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Probleme bei der Absatzprognose von Videofilmen

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Probleme bei der Absatzprognose von Videofilmen Powered By Docstoc
					          Probleme bei der
   Absatzprognose von Videofilmen
                 Seminarvortrag zum Seminar IBL I




Annika Richter              Seminar IBL I           1
Andrea Büsing                SoSe 2005
 Probleme bei der Absatzprognose von
 Videofilmen
1. Problemstellung
2. Prognosemodelle
3. Anwendung auf die Absatzprognose von Videos
4. Prognose bei Warner Home Video
5. Schlussbetrachtung

Annika Richter       Seminar IBL I           2
Andrea Büsing         SoSe 2005
1. Problemstellung (1)
Warum ist eine Absatzprognose nötig?
• Neues Problem, da bis vor kurzem alles abgesetzt
  werden konnte
• Entwicklung der DVD führte zu starkem Marktwachstum
• Breite des Angebots und Aktionsgeschwindigkeit haben
  zugenommen
• Sinkende Preise und Verschärfung der
  Wettbewerbssituation erfordern Optimierung von
  Vertriebsprozessen und präzise Prognosen


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Andrea Büsing           SoSe 2005
 1. Problemstellung (2)
Spezifika der Absatzprognose von Videos
• Jeder Film ist eine Neueinführung
• Kurze Absatzperiode
• 50% des Absatzes in der ersten Woche
• Bei Veröffentlichung muss alles produziert sein
• Nachproduktion teuer (Maschinenumstellung)
• Versäumter Absatz kann nicht nachgeholt werden
• Überproduktion führt zu Verstopfung der
  Distributionskanäle

Annika Richter          Seminar IBL I               4
Andrea Büsing            SoSe 2005
Probleme bei der Absatzprognose von
Videofilmen
1.     Problemstellung
2.     Prognosemodelle
       2.1 Trendextrapolation
       2.2 Exponentialfunktion
       2.3 Logistische Funktion
       2.4 Multiple Regressionsanalyse
3.     Anwendung auf die Absatzprognose von Videos
4.     Prognose bei Warner Home Video
5.     Schlussbetrachtung
Annika Richter           Seminar IBL I               5
Andrea Büsing             SoSe 2005
2. Prognosemodelle
Unterscheidung nach:
kurzfristig:     Prognosezeitraum < 3 Monate
mittelfristig:   3 Monate < Prognosezeitraum < 2 Jahre
langfristig:     Prognosezeitraum > 2 Jahre

univariat:       Zeit als einziger erklärender Faktor
multivariat:     mehrere erklärende Faktoren

quantitativ:     Verknüpfung der Variablen mit Hilfe mathematischer
                 Operationen in Form von Gleichungssystemen
qualitativ:      Verknüpfung der Variablen erfolgt
                 verbalargumentativ

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Andrea Büsing                    SoSe 2005
 2.1 Trendextrapolation
                                              • langfristig / univariat / quantitativ
 8                                            • Voraussetzung: Zeitstabilität
 6                                            • Prognose des Trends, der
Y4
                                                allgemeinen Richtung
                                              • Anpassung eines Polynoms mit
 2                                              möglichst niedriger Ordnung an
 0                                              die Vergangenheitswerte einer
                                                Zeitreihe
     0            5    t   10        15
                                              • typisch für Verbrauchsgüter
         y (t )  a0  a1 * t  ut

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 Andrea Büsing                        SoSe 2005
     2.2 Exponentialfunktion
                                                     • langfristig / univariat / quantitativ
    180
    160
                                                     • Voraussetzung: Zeitstabilität
    140                                              • Konstante Wachstumsrate
    120                                              • Annahme: Wachstum ist
Y
    100                                                proportional zum erreichten
     80                                                Niveau
     60                                              • Parameter werden aus der
     40                                                Zeitreihe geschätzt
     20
      0
                                                     • Beispiele: Entwicklung der
          0     2     4     6t    8    10     12
                                                       Weltbevölkerung, BSP,
                                                       Volkseinkommen
                       ˆ
              y (t )  C * e a*t ut
              ˆ              ˆ    ˆ


    Annika Richter                          Seminar IBL I                                8
    Andrea Büsing                            SoSe 2005
2.3 Logistische Funktion
                                          • langfristig / univariat / quantitativ
                                          • Voraussetzung: Zeitstabilität
                                          • Ermittlung des Trends der
                                            Absatzentwicklung und des
                                            Sättigungsniveaus
                                          • Annahmen: Wachstum ist
                                            proportional zum erreichten Niveau
                                            und zum momentanen Abstand
                                            vom Sättigungspunkt
                                          • Parameter werden aus der
                                            Zeitreihe geschätzt
                        S
     y(t )                               • typisch für langlebige Konsumgüter
                 1  e a*S *t C
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Andrea Büsing                        SoSe 2005
2.4 Multiple Regressionsanalyse (1)
Grundgedanken:
• Aufdeckung bestehender Beziehungen zwischen der zu
   prognostizierenden Größe (endogen) und den
   beeinflussenden Variablen (exogen)
• Bestimmung des quantitativen Ausmaßes dieser
   Beziehungen mit Mitteln der Statistik und Ökonometrie
Eignet sich zur Prognose, wenn
    – Funktionsverlauf richtig spezifiziert werden kann
    – die Ausprägungen der exogenen Variablen rechtzeitig
      zur Verfügung stehen

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Andrea Büsing             SoSe 2005
    2.4 Multiple Regressionsanalyse (2)
Lineare Funktion:                              • kurzfristig / multivariat /
                                                 quantitativ
                                               • Schätzung der exogenen
y t  b0 x0t  b1 x1t  ....  bn x nt  u t     Parameter bi
                                               • Prognose anhand unabhängiger
                                                 exogener Variablen xi
•    yt abhängige/endogene Variable
•    xnt exogene Variable
•    bi Schätzparameter
•    ut Störvariable




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Andrea Büsing                          SoSe 2005
2.4 Multiple Regressionsanalyse (3)
Prämissen:
• Erwartungswert der Störvariablen = 0
• Homoskedastizität (zeitliche Konstanz) und
  Unkorreliertheit der Störvariablen
• Störvariable muss normalverteilt sein
• Keine Mulitkollinearität (keine lineare Abhängigkeit
  zwischen den exogenen Variablen)
• Bei t∞müssen Erwartungswerte und Varianzen der
  exogenen Variablen endliche Werte annehmen

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Andrea Büsing            SoSe 2005
  2.4 Multiple Regressionsanalyse (4)
• Vorteile
   – Leistungsfähigstes Instrument
   – Solides theoretisches Fundament
   – Konfidenzintervalle für die Prognosewerte können angegeben
     werden
• Nachteile
   – Hohe Anforderungen an das mathematische und statistische
     Verständnis der Benutzer
   – bei der Auswahl von Funktionsform und Variablen ist Fachwissen
     erforderlich, sonst gravierende Prognosefehler
   – Den anderen Verfahren nur überlegen, wenn die exogenen
     Variablen der endogenen vorauseilen oder leichter zu ermitteln sind

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 Andrea Büsing                  SoSe 2005
     Probleme bei der Absatzprognose von
     Videofilmen
1.    Problemstellung
2.    Prognosemodelle
3.    Anwendung auf die Absatzprognose von Videos
      3.1 Anwendung der klassischen langfristigen Verfahren
      3.2 Anwendung der multiplen Regressionsanalyse
4.    Prognose bei Warner Home Video
5.    Schlussbetrachtung


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 Andrea Büsing             SoSe 2005
3.1 Anwendung der klassischen
langfristigen Verfahren
Probleme bei der Anwendung:
• Andere Einflussfaktoren neben der Zeit
• Es liegen weder Zeitreihen noch Vergangenheitsdaten
  vor
• Prognose einer Zahl nicht einer Zeitreihe
• Schnelle Entwicklung des Marktes 
  Zeitstabilitätshypothese ist nicht erfüllt
• Kurzer Prognosezeitraum
         Also nur kurzfristige Verfahren möglich

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Andrea Büsing           SoSe 2005
3.2 Anwendung der multiplen
Regressionsanalyse
• kurzfristig
• Berücksichtigung unterschiedlicher
  Einflussfaktoren
• Keine Vergangenheitswerte benötigt
      Problemlos auf einzelne Titel anwendbar


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Andrea Büsing        SoSe 2005
Probleme bei der Absatzprognose von
Videofilmen
1.     Problemstellung
2.     Prognosemodelle
3.     Anwendung auf die Absatzprognose von Videos
4.     Prognose bei Warner Home Video
       4.1 Time Warner Konzern
       4.2 Warner Home Video
       4.3 Ablauforganisation
       4.4 Prognose bei WHV USA
       4.5 Prognose bei WHV Deutschland
       4.6 Probleme bei der Prognose
5.     Schlussbetrachtung
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Andrea Büsing                SoSe 2005
4.1 Time Warner Konzern
•   Gründung Warner Bros. Anfang 20. Jh.
•   1989 Fusion mit Time-Life Inc. zu Time Warner
•   2000 Fusion mit AOL
•   Heute einer der größten Medienkonzerne der Welt
•   u. a. gehören dazu: CNN, People Magazin,
    CompuServe, Netscape und viele mehr



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Andrea Büsing             SoSe 2005
4.2 Warner Home Video
• WHV USA nimmt ca. 1/8 innerhalb des Time Warner
  Konzerns ein
• Verhältnis von WHV USA und Deutschland liegt bei ca.
  15:1
• Im Jahr werden ca. 700 bis 1.000 Titel veröffentlicht
  (USA)
• 2004 USA: 16 Titel Verkaufszahlen > 1 Mio.
• Z.B.: Harry Potter, Mystic River

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Andrea Büsing            SoSe 2005
4.3 Ablauforganisation WHV Deutschland
• Veröffentlichung in den USA
• Zeitfenster zwischen Veröffentlichungen
  wird kleiner
• Filmmaterial wird direkt übernommen
• Synchronisation und sonstige
  Änderungen für deutschen Markt
• FSK                                       2-3 Monate
• Digital Linear Tape (Master)


• Produktion                                4-6 Wochen

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Andrea Büsing               SoSe 2005
4.4 Prognose bei WHV USA
• 7 Abteilungen
• Multiples Regressionsmodell mit bis zu 80 Einflussfaktoren:
• Beispiele:
   – Kinoerfolg (bedingt)
   – Anzahl der DVD-Player in den Haushalten
   – Jahreszeit
   – Genre
   – Beliebtheitsgrad der Schauspieler
   – Tag der Veröffentlichung
• Standardabweichungen von 10%


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Andrea Büsing                 SoSe 2005
4.5 Prognose bei WHV Deutschland (1)
• Probleme bei der Übertragung des amerikanischen
  Modells auf den deutschen Markt:
   – Anderes Kaufverhalten 5 bzw. 10 DVDs/Jahr
   – Unterschiedliche Mentalitäten Variablen wirken sich
     anders aus
• Übertragung der Methode?



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Andrea Büsing            SoSe 2005
4.5 Prognose bei WHV Deutschland (2)
1.       Budget and Financial Forecasting
     –      Schätzung der Gesamtabsatzzahlen anhand von Vergleichsdaten
2.       Marketing / Sales Planning
     –      Schätzung der Marktanteile der einzelnen Händler
     –      Verbindung zu den Händlern
     –      Beraterrolle für den Handel
     –      Verkaufsfördernde Maßnahmen
3.       Vendor Managed Inventory
     –      Schätzung der Gesamtabsatzzahlen
     –      Betrachtung der Endkunden


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4.5 Prognose bei WHV Deutschland (3)
Vendor Managed Inventory
• In den frühen 80ern entstanden
• Enge Zusammenarbeit von Groß- und Einzelhandel
• Soll den Großhändlern Einblick in das Verhalten der
  Endverbraucher gewähren
• Sorgt für eine flüssige und lückenlose Versorgung des
  Einzelhandels
• Ausstattung des Einzelhandels mit der entsprechenden
  Software

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Andrea Büsing            SoSe 2005
4.5 Prognose bei WHV Deutschland (4)
Vorgehensweise des VMI bei WHV Deutschland:
• Vergleichstitel (VÖ, Genre, usw.)
• Zusammenfassung der Absatzkurven der Händler zu
  einer Gesamtabsatzkurve
• Modifizierung dieser Kurve für den neuen Titel
• Aufteilung auf die einzelnen Händler
• Vergleich dieser Kurven mit den Bestellungen der
  Händler

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Andrea Büsing           SoSe 2005
4.5 Prognose bei WHV Deutschland (5)
Beispiel: „Ocean‘s Twelve“
• Vergleichstitel: „Ocean‘s Eleven“
  Problem: Vergleichstitel hat einen anderen VÖ und
  Markt hat sich gewandelt
• Aktueller Vergleichstitel mit gleichem VÖ: „Herr der
  Ringe 2“
• Übertragung der Absatzkurve von „HDR2“ auf „Ocean`s
  Twelve“ mit entsprechender Modifizierung
• prognostizierte Absatzzahlen wurden nicht verwirklicht

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Andrea Büsing            SoSe 2005
4.6 Probleme bei der Prognose
• Einflussfaktoren sind nicht alle identifiziert
• Bekannte Größen nicht immer verlässlich
  (Kinoerfolg kein Garant für hohe Absatzzahlen
  der DVD)
• Raubkopien
     Digital Rights Management:
           • Awareness Kampagnen
           • Kopierschutz


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Andrea Büsing                SoSe 2005
Probleme bei der Absatzprognose von
Videofilmen
1.     Problemstellung
2.     Prognosemodelle
3.     Anwendung auf die Absatzprognose von Videos
4.     Prognose bei Warner Home Video

5. Schlussbetrachtung

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Andrea Büsing             SoSe 2005
5. Schlussbetrachtung
• Langfristige Prognoseverfahren ungeeignet
• Erfolgreiche Anwendung der multiplen Regressionsanalyse in
  den USA
• Die bei WHV Deutschland angewandte Methode ist nicht
  hinreichend zur Prognose geeignet
• Lösung: Übertragung und Modifizierung des amerikanischen
  Modells auf Deutschland
• Warum wird das amerikanische System nicht bereits hier
  angewendet? Anpassung dauert lange Zeitverlust.
• Zu teuer? Bald überflüssig?


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