Die Eignung von Feedback-Informationen aus User Communities fr die Prognose von Markterfolgen

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL - Unternehmensfhrung, Management, Organisation, Note: Sehr Gut, Wirtschaftsuniversitt Wien (Entrepreneurship und Innovation), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Prognose von Markterfolg ist einer der wichtigsten Bestandteile des gesamten Neuproduktentwicklungsprozesses (New Product Development-, NPD-Prozess). Gleichzeitig ist dieses Auswhlen von einzelnen Produktkonzepten, die weiterentwickelt werden sollen, auch einer der schwierigsten Schritte in diesem Prozess (Dahan und Srinivasan, 2000) und ein Bereich, der noch immer besonderer methodischer und prozeduraler Verbesserungen bedarf (Klink und Athaide, 2006). Die Prognose von Markterfolg ist einer der wichtigsten Inputs in dieses Auswahlverfahren und oftmals konditional fr das Festhalten an der Entwicklung oder dem Verwerfen eines Produkt- oder Dienstleistungskonzeptes und somit fr das Binden verfgbarer Ressourcen (Ozer, 1999, Armstrong und Brodie, 1999, Dahan und Srinivasan, 2000).

Oft wird jedoch auf eine grndliche Prognose verzichtet oder eine Entscheidung auf nicht ausreichend aussagekrftige Ergebnisse gesttzt, was fr Unternehmen betrchtliche Schden bedeuten kann (Sanders und Manrodt, 1994). Einerseits sind komplette Fehlschlge bei der Produkteinfhrung am Markt oder auf den Mrkten die Folge (Crawford, 1977, Goldenberg et al., 2001, Griffin, 1997, Stevens und Burley, 1997, Ogawa und Piller, 2006), andererseits knnen aber auch durch ungenaue oder unsauberere Prognosen Kosten fr das Unternehmen entstehen oder sich die Position des Unternehmens im Vergleich zur Konkurrenz und allgemein am Markt verschlechtern (Spann und Skiera, 2003).

Das Ziel dieser Arbeit ist, die Ergebnisse, die bereits ber Feedbackmuster in Online-Communities vorliegen, quantitativ zu berprfen. Diese Studie kann dazu dienen, Mglichkeiten aufzuzeigen, wie Prognosen verbessert und vereinfacht werden knnten. Sie knnten kostengnstiger durchgefhrt werden, da kein (groer) z