Wir unterstützen Sie mit fundierten Tools, die schon vor der Testmarktphase im Hinblick auf bestehende Produktalternativen oder substituierte Produkte, insbesondere für schnellumschlagende Konsumgüter (FMCG), eingesetzt werden können. Die wissenschaftlichen Grundlagen basieren auf den Modellen von Parfitt/Collins, Markov, Silk/Urban.
Die Testmarktsimulation ist die klassische Methode der Marktanteilsprognose mit Messung des Kaufverhaltens und der Präferenzen sowie Szenario-Marktanteilsberechnungen. Der Schwerpunkt des Modells liegt dabei auf der Modellierung von Erst- und Wiederholungskäufen. Dementsprechend bezieht sich das Modell auf Verbrauchsgüter, deren regelmäßige Wiederholungskäufe ausschlaggebend für den Erfolg des Produktes sind.
Mit TeMaSim können Marktanteile für neue Produkte, Line Extensions sowie auch bestehende Produkte mit neuen Marketing-Szenarien (wie z.B. neuer Kommunikation, veränderter Preisstellung o.ä.) prognostiziert werden.
Durch die Kombination zweier Teilmodelle, dem Trial-Repeat-Modell (Erst- und Wiederkauf) und dem Präferenzmodell, die unabhängig voneinander Marktanteilsschätzungen abgeben, prognostiziert das Modell den langfristigen Marktanteil eines neuen Produktes. Er besteht aus dem Mittelwert beider Schätzungen der Teilmodelle. Dabei geht man davon aus dass der zukünftige Marktanteil eines neuen Produktes aus einer Erstkaufrate und einer Wiederkaufrate entsteht.
Das Trial-Repeat-Modell
Die Erstkaufrate (Trial) besteht aus der Kaufwahrscheinlichkeit (gemessen z.B. an einem simulierten Verkaufsregal oder auch skaliert), dem Bekanntheitsgrad (= zu erwartende Awareness), der Erhältlichkeit am Verkaufsort bzw. im Markt (= Distribution), sowie der Wahrscheinlichkeit, dass Kund:innen das neue Produkt auf Basis eines Samplings gratis erhalten und der bedingten Wahrscheinlichkeit, dass die Kund:innen das gratis erhaltene Produkt tatsächlich ausprobieren.
Die Wiederkaufrate (Repeat) besteht aus der gemessenen Übergangswahrscheinlichkeit von einem etablierten Produkt auf das neue Produkt und der Wiederkauf-Wahrscheinlichkeit für die erneute Wahl des neuen Produktes.
Zwischen der Ermittlung der Erst- und Wiederkaufrate liegt eine Use-Phase, entweder nur im Teststudio oder In-Home.
Das Präferenzmodell
Das Präferenzmodell basiert auf Daten, die aus den paarweisen Vergleichen einzelner, schon bestehender Produkte sowie unter Einbeziehung des neuen Produktes generiert werden.
Die Proband:innen geben hierfür vor „Einführung“ des neuen Produktes eine Anzahl bereits bestehender Produkte in eine Art Produkt-Präferenzliste auf (Relevant Set). Der Relevant Set umfasst in der Regel die bekannten und verwendeten Produkte (Haupt-, Neben- und Ersatzmarken). Anschließend werden immer zwei dieser Produkte bzw. Marken miteinander verglichen. Dazu werden 11 Punkte in einem sogenannten “Chip Game” aufgeteilt und anschließend mit Hilfe eines arithmetischen Mittels die Kaufwahrscheinlichkeit ermittelt.
Danach werden die Proband:innen einer simulierten Kaufsituation ausgesetzt, in der sie sich entweder für oder gegen das neue Produkt entscheiden. Die Proband:innen, die sich für das neue Produkt entschieden haben, werden die paarweisen Vergleiche nun noch einmal durchführen, diesmal aber unter Berücksichtigung des neuen Produktes. Sie werden wieder miteinander paarweise verglichen und man ermittelt erneut die Kaufwahrscheinlichkeit.
Aus Erst-/Wiederkauf (Trial & Repeat) und Präferenzen (Chip Game) werden jeweils deren Marktanteile berechnet und komplementär zu einem Marktanteil verrechnet. Dieser Marktanteil basiert testbedingt zwangsläufig auf 100%iger Awareness und Distribution, denn alle Verbraucher:innen hatten ja die Werbung gesehen und das Produkt im Regal verfügbar. Daher wird dieser Marktanteil mit realistischen Awareness- und Distributionsannahmen, die der Auftraggeber liefert, gewichtet. Selbstverständlich können dabei unterschiedliche Awareness- und Distributionsannahmen getroffen und als Szenarien dargestellt werden.
Der Conjoint-Ansatz
Ein zur klassischen Testmarktsimulation (TeMaSim) alternatives, ebenso valides, aber kosten- und zeiteffizienteres Verfahren beruht im Kern auf einer Conjoint-Analyse (CBC):
Hierbei werden die Marktanteile auf Basis von Kaufentscheidungen berechnet, die im Rahmen eines Conjoint-Ansatzes (CBC) gemessen werden. Dazu werden den Proband:innen jeweils unterschiedliche Choice-Sets aus Produkten (mit Preis) relevanter Marken (inklusive Wettbewerb) vorgegeben, zwischen denen eine Kaufentscheidung getroffen werden muss (inkl. der Möglichkeit, keines der Produkte zu kaufen). Hier können auch unterschiedliche EVP-Szenarien einfließen.
Zusätzlich werden alle für die Kalibrierung und Berechnung der Marktanteile relevanten Parameter durch ein Rahmen-Fragenprogramm erhoben. Ebenso wie in der “klassischen” Testmarktsimulation werden…
…die Kaufentscheidungen vor und nach Einführung des neuen Produktes getroffen und erhoben.
…die neuen Produkte durch Kommunikation (z.B. TVC, Anzeigen etc.) bekannt gemacht.
…Wettbewerbs- und Testprodukte im Verkaufsregal präsentiert und Erst- und Wiederkauf (Trial & Repeat) erhoben.
…die Testprodukte z.B. verkostet
Anders als in einer “klassischen” Testmarksimulation entfällt das Chip-Game, denn die Präferenzmessung erfolgt via Conjoint, was unter anderem auch in Hinsicht auf mögliche Variablen im Marketing-Mix (z.B. Preise, Packungsgrößen…) testökonomisch viele Vorteile bietet.
Fazit
Beide Verfahren garantieren einen entscheidenden Wissensvorsprung! Sie verhindern mögliche Flops oder falsche Preisstrategien. Sie sind dementsprechend wichtige Projekte:
Werbung, Verpackung und Produkt müssen weitgehend marktreif sein. Wir stellen sicher, dass die Stichprobe ausreichend groß gewählt wird, damit die Erst-/Wiederkauf-Daten nicht auf zu wenigen Personen beruhen (Validität). Nicht zuletzt erfolgt die Berechnung des Marktanteiles äußerst sorgfältig, denn es werden entscheidende Hinweise auf das „Go“ oder „No Go“ gegeben.
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