TY - THES A1 - Buchwitz, Benjamin T1 - Forecasting price decline events for consumer goods [cumulative dissertation] N2 - This cumulative dissertation consists of five research contributions considering different questions for forecasting price decline events for consumer goods. The main goal of the dissertation is the development of a methodological framework to derive economically beneficial buying recommendations on the basis of historic minimum price time series that support price-sensitive customers in scheduling their buying decisions when purchasing homogeneous goods. The central steps for the development, configuration and application of a suitable forecasting methodology are described in the five research papers. The first article develops a probabilistic forecasting methodology and shows opportunities and challenges when evaluating decision recommendations. Article 2 exemplifies the developed statistical procedure and shows that generated decision recommendations are economically viable using a real sample from the German e-commerce market. The third article discusses the economic and statistical implications when setting a price decline threshold in more detail and shows that the economically optimal threshold can be determined based on the historic minimum price time series. Additionally, an approach is presented that produces precise estimates based on the incomplete time series 90 days after the product’s market entry. Article 4 develops an additional approach to improve target price alarms on price comparison sites. The fifth article extends the methodological spectrum for forecasting price change events and shows that identified dynamics are generalizable over time and product groups. The exploitation of these dynamics leads to more precise and economically relevant buying recommendations. N2 - Die vorliegende kumulative Dissertation umfasst fünf Beiträge, die sich mit der Prognose von Preissenkungsereignissen für Konsumgüter beschäftigen. Ziel ist die Entwicklung eines methodischen Rahmens, um aus historischen Minimumpreiszeitreihen Empfehlungen abzuleiten, die potenzielle, preissensitive Kunden bei der Bestimmung eines wirtschaftlich vorteilhaften Kaufzeitpunktes für eindeutig differenzierbare, homogene Güter unterstützen. Die dafür notwendigen Schritte der Entwicklung, Anwendung und Konfiguration einer Prognosemethodologie werden in den einzelnen Forschungsbeiträgen beleuchtet. Beitrag 1 legt die Grundlagen der Prognosemethodik und zeigt Möglichkeiten und Herausforderungen bei der Evaluation abgeleiteter Entscheidungen auf. Beitrag 2 verdeutlicht die entwickelte Methodik und zeigt mittels eines realen Datensatzes, dass erstellte Entscheidungsempfehlungen wirtschaftlichen Mehrwert bieten. Beitrag 3 beleuchtet den Fall eines zu setzenden Schwellenwertes für eine Mindestersparnis genauer und zeigt, dass dieser Schwellenwert wirtschaftlich optimal auf Basis der Minimumpreiszeitreihe bestimmt sowie bereits 90 Tage nach Markteintritt eines Produktes präzise geschätzt werden kann. Beitrag 4 betrachtet einen weiteren Anwendungsfall im Kontext von Preisvergleichsportalen und entwickelt einen zusätzlichen Ansatz zur Erweiterung des als Preisalarm bezeichneten Benachrichtigungsservices. Beitrag 5 erweitert das eingesetzte Methodenspektrum zur Prognose von Preisänderungsereignissen und zeigt, dass die entscheidenden Dynamiken über Produktgruppen hinweg verallgemeinerbar sind und für die Steigerung der Prognosequalität genutzt werden können. KW - Statistik KW - Data Science KW - Prognoseverfahren KW - Big Data KW - Electronic Commerce Y1 - 2019 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-ku-eichstaett/frontdoor/index/index/docId/521 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:824-opus4-5217 ER -