Big-Data-Technologien im Preismanagement – Inhaltliche Validitatsprufung

Da dieser Aspekt Teil des in Abschnitt 2.2.2 beschriebenen Vorgehens ist, wird die inhaltliche Interpretation bezuglich der Validitat der Ergebnisse bereits in diesem Kapitel durchgefuhrt, statt erst in der Diskussion. Da es sich nicht um eine konfirmatorische Clusteranalyse handelt, die eine bereits existierende, vermutete Struktur zu bestatigen versucht; sondern um eine explorative Clusteranalyse, im Rahmen derer unklar ist, welche Clusterstruktur sich ergeben soll, kann nicht die Aussage getro
en werden, dass ein anderes Clustering erwartet wird. Allerdings ergibt sich im Rahmen der weiterfuhrenden Zielsetzung der Entscheidungsunterstutzung fur standortspezifische Preisdifferenzierung unter Berucksichtigung der Zahlungsbereitschaften unterschiedlicher Produktgruppen keine zufriedenstellende Losung. Es ergibt zwar durchaus Sinn, die Filialen in zwei unterschiedliche Gruppen einzuteilen, die je viele und wenige lokale Merkmale aufweisen, allerdings ist die Zielsetzung eine eine granularere Segmentierung, um Preise fur Produktgruppen auf Basis lokaler Gegebenheiten gezielt differenzieren zu konnen. Demnach ist auf Basis der in den vorangehenden Kapiteln angestellten Uberlegungen eine Clusterlosung mit einer groeren Anzahl von Clustern wunschenswert. Mit der aktuellen Parameterkombination und den gewahlten V`ariablen strebt die Clusterlosung zur minimalen Anzahl von Clustern von zwei und kann demnach nur eingeschrankt dazu verwendet werden, als Basis fur eine effektive Preisdifferenzierung verwendet zu werden. Dies kann entweder bedeuten, dass die ermittelten Variablen allesamt relevant waren und auch alle relevanten Variablen mit in die Clusteranalyse einbezogen wurden. In diesem Fall wurde die Losung schlichtweg bedeuten, dass die naturliche Struktur der Daten am besten durch eine Segmentierung in zwei Gruppen erklart werden kann. Oder aber diese Losung bedeutet, dass die Menge an Variablen nicht korrekt ist. Einerseits konnen Variablen fehlen, deren Existenz essenziell fur das Untersuchungsziel, der standortspezifischen Segmentierung, ist. Andererseits konnen Variablen berucksichtigt worden sein, die kaum Relevanz fur ebenjene Segmentierung haben, und somit die Ergebnisse verfalschen. Daruber hinaus konnen die ermittelten oder zur Verfugung stehenden Daten auch schlichtweg falsch sein, es ist in diesem Rahmen nicht moglich, eindeutig zu bestimmen, welche dieser Moglichkeiten auf diese Untersuchung zutrifft, was in der Diskussion eingehend behandelt wird.