Neuronale Netze und Fuzzy-Logik in der Neuprodukt-Erfolgsfaktorenforschung [Paperback]

Die Autorin entwickelt und ?berpr?ft neue vielversprechende Methoden, die mit gr??erer Sicherheit als bisher eindeutige Erfolgsfaktoren neuer Produkte identifizieren sollen.Diskriminanzanalyse und ihre Anwendung im Rahmen der Neuprodukt-Erfolgsfaktorenforschung - Neuronale Netze zur Ber?cksichtigung von nichtlinearen Zusammenh?ngen - Fuzzy-Logik zur Ber?cksichtigung von Unsch?rfen im Datenmaterial - Monte-Carlo-Simulation - Auswertung des deutschen INTERPROD-Datensatzes unter Ber?cksichtigung der SimulationsergebnisseDr. Christine Wiedemann ist wissenschaftliche Assistentin bei Prof. Dr. Helmut Schmalen am Lehrstuhl f?r Absatzwirtschaft und Handel der Universit?t Passau, wo sie auch promovierte.Die Entwicklung und erfolgreiche Vermarktung neuer Produkte ist f?r Unternehmen von existentieller Bedeutung, auch wenn hohe finanzielle Risiken dabei in Kauf genommen werden m?ssen. Bisher ist es jedoch nicht gelungen, eindeutige Erfolgsfaktoren zu identifizieren, was in statistischen bzw. methodischen Problemen der h?ufig verwendeten Diskriminanzanalyse begr?ndet sein k?nnte. Christine Wiedemann verwendet ein neuronales Netz, das auch nichtlineare Beziehungen aufdecken kann, sowie eine unscharfe Formulierung des Erfolgsbegriffes mit Hilfe von Fuzzy-Logik. Eine Monte-Carlo-Simulation soll zeigen, ob dieses f?r die Neuprodukt-Erfolgsfaktorenforschung neue Instrumentarium Verbesserungen gegen?ber dem bisherigen Vorgehen bringen kann. Unter Ber?cksichtigung der gewonnenen Erkenntnisse wird der deutsche INTERPROD-Datensatz erneut ausgewertet.Die Entwicklung und erfolgreiche Vermarktung neuer Produkte ist f?r Unternehmen von existentieller Bedeutung, auch wenn hohe finanzielle Risiken dabei in Kauf genommen werden m?ssen. Bisher ist es jedoch nicht gelungen, eindeutige Erfolgsfaktoren zu identifizieren, was in statistischen bzw. methodischen Problemen der h?ufig verwendeten Diskriminanzanalyse begr?ndet sein k?nnte. Christine Wiedemann verwendet ein neuronales Netz, das auch nichl“8