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Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Lehrstuhl für Marketing & Innovation – Prof. Dr. Daniel Baier

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Herzlichen Glückwunsch: Herr Dipl.-Wirt.-Math. Sascha Vökler hat erfolgreich seine Promotion zum Thema „Machine-Learning-Verfahren in der Produktlinienoptimierung - Simulationsrechnungen und Robustheit“ abgeschlossen

09.08.2021

Herr Dipl.-Wirt.-Math. Sascha Vökler hat sich in seine 181-seitigen Dissertationsschrift damit beschäftigt, wie auf Basis von Ergebnissen einer Conjointstudie mittels Simulations- und Optimierungsrechnungen „bestmögliche“ Produkte und Produktlinien bestimmt werden können. Dabei ist unter „bestmöglich“ ein wählbares zu maximierendes Kriterium zu verstehen, etwa der Marktanteil, der Absatz, der Umsatz oder der Gewinn, der mit einem Produkt bzw. einer Produktlinie bestehend aus mehreren Produkten voraussichtlich erzielbar ist.

Die Forschungstradition, die hinter diesem methodischen Ansatz steht, hat sowohl innerhalb der Multidimensionalen Skalierung (MDS) als auch innerhalb der Conjointanalyse eine sehr lange Tradition: Bereits in den 1970er Jahren gab es erste Vorschläge für Simulations- und Optimierungsrechnungen durch Zufryden und durch Green, die schnell in den Top-Journals, aber auch der Marketing-Praxis aufgegriffen und weiterentwickelt wurden. Heute, bei weltweit ca. 28.000 jährlich durchgeführten Conjointstudien, sind derartige Simulations- und Optimierungsrechnungen weit verbreitet und es werden in der Conjointanalyse-Standardsoftware (z.B. bei Sawtooth Software oder in R- und Python-Paketen) neben verschiedenen Erhebungs- und Auswertungsverfahren auch immer mehr Module zur Durchführung von Simulations- und Optimierungsrechnungen bereitgestellt. Allerdings gibt es hier noch viel Luft nach oben: So wird bei Sawtooth Software lediglich eine vollständige Enumeration und ein genetischer Algorithmus zur Produkt(linien)optimierung bereitgestellt und bei R und Python muss man sich auf Basis allgemeiner Optimierungsmodule seine Modelle selbst formulieren.

Vor diesem Hintergrund ist es sehr erfreulich, dass sich Herr Vökler in seiner Dissertationsschrift – aber natürlich auch zahlreichen weiteren Veröffentlichungen – damit beschäftigt hat, diesem Defizit abzuhelfen. Er hat untersucht, welche Verfahren im Laufe der Zeit entwickelt wurden, und wie man diese sogar noch verbessern kann. Er hat sie gemeinsam mit Koautoren alle in C++ und R implementiert und getestet. Mittels umfassender Monte-Carlo-Analysen hat er darüber hinaus auf Basis synthetischer und realer Daten untersucht, welche dieser Verfahren bei welchen Rahmenbedingungen besonders erfolgversprechend sind. Dabei spielt die Problematik, dass viele Verfahren auf Heuristiken basieren und daher das Auffinden des globalen Optimums nicht garantiert ist, eine besondere Rolle, aber natürlich auch die teilweise ausufernde Rechenzeit.

Die beiden Gutachter – Frau Prof. Dr. Magdalena Missler-Behr, BTU Cottbus-Senftenberg, und Herr Prof. Dr. Daniel Baier -  sowie der Vorsitzende des Prüfungsausschusses – Herr Prof. Dr.-Ing. Uwe Meinberg – freuen sich, dass dieses Dissertationsprojekt abgeschlossen wurde und wünschen Herrn Vökler weiterhin alles Gute.

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