Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen

Die Bedeutung von Markenwahlmodellen beruht auf den daraus gewonnenen Erkenntnissen uber Effekte der Marketinginstrumente auf die Markenwahl. Die genaue Kenntnis dieser haufig nichtlinearen Effekte ermoeglicht etwa gewinnoptimierende Preis- und Promotionsstrategien. Der Autor setzt Neuronale Netze als Nutzenfunktionen im bekannten Logit-Modell ein und erfasst damit nichtlineares Kaufverhalten. Neben verbesserten Anpassungseigenschaften fuhren die mit Neuronalen Netzen kombinierten Logit-Modelle zu einem im Vergleich mit dem linearen Logit-Modell verbesserten Verstandnis der Markenwahl. Besonderer Wert wird auf die Interpretation der eingesetzten Netzwerke gelegt. Analytische und graphische Methoden zur einfachen Auswertung der Modelle werden vorgestellt.