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Schätzung von Konsumentenverhalten mit großen Datensätzen
Antragsteller
Professor Dr. Florian Heiß
Fachliche Zuordnung
Wirtschaftspolitik, Angewandte Volkswirtschaftslehre
Statistik und Ökonometrie
Statistik und Ökonometrie
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 462020252
In klassischen diskreten Entscheidungsmodellen wird davon ausgegangen, dass die Verbraucher eine umfassende und sorgfältige Wahl zwischen den verfügbaren Alternativen unter Berücksichtigung ihrer Nutzenkonsequenzen treffen. Es ist allgemein bekannt, dass dies keine genaue Beschreibung des realen Verbrauchers ist. Markentreue und Trägheit haben oft einen erheblichen Einfluss auf die Wahl der Verbraucher. Wenn Trägheit und andere Abweichungen von strikter Rationalität starke Auswirkungen auf tägliche Einkaufsentscheidungen haben, hat dies wichtige Konsequenzen für (i) das Verständnis der Verbraucher selbst, (ii) die Gültigkeit von Standardverhaltensmodellen und (iii) das strategische Verhalten von Herstellern und Einzelhändlern. Unser Ziel in diesem Projekt ist es, diese Aspekte zu beleuchten. Während sich die bisherige Literatur meist auf einzelne Produktkategorien konzentriert, bietet die Tatsache, dass Verbraucher während eines Einkaufs Dutzende von Entscheidungen zwischen verschiedenen Kategorien treffen, große Möglichkeiten, aus einer Fülle von wiederholten und miteinander verknüpften Entscheidungen und großen Datenmengen ein umfassenderes Bild des Verhaltens zu ermitteln. Auf der Grundlage von Methoden des maschinellen Lernens kann die Nachfrage für viele Produktkategorien gleichzeitig modelliert werden. Dieser Ansatz basiert auf der Aufteilung von Verhaltensparametern auf Individuen und Kategorien. So können die individuellen Parameter aus dem Wahlverhalten in allen Kategorien gleichzeitig ermittelt werden: Wenn wir viele Joghurtkäufe eines Haushalts beobachten, hilft dies, das individuelle Verhalten für Zahnpasta zu identifizieren. Wir werden verschiedene Aspekte der gemeinsamen Entscheidungsfindung anhand eines großen Verbraucherpanel-Datensatzes von Nielsen untersuchen. Wie oft kaufen Menschen automatisch dieselbe Art von Müsli oder Zahnpasta, ohne sich bewusst dafür zu entscheiden? Wie loyal sind sie gegenüber einer Marke? Inwieweit unterscheiden sich diese Effekte von Person zu Person? Handelt es sich dabei um eine individuelle Eigenschaft, die über Produktkategorien hinweg korreliert? Inwieweit werden zukünftige Entscheidungen durch aktuelle Schocks wie Werbung oder Produktverfügbarkeit beeinflusst? Wie reagiert ein Verbraucher auf Bündelung und ähnliche Strategien des Einzelhandels? Schließlich werden wir die entwickelten Methoden und verhaltensbezogenen Erkenntnisse nutzen, um das strategische Verhalten von Herstellern und Einzelhändlern auf hoch konzentrierten Märkten zu untersuchen und zu erörtern, inwiefern es eine Rolle für die Gesetzgebung oder Regulierung gibt.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen