Das Ziel dieser Arbeit ist es, die MEC-Theorie und die dazugehörige Laddering-Technik zu erläutern. Das zweite Kapitel stellt das MEC-Modell mit seinen drei Ebenen Attribute, Konsequenzen bzw. Nutzenkomponente und Werte vor. Wie diese Elemente mithilfe der Laddering-Technik empirisch ermittelt werden, ist Gegenstand des dritten Teils. Im vierten Kapitel soll aufgezeigt werden, wie die MEC genutzt werden kann, um produktpolitische Maßnahmen zu entwickeln.
Täglich treffen wir unzählige Entscheidungen, wenn wir konsumieren. Doch warum kaufen wir, was wir kaufen? Welche Ziele liegen unserem Konsum zugrunde?
Der rationale Mensch, der nur aufgrund vernünftiger Überlegungen Handlungsalternativen trifft, existiert nicht. Konsum dient nicht nur zur Bedürfnisbefriedigung im funktionalen Sinne, sondern spiegelt auch Werte und Lebensziele wider. So ist der Homo oeconomicus schon seit langem nur noch eine Utopie. Kaufentscheidungen werden vielmehr durch „Wenn-dann-Verknüpfungen“ bestimmt, die wiederum durch subjektive Werte und Lebensziele beeinflusst werden. Um die Faktoren, die auf die Entscheidungsfindungen Einfluss nehmen, aufzuzeigen und zu erklären, wurden in der Kognitionspsychologie verschiedene Modelle entwickelt.
Eine Methode, die Kaufmotive aufzudecken, ist das Means-End-Chains-Modell (MEC-Modell). Die Theorie dazu wurde 1982 von Gutman entwickelt und besagt, dass ein spezifisches Produkt als Mittel („mean“) dient, um ein bestimmtes Ziel („end“) zu erfül-len.
Basierend auf dem MEC-Modell entstand die Laddering-Technik. Laddering ist eine qualitative Interviewtechnik, mit der durch gezieltes Nachfragen die Kaufmotive aufgedeckt werden sollen - beginnend von der untersten konkreten Ebene der Produktei-genschaften bis hin zur obersten abstrakten Ebene der persönlichen Werte und Ziele.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einführung
- 2. Das Means-End Modell
- 2.1 Theoretischer Hintergrund
- 2.2 Elemente des Means-End-Chains
- 2.2.1 Attribute
- 2.2.2 Konsequenzen
- 2.2.3 Werte
- 2.3 Verknüpfungen der Elemente innerhalb des MEC-Modells
- 3. Vom Laddering zur Means-End-Chain - Ablaufschritte der Laddering-Technik
- 3.1 Ermittlung der Produkteigenschaften
- 3.2 Laddering-Interview
- 3.3 Inhaltsanalyse
- 3.4 Hierarchical-Value-Map
- 4. Bedeutung der Means-End-Analyse für die Markenpositionierung - MECCAS anhand eines Beispieles
- 5. Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Seminararbeit befasst sich mit der Means-End-Chain-Analyse (MEC) und der Laddering-Technik, die zur Ermittlung von Konsumentenbedürfnissen und -präferenzen eingesetzt werden. Die Arbeit untersucht den theoretischen Hintergrund des MEC-Modells, die einzelnen Elemente der Means-End-Chain, sowie den Ablaufschritt der Laddering-Technik. Darüber hinaus wird die Bedeutung der Means-End-Analyse für die Markenpositionierung anhand eines Beispiels erörtert.
- Theoretischer Hintergrund des MEC-Modells
- Elemente der Means-End-Chain: Attribute, Konsequenzen und Werte
- Ablaufschritte der Laddering-Technik
- Bedeutung der Means-End-Analyse für die Markenpositionierung
- Anwendung der MEC-Analyse in der Praxis
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einführung - Überblick über die Thematik der Means-End-Chain-Analyse und der Laddering-Technik.
- Kapitel 2: Das Means-End Modell - Detaillierte Erläuterung des theoretischen Hintergrunds, der Elemente und Verknüpfungen des MEC-Modells.
- Kapitel 3: Vom Laddering zur Means-End-Chain - Schritt-für-Schritt-Beschreibung des Ablaufs der Laddering-Technik, einschließlich der Ermittlung von Produkteigenschaften, des Laddering-Interviews, der Inhaltsanalyse und der Erstellung einer Hierarchical-Value-Map (HVM).
- Kapitel 4: Bedeutung der Means-End-Analyse für die Markenpositionierung - Veranschaulichung der Anwendung des MEC-Modells für die Markenpositionierung anhand eines Praxisbeispiels, sowie die Darstellung der MECCAS-Methode.
Schlüsselwörter
Means-End-Chain-Analyse, Laddering-Technik, Konsumentenbedürfnisse, Produktattribute, Konsequenzen, Werte, Hierarchical-Value-Map (HVM), Markenpositionierung, MECCAS, Konsumentenverhalten, Marketing
- Quote paper
- Sina Heller (Author), 2014, Means-End-Chain-Analyse und Laddering-Technik, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/273895
