Repräsentativität in der Online-Marktforschung

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In Zeiten einer rasanten Ausbreitung des Internets und des damit verbundenen stetigen Wachstums von E-Commerce und Online-Handel wird die zeitnahe und effektive Beschaffung von Informationen über die neuen elektronischen Märkte zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Der Einsatz des Internets als interaktives Medium zur Informationsbeschaffung eröffnet der Online-Marktforschung eine Chance, deren erfolgreiche Umsetzung die methodisch korrekte Anwendung der Werkzeuge zur Online-Datenerhebung und -Informationsgewinnung und dabei insbesondere der Online-Befragung voraussetzt.Die vorliegende Arbeit analysiert Problematik und Ursachen mangelnder Repräsentativität bei Online-Befragungen auf mathematisch-statistischer Ebene. Sie liefert einen Überblick und zugleich einen kritischen Vergleich des Methodenspektrums aus Wissenschaft und Praxis zur Verbesserung der Repräsentativität von Online-Befragungen, um anschließend auf der Basis von multiplen linearen Regressionsmodellen ziel-gerichtet einen neuen problemorientierten Lösungsansatz zu entwickeln. In einer breit angelegten Monte-Carlo-Simulation werden die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen des neuen Verfahrens abgesteckt.Mit Hilfe des in der Arbeit dargestellten Lernprozesses lässt sich das vorgestellte Verfahren in der täglichen Befragungspraxis stetig weiterentwickeln und die Repräsentativität der Ergebnisse von Online-Befragungen kontinuierlich verbessern. Die Handlungsempfehlungen für die Durchführung von Online-Befragungen sowie die herausgearbeiteten Konsequenzen für die Online-Marktforschung geben gezielte Hinweise für den Einsatz und die Anwendung des neuen Verfahrens zur Verbesserung der Repräsentativität der Ergebnisse bei der praktischen Durchführung von Online-Befragungen.