Basis von Daten aus dem Media-Plan und der Testmarktforschung

Ein Modell als die vereinfachte Abbildung eines Systems (Prozesses, Theorie) dient dazu, das Verhalten des Systems (Prozesses, Theorie) besser verstehen, vorhersagen und möglicherweise kontrollieren zu können.

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Die in Abschnitt 3.4.1 vorgestellten Modelle zur Prognose von Werbeerinnerung (resp. Markenbekanntheit) waren mit Ausnahme des Litmus- und GfK-Modells analytische Modelle, welche unter vereinfachten Annahmen über den Awareness-Prozess einen mathematischen Algorithmus i.S. einer strukturierten Abfolge von einzelnen Gleichungen zugrunde legen. Der in dieser Arbeit verfolgte Ansatz stützt sich dagegen auf ein Simulationsmodell, da die abzubildenden realen Vorgänge einen hohen Komplexitätsgrad aufweisen. Die strenge Struktur analytischer Lösungsmodelle kann nicht ohne Einschränkung die komplexen interdependenten Beziehungen erfassen. Derartige Beschränkungen ergeben sich durch die Bedingungen einer mathematischen Gleichung, dagegen gibt es hinsichtlich der logischen Struktur, d.h. der Berücksichtigung möglicher Einflussfaktoren auf das Entscheidungsproblem, im Simulationsmodell keinerlei Einschränkungen.

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Dem Modellentwickler bleibt zudem mehr Freiraum, die Struktur des Problems zu spezifizieren. So existieren gerade im Bereich der Werbewirkungsprognose eine Vielzahl nicht-linearer Beziehungen

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, die durch lineare Programme ohnehin nicht adäquat abgebildet werden können. Eine unterstellte Linearität der Zielfunktion der Awareness bezüglich der Anzahl der Werbekontakte geht beispielsweise von der unrealistischen Annahme aus, dass zehn Werbekontakte bei einer Person gleichwertig sind mit einem Werbekontakt bei zehn Personen. Unberücksichtigt bleibt folglich auch, dass bei hohen Kontaktfrequenzen zusätzliche Werbekontakte nur noch einen marginalen Nutzenzuwachs hinsichtlich der Prognosegröße bewirken.