Von Milch bis Markenbindung – wie die GIM mit einem neuen Forschungsansatz Kaufentscheidungen noch realistischer und nachvollziehbarer macht.
Was sind Kaufentscheidungsbäume – und warum sind sie für FMCG und Retail so wichtig?
Kaufentscheidungsbäume (Purchase Decision Trees, PDTs) sind ein zentrales Instrument in der Marktforschung, um zu verstehen, wie Menschen am Point of Sale Produkte, von Äpfeln über Milch bis Zahnseide, auswählen. Klassische PDTs zeigen auf, welche Kriterien – wie Preis, Marke oder Produkttyp – nacheinander zum Kauf führen.
Gleichwohl: So schön die Theorie – in der Realität sind Kaufentscheidungen selten linear. Situative Faktoren wie Laune, Zeitdruck, Regallayout, Verfügbarkeit beeinflussen das Verhalten – oft unbewusst. Aber genau hier setzt die GIM mit einer neuen Methodik an.
Praxisgeprüfte GIM-Methode: Shopperforschung mit Loyalty Score
In einer internen Studie hat die GIM eine innovative Kombination aus Simulation, quantitativer Analyse und Verhaltensbeobachtung entwickelt. Ziel: Kaufentscheidungen unter möglichst realen Bedingungen messbar machen. Dafür wurde ein digitales Supermarktregal mit echten Produkten, Preisen und Marken erstellt – inklusive „Gerade-ausverkauft“-Szenarien.
Das Herzstück: der Loyalty Score. Bitte, was? Ganz einfach: Dieser misst, wie treu Shopper einem bestimmten Produktmerkmal bleiben und wie wahrscheinlich ein Wechsel ist. Ein hoher Loyalty Score bedeutet: Hier herrscht geringe Wechselbereitschaft – also starke Markentreue oder ein zentrales Kaufkriterium, etwa der Preis.
Case Study: Milchprodukte im Test
Die GIM testete ihre Methode anhand der Kategorie haltbare Milchprodukte (Kuhmilch, Hafermilch, Mandelmilch). Die Ergebnisse zeigen exemplarisch, wie differenziert das Entscheidungsverhalten ist:
- Erstes Kriterium: Milchbasis – 79 % der Shopper blieben über alle Runden ihrer Wahl (Kuhmilch oder Pflanzenmilch) treu
- Bei Kuhmilch: Laktosefreiheit (79 %), danach Bio-Status (76 %) – Marke und Fettgehalt hatten weniger Einfluss
- Bei Pflanzenmilch: Entscheidung „Marke vs. Eigenmarke“ war entscheidend (72 % Loyalty Score)
Business-Strategien verbessern – drei Anwendungsmöglichkeiten:
- Zielgerichtete Kundenansprache entwickeln
- Verpackungsdesign datenbasiert optimieren
- Regallayout und Sortiment strategisch steuern
Fazit: GIM-PDT mit Loyalty Score als Gamechanger
Die Kombination aus Shopperverhalten, datenbasierter Loyalitätsanalyse und realitätsnaher Simulation hebt klassische Marktforschung auf ein neues Level. Wer wissen will, warum Shopper wirklich kaufen, findet hier nicht nur Antworten – sondern weiterführend konkrete strategische Ansätze für Kommunikation, Design und Regalstrategie.
FAQ – Kaufentscheidungsbäume, Loyalty Score & Shopperforschung
- Was ist ein Kaufentscheidungsbaum (Purchase Decision Tree, PDT)?
Ein Kaufentscheidungsbaum ist ein Modell, das zeigt, wie Menschen beim Einkaufen Produkte auswählen.
- Warum sind PDTs für Unternehmen in FMCG, Retail oder Pharma wichtig?
PDTs liefern strategische Insights für Sortimentsplanung, Produktdesign und POS-Marketing.
- Was bedeutet der Loyalty Score im Kontext von PDTs?
Der Loyalty Score misst, wie stark Shopper an bestimmten Produktmerkmalen festhalten.
- Wie unterscheidet sich der GIM-PDT von klassischen Methoden?
Der GIM-PDT kombiniert qualitative und quantitative Forschung mit realitätsnahen Einkaufssimulationen.
- In welchen Branchen lässt sich der PDT mit Loyalty Score einsetzen?
Neben der FMCG-Branche eignet sich die Methode für Handel, Apotheken, Drogerien, Baumärkte, E-Commerce und Gesundheitssektor.
- Kann Künstliche Intelligenz das Shopperverhalten besser vorhersagen als PDTs?
KI-Modelle bieten Potenzial, stoßen aber an Grenzen, wenn sie menschliche Entscheidungslogiken nicht berücksichtigen.
- Wie können Unternehmen mit der GIM zusammenarbeiten, um eigene PDTs zu entwickeln?
Interessierte Unternehmen können sich direkt an das GIM-Team wenden.
