:33:01

18 bis 24

4:37:54

2:24:06

25 bis 34

3:51:26

4:32:14

35 bis 49

5:51:09

7:53:35

50 bis 64

5:32:09

8:27:32

65 und älter

2:32:21

4:02:19

3.5  Panels für Medienmärkte

109

Tab. 3.6  Nutzung von Suchdiensten (August 2016) Anteil an Unique User (%)

Anteil an Total Minutes (%)

Google Search

41,5

68,2

Google Image Search

21,7

12,6

Bing Web

10,7

5,3

T-Online Suche

5,6

3,4

Web.de Suche

3,8

2,8

Yahoo Search

3,0

2,2

iZito

2,8

0,3

AOL Search

2,4

0,4

GMX Suche

2,0

1,0

Ask.com

1,9

1,1

Sonstige

4,7

2,1

Google Search:

2015: 30,121 Mio.

2016: 29,688 Mio.

Google Image Search:

2015: 1,109 Mio.

2016: 15,493 Mio.

−1,4 %

+1297 %

Auf kleinem Niveau konnte iZito seine Reichweite auf 2,033 Mio. steigern, was ein Plus von 402,0 % gegenüber 2015 bedeutet. AOL Search und Yahoo Search mussten dagegen Verluste von −66,9 % bzw. 44,4 % hinnehmen. Analysiert man die Daten bezüglich der Frage, welche Altersgruppen Google am häufigsten nutzen, kann man erkennen, dass die Männer in allen Altersgruppen (außer zwischen 35 und 49 Jahre, hier herrscht praktisch Gleichstand zwischen Männern und Frauen) höhere durchschnittliche Nutzungsdauern aufweisen als die Frauen. Die höchsten Einzelwerte ergeben sich bei: • Männer 25 bis 34 Jahre: 3:17:33 h • Frauen 25 bis 34 Jahre: 2:21:32 h • Männer 50 bis 64 Jahre: 2:14:08 h • . • . • . • Mädchen 2 bis 11 Jahre: 0:12:00 h Die wesentlichen Eckdaten, die für August 2016 berechnet wurden, lassen sich wie folgt zusammenfassen, wobei sich die Angaben nur auf die stationäre Internetnutzung beziehen. Dies bedeutet, dass die mobile Nutzung des Internets über Smartphones oder Tablet-PCs hier nicht mitberücksichtigt ist.

110

3  Die unterschiedlichen Panelarten

• 66,2 % aller Personen in Deutschland haben im August 2016 die Möglichkeit, über einen PC ins Internet zu kommen. Dies sind 80,5 % der Bevölkerung • Im August 2016 gab es 52,5 % aktive Internetnutzer, was im Vergleich zu August 2015 einen kleinen Rückgang bedeutet • Im Durchschnitt wurden pro Person 59 Domains besucht • Die Internetnutzungsdauer lag bei 42,07 min pro Person • Der Wert für die Page Views lag bei 929, was einen Rückgang gegenüber August 2015 von −17,1 % bedeutet • Die durchschnittliche Nutzungsdauer des Internets ist in allen Altersgruppen bei den Männern höher als bei den Frauen • Ein höherer Bildungsabschluss führt zu einer höheren Nutzungsdauer im Internet • Personen ab 65 Jahre sind länger im Internet als die Gruppe bis zu 17 Jahre

3.5.2 Social Media Analysen in Verbraucherpanels Einen weiteren Schritt in die Analyse des Kundenverhaltens ergibt sich, wenn man Daten aus einem Verbraucher Panel mit Internetnutzungsdaten verknüpft, wie dies zum Beispiel von The Nielsen Company angeboten wird (Nielsen Brand Media View). Die Daten aus dem HomeScan Panel, das rund 20.000 Haushalte umfasst, werden mit den Net View Daten verknüpft, um so einen umfassenden Einblick in das Kundenverhalten zu bekommen. Typische Fragen, die nun beantwortet werden können, sind: • Wo sind die Käufer unserer Produkte Online unterwegs? • Gibt es Unterschiede beim Surfverhalten meiner Kundengruppen im Vergleich zu den Kundengruppen der Konkurrenz? • Auf welchen Wegen kann ich die Kunden meiner Konkurrenz am besten ansprechen? • Was machen meine Kunden im Netz? • Nutzen die Offline-Kunden das Netz und was machen sie dort? Die vergleichende Analyse zweier Marken A und B könnte beispielsweise folgende ­Fragen umfassen: 1. Wie ist das generelle Onlineverhalten der Kunden von A im Vergleich zu den Kunden von B? Die Kunden von A sind länger im Netz, sie haben auch häufigere Sessions, benutzten mehr Domains und Pages als die Kunden von B. 2. Wie ist das Nutzungsverhalten in den einzelnen Altersgruppen: Marke A kann im Netz alle Altersgruppen erreichen, wohingegen bei den B-Käufern die Altersklassen bis 44 Jahre kaum angesprochen werden können.

3.5  Panels für Medienmärkte

111

3. Für welche Seiten ergeben sich die besten Kombinationen aus Reichweite und ­Affinität? Die Seite Chef-Koch wird von Käufern A auf häufigsten besucht, wohingegen Sportseiten überdurchschnittlich häufig von Käufern der Marke B kontaktiert wurden. 4. Weiterhin kann man Käufer der Marke A auf folgenden Seiten sehr häufig antreffen: essen & trinken, Küchengötter und Kicker. Käufer der Marke B sind dagegen mehr auf Reiseseiten und Outdoor-Seiten anzutreffen. Die Analysemöglichkeiten durch die Kombination der beiden Panels sind aber nahezu unendlich, es obliegt dem Analysten, die richtigen Fragen zu stellen, und die Daten ­entsprechend zu kombinieren und auszuwerten.

3.5.3 Anzeigenpanels Martin Günther In der Bundesrepublik wurden Anzeigenpanels sowohl von der GfK als auch von A. C. Nielsen betrieben. Durchgesetzt hat sich eine dritte Firma. Zum heutigen Zeitpunkt ist die Firma Drotax14 aus Königstein die einzige Firma, die ein Anzeigenpanel betreibt. Die Zielsetzung dieses Panels ist angelehnt an die Aktivitäten des Handels. Nicht die Abverkäufe stehen hier im Mittelpunkt, sondern die Preisaktionen der unterschiedlichen Handelsschienen und Key-Accounter werden analysiert. Die relevanten Preisinformationen der einzelnen Absatzkanäle werden dabei aus Tageszeitungen, Anzeigenblättern, Handzetteln und Kundenzeitschriften gewonnen. Tageszeitungen sind abonniert und treffen somit täglich bei DROTAX ein. Ausgewählte Haushalte sammeln die Werbesendungen der Verbrauchermärkte und des traditionellen Handels aus dem Briefkasten und senden diese an das Institut. Die dritte Stütze zur Informationssammlung sind spezielle Außendienstmitarbeiter, die Handzettel in den Geschäften sammeln und ebenfalls einsenden. Erfasst und ausgewertet werden folgende Informationen: • Wer hat • wann, • in welchem Medium (Tageszeitung, Handzettel, Anzeigenblatt, Kundenzeitschrift) • in welcher Größe, • zu welchem Preis • welches Produkt offeriert.

14siehe

auch: www.drotax.de.

112

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Damit liefert dieses Anzeigenpanel sehr schnell Informationen über aktuelle Preise und auch über Promotionsaktivitäten. In sog. Vorabberichten werden Aktivitäten der laufenden Woche permanent berichtet und bereits am Montag der Folgewoche erfolgt eine umfassende Berichterstattung aller Preisaktivitäten der vergangenen Woche. Diese Informationsgeschwindigkeit des Panels kann ein Handels- oder Verbraucherpanel so nicht leisten.

3.6 Panels für sonstige Gütermärkte Ulrich Vossebein Nachfolgend wird beispielhaft auf das Landwirtschaftspanel, das Panel für Reformhauswaren sowie das Innovationspanel eingegangen. Das Landwirtschaftspanel ist sicher eins der größten internationalen Panels, da der weltweite Markt für Saatgut zu 70 % sowie der bewertete Pflanzenschutzmarkt zu gut 52 % abgedeckt werden können. Jährlich nehmen über 100.000 Landwirte an diesem Panel teil, in dessen Rahmen auch Daten zu verschiedenen Obstsorten, Gemüse, Wein, Hopfen, etc. erfasst und aufbereitet werden. Deutlich kleiner ist das Panel für Bio-Reformwaren, das auf der Grundlage von 180 Reformhäusern wichtige Marktdaten sowohl für die Betreiber von Reformhäusern als auch für die Hersteller von Bio-Reformhauswaren zur Verfügung stellt. Einen starken volkswirtschaftlichen Bezug hat das Innovationspanel, in dem u. a. die Anzahl der Produkt- bzw. Prozessinnovationen, die Ausgaben für F&E oder auch die gesamten Personal- und Materialaufwendungen regelmäßig abgefragt werden. Die Daten werden externen Nutzern unter Wahrung des Datenschutzes zur weiteren Analyse zur Verfügung gestellt.

3.6.1 Landwirtschaftspanel Paneldaten stellen auch im Bereich der Landwirtschaft eine wichtige Basis für vielfältige Analysen. Neben der Beschreibung der einzelnen Märkte geht es auch um die Wettbewerbsanalyse sowie den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln. Das bekannteste Panel in diesem Bereich wird von der KLEFFMANN GROUP unterhalten. Das 1990 gegründete Unternehmen unterhält auf allen Kontinenten Büros, wobei der Hauptsitz in Lüdinghausen (Nordrhein-Westfalen) ist. Auf der Grundlage der amis® Paneldaten können weltweite Analysen zu den Bereichen Saatgut und Pflanzenschutz in Bezug auf alle bedeutenden Kulturen durchgeführt werden. Jedes Jahr werden weltweit über 100.000 ausgewählte Landwirte zur detaillierten Beschreibung ihrer Tätigkeiten befragt. Hierbei steht die gesamte Anbauphase, von der Aussaat der einzelnen Saatgutsorten, über die Saatgutbehandlung und Düngung bis hin zur Pflanzenschutzbehandlung im Fokus.

3.6  Panels für sonstige Gütermärkte

113

Die Vorteile der amis® Paneldaten ergeben sich nach Angaben der Kleffmann Group aufgrund folgender Punkte: • Die Daten basieren auf über 100.000 Interviews pro Jahr mit Landwirten auf der ­ganzen Welt • Mögliche Längsschnitts-Analysen durch jährliche Wiederholung der Befragungen • Globale Kompatibilität • Einzigartige „Kultur für Kultur“ Methodologie • Repräsentativität der Ergebnisse • Standardisierte Fragebögen erlauben zeitliche und geografische Kompatibilität und Vergleichbarkeit der Daten • Lokale Agrarexperten garantieren Marktkenntnis und -expertise • Unabhängige Informationsquelle • 25 Jahre internationale Erfahrung • Umfassende Marktabdeckung, rund 350 Panel Befragungen weltweit, repräsentieren ca. 70 % des globalen Saatgutmarktes und 52 % des globalen Pflanzenschutzmarktwertes Neben tief gehenden Analysen im Saatgut-, Düngemittel- und Pflanzenschutzbereich sowohl auf lokaler als auch auf regionaler und globaler Ebene eigenen sich die Paneldaten insbesondere, um u. a. nachfolgende Aspekte zu analysieren: • • • •

Insights über Kauf- und Nutzungsverhalten sowie Produktwahrnehmung der ­Landwirte Aufschluss über Ursachen-Wirkungs-Beziehungen der Marktmechanismen Kreuzanalyse quantitativer und qualitativer Informationen mit demografischen M ­ erkmalen Erweiterte Erkenntnisse durch die Verknüpfung von Pflanzenschutz- und Saatgutdaten.

Ein weiterer Vorteil ergibt sich daraus, dass die Paneldaten problemlos mit Daten aus dem AdHoc-Research verbunden werden können.

3.6.1.1 Saatgut und Pflanzenschutz Zur Beschreibung des Saatgut- und des Pflanzenschutzmarktes werden alle relevanten Kulturarten betrachtet. Dies sind u. a.: • Winter-/Sommergetreide • Winterraps • Mais • Zuckerrüben • Kartoffeln • Sonnenblumen In Tab. 3.7 sind einzelne Fakts, die in den unterschiedlichen Bereichen zur Verfügung stehen, aufgeführt.

114

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Tab. 3.7  Fakts Saatgut und Pflanzenschutz Saatgut

Pflanzenschutz

Kommunikation

Marktanteile, Aussaatstärke

Marktanteile, Aussaatstärke

Marktanteile

Bezugsquellen

Bezugsquellen

Zeitschriften

Entscheidungszeitpunkt

Entscheidungszeitpunkt

Leserintensität

schriftl. Informationsquelle

schriftl. Informationsquelle

explorative Anbaugründe

pers. Empfehlungsgeber

pers. Empfehlungsgeber

Preise

Preise, Sortenwahl

Produktwanderungen

Beizungen

Durch die umfangreichen Paneldaten können die Marktanteile der einzelnen S ­ aatgutbzw. Pflanzenschutzhersteller, der verschiedenen Saatgutsorten sowie der Pflanzenschutzmarken und Pflanzenschutzprodukten ebenso auf lokaler, regionaler und globaler Ebene dargestellt werden, wie das Kaufverhalten der Landwirte aufgefächert nach zahlreichen demografischen Merkmalen. Des Weiteren werden Trends und Entwicklungen in den einzelnen Märkten regelmäßig analysiert sowie das Nutzungsverhalten der Landwirte beim Saatgut (Aussaatmenge) bzw. beim Pflanzenschutz (Ausbringungsrate) nach zahlreichen Segmentierungskriterien den Kunden zur Verfügung gestellt. Wichtige Erkenntnisse ergeben sich für die Marktteilnehmer auch durch die Darstellung der Markenloyalitäten sowie der Images der unterschiedlichen Produkte und Hersteller sowie die Analyse des Preisverhaltens. Neben den Hauptkulturarten werden auch Informationen zu einige Sonderkulturen erfasst. Zu diesen Sonderkulturen gehören zum Beispiel: • Obstanbau – Äpfel – Zitrusfrüchte – Pfirsiche etc. • Gemüsepanel – Tomaten – Melonen – Kohl etc. • Weinpanel – Wein – Tafeltrauben • Hopfen • Tabak • Baumwolle • Reis • etc.

3.6  Panels für sonstige Gütermärkte

115

3.6.1.2 Ergänzende Angebote Aufgrund der sehr guten Beziehungen zu den zahlreichen Landwirten, können immer wieder die Paneldaten mit den Ergebnissen aus AdHoc-Studien ergänzt und verbunden werden. Beispielsweise können mithilfe von AMIS® TREND wertvolle Erkenntnisse über die zukünftige Entwicklung der relevanten Märkte herausgearbeitet werden, wobei neben den Paneldaten auch Desk-Research-Analysen sowie Experten-Interviews als Datengrundlage dienen. Im Rahmen von AMIS® AGRIGLOBE® werden die Paneldaten durch Forschungsergebnisse lokaler Consultants, Industrieanalysen und öffentliche Quellen verknüpft, sodass damit die Märkte ganzheitlich und sehr detailliert analysiert werden können. Dieser Service ist für mehr als 75 Länder verfügbar und wird kontinuierlich weiter ­ausgebaut. Das Panel der Kleffmann Group erlaubt nicht nur einen lokalen und regionalen Einblick in die Landwirtschaft, sondern ist auf allen Kontinenten vertreten, sodass insbesondere auch die Veränderungen weltweit verfolgt und analysiert werden können. Der weitere Ausbau des Panels soll insbesondere den afrikanischen Kontinent noch stärker abbilden, da dort aktuell noch Lücken zu verzeichnen sind. Durch die Erhebung bei den Landwirten kann einerseits die Marktstellung der einzelnen Produkte und Sorten in vielfältiger Art und Weise aufgezeigt werden, andererseits sind aber auch Aussagen zu Themen wie Kaufverhalten, Kundentreue, Image etc. möglich. Dadurch ergibt sich eine sehr detaillierte Marktbeschreibung, die als Basis für das strategische sowie operative Vorgehen der Marktteilnehmer dient.

3.6.2 Bio-Reformwaren-Panel Das 2003 etablierte bioVista Reformhaus-Panel umfasste Mitte 2017 bereits über 180 Reformhäuser. Die Daten werden per Scannerdaten erfasst und umfassend ausgewertet. Bio-Vista bedient mit ihrem Angebot zwei unterschiedliche Zielgruppen. Einerseits sind dies die Einzelhändler des Bio-Fachhandels und der Reformwarenbranche. Die Daten können hierbei sowohl für strategische Entscheidungen, zum Beispiel in Bezug auf die Sortimentsgestaltung, als auch für Fragestellungen des operativen Geschäfts genutzt werden. Andererseits können die Hersteller des Bio-Fachhandels sowie der Reformwarenbranche wichtige Erkenntnisse aus den Paneldaten gewinnen. Ein besonderes Einsatzgebiet stellt hierbei die Produktentwicklung sowie die Vertriebssteuerung dar. Standardauswertungen sind zum Beispiel: • Filialvergleiche • ABC-Analysen – Welche Marken entwickeln sich am besten, welche Top-Marken gibt es, die noch nicht im eigenen Sortiment sind? • Listungsvorschläge • Marken- und Kategorienvergleich- wo ergeben sich Optimierungschancen?

116

3  Die unterschiedlichen Panelarten

• Renner-Penner-Listen • Preischeck und Preisvergleiche • Ableitung von Trends

3.6.3 Innovationspanel Das Innovationspanel wird im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung vom Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH in Zusammenarbeit mit infas und Fraunhofer ISI jährlich durchgeführt. Das Innovationspanel ist eine wesentliche Grundlage, um die technologische Leistungsfähigkeit der deutschen Wirtschaft zu beurteilen und bietet damit der Politik eine wichtige Informationsbasis für wirtschaftspolitische Entscheidungen zur Stärkung der Innovationskraft deutscher Unternehmen. Jährlich werden die gleichen Stichproben an Unternehmen gezogen, wobei alle zwei Jahre eine Zufallsstichprobe von Neugründungen, die die stillgelegten Unternehmen der letzten zwei Jahre ersetzen, hinzugefügt wird. Das Panel ist repräsentativ für folgende Sektoren bzw. Branchen: Forschungsintensive Industrie: • Chemie- und Pharmaindustrie • Elektroindustrie • Maschinen- und Fahrzeugbau Sonstige Industrie: • Alle anderen Industriebranchen inkl. • Bergbau • Energie- und Wasserversorgung • Entsorgung und Recycling Wissensintensive Dienstleistungen: • Verlage • Filmindustrie • Rundfunk • Fernmeldedienste • Datenverarbeitung und Informationsdienste • Finanzdienstleistungen • FuE-Dienstleistungen • Ingenieurbüros und technische Labore • Unternehmens-, Wirtschafts- und Rechtsberatung • Werbung

3.6  Panels für sonstige Gütermärkte

117

Sonstige Dienstleistungen • Großhandel • Transportgewerbe inkl. Reisebüros • Postdienste • Grafik- und Fotogewerbe • Reinigung und Gebäudedienste • Bewachung • Arbeitskräfteüberlassung • Büro-, Messe- und sonstige Unternehmensdienste Die Grundgesamtheit stellen hierbei rechtlich selbstständige Unternehmen mit Hauptsitz in Deutschland, wobei nur Unternehmen mit mindestens 5 Beschäftigten Berücksichtigung finden. Zur Beschreibung des Innovationsgeschehens werden zum Beispiel erhoben: Innovationsvariablen: • Produktinnovation • Prozessinnovation • Marktneuheiten • Kostensenkende Prozessinnovationen • Innovationsausgaben • FuE-Ausgaben • FuE-Beschäftigte Strukturvariablen: • Umsatz • Export • Personalaufwendungen • Materialaufwendungen • IuK-Investitionen Die Daten der Panelerhebung werden für Analysen in anonymisierter Form externen Nutzern für wissenschaftliche, nicht-kommerzielle Zwecke zur Verfügung gestellt. Zur Wahrung des Datenschutzes bzgl. der teilnehmenden Unternehmen werden verschiedene Anonymisierungsverfahren angewendet, sodass Rückschlüsse auf einzelne Unternehmen nicht möglich sind. Dadurch, dass auch eine Abfrage für die folgenden Jahre erfolgt, kann nicht nur der aktuelle Stand, sondern auch die zukünftige Entwicklung beschrieben werden, sodass die Politik etwas Zeit für Gegenmaßnahmen hat, sollten die Ergebnisse nicht der Zielvorstellung der Regierung entsprechen.

118

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Typischen Fragen, die mithilfe des Panels beantwortet werden können, sind: • Wie entwickelten sich die Innovationsausgaben in den unterschiedlichen Branchen? Welche Branchen investieren besonders viel in den Bereich Innovation? • Wie ist die Innovationstätigkeit in den KMUs im Vergleich zu den Großunternehmen? • Wie entwickelt sich die Innovationsintensität (Innovationsausgaben bezogen auf den Umsatz) in den einzelnen Wirtschaftsbereichen? • Wie ist die Innovatorenquote (Anteil der Unternehmen, die Produkt- oder Prozessinnovationen eingeführt haben) im Vergleich zu den Vorjahren? • Wie ist das Verhältnis zwischen Produkt- und Prozessinnovationen? • Wie hoch liegt der Umsatzanteil von Produktinnovationen? • Welche Bedeutung hat die Digitalisierung im Rahmen der Innovationstätigkeiten?

3.7 Forschungspanels Ulrich Vossebein Die Bedeutung von Forschungspanels ist, dass die Daten Wissenschaftlern zu Forschungszwecken weitgehend kostenfrei zur Verfügung gestellt werden. Beispiele für Forschungspanels sind u. a. das sozio-ökonomische sowie das EBDC Business Panel, die im Anschluss kurz beschrieben werden.

3.7.1 Sozio-ökonomisches Panel Das Sozio-oekonomische Panel (SOEP) stellt für Forschungsfragen aus der sozial-, verhaltens- und wirtschaftswissenschaftlichen Grundlagenforschung Mikrodaten bereit. Weiterhin werden diese Daten bei der Sozialberichtserstattung sowie der Politikberatung eingesetzt. Das SOEP ist eine repräsentative Wiederholungsbefragung privater Haushalte in Deutschland, die seit 1984 jährlich durchgeführt wird. Es werden weitestgehend die gleichen Familien und Personen pro Jahr befragt, was belastbare Längsschnittanalysen erlaubt. Themen, die durch das SOEP abgedeckt werden sind u. a.: • • • • •

Demografie und Bevölkerung Arbeit und Beschäftigung Familie und soziale Netzwerke Bildung und Qualifikation Integration, Migration und Transnationalisierung

3.7 Forschungspanels

119

Genutzt werden kann das SOEP von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen im Rahmen der Forschung und Lehre.

3.7.2 EBDC Business Panel Die EBDC Business Panel werden vom LMU-ifo Economics & Business Data Center (EBDC) zur Verfügung gestellt. Das EBDC wurde 2008 als Kooperation der LMU München sowie des Ifo Instituts für Wirtschaftsforschung mit dem Ziel gegründet, neue Felder für die wirtschaftswissenschaftliche Forschung zur Verfügung zu stellen. Neben den Daten der regelmäßigen ifo-Befragungen werden auch Datensätze aus Umfragen sowie externe Bilanzdaten der Firmendatenbanken Amadeus und Hoppenstedt berücksichtigt. Aktuell werden drei Panels angeboten: • EBDC-Business Expectations Panel (Fokus: konjunkturelle Faktoren und Bilanzdaten) • EBDC-Investment Panel (Fokus: Investitionen und Bilanzdaten) • EBDC-Business Innovation Panel (Fokus: Innovationen und Bilanzdaten) Die Datenbasis besteht, wie schon kurz erwähnt, aus drei wesentlichen Quellen: 1. Ifo-Umfragedaten Das Unternehmenspanel des ifo-Instituts beseht aus dem ifo-Konjunkturtest, dem ifo Investitionstest, dem ifo Innovationstest sowie dem World Economic Survey. 2. Firmendatenbank Amadeus Die Datenbank wird von der Bureau van Dijk Electronic Publishing GmbH angeboten und enthält Geschäfts- und Finanzinformationen zu mehr als 11 Mio., hauptsächlich nicht börsen-notierten Unternehmen aus 41 Ländern Europas, wobei rund 1,5 Mio. deutsche Unternehmen erfasst werden. Die Unternehmensberichte umfassen 23 Bilanzpositionen, 25 Positionen aus der Gewinn- und Verlustrechnung, 20 Finanzkennzahlen und weitere Informationen wie beispielsweise die Gesellschafterstrukturen oder den Branchencode. 3. Bilanzdatenbank Hoppenstedt Diese Datenbank wird von der Hoppenstedt-Firmeninformationen GmbH angeboten. Die Bilanzdatenbank, die tagesaktuell ausgewertet und aufbereitet wird, umfasst mehr als 3,5 Mio. Abschlüsse von über 1 Mio. deutschen Unternehmen aus den Bereichen Industrie, Handel, Dienstleistungen, Versicherungen und Banken. Die Datensätze werden zu Forschungszwecken zur Verfügung gestellt, wobei aber aus Datenschutzgründen die Daten nur in den Räumen des Instituts verwendet werden können. Die Daten werden anonymisiert und mit einem einjährigen Zeitverzug zugänglich gemacht.

120

3  Die unterschiedlichen Panelarten

3.8 Panels für Sonstige Dienstleistungen und Warengruppen Ulrich Vossebein In kurzen Überblick über weitere Warengruppen, die im Rahmen von Panels analysiert werden können, runden diesen Gliederungspunkt ab. Hierbei wird auf das Mobilitätspanel etwas näher eingegangen.

3.8.1 Mobilitätspanel Das Deutsche Mobilitätspanel wird seit 1994 regelmäßig einmal pro Jahr unter der Leitung des Karlsruher Instituts für Technologie erhoben, um das Mobilitätsverhalten in Deutschland abbilden zu können. Im Fokus des Panels stehen die Alltagsmobilität von Personen sowie die Verwendung (Fahrleistung, Kraftstoffverbrauch) von Personenkraftwagen. Zur Erfassung der Daten werden Mitglieder ab 10 Jahren von repräsentativ ausgewählten Haushalten gebeten, über einen Zeitraum von einer Woche ein Wegetagebuch zu führen. Hierin sollen folgende Fakts festgehalten werden: • • • •

Ortsveränderungen mit Start- und Zielzeit Zweck der Ortsveränderung (Einkauf, Arbeit, Freunde besuchen etc.) Benutztes Verkehrsmittel (Fahrrad, Pkw, öffentliche Verkehrsmittel etc.) Zurückgelegte Entfernung

Weiterhin werden als Strukturierungsmerkmale Informationen zur eigenen Person (Alter, Beruf, etc.) und ihrem Haushalt (Pkw-Besitz, Anzahl der Haushaltsmitglieder etc.) abgefragt. Teilnehmende Personen, die auch einen Pkw besitzen, werden zur Erfassung der Pkw-Fahrleistung sowie des Pkw-Kraftstoffverbrauchs gebeten, ein Tanktagebuch über einen Zeitraum von acht Wochen zu führen. Es sollen die Tankvorgänge mit Mengen und Preisen sowie die Art des getankten Kraftstoffs festgehalten werden. Weiterhin werden der Kilometerstand beim Tanken sowie das Datum abgefragt. Zum Schluss werden dann noch Pkw-Merkmale (Baujahr, Hubraum, Marke etc.) erfasst. Wesentliche Faktoren zur Beschreibung der Alltagsmobilität sind im Rahmen der Studien: • Führerscheinbesitz • Pkw-Verfügbarkeit • Verkehrsbeteiligung • Mobilitätszeit • Verkehrsaufkommen • Verkehrsleistung • Verkehrsmittel (zu Fuß, Fahrrad, motorisierter Individualverkehr, öffentlicher Verkehr)

3.8  Panels für Sonstige Dienstleistungen und Warengruppen

121

Bezüglich der Erhebung von 2015 (aktuellere Daten waren bei Abgabe des Buches für die Drucklegung nicht verfügbar) ergaben sich folgende Werte für den Besitz eines Führerscheins: • • • • • • •

Insgesamt: 87,0 % 18 bis 25 Jahre: 77,4 % 26 bis 35 Jahre: 94,2 % 36 bis 50 Jahre: 94,2 % 51 bis 60 Jahre: 91,6 % 61 bis 70 Jahre: 84,8 % Älter als 70 Jahre: 74,6 %

Relativiert werden diese Angaben, wenn man die Frage stellt, wer regelmäßig einen Pkw zur Verfügung hat. • • • • • • •

Insgesamt: 56,4 % 18 bis 25 Jahre: 37,4 % 26 bis 35 Jahre: 59,5 % 36 bis 50 Jahre: 71,7 % 51 bis 60 Jahre: 59,2 % 61 bis 70 Jahre: 52,9 % Älter als 70 Jahre: 44,0 %

Beim Vergleich der beiden Aufstellungen ist zu berücksichtigen, dass zwar der Führerschein die Voraussetzung für das Fahren eines Pkws ist, aber im Umkehrschluss nicht die Aussage gemacht werden kann, dass alle mit einem Führerschein auch regelmäßig den Pkw benutzten. Gerade bei den 18- bis 25-jährigen dürfte neben den begrenzten finanziellen Mitteln auch der schon länger zu beobachtende Bedeutungsverlust des eigenen Pkws bei den jüngeren Generationen ein wesentlicher Grund für diese Anteile sein. Bezogen auf die Verkehrsleistung, unter der man die mittlere zurückgelegte Entfernung über alle Wege je Person und Tag versteht, ergab das MOP 2015 die nachfolgend aufgezeigten Werte: • • • • • • •

Verkehrsleistung insgesamt: 40,9 km Männer: 46,2 km Frauen: 35,8 km Kinder (10–17 Jahre): 24,5 km Junge Erwachsene (18 bis 35 Jahre): 47,1 km Altersgruppe 36 bis 60 Jahre: 48,3 km Personen ab 61 Jahre: 30,9 km

122

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Tab. 3.8  Globale Ergebnisse des MOP 2015 Mobilitätseckwert

Einheit

2015

Führerscheinbesitz

Führerscheinbesitzquote Erwachsener (%)

87,0

Pkw-Bestand

Pkw pro Einwohner

0,525

Verkehrsbeteiligung

Anteil mobiler Personen pro Tag (%)

91,2

Verkehrsaufkommen

Wege pro Person und Tag (Anzahl)

3,37

Verkehrsleistung

Kilometer pro Person und Tag (km)

40,9

Mobilitätszeit

Zeit aller Wege pro Person und Tag (h:min)

1:22

Weglänge

Mittlere Weglänge (km)

12,1

Es zeigt sich, dass die Verkehrsleistung der Männer deutlich über der der Frauen liegt, was auf den höheren Anteil an Erwerbstätigkeit zurückzuführen sein dürfte. Für detailliertere Analysen kann man jetzt diese Verkehrsleistung nach den Verkehrsmitteln aufsplitten und dann bei Bedarf dieses Ergebnis anhand des Wegezwecks noch weiter vertiefen. In Tab. 3.8 ist eine globale Übersicht über die Ergebnisse des MOP 2015 dargestellt, die wie bereits beispielhaft aufgezeigt, je nach Frageinhalt weitergehend aufgesplittet werden können.

3.8.2 Sonstige Dienstleistungen des Handelspanels Das Handelspanel Food und Non-Food ist streng auf die Berichterstattung von GTINWare ausgerichtet. Natürlich werden in Randbereichen auch nicht GTIN-Produkte mit in die Berichterstattung integriert, dies bedingt allerdings zusätzlichen Codierungs- und Verarbeitungsaufwand. Gleichzeitig gilt, dass Dienstleistungen über Kassensysteme oder zumindest durch einen evtl. vorhandenen Außendienst messbar wären. In der Praxis ist dies selten der Fall – Dienstleistungen sind daher im Rahmen einer Handelsberichtserstattung weder im Food noch im Non-Food-Bereich als Kerngeschäft vorhanden.

3.8.3 Sonstige Dienstleistungen des Verbraucherpanels Auch im Verbraucherpanel sind die Bereiche Food und Non-Food gut abgedeckt. Aber hier ist nicht der Handel oder das Geschäft, sondern ein Haushalt oder eine Person der Lieferant der Daten. Und diese Person kann über weitere Dinge berichten, als nur den täglichen Einkauf. So haben sich in dieser Panelart insbesondere im Non-Food-Bereich doch einige Warengruppen etabliert die nicht in die üblichen Kategorien FMCG oder SMCG fallen. Das sei an zwei Beispielen näher erläutert.

3.9 Testpanels

123

Spenden: Wenn Einkaufssätze für Lebensmittel oder Baumarktwaren erzeugt werden können, dann kann ein Panelteilnehmer auch sein Spendenverhalten dokumentieren. Statt des Geschäfts trägt er die Spendenorganisation ein, statt des Produktes berichtet er über Geld-, Sach- oder Ehrenamtliches Engagement. Der Preis sind die gespendeten Euros, Gegenstände oder abgeleisteten Stunden. Finanzdienstleistungen: Wer hat ein Girokonto, und an welche Bank wird ein Gehalt oder Sonstige Leistung überwiesen? Auch hier hilft ein Verbraucherpanel die Geldströme zu analysieren und mögliche Wechsel von einer Bank zur anderen zu quantifizieren. Hintergründe zum Bankenwechsel können zusätzlich abgefragt werden, und legen evtl. vorhandene Probleme offen. Weitere Fragen zum Geldverkehr können Analysen über bestehende Daueraufträge und der Wechsel hin zum Online-Banking sein. Wer wechselt, wie ist die soziodemografische Struktur der Filialgänger versus die der Onliner? Und es gibt tatsächlich differenzierte Gründe, die über die singuläre Betrachtung des Alters hinausgehen sollten. Zusätzliche Dienstleistungen werden ebenfalls in diesem Themenbereich mit abgedeckt. Der Abschluss von Bausparverträgen oder Versicherungen während des Filialbesuches oder bei der Niederlassung bilden ein zweites Bild zum Thema Finanzdienstleistungen.

3.9 Testpanels Raimund Wildner

3.9.1 Storetests Storetests sind ebenso wie Mikrotestmärkte insofern atypische Panels, als es Panels für eine bestimmte Zeit sind. Ihr Ziel ist nicht die kontinuierliche Beobachtung von bestimmten Sachverhalten, sondern die Beantwortung einer oder mehrerer Fragestellung(en). Dazu werden sie begonnen und wenn die Frage beantwortet ist, werden sie auch wieder beendet. Es sind daher ad-hoc-Instrumente, die für die Dauer des Tests aber durchaus als Panel gefahren werden. Dabei ist ein Storetest ein probeweiser Abverkauf in bestimmten Testgeschäften. Bildet man mehrere Gruppen von Geschäften, dann lassen sich auch unterschiedliche Packungsgrößen, Platzierungen etc. abtesten. Wichtig bei diesen Tests ist, dass mit einem Testdesign gearbeitet wird. Testdesigns legen fest, welche Daten wie erhoben werden, sodass die Testfragestellung beantwortet wird. Dies soll anhand des (fiktiven) Beispiels eines Getränkeherstellers dargestellt werden, der untersuchen will, ob sich die Einführung eines Mehrwertsortiments zusätzlich zu seinem schon vorhandenen Einwegsortiment lohnt. Hierzu bildet er zwei Gruppen von je 20 Geschäften, die in ihrer Struktur möglichst vergleichbar sein sollen. Diese werden zunächst in einer Vorperiode von 12 Wochen beobachtet, wie das vorhandene Produkt sich abverkauft. Während dieser Zeit wird vom

124

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Abb. 3.9  Testdesign einer Untersuchung

Marktforschungsinstitut darauf geachtet, dass die Produkte durchgehend distribuiert sind. Anschließend werden für 12 Wochen zusätzlich die Mehrweggetränke eingeführt. Die Abb. 3.9 zeigt das realisierte Testdesign sowie das Ergebnis. Dabei zeigt sich auch, warum es notwendig ist, eine Vorperiode und eine Kontrollgruppe zu verwenden. Der einfache Vergleich der Testgruppe mit der Kontrollgruppe in der Testperiode hätte ein Ergebnis von +16 % ergeben, was durch die Tatsache verzerrt wird, dass die Kontrollgruppe offensichtlich etwas günstigere Bedingungen für den Verkauf der Produkte hat. Auch ein Vergleich der Testgruppe in der Testperiode mit der Testgruppe in der Vorperiode hätte ebenfalls zu verzerrten Daten geführt, da – wie der Vergleich der Daten in der Kontrollgruppe zeigt – das Produkt offensichtlich in die Saison kam. Nur durch das Testdesign mit den vier Feldern lassen sich die Wirkung sowohl der gruppenabhängigen als auch der zeitabhängigen Störgrößen herausrechnen.

3.9.2 Mikrotestmärkte 3.9.2.1 Entwicklung der Mikrotestmärkte in Deutschland Raimund Wildner Mikrotestmärkte wurden in Deutschland in den 1970er Jahren durch die GfK eingeführt, die das in Frankreich entwickelte ERIM-System in Deutschland in Lizenz übernommen hat. Dabei wurde um vier regional gestreute Verbrauchermärkte jeweils ein Haushaltspanel von je 600 Haushalten angeworben. Die Verbrauchermärkte waren so ausgesucht,

3.9 Testpanels

125

dass sie aufgrund ihrer relativ isolierten Stadtrandlage in der Umgebung viele Stammkäufer hatten, die ihre Einkäufe weitgehend über dieses Geschäft deckten. Dies war wichtig, weil die Erfassung der Einkäufe nur in dem einen Testgeschäft erfolgte und daher nur auf diese Weise ein hoher Erfassungsgrad sichergestellt werden konnte. Das System erlaubte eine Vielzahl von Testmöglichkeiten: Neue oder geänderte Produkte konnten in das Regal gestellt und so ihre Attraktivität für den Verbraucher ermittelt werden. Handelspromotion konnten auf ihre Wirksamkeit überprüft werden. Es konnte sogar Printwerbung getestet werden, indem für die eine Hälfte der Haushalte die zur Belohnung für die Mitarbeit ausgehändigte Fernsehzeitschrift mit einer speziellen Werbung versehen wurde, wohingegen die andere Hälfte die „normale“ Fernsehzeitung bekam. Der Vergleich des Einkaufsverhaltens der beiden Gruppen war ein Maß für die Wirksamkeit der Werbung. Wichtig war auch, dass neben den Kennziffern des Handels auch Verbraucherkennziffern erhoben wurden, wie z. B. die Käuferreichweite (wie viele Haushalte probieren das Produkt?) und die Wiederkaufsrate (wie viele von denen, die probieren, kaufen mindestens einmal nach?), die vor allem für die Beurteilung des langfristigen Produkterfolgs wichtig sind. Mit dem Aufkommen der Privatsender Mitte der 1980er Jahre wurde es zusätzlich möglich, TV-Werbung zu testen. Dabei setzte das Marktforschungsunternehmen Nielsen bei seinem Instrument Telerim auf die Überblendung von Werbespots durch Testwerbung, die von den Haushalten über Antenne empfangen wurde, während die GfK mit BehaviorScan auf die sogenannte “split-cable”- Technologie setzte (vgl. Abschn. 3.9.2.2). Dieses Angebot erwies sich als so erfolgreich, dass sowohl das ERIM-Panel als auch Telerim in den in den folgenden Jahren eingestellt wurden. Doch auch der BehaviorScan-Testmarkt erfuhr bedeutende Änderungen, auf die im folgenden Abschnitt eingegangen wird.

3.9.2.2 BehaviorScan Das Instrument wurde 1985 in Deutschland von der GfK eingeführt. Als Testort wurde Haßloch in der Pfalz ausersehen. Dafür sprachen eine ganze Reihe wichtiger Gründe: • Haßloch hat die richtige Größe. Es ist mit 8500 Haushalten groß genug, sodass ein soziodemografisch repräsentatives Panel von zunächst 3000 Haushalten aufgebaut werden konnte. Inzwischen wurde das Panel auf 3400 Haushalte erweitert. Auf der anderen Seite ist Haßloch auch klein genug, sodass mit fast allen wichtigen Einzelhändlern Verträge geschlossen werden konnten, die eine haushaltsbezogene Erfassung der Einkäufe der Testhaushalte ermöglichen. Etwa 95 % des in Haßloch getätigten Umsatzes an Lebensmitteln und Drogeriewaren findet denn auch in Testgeschäften statt. Eine Ausnahme bildet lediglich der am Ort befindliche Aldi, der nicht als Testgeschäft zur Verfügung steht.

126

3  Die unterschiedlichen Panelarten

• Haßloch hat alle wichtigen Einkaufsstätten am Ort (u. a. ein SB-Warenhaus mit 20.000 qm Verkaufsfläche, kleine Nachbarschaftsgeschäfte und Drogeriemärkte), sodass ein Großteil der Einkäufe der Haßlocher Bevölkerung am Ort abgewickelt wird. Der erst später eröffnete Globus-Markt im benachbarten Neustadt an der Weinstraße wurde später in die Erhebung integriert. Das ist wichtig, weil die Erhebung der Einkaufsdaten an der Scannerkasse der Geschäfte mit einer Haushalts-Identifikationskarte erfolgte. • Schließlich liegt Haßloch im Gebiet des Kabelpilotprojekts Ludwigshafen/Vorderpfalz, sodass vom Start weg eine hohe Verkabelungsdichte gewährleistet war, die wiederum Voraussetzung für die Anwendung der split-cable-Technologie ist. Diese split-cable-Technologie wurde durch spezielle Geräte, den in den Haushalten installierten GfK-Boxen, ermöglicht, die die individuelle Überblendung von Werbespots durch Testwerbung erlauben. 2000 der 3000 Testhaushalte wurden mit einem solchen Gerät ausgestattet. Die dazu notwendige Technik wurde von der US- Marktforschungsfirma IRI übernommen und für den deutschen Markt angepasst. Die split-cable-Technik wurde nach dem Jahr 2010 durch Änderungen in der Übertragungstechnik der Fernsehsignale im Kabelnetz nicht mehr nutzbar. Fernsehwerbung kann seitdem nur noch so getestet werden, dass Haushalten mit Kabelanschluss die Werbung zugesandt wird, Haushalten mit Antennenanschluss jedoch nicht und dann deren Einkaufsverhalten verglichen wird. Als Neuerung hat BehaviorScan nun eine Technologie installiert, die es erlaubt, in einem Testgeschäft das Einkaufsverhalten detailliert zu erfassen. Dazu werden die Testhaushalte mit einem Chip ausgestattet, der die Laufwege und Verweildauern im Geschäft detailliert erfasst. Kameras erfassen zusätzlich, welche Produkte aus dem Regal entnommen und ggf. auch wieder zurückgestellt werden. BehaviorScan kann u. a. für folgende Zwecke eingesetzt werden: • Test der Verbraucherakzeptanz für neue oder veränderte Produkte, wobei mit TV­Werbung, Printwerbung (über zur Verfügung gestellte Zeitschriften), allen Instoremaßnahmen und der Probenverteilung ein fast kompletter Marketingmix zur Verfügung steht • Test von Instoreaktivitäten, wobei ihre Wirksamkeit durch den Vergleich der erreichten Abverkaufszahlen der Geschäfte bzw. Einkaufszahlen der Haushalte in den aktionierten Wochen mit den nicht aktionierten Wochen ermittelt wird. • Untersuchung des Verhaltens im Geschäft, wobei genau gesehen werden kann, ob der geringe Abverkauf einer Kategorie dadurch kommt, dass wenig die Kategorie besuchen oder von diesen wenig dort stoppen oder von diesen wenig kaufen. So zeigt sich in der folgenden Abb. 3.10, dass bei Olivenöl nur sehr wenige von denjenigen, die vor dem Regal stoppen, diesen auch kaufen. Hauptvorteil von BehaviorScan ist die Vielseitigkeit der Testmöglichkeiten unter fast vollkommen natürlichen Bedingungen. Nachteilig ist vor allem die lange Zeitdauer,

3.9 Testpanels

127

Abb. 3.10  Shopperverhalten in BehaviorScan

die bis zur Beantwortung einer Testfragestellung vergeht. Hierzu sind etwa drei Kaufzyklen notwendig, was bei wenig gekauften Warengruppen bis zu ein Jahr sein kann. Ein weiterer Nachteil ist die mangelnde Geheimhaltung der Testprodukte, die natürlich in den Regalen offen zugänglich waren. Hier haben die Testmarktsimulatoren wie TeSi oder BASES eindeutige Vorteile, die aber durch eine geringere Analyseanzahl und eine schlechtere Prognosegenauigkeit erkauft werden müssen.

3.9.3 Integrierte Panels Raimund Wildner Bei integrierten Panels werden Daten, die üblicherweise in unterschiedlichen Panels und damit auch in unterschiedlichen Stichproben erhoben werden (also z. B. Fernsehzuschauerpanel und Verbraucherpanel) in eine einheitliche Datenbasis integriert und gemeinsam ausgewertet und berichtet. Ziel ist entweder eine vollständigere Berichterstattung über den Markt, indem z. B. Handelsunternehmen, die eine Zusammenarbeit im Rahmen der Handelspanelforschung ablehnen, aus anderen Datenquellen (z. B. aus dem Verbraucherpanel) erfasst und mit berichtet werden. Oder es wird angestrebt, das berichtete Datenspektrum zu erweitern,

128

3  Die unterschiedlichen Panelarten

indem z. B. das Medienverhalten aus dem Fernsehzuschauerpanel und das Kaufverhalten aus dem Verbraucherpanel integriert werden, um so die Wirkung von Werbung analysieren zu können. Bei der Integration selbst lassen sich drei Stufen unterscheiden: Die erste, geringste Stufe lässt sich als „Ergänzung“ bezeichnen. Diese wurde Ende der 1980er Jahre von der GfK unter dem Namen „Panel-System-Forschung“ für ihr damaliges Handelspanel entwickelt und wird aktuell z. B. von IRI praktiziert. Hierzu werden die Daten des IRI-Handelspanels, die bei kooperationswilligen Handelsunternehmen wie z. B. Edeka oder Rewe erhoben werden, ergänzt um die Daten, die durch Einkäufe des GfK-Haushaltspanels bei nicht kooperationswilligen Handelsunternehmen wie z. B. Aldi, Lidl oder Norma entstehen. Diese Ergänzung geschieht erst ganz am Ende des Produktionsprozesses auf Basis der hochgerechneten Daten. Das bedeutet, dass zunächst die Daten des Handelspanels für die kooperationswilligen Handelsunternehmen und des Haushaltspanels für die nicht kooperationswilligen Handelsunternehmen getrennt hochgerechnet werden. Anschließend werden die Daten für die im Handelspanel erfassten Handelsunternehmen durch die Daten für die restlichen Handelsunternehmen aus dem Verbraucherpanel ergänzt und diese Datenbasis ist die Basis der Berichterstattung. Abb. 3.11 verdeutlicht diese Vorgehensweise. Die Vorteile liegen auf der Hand: Zunächst steigt die Coverage, d. h. der durch das Panel abgedeckte Anteil am Gesamtmarkt, weil eben auch Mengen, die in nicht kooperationswilligen Handelsunternehmen verkauft werden, nun Eingang in die Berichterstattung finden. Dies führt weiter dazu, dass auch andere Größen wie z. B. Marktanteile, Durchschnittspreise etc. besser den wahren Verhältnissen auf dem Gesamtmarkt entsprechen.

Abb. 3.11  Ergänzung der Coverage des Einzelhandelspanel durch Daten aus dem Haushaltspanel

3.9 Testpanels

129

Problematisch ist, dass die Coverage des Handelspanels in den berichteten Kanälen bei ca. 100 % liegt, die Coverage des Haushaltspanels dagegen deutlich darunter, typischerweise bei ca. 70 %. Dies führt dazu, dass die im Handelspanel nicht berichteten Kanäle zu klein ausgewiesen werden. Es wird versucht, durch Hochrechnung diesen Nachteil zu vermeiden. Da jedoch die Coverage zwischen den Handelsunternehmen schwanken können und die wahren Werte nicht bekannt sind, ist dies i. d. R. nur unvollkommen möglich. Generell lässt sich jedoch dennoch feststellen, dass durch diese Ergänzung die Qualität der Berichterstattung deutlich steigt. Bei der zweiten Stufe erreicht die Integration durch eine Datenfusion eine deutlich höhere Stufe. Eine solche wurde in der Panelforschung erstmals von Roberts (1994) zwischen einem Fernsehzuschauerpanel und einem Haushaltspanel zur Untersuchung von Werbewirkung durchgeführt. 1999 folgte die GfK mit ihren Panels und der gleichen Zielsetzung nach. Beide Datenfusionen können wie folgt charakterisiert werden: Von den Haushalten eines Verbraucherpanels sind die soziodemografischen Variablen X und das Einkaufsverhalten Y bekannt. Neben dem Fernsehzuschauerverhalten Z sind von den Haushalten eines Fernsehzuschauerpanels die gleichen soziodemografischen Merkmale X bekannt. Da die Variablen X in beiden Datenbeständen vorhanden sind, heißen sie “gemeinsame Variable”, während das Einkaufsverhalten Y und das Fernsehzuschauerverhalten Z als “spezifische Variable” bezeichnet werden. Von jedem Haushalt des TV-Panels ist daher bekannt, ob und wie oft die haushaltsführende Person Kontakt mit der Werbung hatte, von jedem Haushalt des Verbraucherpanels, ob und wie oft die beworbene Marke gekauft wurde. Ziel ist nun die Erzeugung einer Datenbasis, die pro Haushalt die Informationen Soziodemografie, Einkaufsverhalten und TV-Zuschauerverhalten enthält. Ein Ziel dieser Datenbasis ist der Vergleich des Einkaufsverhaltens von Haushalten ohne oder mit wenig Werbekontakten mit dem Einkaufsverhalten von Haushalten mit oder mit viel Werbekontakten. … Dazu wird für jeden Haushalt des Verbraucherpanels ein “Partnerhaushalt” des Fernsehpanels gesucht, der bezüglich der gemeinsamen Variablen größtmögliche Ähnlichkeit aufweist. Die Zahl der Werbekontakte der haushaltsführenden Person dieses Fernsehpanelhaushalts wird dann auf den zugeordneten Verbraucherpanelhaushalt übertragen (Wildner 2000).

Diese idealtypische Situation ist in der Praxis noch etwas schwieriger. Die Soziodemografie als alleinige gemeinsame Variable hat sich in ersten Versuchen als nicht ausreichend herausgestellt. Daher wurden im Haushaltspanel zusätzliche Variablen Z′ zum Fernsehverhalten und im Fernsehpanel zusätzliche Variablen Y′ zum Einkaufsverhalten erhoben. Z′ und Y′ werden als spezifische gemeinsame Variable bezeichnet. Nach einem Vorschlag von Roberts (1994) werden Z bzw. Y mit Zʼ bzw. Y′ gleichnamig gemacht. So wird für z. B. für Z′ abgefragt, ob häufig, gelegentlich selten oder nie/fast nie Krimis angesehen werden. Wenn nun 30 % sagen, dass sie häufig Krimis sehen, dann erhalten die 30 % aus dem Fernsehpanel, die Krimis am häufigsten sehen, die gleiche Kennung. Diese gleichnamig gemachten Variablensätze werden mit Z* bzw. Y* bezeichnet. Die Abb. 3.12 verdeutlicht die Vorgehensweise.

130

3  Die unterschiedlichen Panelarten

Abb. 3.12  Vorgehensweise bei der Datenfusion

Bei der Werbewirkungsforschung geht es darum, einen Datenbestand zu untersuchen, der pro Haushalt das Kaufverhalten in der untersuchten Warengruppe und die Kontakte der haushaltsführenden Person mit der untersuchten Werbung beinhaltet. Aus dem Verbraucherpanel werden also mehr Daten benötigt als aus dem TV-Panel. Deshalb wird für jeden Haushalt aus dem Verbraucherpanel ein Haushalt aus dem Fernsehpanel gesucht, der bezüglich des Datenbestandes für die Fusion möglichst gut übereinstimmt. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von einem „statistischen Zwilling“. Die Werbekontakte des statistischen Zwillings aus dem TV-Zuschauerpanel werden anschließend auf den entsprechenden Haushalt aus dem Haushaltspanel übertragen. Damit ist die Fusion abgeschlossen. Es bleibt die Frage zu beantworten, ob die Analyse der Werbung aus einem fusionierten Datenbestand zu den gleichen Ergebnissen führt, als wenn alle Daten „Single Source“ bei den gleichen Haushalten erhoben werden. Diese Frage wurde von Wildner (2000) durch Simulation untersucht. Dabei zeigte sich, dass durch die Fusion die Werbewirkung geringer berechnet wird, als wenn der Datenbestand Single Source erhoben worden wäre. Der Grund dafür ist intuitiv einleuchtend: Durch die Fusion ist es möglich, dass einem Haushalt, der in Wirklichkeit keinen Werbekontakt hatte, ein solcher zugeordnet wird und umgekehrt. Wird nun die Werbewirkung untersucht, indem das Einkaufsverhalten der Haushalte mit den zu-fusionierten Kontakten verglichen wird mit den Haushalten, denen durch die Fusion kein Kontakt zugeordnet wurde, dann wird sich das Ergebnis vermischen. Positiv zu vermerken ist, dass sich das Ausmaß der Verzerrung abschätzen und somit korrigieren lässt. Dieser Nachteil wird bei der dritten Stufe der Integration, dem Single-Source-Ansatz vermieden. Dabei werden Kaufverhalten und Medienverhalten bei den gleichen

Literatur

131

Haushalten, also bei nur einer Quelle, eben Single-Source erhoben. Ein solches Panel wurde in den 1990er Jahren von Nielsen in Deutschland eingeführt (vgl. Turgeon und Löwenbein 1993; Heuer und Hirvonen 1993; Griese 1993; Wildner 1994). Für die Analyse von Werbewirkung ist ein solcher Datenbestand optimal, da sowohl Kauf- als auch Medienverhalten für die gleichen Personen vorliegen. Problem ist jedoch, dass die von den Panelteilnehmern geforderte Kooperationsbereitschaft erheblich ist. Ein von der GfK durchgeführter Test hat gezeigt, dass die Datenqualität eines Panels deutlich sinkt, wenn von jedem Teilnehmer sowohl Medien- als auch Einkaufsdaten erhoben werden. So sank die Teilnahmebereitschaft um etwa 50 %. Gleichzeitig stieg die Ausfallrate um 50 % (vgl. o. V. 1995). Diese Erfahrungen führten dann zu den oben beschriebenen ­Fusionsansätzen. Ein anderer Weg ist, dass die Panelteilnehmer zwar gebeten werden, Daten aus beiden Bereichen zu liefern, dass aber auch solche Haushalte akzeptiert werden, welche nur das Einkaufsverhalten berichten. Dieser Weg wird derzeit von der GfK im GXL-Panel gegangen (vgl. Abschn. 3.5.1).

Literatur Griese, U. (1993). Single Source: Neue Möglichkeiten für Mediaplanung und Analyse. Planung & Analyse, 1993(3), 58–62. Heuer, H.-D., & Hirvonen, P. (1993). Wie wirken Promotions? Neue Wege der Evaluierung mit dem Nielsen Single Source Panel. Planung & Analyse, 1993(3), 23–27. Ohne Verfasser. (1995). Single Source – ein Methodentest der AGF/GfK-Fernsehforschung, herausgegeben von GfK-Fernsehforschung. Nürnberg. Roberts, A. (1994). Media exposure and consumer purchasing: An improved data fusion technique. Marketing and Research Today, 1994(8), 150–172. Turgeon, R., & Löwenbein, O. (1993). Zielgruppenbestimmung: Neue Wege auf der Basis von Nielsen Single Source. Planung & Analyse, 1993(3), 23–27. Wildner, R. (1994). Die Grenzen von Single Source. Planung & Analyse, 1994(1), 22–27. Wildner, R. (2000). Messung von Werbewirkung mit fusionierten Paneldaten. Jahrbuch der Absatz- und Verbrauchsforschung, 3, 242–260.

4

Dimensionen einer Panelzahl Martin Günther

Zusammenfassung

Wie setzt sich eine Panelzahl in den verschiedenen Panelarten genau zusammen? Was sind die Determinanten einer jeden Zahl? Es wird aufgezeigt, welchen Einfluss die Einkaufsstätte und der untersuchte Zeitraum haben. Aber auch unterschiedliche Haushaltsmerkmale und das untersuchte Produkt selbst wirken direkt auf jede Zahl. Für diverse Unternehmensbereiche können quantitative Informationsbedürfnisse mittels der verschiedenen Panels befriedigt werden. Je nach der aktuellen Fragestellung kann die Antwort mit den Daten des Handels- oder Verbraucherpanels gegeben werden. Die Aussage einer Panelart orientiert sich am Analysegegenstand. Dieser ist von Panel zu Panel unterschiedlich. Die Grundlagen dieser Panels allerdings sind dabei für alle Panelarten identisch1. Im Folgenden sollen die Definitionen, die sich hinter diesen Arten der Berichterstattung verbergen, detailliert erläutert werden. Jedes Panel lebt von seinen Inhalten, den eigentlichen Daten. Diese Daten werden aus den unterschiedlichsten Quellen bezogen. Die beiden international wichtigsten Erhebungsarten stellen für das Handelspanel die Scannerkassen und für das Verbraucherpanel die sog. Handscanner und das Smartphone dar. • Handelspanel: Die Handelsunternehmen liefern über deren Scannerkassen erfasste Abverkaufsdaten direkt an die jeweiligen Institute. • Verbraucherpanel: Die Verbraucher scannen die Einkäufe mittels eines Handscanners ein. Dabei werden über eine kleine Tastatur auch Fragen über die Einkaufsstätte und den Preis beantwortet. Eine Alternative stellt die Einkaufserfassung mittels des Smartphones dar. Der gesamte Kassenbon wird fotografiert und an das Institut (GfK) geschickt.

1Vgl.:

Kap. 2.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 M. Günther et al., Marktforschung mit Panels, https://doi.org/10.1007/978-3-658-08648-0_4

133

134

4  Dimensionen einer Panelzahl

Tatsächlich aber gibt es noch einige andere Erhebungsarten. In den wenigen Fällen, in denen einzelne Geschäfte nicht mit Scannerkassen ausgestattet sind, kommt für das Handelspanel weiterhin die Inventurmethodik2 zur Anwendung. Gleiches gilt für Geschäftstypen, die ein mit wenig GTIN´s ausgestattetes Spezialsortiment führen. Manche Artikel sind (noch) nicht mit einer GTIN3 versehen (z. B.: Blumen, Kinokarten, Textilien, Finanzdienstleistungen) und können daher nicht gescannt werden. Im Verbraucherpanel behilft man sich mit einer Onlineerfassung. Hier wird der Teilnehmer durch einen Fragebogen geführt, der, zusätzlich zu den reinen Einkaufsdaten, auch eine Vielzahl von Produktmerkmalen abfragt. Insbesondere für das Verbraucherpanel ist die Methode der Datenerhebung von enormer Wichtigkeit. Die Teilnehmer werden gebeten jeden Einkauf zu erfassen, dies ist mit erheblichem Aufwand verbunden. Diesen Aufwand gilt es so weit als möglich zu reduzieren, damit die Panelteilnehmer auch für einen langen Zeitraum ihre Einkäufe berichten. Die Erhebungsmethodik ist ein wesentliches Instrument, die Panelmortalität4 zu senken und auch jüngere Teilnehmer rekrutieren zu können – zur Teilnahme zu bewegen. Bei genauer Betrachtung dieser unterschiedlichen Dateneingangskanäle kann die allgemeingültige Aussage getroffen werden, dass sich eine zu analysierende Warengruppe: • aus den einzelnen Artikeln (Produkten), Dienstleistungen oder Mediendaten dieser Warengruppe, • die zu einem bestimmten Zeitpunkt oder über einen gewissen Zeitraum, • an definierten Orten, • zu bestimmten technischen Rahmenbedingungen zusammensetzt. Es wird daher grundsätzlich von einer 4-dimensionalen Panelzahl gesprochen (vgl. Abb. 4.1), mit den Ausprägungen • • • •

Artikel (z. B.: GTIN-Code), Periode (Zeitraum), Segment (Abverkaufsort – Einkaufsort – Haushaltsmerkmal) und Fakts – Measures (Kennzahlen).

Je nach Art des Panels unterscheiden sich diese Dimensionen (Ausprägungen) zum Teil sehr deutlich. Während die Artikel über sämtliche Panels eine gewisse Identität

2Vgl.

Inventurmethodik siehe Abschn. 1.2.4. Beschreibung der GTIN siehe Abschn. 4.1.2. 4Panelmortalität = das Ausscheiden von Teilnehmern durch deren Kündigung. 3Vgl.

4.1  Artikel – Produkt

135

Abb. 4.1  Dimensionen einer Panelzahl

aufweisen5, bestimmt der Auswertungsrhythmus der Panels die Periodizität. Der Ort der Erhebung (Handelspanel) oder des Einkaufs (Verbraucherpanel) bildet u. a. die Bestandteile der Segmente. Die Art der Information bestimmt die Ausprägungen und Inhalte der unterschiedlichen Measures. Diese unterschiedlichen Informationsbestandteile werden im Folgenden näher beschrieben und mit einer genauen Definition versehen.

4.1 Artikel – Produkt 4.1.1 Definition einer Produktgruppe – Warengruppe − Kategorie Die Bandbreite der in der Beobachtung befindlichen Warengruppen der Institute umfasst nahezu das gesamte Spektrum der Artikel aus der Gebrauchs- und Verbrauchsgüterindustrie. Eine detaillierte Auflistung der heute erhobenen Food-Warengruppen befindet sich im Anhang. Bei Betrachtung dieser Artikelbreite ergibt sich eine erste Klassifikation nach dem Unterscheidungskriterium Gebrauchs- und Verbrauchsgüter, Dienstleistungen und Medien. Diese ist aber bei weitem nicht ausreichend, um zu einer kundenspezifischen

5Einerseits:

Eine Kaffeemaschine bestimmten Typs bleibt eine Kaffeemaschine, unabhängig von der Panelart Verbraucherpanel oder Handelspanel. Andererseits kann es aber institutsübergreifend unterschiedliche Warengruppendefinitionen geben, sodass inhaltlich identische Artikel in unterschiedlichen Warengruppen berichtet werden.

136

4  Dimensionen einer Panelzahl

Marktbeobachtung für dessen Sortiment zu gelangen. Es müssen zunächst Gruppen von Produkten gebildet werden, die gemeinsam in einer Warengruppe (auch Produktgruppe oder Kategorie bezeichnet) beobachtet werden sollen. Die Zusammenfassung von einzelnen Artikeln führt zu einer Marke. Diejenigen Marken, die sich in wesentlichen Merkmalen gleichen, werden als Produktgruppe bezeichnet. Die erneute Aggregation von Produktgruppen führt zu einer Warengruppe. Zusammenfassungen von Warengruppen ergeben einen sog. Warengruppenkorb oder auch Category. Erst die Aggregation aller Categories führt zur „Warenwelt“. Dieser Aufbau wird in der Abb. 4.2 verdeutlicht. Wichtig ist eine klare und nach Möglichkeit einfache Definition einer Warengruppe. Nur dadurch sind Abgrenzungen zu anderen, ähnlichen Warengruppen gegeben. In der Regel werden die Warengruppen von Institut zu Institut unter Einbeziehung der Kundenwünsche individuell definiert, sodass allein aus diesem Umstand heraus eine unterschiedliche Marktbewertung einer Warengruppe möglich ist. Eine gute und nach Möglichkeit einfache Warengruppendefinition sollte demnach folgendes beinhalten: • • • •

Die detaillierte Definition einer Warengruppe Unterscheidungsmerkmale innerhalb dieser Warengruppe (Produktgruppen) Art und Umfang der beobachteten Artikel Art und Umfang der ausgeschlossenen Artikel

Abb. 4.2  Aufbau der Artikelpyramide

4.1  Artikel – Produkt

137

4.1.2 Der GTIN-Code Die GTIN (Global Trade Item Number) wird weltweit von der GS1 verwaltet und ist eine internationale, eindeutige (unique) Nummer zur Kennzeichnung von Produkten. Die früher übliche Bezeichnung EAN (European Article Number) wurde im Jahr 2009 durch die Bezeichnung GTIN abgelöst. Es werden 5 wesentliche Versionen dieser GTIN unterschieden. • GTIN-8, auch als GTIN-Kurznummer bezeichnet, besteht aus einer Länderkennung, Artikelnummer und einer Prüfziffer. Diese GTIN-Kurznummer ist für Produkte gedacht, auf denen aus Platzgründen keine GTIN-13 aufgedruckt werden kann. • GTIN-12 geht auf den amerikanischen UPC (Universal Product Code) zurück. Diese GTIN-12 ist mit der GTIN-13 kompatibel. Durch einfaches hinzufügen einer führenden Null wird aus einer GTIN-12 eine GTIN-13. Diese beiden GTINs enthalten eine Länderkennung, Unternehmensnummer, Artikelnummer und eine Prüfziffer. • GTIN-13: Genau wie die GTIN-12 eignet sich diese Nummer für die Kennzeichnung fast aller Artikel • GTIN-14 ist ein Spezialfall. Diese Codierung wird für Gebinde eingesetzt, die selber wieder Artikel mit einer eignen GTIN enthalten. • SGTIN wird auch als serialisierte GTIN bezeichnet. Neben einer GTIN enthält dieser Code eine Seriennummer des gekennzeichneten Produktes. Dadurch kann nicht nur die Produktart, sondern auch jedes einzelne Produkt durch den Code erkannt werden. In den meisten Fällen wird dieser SGTIN in sog. RFIT-Tags verwendet.

4.1.2.1 Instore Codes6 Die sog. Instore Codes bereiten den Instituten oftmals große Schwierigkeiten. Das Problem stellt die Individualität dar. Identische Artikel können so von Key-Account zu Key-Account eine andere, da individuell vergebene, GTIN aufweisen. Dies soll am Beispiel von Frischeprodukten dargelegt werden. Zu den Frischeprodukten zählen neben Obst und Gemüse auch die Frischware an der Wurst-, Fleisch- und Käsetheke. Obst und Gemüse wurde bisher in vielen Fällen vom Kunden selbst abgewogen; ein Zeichensymbol auf der Waage bot dem Kunden die notwendige Unterstützung. Der erstellte Wiegeschein wurde auf die Verpackung geklebt. Von diesem System sind die meisten LEH Geschäfte wieder abgerückt. Die Kunden haben die Waage falsch bedient oder Ware nach dem Wiegevorgang nachgelegt. Es wird nicht mehr ein speziell erstellter Code mit Preisangabe bei der Entnahme der Ware gedruckt, sondern die Ware wird an der Kasse direkt abgewogen und bepreist. Während dieses System für Obst und Gemüse möglich ist, kann Wurst und Käse als Frischware nicht unbedingt erst an der Kasse gewogen und in Augenschein genommen

6Für

„Instore-Codes“ werden die Länderkennung 200–299 benutzt. Innerhalb dieses Nummernkreises ist jeder Auszeichner frei in der eigenen Nummernvergabe.

138

4  Dimensionen einer Panelzahl

werden. Hier ist es weiterhin notwendig, dass die Bedienungen an den entsprechenden Theken lesbare Etiketten drucken. Ein derartiger „Instore Code“ enthält eine Vielzahl von Informationen über das eigentliche Produkt und in den letzten Ziffern den Preis. Damit ist das Pricing gewährleistet, jedoch ist nicht in jedem Fall ersichtlich, welche Wurst und Fleischart, bzw. welche Käseart in der Bedientheke gekauft wurde. Zudem ist es auch so, dass Wurstwaren bei den Key-Accountern durchaus mit unterschiedlichen GTINs ausgestattet werden. Es ist Key-Account übergreifend nicht gewährleistet, dass zufällig identische GTINs die identische Bedeutung haben. Von daher sind diese Codes durch die Institute in den nachfolgenden Verarbeitungsschritten manuell zu bearbeiten und damit sehr aufwendig in der Handhabung.

4.1.3 Der ISBN und ISSN-Code Neben der GTIN haben sich andere Standardisierungsmethoden etabliert. Im Wesentlichen sind hier die ISBN – Internationale Standardbuchnummer und die ISSN – International Standard Serial Number zu nennen. Der ISBN-Code bezeichnet ein in aller Welt eindeutiges, maschinenlesbares Identifikationsmerkmal für ein Buch. Neben dem Bestellwesen für Bücher stellt es ein wesentliches Merkmal für die internationale Literaturausstattung der Bibliotheken dar. Es sichert die innerbibliothekarische Zusammenarbeit über Landesgrenzen und Sprachbarrieren hinweg. Die Buchproduktion wird nicht weltweit zentral benummert, sondern die Vergabe einer ISBN erfolgt jeweils landesweit. Damit keinerlei Doppelbenummerungen möglich sind wurde die ISBN in vier Teile aufgeteilt. Die verschiedenen Teilbereiche sind entweder durch Bindestriche oder Zwischenräume voneinander abgegrenzt. Eine unstrukturierte Darstellung der 10-stelligen Nummer ist nicht zulässig. Gleichzeitig gilt eine Nummernfolge im ISBN-Format nicht als Internationale Standardbuchnummer, wenn die Buchstaben ISBN nicht vorangestellt sind. Damit hat eine gültige ISBN, die in vier Teile unterteilt wird, folgende Struktur: Beispiel: ISBN 3–404–11896–0 Teil 1 – Gruppennummer – Beispiel hier 3 Die Gruppennummer bezeichnet geografische, nationale oder sprachliche Gruppen. Im obigen Beispiel steht die 3 für den deutschsprachigen Raum bestehend aus der Bundesrepublik Deutschland, Österreich und der deutschsprachigen Schweiz. Teil 2 – Verlagsnummer – Beispiel hier 404 Die Verlagsnummer ist variabel und kann 3-, 4- oder auch 5-stellig sein.

4.2 Segmente

139

Teil 3 – Titelnummer – Beispiel hier 11896 Die Titelnummer ist eine vom Verlag selbst zu vergebende Artikelnummer für jeden einzelnen Artikel. In Abhängigkeit von Teil 2 der ISBN stehen den Verlagen jeweils unterschiedliche Mengen an Artikelnummern zur Verfügung. Können bei 3-stelliger Verlagsnummer immerhin 100.000 Artikelnummern vergeben werden, so stehen bei einer 5-stelligen Verlagsnummer nur noch 1000 interne Artikelnummern zur Verfügung. Teil 4 – Prüfziffer – Beispiel hier 0 Die Prüfziffer ist immer einstellig. Die Berechnung erfolgt auf Basis des Modulo 11 mit der Gewichtung 10 bis 2. Die ISSN wird für Veröffentlichungen von fortlaufenden Sammelwerken genutzt. Hierunter fallen u. a. Zeitschriften, Jahrbücher, Jahresberichte, Schriftenreihen, Loseblattwerke, DVDs und Veröffentlichungen, die keinen von vornherein geplanten Abschluss haben und in aufeinanderfolgenden Teilen erscheinen. Eine ISSN Nummer besteht grundsätzlich aus 8 Ziffern. Getrennt durch einen Bindestrich, sind diese in zwei Gruppen zu je 4 Ziffern getrennt. Diese Gruppenunterscheidung lässt analog zur ISBN ein Sprachgebiet oder eine Verlagskennziffer vermuten. Diese ist jedoch aus einer ISSN nicht ablesbar. Inhaltlich stellen die ersten sieben Ziffern die ISSN dar, die achte Ziffer ist die Prüfziffer als Ergebnis der Modulo 11 Berechnung7. Die Vergabe der ISSN erfolgt über nationale Zentren. In Deutschland ist dies bei der Deutschen Nationalbibliothek in Frankfurt/Main angehängt. Das internationale ISSN Zentrum hat seinen Sitz in Paris.

4.2 Segmente Die Segmente beschreiben in erster Linie die Stätte des Warenverkaufs (Handelspanel), bzw. des Wareneinkaufs (Verbraucherpanel). Für das Handelspanel sind dies auch die Orte der Datenerhebung und bilden die Grundlage für die Segmentierungsmöglichkeiten der unterschiedlichen Warengruppen. Im Handelspanel Non-Food werden andere Segmente (Einkaufsstätten) mit einem anderen Detaillierungsgrad als im Handelspanel Food ausgewiesen. Einige Einkaufsstätten sind im Handelspanel überhaupt nicht ausweisbar, da eine Datenerhebung nicht möglich ist. Für Deutschland sind insbesondere einige Discounter zu nennen – diese erlauben keine Datenerhebung am Point of Sale (PoS). In diesem Fall können Daten aus dem Verbraucherpanel weiterhelfen, denn die am Verbraucherpanel teilnehmenden Haushalte berichten deren Einkäufe aus allen Geschäften. Im Gegenzug sind einige Unterscheidungen im Verbraucherpanel dann nicht möglich, wenn die Panelteilnehmer lediglich den Geschäftsnamen berichten. Aus dem Namen allein kann nicht auf die Größe des Geschäftes geschlossen werden und damit ist eine sinnvolle Untergliederung nach speziellen Geschäftstypen nicht möglich.

7Die

konkrete Berechnung dieser Prüfziffer ist in der DIN ISO 3297 ausführlich beschrieben.

140

4  Dimensionen einer Panelzahl

Abb. 4.3  Segmentdifferenzierung aller Panels

Grundsätzlich wird in allen Panels zwischen dem stationären Handel (offline) und dem E-Commerce Handel (online) unterschieden (vgl. Abb. 4.3). 1. reine offline Geschäfte – Brick & Mortar hierbei handelt es sich um den klassischen, stationären Handel. Ein Verkauf von Gütern über das Internet wird nicht betrieben. Oftmals verfügen sie über eine eigene Homepage, jedoch nicht über einen Onlineshop. 2. reine online Geschäfte – Pure Player dieser Geschäftstyp verfügt über keinen stationären Handel, sondern ist rein über das Internet tätig. Spezialisten für einige wenige Warengruppen, aber auch Vollsortimenter bieten hier an. 3. online und offline Geschäfte – Click & Mortar diese Geschäftstypen verfügen über beide beschriebenen Vertriebsformen, über stationäre Outlets und über einen Onlineshop.

4.2.1 Segmente des Handelspanels Für das Handelspanel Food und auch Non-Food erfolgt grundsätzlich ein standardisiertes Segmentsplit nach: • Vertriebsweg (Brick and Mortar; Click and Mortar; Pure Player) wurde das Produkt über den klassischen, stationären Handel, über den Versandhandel verkauft oder wurde es Online vertrieben

4.2 Segmente

141

• •

Gebieten in welcher Region des jeweiligen Landes wurde ein Produkt verkauft, Geschäftstypen Berücksichtigung finden u. a. die Geschäftsgröße nach Quadratmetern und Umsatz, das Warensortiment, etc. • Key-Accountern welcher Organisation gehört ein Geschäft an Die beiden erstgenannten Segmente sind für alle Handelspanelarten identisch, der Verkaufsweg, unterschieden nach online (Website) oder offline (stationärer Handel), macht keinen Unterschied in den zu beobachtenden Branchen. Nahezu alle in der Vergangenheit lediglich stationär verkauften Artikel sind heute auch online verfügbar. Ähnliches gilt für Gebietsausweise. Die Bundesrepublik unterscheidet sich nicht nach Food- oder Non-Food-Gebieten, sondern immer nach Bundesländern, Regierungsbezirken. Je nach Panel sind noch kleinere, regionale Einheiten möglich. Daher gelten die Gebietsbeschreibungen ebenfalls handelspanelübergreifend. Der Ausweis von Bundesgebieten zählt für alle Institute, hier sind A.C. Nielsen und auch die GfK in Nürnberg sowie Information Resources zu nennen, zur Standardlieferung. Alle haben die gleiche Definition zugrunde gelegt. Die Gebiete basieren auf den unterschiedlichen Bundesländern (vgl. Abb. 4.4), werden aber von den Instituten unterschiedlich bezeichnet. Die Tab. 4.1. zeigt die wesentlichen Gebietsunterscheidungen.

4.2.1.1 Geschäftstypen des Handelspanels Food Bei dem Ausweis nach Geschäftstypen werden die Geschäfte, die für das Handelspanel Food relevant sind, in die drei Bereiche Verbrauchermärkte, Discounter und Traditioneller LEH unterteilt. Der stationäre Handel realisiert dabei noch den überwiegenden Umsatz. Der Vertriebsweg „online“ findet Berücksichtigung in der Art der Datenerhebung. Die Panelteilnehmer werden somit nach dieser Einkaufsart befragt, jedoch ist ein separater Ausweis einer Onlineeinkaufstätte nur in wenigen Fällen sinnvoll und methodisch gesichert. Kosmetika können ausgewiesen werden, bei Kaffee und Frischeprodukten wird es noch einige Zeit dauern, bis auch hier ein Onlinevertriebsweg vollständig berichtsfähig ist8. 4.2.1.1.1 Verbrauchermärkte Verbrauchermärkte sind Selbstbedienungs-Einzelhandelsgeschäfte, die eine Verkaufsfläche von 800 m2 und mehr aufweisen9. Es werden hier Lebensmittel, aber auch Ge- und Verbrauchsgüter des kurz- und mittelfristigen Bedarfs angeboten. 8Nicht

alle Panels lassen diese Segmente unberücksichtigt. Vgl. auch die Segmente des Handelspanels Non-Food und des Verbraucherpanels Non-Food. 9A.C. Nielsen definiert im Handelspanel FOOD die Verbrauchermärkte erst ab einer Verkaufsfläche von 1000 m2. Gleiches gilt für das Handelspanel Non-Food der GfK.

142

4  Dimensionen einer Panelzahl

Abb. 4.4  Gebietsaufteilung der Bundesrepublik

Die großen Verbrauchermärkte mit einer Verkaufsfläche von 5000 qm und mehr werden auch als Selbstbedienungs-Warenhäuser (SB-Warenhäuser) bezeichnet. Diese führen ein warenhausähnliches Sortiment, analog der Definition des Verbrauchermarktes, aber zusätzlich Gebrauchsgüter des kurz- und langfristigen Bedarfs (z. B.: Fernsehgeräte). Alle Verbrauchermärkte weisen in der Regel einen zentralen Check-Out und weiträumige Kundenparkplätze auf. Der Standort ist oftmals in Stadtrandlagen. Die Institute unterteilen dieses Segment weiter in verschiedene Größenklassen und Regionen. Eine Untergliederung der Verbrauchermärkte nach allen oben beschriebenen Bundesgebieten erfolgt jedoch aus methodischen Gründen nicht. Die Verbrauchermärkte weisen somit in den Berichten der Institute eine Untergliederung wie in der Abb. 4.5 dargestellt: Abb. 4.6 verdeutlicht die leicht positive Entwicklung der Verbrauchermärkte. Die Anzahl der Outlets ist nahezu kontinuierlich (Ausnahmen 2001 und 2005) gestiegen.

143

4.2 Segmente Tab. 4.1  Gebietsaufteilung der Bundesrepublik

GfK Nürnberg Information Resources

A.C. Nielsen

Nord West

Gebiet 1

• Schleswig-Holstein, Hamburg • Niedersachsen, Bremen

• Gebiet 1 (Nord) • Gebiet 1 (Süd)

Nordrhein-Westfalen

Gebiet 2

• Nordrhein • Westfalen

• Gebiet 2 (West) • Gebiet 2(Ost)

Mitte

Gebiet 3a

• Hessen, Rheinland-Pfalz, Saarland Baden-Württemberg

Gebiet 3b

Bayern

Gebiet 4

Berlin

Gebiet 5

Nord Ost

Gebiet 6

• Mecklenburg-Vorpommern • Brandenburg, Sachsen-Anhalt Thüringen, Sachsen

Gebiet 7

Diese Steigerung kann die Umsatzentwicklung nicht aufweisen, denn immerhin mussten 2001, 2003 und 2005 Umsatzverluste gegenüber dem Vorjahr hingenommen werden. Die kräftige Steigerung im Jahr 1994 ist in erster Linie auf eine veränderte Definition dieses Segmentes zurückzuführen. Bis Ende 1993 lag die Verkaufsflächendefinition eines Verbrauchermarktes bei 1000 qm und mehr. Diese Definition wurde dann auf die Verkaufsflächenzahl von 800 qm und mehr reduziert.

Abb. 4.5  Segmentierung der Verbrauchermärkte im Handelspanel

144

4  Dimensionen einer Panelzahl

Abb. 4.6  Entwicklung der Anzahl Geschäfte und Umsatz der Verbrauchermärkte

4.2.1.1.2 Discounter Discounter sind Selbstbedienungsgeschäfte die ein eng begrenztes Sortiment mit überwiegendem Lebensmittelanteil führen. Die Ausstattung der Geschäfte ist eher einfach gehalten, es wird eine starke Betonung auf Niedrigpreise gelegt. Als wichtige Vertreter dieser Gruppe sind die Firmen Aldi, NORMA, LIDL, PENNY und NETTO zu nennen. Alle Handelspanelinstitute haben große Probleme diese Art des Geschäftstyps vollständig darzustellen. Immer noch ist es so, dass der wichtige Vertreter dieser Gruppe – Aldi – keinerlei Daten an die beiden Institute liefert und auch keine Erhebung durch die jeweiligen Außendienstmitarbeiter zulässt. Die Handelspanelzahlen beider Institute sind daher für den Discountbereich unvollständig (siehe auch Problematik Aldi Punkt 1.2.2.1.1). Die Discounter werden von den Instituten auf geografischer Basis nur recht grob in die Discounter West und Ost untergliedert. Discounter Gesamt • Discounter WEST • Discounter OST Eine andere Unterscheidung orientiert sich an dem Datum des Markteintritts. Nach dieser Vorgehensweise kann in klassische und Markendiscounter unterschieden werden.

4.2 Segmente

145

Abb. 4.7  Entwicklung der Anzahl Geschäften und Umsatz der Discounter

Klassische Discounter10 • Aldi, Lidl, Norma Markendiscounter • Netto MD, Netto Stavenhagen, Penny In Abb. 4.7 wird die positive Entwicklung dieses Geschäftstyps sehr deutlich. Die Anzahl der Discounter hat sich im Zeitraum 1990–2015 mehr als verdoppelt. Im Jahr 2015 wurden über 16.000 Outlets gezählt. Der Umsatz ist sogar noch stärker gestiegen und erreicht im Jahr 2015 mehr als € 70 Mrd. 4.2.1.1.3 Traditioneller LEH Alle Geschäfte, die nicht in die Kategorie Verbrauchermärkte oder Discounter gehören, aber vorwiegend Lebensmittel anbieten, werden als Traditioneller LEH bezeichnet. Ausgenommen sind sogenannte Fachgeschäfte (z. B. Süßwareneinzelhandel, Bäckereien), die nur ein Lebensmittelrandsortiment offerieren. Eine weitere Untergliederung des Traditionellen LEH erfolgt, wie bei den Verbrauchermärkten, nach der Verkaufsgrößenklasse. Regionale Unterteilungen gibt es nicht.

10Oftmals

auch als Harddiscounter bezeichnet.

146

4  Dimensionen einer Panelzahl

• Traditioneller LEH Gesamt bis 199 qm 200−399 qm 400−799 qm Abb. 4.8 zeigt auf, welche Entwicklung der traditionelle LEH in den letzten Jahren aufzuweisen hat. Die Zunahme der Anzahl der Geschäfte in 1992 ist allein auf die Eingliederung der neuen Bundesländer zurückzuführen, ebenso wie der daraus folgende Umsatzsprung. Seit diesem Zeitpunkt aber ist hier ein kontinuierlicher Rückgang bei der Anzahl der Geschäfte und auch dem Umsatz zu verzeichnen. Insgesamt weisen diese drei beschriebenen Segmentierungsformen die in Tab. 4.2 dargestellte Entwicklung in den letzten beiden Jahren auf:

Abb. 4.8  Entwicklung der Anzahl Geschäfte und Umsatz des traditionellen LEH

Tab. 4.2  Entwicklung der Geschäftstypen Geschäftstypen Verbrauchermärkte

Anzahl Geschäfte

Umsatz in Mrd. EUR

2014

2015

2014

2015

8890

8970

65,7

67,8

Discounter

16.120

16.115

72,1

71,9

Traditioneller LEH

11.470

10.800

14,2

14,1

Gesamt:

36.480

35.885

152,0

153,8

4.2 Segmente

147

4.2.1.2 Key-Accounter des Handelspanels Food Die Key-Account Betrachtung ist der dritte Blick auf den Gesamtmarkt der Bundesrepublik Deutschland. Eine beständige Definition kann jedoch nicht gegeben werden, da die Strukturen der Key-Accounter variieren. Bestehende Geschäfte wechseln die Organisationszugehörigkeit und bedingen dadurch eine veränderte Struktur der Key-Accounter. Bestenfalls kann von einer Konzernuntergliederung, wie in Tab. 4.3. dargestellt, gesprochen werden. Darüber hinaus geben die Key-Accounter sehr detailliert vor, welcher tiefer gehende Ausweis durch die Institute erfolgen darf. Auch diese Vorgabe kann sich von Jahr zu Jahr ändern. Auf dieser eher groben Ebene sind die Anzahl der Geschäfte und deren Umsatz bekannt. 4.2.1.3 Weitere Segmente des Handelspanels Food Die unter den Punkten 4.2.1.1 und 4.2.1.2 beschriebenen Segmente sind in der Standardlieferung der Institute bei nahezu allen Warengruppen enthalten. In vielen Warengruppen allerdings ist diese Art der Unterteilung nicht aussagekräftig genug und muss detaillierter erfolgen. Werden in den Bereichen der Körperpflege-Warengruppen auch Segmente wie die Drogeriemärkte und Parfümerien mit einbezogen, so müssen bei einer vollständigen Beobachtung des Biermarktes die Getränke Abholmärkte mit ausgewiesen werden. 4.2.1.3.1 Drogerie-/Parfümerie-Fachhandel Der komplexe Bereich des Drogerie-/Parfümerie Fachhandels setzt sich aus mehreren unterschiedlichen Einzelsegmenten zusammen. Dazu gehören neben dem Traditionellen Fachhandel und den Drogeriemärkten auch die Drogerie- und (bzw.) die Parfümerieabteilungen der Konzernwarenhäuser. Der Traditionelle Fachhandel beinhaltet dabei die Fachdrogerien und die Fachparfümerien. Traditionelle Drogerien und Drogerien mit Parfümerie Randsortimenten werden den Fachdrogerien zugeordnet. Fachparfümerien beinhalten filialisierte und nicht filialisierte Fachgeschäfte mit nahezu ausschließlichem Umsatz im Depotkosmetikbereich. Ein Drogeriemarkt ist ein Einzelhandelsgeschäft, dass im Wesentlichen Drogeriewaren führt. In der Regel wird zusätzlich ein absatzstarkes (schnell drehendes) Markenartikelsortiment in Selbstbedienung vertrieben. Dieses Zusatzsortiment unterliegt dem Discountprinzip (geringe Sortimentsbreite und -tiefe, eher niedrigpreisig angesiedelt). Die Fachparfümerie- und Drogerieabteilungen von Karstadt und Kaufhof werden unter dem Segment der Konzernwarenhäuser ausgewiesen. Tab. 4.3  Anzahl Geschäfte (2015) und Umsätze (2014) der Key-Accounts Key-Accounts

Metro-Einzelhandel Edeka-Gruppe Markant Rewe

Restl. LEH

Anzahl der Geschäfte (2015) 303

11.360

5930

8390

Umsatz in Mrd. EUR(2014) 6,700

46,685

20,095

31,330 20,840

5652

148

4  Dimensionen einer Panelzahl

4.2.1.3.2 Abholmärkte Als Abholmarkt werden alle Geschäfte definiert, die den Hauptumsatz aus dem Verkauf von Getränken in Mehrwegverpackungen realisieren. Hierbei unterscheidet man zwischen: • Ungebundene oder • Gebundene Abholmärkte Als „ungebunden“ zählen Filialisten wie z. B. Fristo, Hoffmann und Kronland. Handelt es sich allerdings um eine ausgelagerte Getränkeabteilung z. B. eines Verbrauchermarktes, wird dieser als „gebundener“ Abholmarkt bezeichnet. Dies gilt auch für Märkte die räumlich und auch organisatorisch getrennt sind, aber dennoch als ausgelagerte Getränkeabteilung anzusehen sind. In den Panelberichten werden nur die ungebundenen Getränkeabholmärkte in das separate Segment Abholmärkte einbezogen. Die gebundenen Verkaufsstätten fließen dagegen in die Verbrauchermärkte, oder den jeweiligen anderen Geschäftstyp mit ein. 4.2.1.3.3 Kauf- und Warenhäuser Warenhäuser sind Einzelhandelsgroßbetriebe in zentraler City-Lage. Es wird ein breites Sortiment vorwiegend aus den Bereichen Bekleidung, Textilien, Haushaltswaren und Lebensmittel angeboten. Hierzu zählen Karstadt, Galeria Kaufhof sowie Woolworth. Kaufhäuser dagegen sind Einzelhandelsfachgeschäfte mit ebenfalls größerer Fläche, allerdings mit einem breiten und tiefen, branchenbetonten Sortiment. Im Jahr 1995 existierten noch 750 Geschäfte dieses Typs – 20 Jahre später lediglich noch 185. Der Umsatz ging im gleichen Zeitraum von € 17,23 Mrd. auf € 6,24 Mrd. zurück. 4.2.1.3.4 Convenience Kanäle Hierunter fallen Tankstellen und Geschäfte des sog. Impuls Kanals. Tankstellen werden nach Autobahntankstellen (Tankstellen, mit Aus- und Einfahrt an Bundesautobahnen), Straßentankstellen und Autohöfen unterschieden. Sie müssen über einen Shop verfügen der begehbar und auch von außen als ein solcher erkennbar ist. Unter dem Impuls Kanal werden drei Geschäftstypen subsumiert. • Bäckereien, die deutlich als solche an der Namensgebung und auch dem Warenangebot erkennbar sind. • Kioske, das sind kleine Geschäfte (weniger als 100 qm) mit einem breiten Warenangebot. Oftmals werden Bier, Eis, Getränke Süßwaren und auch Zeitschriften angeboten. • LEH