Beiträge in Fachzeitschriften & Arbeitspapiere

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Heil, O.P. & Münch, A. (2011). Flop- und Hit-Prognosen mit kleinen Stichproben auf wissenschaftlicher Basis, Planung & Analyse, 19(3), 32-35.

Eine der großen Herausforderungen der Marketing-Forschung ist die Prognose von Produkt-Flops bzw. Hits. Das in diesem Beitrag vorgestellte Chance-Kriterium (CK) ermöglicht eine schnelle und valide Identifikation von Flops und Hits sowie von Markenwechsel-Potentialen. Das Verfahren baut auf einer breiten wissenschaftlichen Basis auf und kommt mit kleinen Fallzahlen aus. Das abgeleitete Kriterium argumentiert, dass Kunden die Marke nur wechseln, wenn die Alternative mindestens als gleich gut oder besser empfunden wird. So können Hits und Flops bereits in einem sehr frühen Stadium erkannt werden. Zwei Fallstudien verdeutlichen die Prognosegüte des CKs. 

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Därmann, A.-C. (2010). Conjoint-Analyse PLUS: Eine methodische Untersuchung des CHANCE-Kriteriums als Ergänzung der klassischen Conjoint-Analyse, Diplomarbeit: Hochschule Niederrhein, Mönchengladbach.

Diese Arbeit untersucht zwei Instrumente der Marktforschung für den Bereich der Fast Moving Consumer Goods. Zum einen wird die Conjoint-Analyse als klassisches Verfahren der Präferenzanalyse methodisch überprüft und zum anderen wird eine neue Methode – das sogenannte CHANCE-Kriterium – auf die Eignung für diesen Bereich untersucht. Es gilt als besonders gut nachvollziehbares und flexibles Verfahren. Aufgrund der universellen Anwendbarkeit können damit in den frühen Phasen der Produktentwicklung viele Fragestellungen beantwortet werden. Die Validierung dieses Kriteriums erfolgt anhand von aktuellen Marktdaten. Die Möglichkeit zur Kombination beider Verfahren wird aufgezeigt. 

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Magin, V. (2006). The CHANCE Approach: A New and Simple Method to Predict Success or Failure of New Products, Working Paper: Mainz University.

This paper introduces a method to predict a new product’s success or failure at a remarkable rate. Notably, the method is rather straightforward, if not simple. After discussing the related literature, we present the method and illustrate its merits using one sizeable real world application in detail and cumulative data from 20 applications.

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