Künstliche neuronale Netze im empirischen Vergleich zu regressionsanalytischen Verfahren in der Werbewirkungsforschung

Die Anzahl wissenschaftlicher und nichtwissenschaftlicher Publikationen zum Thema Werbewirkung ist kaum überschaubar. Das große Interesse der Marketing-Forschung an der Frage, ob und wie Werbung wirkt, ist trotz vorübergehend gesunkener, aber mit rund 16 Milliarden Euro im Jahr 2002 immer noch hohen und wieder ansteigenden Werbeaufwendungen in klassischen Medien in der Bundesrepublik Deutschland wenig erstaunlich. Nicht nur die Höhe der Werbeausgaben, sondern auch die strategische Bedeutung der Werbung im Rahmen des Marketing-Mix rechtfertigt die intensive Auseinandersetzung mit Fragen zur Werbewirkung in Forschung und Praxis. Die vorliegende Untersuchung befasst sich mit der Anwendung der künstlichen Neuronalen Netze in der Problemdomäne der Werbewirkungsforschung, insbesondere der Werbetrackingforschung. Die Anwendung Neuronaler Netze in der Werbewirkungsforschung liegt insofern nahe, weil die zugrunde liegenden Wirkungszusammenhänge in hohem Maße nicht offensichtlich, nichtlinear und zeitlich dynamisch sind. Ziel der Untersuchung ist es, die Werbewirkung von Mediastrategien mit Hilfe eines neuronalen Modellansatzes zu analysieren und zu prognostizieren und mit herkömmlichen regressionsanalytischen Verfahren zu vergleichen.