Identifikation der entscheidenden Werttreiber in der Sportartikelindustrie

Inhalt

Abkürzungsverzeichnis

1 Einführung

2 Unternehmensgröße
2.1 Ursachen
2.1.1 Betriebsgrößenabhängige Kostendegression
2.1.2 Kostenerfahrungskurve
2.1.3 Marktmacht im Einkauf
2.1.4 Finanzierung
2.2 Messung des Erklärungsbeitrags
2.3 Kritische Würdigung

3 Marktposition
3.1 Ursachen
3.1.1 Marke schafft Kundenbindung
3.1.2 Einsatz des Firmennamens als Dachmarke
3.1.3 Trend zu Sportlifestyle-Produkten
3.1.4 Marktmacht im Verkauf
3.2 Messung des Erklärungsbeitrags
3.3 Kritische Würdigung

4 Technologieinnovationen
4.1 Ursachen
4.1.1 Hohe Wettbewerbsintensität
4.2 Messung des Erklärungsbeitrags
4.3 Kritische Würdigung

5 Produktbündelungen
5.1 Ursachen
5.1.1 Umsatzsteigerung durch Produktbündelungen
5.2 Messung des Erklärungsbeitrags
5.3 Kritische Würdigung

6 Forderungsmanagement
6.1 Ursachen
6.1.1 Kapitalkostenreduktion durch Management des Nettoumlaufvermögens
6.2 Messung des Erklärungsbeitrags
6.3 Kritische Würdigung

7 Value Reporting
7.1 Ursachen
7.1.1 Reduktion von Informationsasymmetrien
7.1.2 Darlegung zukünftiger Erwartungen
7.2 Messung des Erklärungsbeitrags
7.3 Kritische Würdigung

Literaturverzeichnis (inklusive weiterführender Literatur)

8 Anhang

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten.

1 Einführung

In dieser Arbeit wird auf kritische Werttreiber in der Sportartikelindustrie wie z.B. Unternehmensgröße, Marktposition und Technologieinnovationen eingegangen.

Ziel dieser Arbeit wird es sein, mögliche industriespezifische Werttreiber in Form von strategischen Erfolgsfaktoren (SEF) zu definieren und empirisch zu überprüfen, welche in weiterer Folge von den einzelnen Unternehmen als konkrete Orientierungshilfe bei der Bestimmung unternehmensspezifischer Erfolgsfaktoren und der Unternehmensstrategie herangezogen werden können.

2 Unternehmensgröße

Hypothese 1: Große Unternehmen sind erfolgreicher als kleine.

2.1 Ursachen

2.1.1 Betriebsgrößenabhängige Kostendegression

Eine mögliche Ursache für den Erfolg von großen Unternehmen unter Beachtung von produktionstheoretischen Aspekten ist die betriebsgrößenabhängige Kostendegression.^[1] Dieses Phänomen wird auch häufig als Gesetz der Massenproduktion^[2] oder als „economies of scale“^[3] bezeichnet und besagt, dass die Stückkosten mit steigender Produktionsmenge abnehmen.^[4] Grundsätzlich führen meist eine Reihe von Einzelphänomenen zur betriebsgrößenabhängigen Kostendegression und Schmalenbach unterscheidet diesbezüglich zwischen Größendegression, Beschäftigungsdegression und Auflagendegression.^[5]

Als Größendegression bezeichnet Schmalenbach die Tatsache, dass die relativen Betriebskosten pro Einheit der Leistungsabgabe einer Maschine mit zunehmender Größe und Leistungsfähigkeit der Maschine abnehmen.^[6] Unter Beschäftigungsdegression versteht er das Phänomen, dass für eine bestimmte Maschine die relativen Betriebskosten mit zunehmender Beanspruchung der Maschine abnehmen.^[7]

Die Beschäftigungs- und Größendegression beziehen sich zwar grundsätzlich auf einzelne Maschinen und Fertigungsanlagen und somit sind unmittelbare Rückschlüsse auf Kostendegressionseffekte im gesamten Betrieb nicht direkt möglich.^[8] An dieser Stelle sollte jedoch darauf verwiesen werden, dass große Unternehmen der Sportartikelindustrie wohl eher Spezialmaschinen und spezialisierte Mitarbeiter einsetzen und daher stärker degressiv im Sinne der Größen- und Beschäftigungsdegression arbeiten können.^[9]

Die dritte Komponente der Kostendegression nach Schmalenbach ist die Auflagen-degression. Bei jedem Serien- oder Sortenwechsel müssen die Produktionsanlagen neu eingerichtet werden und es entstehen dabei Rüst- oder Sortenwechselkosten.^[10] Dabei handelt es sich um fixe Kosten, weil sie unabhängig von der Größe der Auflage anfallen. Je größer die zu produzierende Auflage ist, desto stärker werden die von der Stückzahl unabhängigen auflagenfixen Kosten auf die gesamte Losgröße verteilt. Die Auflagendegression bezieht sich also auf die mit zunehmender Auflagengröße abnehmenden Gesamtkosten je produzierter Einheit und wird häufig unter dem Begriff der Massenproduktion subsumiert.^[11] In der Regel wird davon ausgegangen, dass die Herstellung von Massenwaren primär die Domäne von Großunternehmen ist und diese daher verstärkt in den Genuss sinkender Stückkosten gelangen.^[12] Im Unterschied zum Schiffbau oder Anlagenbau ist die Sportartikelindustrie wohl eindeutig mit der Herstellung von Massenwaren beschäftigt und aus diesem Grund sollten auch die im Untersuchungssample enthaltenen Unternehmen mit sinkenden Stückkosten operieren können.

Bei der betriebsgrößenabhängigen Kostendegression muss schließlich noch beachtet werden, dass sowohl die Größen- und Beschäftigungsdegression^[13], als auch die Auflagendegression eine Obergrenze besitzen.^[14] Aufgrund von „diseconomies of scale„ steigen die langfristigen Durchschnittskosten jenseits dieses Schwellenwerts wieder und die jeweiligen Kostenverläufe weisen bei diesem Wert ihr Minimum auf.^[15]

2.1.2 Kostenerfahrungskurve

Die Kostenerfahrungskurve ist in vielen Punkten sehr eng mit den so genannten Lernkurven verwandt.^[16] Die meist im Fertigungsbereich angewandten Lernkurven besagen, dass die Fertigungszeiten - und analog dazu auch die Fertigungslöhne je produzierter Einheit - mit zunehmender Stückzahl abnehmen.^[17] Die Kostenerfahrungskurve geht jedoch über den Bereich der Fertigung hinaus und erstreckt sich auf die gesamten Wertschöpfungskosten.^[18] Im Unterschied zur Lernkurve werden somit alle einem Produkt zurechenbaren Kostenelemente wie z.B. Distributions-, Vertriebs-, Marketing-, Entwicklungs- und Verwaltungskosten erfasst.^[19]

Die Existenz von Kostenerfahrungskurven wurde von der Boston Consulting Group nachgewiesen, wobei die ersten Untersuchungen im Jahr 1965/66 mit dem Ziel durchgeführt wurden, preispolitische Vorgänge in Wachstumsmärkten zu erklären.^[20] Das zentrale Ergebnis dieser Untersuchungen war, dass die auf den Wertschöpfungsanteil bezogenen und in realen Geldeinheiten ausgedrückten Stückkosten eines Produktes potentiell um 20 bis 30 Prozent zurückgehen, wenn die kumulierten Produktionsmengen verdoppelt werden.^[21] Derartige Erfahrungskurveneffekte konnten für die unterschiedlichsten Produkte, Branchen und Volkswirtschaften nachgewiesen werden, wenngleich die Ausprägung mitunter sehr unterschiedlich ist. So schätzt z.B. Meffert, dass die durch den Erfahrungseffekt hervorgerufenen Kostensenkungen in der Automobilbranche etwa 12%, bei Fernsehern etwa 20% und in der Halbleiterindustrie 40 - 50% betragen.^[22]

Die Kostensenkungspotentiale eröffnen sich durch das Sammeln von Erfahrungen im Zeitablauf, weil mit wiederholter Ausführung gleicher oder ähnlicher Tätigkeiten die Leistungsprozesse und Ressourceneinsätze effizienter gestaltet werden.^[23] Dabei können einerseits Rationalisierungsmaßnahmen den Lernkurveneffekt massiv beeinflussen.^[24] Neben einer Senkung der produktionsanhängigen Kosten (z.B. Fertigungslöhne) können verbesserte Produktions- und Distributionsmethoden (z.B. Senkung des Rohstoff- und Energieverbrauchs, verbesserte Instandhaltung, Verfahrens-standardisierungen) zu einer Stückkostenreduktion führen. Andererseits führt jedoch auch der technische Fortschritt häufig zu effizienteren Faktorkombinationen. Als Beispiele führen Welge und Al-Laham leistungsfähigere Maschinen, Vollautomatisierung der Fertigung, Standardisierungen im Sinne des Baukastenprinzips und Möglichkeiten der Verwendung kostengünstigerer Grundmaterialen an.^[25]

2.1.3 Marktmacht im Einkauf

In fast allen bedeutenden Industriezweigen kann man beobachten, dass die großen Endproduktehersteller unter dem Druck des internationale Wettbewerbs versuchen, ihre gesamte Wertschöpfungskette nach Verbesserungs- und Einsparpotentialen hinsichtlich Qualität, Zeit und Kosteneffizienz zu analysieren.^[26] Aufgrund der Tatsache, dass ein erheblicher Teil der Produktionskosten der Endprodukthersteller auf fremdbezogene Materialien und Teile entfallen, versuchen die Unternehmen den Wettbewerbsdruck auf den Absatzmärkten auf ihre Zulieferer zu überwälzen.^[27]

Die Endproduktehersteller verfolgen daher immer häufiger die Strategie, einerseits ihre Fertigungstiefe zu verringern.^[28] Dabei versuchen sie durch eine Ausgliederung von Produktionsprozessen Druck auf die Zulieferpreise auszuüben und letztlich die konjunkturellen Risiken auf die Zulieferindustrie zu überwälzen. Andererseits wollen sie sich jedoch die Vorteile der vertikalen Integration erhalten und möglichst viel Einfluss auf die Produktion von Teilen bewahren, welche früher selbst erzeugt wurden und mittlerweile von Zulieferunternehmen hergestellt werden. Ihren Einfluss auf die Produktion der Zulieferer sichern sich die Abnehmer z.B. durch vorgeschriebene Qualitätssicherungssysteme und Qualitätsaudits. Es handelt sich somit um eine kombinierte Auslagerungs- und Verbundstrategie, die es erlaubt, den Rationalisierungs- und Innovationsdruck an rechtlich selbständige Produktionseinheiten weiterzugeben, wobei diese Zulieferer dennoch bis zu einem gewissen Grad von den Herstellern beeinflusst und kontrolliert werden können.^[29]

Auch vor der Sportartikelindustrie hat diese Entwicklung vor allem bei den großen Unternehmen nicht Halt gemacht, und so gibt es mittlerweile immer mehr Firmen, die einen Teil ihrer Produkte sehr kostengünstig fremdfertigen lassen, was sich letztlich auch positiv auf den Unternehmenserfolg auswirkt.^[30]

Die Markt- und Verhandlungsmacht gegenüber der Zulieferindustrie ist schließlich bei Großunternehmen mit hohen Stückzahlen wesentlich größer als bei kleineren Unternehmen.^[31] Aufgrund der höheren Einkaufsmengen werden von den Lieferanten neben großzügigen Preisnachlässen häufig auch Zugeständnisse hinsichtlich Qualität, Design oder Zahlungskonditionen verlangt und auch unvorteilhafte Bedingungen akzeptiert.^[32]

2.1.4 Finanzierung

Bei der Suche nach weiteren möglichen Ursachen für den Erfolg von Großunternehmen sollten laut Schmidt auch insbesondere finanzierungstheoretische Aspekte berücksichtigt werden.^[33]

Bei der Finanzierung mit Bankkrediten ist für Baumol die unternehmens-größenabhängige Höhe des Zinssatzes für Fremdkapital ein entscheidendes Argument für eine mit zunehmender Unternehmensgröße höhere Rentabilität. Aus Beobachtungen ging dabei hervor, dass kleinere Unternehmen schneller als größere die Grenze für das Kreditvolumen erreichen, ab der die Finanzierungskosten überproportional steigen. Daraus leitet Baumol schließlich die plausible Modellannahme ab, dass die Schuldner großer Kredite zumindest keine höheren Zinsen zahlen müssen als die Schuldner weniger umfangreicher Kredite, welche mit Kleinunternehmen gleichgesetzt werden.^[34] Neben den Untersuchungen von Baumol^[35] gibt es jedoch auch weitere empirische Hinweise, dass größere Unternehmen niedrigere Fremdkapitalzinsen zu zahlen haben als Kleinunternehmen.^[36] Aus Sicht der Banken werden die geringeren Zinskosten von Großunternehmen mit der höheren absoluten Nachfrage nach Fremdkapital und den damit eingesparten Transaktionskosten sowie durch Rechtsform und Publizitätspflicht bedingter geringerer Informationskosten begründet.^[37] Auch die geringere Sterbewahrscheinlichkeit größerer Unternehmen kann als Argument für eine geringere Risikoprämie angeführt werden.^[38] Ein weiterer zu berücksichtigender Aspekt ist die Tatsache, dass viele Großunternehmen von ihrem Potential Gebrauch machen, selbst die Funktionen von Banken im Zuge eines systematischen Finanzmanagements zu übernehmen. Eine sehr hohe Bedeutung kommt dabei dem so genannte Industrieclearing zu, einer zwischenbetrieblichen Kreditvergabe mit der sich Großunternehmen von der Kreditvergabe des Bankensystems weniger abhängig machen.^[39]

Ein weiteres Privileg von großen Unternehmen ist die Finanzierung durch Altersversorgungskapital. Aufgrund ihrer absolut größeren Mitarbeiterzahl können Großunternehmen die finanzwirtschaftlichen und steuerlichen Vorteile von unmittelbaren, über Pensionsrückstellungen finanzierten, Ruhegeldzusagen^[40] viel besser ausschöpfen als kleinere Unternehmen, welche aufgrund der geringeren Belegschaftsgröße die mit einer Direktzusage verbundenen versicherungsmathematischen Risiken intern nicht ausgleichen können.^[41] Dieser Sachverhalt ist laut Albach dafür verantwortlich, dass das relative Gewicht von Pensionsrückstellungen an der Bilanzsumme mit steigender Unternehmensgröße stark zunimmt.^[42]

Auch der Zugang zum Kapitalmarkt mit bestimmten Markteintrittsbarrieren in Form vielfältiger Regulierungen hat oft positive Auswirkungen auf die Finanzierungskosten von größeren Unternehmen. Viele der mit dem Zugang zum Kapitalmarkt verbundenen Kosten (z.B. Kosten für die Erstellung, den Druck und die Veröffentlichung des Emissionsprospekts) haben Fixkostencharakter und belasten somit die Aufnahme eines vergleichsweise niedrigen Kapitalvolumens in besonderem Maße.^[43]

2.2 Messung des Erklärungsbeitrags

Im Rahmen der empirischen Untersuchungen wurde von der Annahme ausgegangen, dass der beschriebene Kausalzusammenhang zwischen Unternehmensgröße und Unternehmenswert auf die Sportartikelindustrie zutrifft. Die Hypothese über den Ursache-Wirkungs-Zusammenhang wurde dabei anhand einer Regressionsanalyse untersucht. Als Messgröße für die unabhängige Variable wurde die durchschnittliche Anzahl der Mitarbeiter für die Wirtschaftsjahre 2001, 2002 und 2003 herangezogen. Die abhängige Variable (Unternehmenswert) wurde mittels des im jeweiligen Geschäftsjahr erwirtschafteten Economic Value Added (EVA) gemessen.

Die Ergebnisse der Regressionsanalyse stellen sich wie folgt dar^[44]:

Abbildung 1: Regressionsanalyse: Anzahl der Mitarbeiter – EVA

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Im Rahmen des Untersuchungssamples konnte ein positiver linearer Zusammenhang zwischen der Anzahl der Mitarbeiter und dem Unternehmenswert festgestellt werden. Das Bestimmtheitsmaß (=R2) beträgt 63,18% und daraus folgt, dass 63,18% der Varianz der abhängigen Variable (EVA) durch das Regressionsmodell erklärt werden. Die statistische Signifikanz des Modells ist mit einem P-Wert von 0,00 ebenfalls gegeben.

Neben der durchschnittlichen Anzahl der Mitarbeiter wurde in einer zweiten Analyse der Marktanteil des jeweiligen Unternehmens für die Jahre 2001, 2002 und 2003 als Messgröße für die unabhängige Variable verwendet.

Die Berechnung des Marktanteils erfolgte anhand folgender Formel:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Ergebnisse der Regressionsanalyse stellen sich wie folgt dar^[45]:

Abbildung 2: Regressionsanalyse: Marktanteil in % - EVA
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Bei der Regressionsanalyse konnte ein positiver linearer Zusammenhang zwischen Marktanteil und EVA festgestellt werden. Das Bestimmtheitsmaß (=R2) misst die Güte der Anpassung der Regressionsfunktion an die empirischen Daten und beträgt 73,42%. Mit einem P-Wert von 0,00 ist die statistische Relevanz des Modells ebenfalls gegeben.

2.3 Kritische Würdigung

Bei der empirischen Analyse der Sportartikelindustrie wurden die Hypothese 1 und die angeführten Ursachen durch beide Regressionsanalysen statistisch weitgehend bestätigt. Auf den ersten Blick mag dies nicht weiter verwunderlich sein. Betrachtet man jedoch der Ergebnisse anderer Studien zu diesem Bereich^[46], so ist insbesondere die Höhe des Bestimmtheitsmaßes bemerkenswert. Auch der positive lineare Zusammenhang ist nicht immer gegeben. Eine Studie von Accenture hat dazu ergeben, dass für die Energiewirtschaft in Deutschland, Österreich und der Schweiz beispielsweise ein negativer linearer Zusammenhang zwischen Unternehmensgröße und dem Economic Value Added besteht.^[47] Im Bereich der Sportartikelindustrie hingegen haben die Ergebnisse gezeigt, dass das Sprichwort „Big is beautiful“ durchaus zutrifft und große Unternehmen wesentlich mehr Unternehmenswert generieren als kleinere Unternehmen.

3 Marktposition

Hypothese 2: Erfolgreiche Unternehmen besitzen Marken mit einem hohen Bekanntheitsgrad.

3.1 Ursachen

3.1.1 Marke schafft Kundenbindung

Große bekannte Marken haben hohe Werte, die oft die Höhe des Umsatzes des Unternehmens übersteigen.^[48] Investitionen in den Ausbau einer Marke sind ohne Zweifel dazu angetan, den Unternehmenswert zu steigern, wenngleich dies nur unter der Voraussetzung funktioniert, dass der Kunde mit seiner Emotionalität im Mittelpunkt des Strebens steht und einige weitere Regeln der Markentechnik beachtet werden.

Ausgangspunkt der Wertschöpfung sollte dabei eine klare Positionierung der Marke sein, die mit einer Definition, beziehungsweise Gewichtung aller relevanten Faktoren wie z.B. Positionierung, Namensgebung, Innovationskraft oder Nutzenprägung einhergeht. In weiterer Folge gilt es die Markentreiber festzulegen, wobei dies in der Regel durch den Einsatz unterschiedlicher kommunikationspolitischer Instrumente erfolgt. Durch eine optimale Abstimmung der Markentreiber wird schließlich die Marke für den Konsumenten wahrnehmbar gemacht und in der Psyche verankert. Für den Kunden wird dadurch immaterieller Mehrwert geschaffen, wobei sich dieser beispielsweise in einem höheren Status oder Wohlbehagen ausdrücken kann. Für das Unternehmen ergibt dies aufgrund der erhöhten Kundenbindung letztlich ein Umsatz- und Marktanteilswachstum und eine Steigerung des Unternehmenswerts.

In der folgenden Grafik wird das Konzept der Marke als Werttreiber noch einmal grafisch dargestellt.^[49]

Abbildung 3: Marke als Werttreiber

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3.1.2 Einsatz des Firmennamens als Dachmarke

Marken dienen in der heutigen Zeit häufig als Wegweiser im Dickicht des Angebotsdschungels.^[50] Dies trifft neben Produktmarken auch insbesondere auf Dachmarken zu. Im Unterschied zu reinen Produktmarken, die unter Umständen als Konzernmarke in einem Konzern (z.B. Procter&Gamble, Henkel) durchaus im Wettbewerb zueinander stehen können, werden unter einer Dachmarke sämtliche Dienstleistungen und Produkte eines Unternehmens zusammengefasst. Die Dachmarke fungiert dabei als Kompetenznachweis, psychologische Klammer und übergreifende Wertvorstellung (Umbrella-Branding).

Das Konzept der Dachmarken wurde bereits in den 50er-Jahren erfolgreich von Walt Disney angewandt und der eigene Name wurde damals als Dachmarke zum Synonym für Unverwechselbarkeit und Stil-Sicherheit aufgebaut. Ein ausgeprägtes Dachmarkenkonzept ist auch bereits in der Fashion Industrie bei Ralph Lauren, Hermés, Versace und Calvin Klein in Einsatz.

Auch in der Sportartikelindustrie ist es bereits einigen Big Playern wie z.B. Nike, Puma oder Reebok gelungen, eine erfolgreiche Dachmarke zu etablieren^[51], wobei mit den Endprodukten versucht wird, bei den Kunden Emotionen zu wecken und zudem über visuelle und haptische Reize die menschliche Sensorik anzusprechen.^[52] Mit einer bekannten Dachmarke im Hintergrund wird es schließlich wohl auch in der Sportartikelindustrie wesentlich einfacher sein, die einzelnen Produkte erfolgreich zu vermarkten und somit den Unternehmenswert zu steigern.

3.1.3 Trend zu Sportlifestyle-Produkten

Beim Bekleidungskauf für Freizeit, Schule und Beruf wird zunehmend auf Produkte aus der Sportartikelindustrie zurückgegriffen. Hauptzielgruppe sind mittlerweile die Jugendlichen und bei diesen stehen bei der Kaufentscheidung für Sportartikel neben der Funktionalität vor allem das Design - und Markenimage im Vordergrund. Der Sportartikelmarkt wird daher zunehmend von Lifestyle und Fashion-Einflüssen geprägt, wobei die primär für den Freizeitbereich konzipierten Produkte als so genannte Sportlifestyle-Produkte bezeichnet werden.

Zusätzlich hat sich im Bereich der Lifestyle-Produkte in den letzten Jahren der so genannte Retro-Look etabliert, wobei bei diesem Stil das Design der siebziger und achtziger Jahre in neue Produkte einfließt. Durch Produkte im Retro-Look werden junge weibliche Käufer als Zielgruppe angesprochen. Neben den klassischen Bereichen wie Schuhe und Bekleidung werden auch Accessoires wie z.B. Handtaschen im Retro-Look angeboten.

Durch ein sehr gutes Markenimage können Unternehmen vor allem bei Sportlifestyle-Produkten in der Regel höhere Gewinnmargen erzielen als mit reinen Performance-Sportprodukten. So haben Untersuchungen der Westdeutschen Genossenschafts-Zentralbank ergeben, dass Sportlifestyle-Produkte eine Rohertragsmarge von 45% bis 48% erzielen. Im Vergleich dazu werden mit Performance-Produkten in der Regel Rohertragsmargen zwischen 38% und 42% erzielt.^[53]

3.1.4 Marktmacht im Verkauf

Der Vertrieb in der Sportartikelindustrie erfolgt großteils über internationale Einzelhandelsketten, wobei diese in den letzen Jahren einen Konzentrationsprozess durchlaufen haben und der Wettbewerb in erster Linie über den Preis ausgetragen wird. Die Einzelhandelsketten bauen aufgrund ihrer Einschätzung der zukünftigen Marktentwicklung auch entsprechende Vorräte auf, und tragen somit ein nicht unerhebliches Warenbestandsrisiko.

Die Handelspartner versuchen schließlich den Preisdruck der Endverbraucher und das Warenbestandsrisiko an die Sportartikelerzeuger weiterzugeben. Dies kann einerseits über den Preis der jeweiligen Produkte erfolgen. Andererseits gehört es mittlerweile vor allem in den USA zur Geschäftspraxis, dass große Kunden jederzeit vor Belieferung stornieren können und die Sportartikelerzeuger somit das Risiko für Stornierungen tragen.^[54]

Ein möglicher Schutzfaktor vor der sehr hohen Nachfragemacht der Einzelhandelsketten mit ihren zum Teil überhöhten Forderungen ist eine sehr starke Marke. Anhand der vorherrschenden Trends in der Sportartikelindustrie wird es wohl nur mit dem notwendigen Bekanntheitsgrad möglich sein, eine erhöhte Nachfrage bei den Endverbrauchern zu erzeugen und somit auch eine Marktmacht gegenüber den Einzelhandelsketten aufzubauen. Besonders im Bereich der Lifestyle-Produkte wird es nach Meinung des Verfassers für den Erfolg von entscheidender Bedeutung sein, dass sich hinter den Produkten eine „In-Marke“ mit hohem Bekanntheitsgrad verbirgt. Aufgrund der Macht ihrer Marke können daher Sportartikelerzeuger mit bekannten Marken (z.B. Nike, Puma) höhere Preise bei den Einzelhandelsketten durchsetzen als die Wettbewerber.^[55]

3.2 Messung des Erklärungsbeitrags

Im Rahmen der Regressionsanalyse wurde von der Annahme ausgegangen, dass der beschriebene Kausalzusammenhang zwischen Marktposition und Unternehmenswert auf die im Untersuchungssample enthaltenen Unternehmen zutrifft. Als Messgröße für die unabhängige Variable wurde der relative Bekanntheitsgrad der Unternehmen verwendet. Die Daten für den Bekanntheitsgrad der Sportartikelerzeuger wurden von aus einer Studie von Sporting Goods Business (SGB) aus dem Jahr 2002 gewonnen, wobei insgesamt 31% des Untersuchungssamples von dieser SGB Studie erfasst wurden.^[56] Als Response Variable wurde mit dem ROCE Spread ebenfalls eine relative Kennzahl herangezogen.

Die Ergebnisse der Regressionsanalyse stellen sich wie folgt dar^[57]:

Abbildung 4: Regressionsanalyse: Bekanntheitsgrad – ROCE Spread

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Bei den untersuchten Unternehmen konnte ein positiver linearer Zusammenhang zwischen ROCE Spread und Bekanntheitsgrad festgestellt werden. Das Bestimmtheitsmaß (=R2) beträgt jedoch nur 9,41% und daraus folgt, dass nur 9,41% der Varianz der Responsvariable (ROCE Spread) durch das Regressionsmodell erklärt wird. Die statistische Signifikanz des Modells ist jedoch mit einem P-Wert von 0,33 nicht gegeben.

Aufgrund der Tatsache, dass das oben angeführte Regressionsmodell statistisch zu verwerfen ist, wurde in der Folge eine zweite Regressionsanalyse durchgeführt, wobei diesmal als Prädiktorvariable der relative Anteil der Marketingaufwendungen gemessen am Umsatz diente.^[58]

Die Ergebnisse der Regressionsanalyse stellen sich wie folgt dar^[59]:

Abbildung 5: Regressionsanalyse: Marketingaufwand in % vom Umsatz – ROCE Spread

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

[...]

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^[1] Vgl. dazu auch Schmidt (1995), S. 13 f.

^[2] Vgl. Ellinger, Haupt (1982), S. 156

^[3] Vgl. Mugler (1993), S. 48; Rotschild (1976), S. 101

^[4] Vgl. Schmidt (1995), S. 14

^[5] Vgl. Schmalenbach (1956), S. 112

^[6] Vgl. Schmalenbach (1956), S. 100

^[7] Vgl. ebd.

^[8] Vgl. dazu auch Ludwig (1962), S. 92

^[9] Vgl. dazu auch Accenture (2003), S. 20

^[10] Vgl. Schmalenbach (1956), S. 115

^[11] Vgl. Schmidt (1995), S. 16

^[12] Vgl. Fandel (1989), S. 224

^[13] Vgl. Schmalenbach (1956), S. 110

^[14] Vgl. Gutenberg (1962), S. 166 u. S. 333 ff.

^[15] Vgl. Wöginger (2004), S. 58

^[16] Vgl. Welge, Al-Laham (2003), S. 159

^[17] Vgl. Hedly (1997), S. 327 ff.

^[18] Vgl. Welge, Al-Laham (2003), S. 159

^[19] Vgl. dazu Hammer (1998), S. 145; Kreilkamp (1987), S. 335; Henderson (1984), S. 20; Wacker (1980), S. 36 ff.

^[20] Vgl. Welge, Al-Laham (2003), S. 159

^[21] Vgl. Accenture (2003), S. 21; Henderson (1984), S. 19

^[22] Meffert (2001), S. 145

^[23] Vgl. Accenture (2003), S. 21

^[24] Zu diesen und nachfolgenden Ausführungen vgl. Welge, Al-Laham (2003), S. 160

^[25] Vgl. Welge, Al-Laham (2003), S. 160

^[26] Vgl. Schmidt (1995), S. 67

^[27] Vgl. Fieten (1989), S. 39; Anderson, Wildemann (1988), S. 19

^[28] Zu dieser und nachfolgender Ausführungen vgl. Schmidt (1995), S. 67 f.

^[29] Vgl. Fischer (1993), S. 106; Semlinger (1989), S. 103

^[30] Vgl. dazu auch Hirn (2005), S. 44

^[31] Vgl. Schmidt (1995), S. 67

^[32] Vgl. dazu auch Fieten, Schmidt (1994), S. 1 ff.

^[33] Vgl. Schmidt (1995), S. 52 ff.

^[34] Vgl. Baumol (1967), S. 42 f.

^[35] Vgl. Baumol (1967), S. 43

^[36] Vgl. Deutsche Bundesbank (1985), S. 25

^[37] Vgl. Schmidt (1995), S. 52

^[38] Vgl. Dahremöller (1987), S. 81

^[39] Vgl. Deutsche Bundesbank (1992), S. 31

^[40] Vgl. Seiringer (2001), S. 3 ff.

^[41] Vgl. Schmidt (1995), S. 54

^[42] Vgl. Albach (1988), S. 32 ff.

^[43] Vgl. Schmidt (1995), S. 61

^[44] Zu den Detailergebnissen der Regressionsanalyse siehe Anhang.

^[45] Zu den Detailergebnissen der Regressionsanalyse siehe Anhang.

^[46] Vgl. Schmidt (1995), S. 147

^[47] Vgl. Accenture (2003), S. 21

^[48] Zu diesen und nachfolgenden Ausführungen vgl. KPMG Consulting (2002), S. 15

^[49] In Anlehnung an KPMG Consulting (2002), S. 18

^[50] Zu diesen und nachfolgenden Ausführungen vgl. KPMG Consulting (2002), S. 15

^[51] Vgl. dazu auch Westdeutsche Genossenschafts-Zentralbank (2003), S. 10 ff.

^[52] vgl. KPMG Consulting (2002), S. 15

^[53] Vgl. Westdeutsche Genossenschafts-Zentralbank (2003), S. 3

^[54] Vgl. Gmeinwieser (2003), S. 5

^[55] Vgl. Westdeutsche Genossenschafts-Zentralbank (2003), S. 12

^[56] Vgl. Sporting Goods Business, (2004), S. 1 ff.

^[57] Zu den Detailergebnissen der Regressionsanalyse siehe Anhang.

^[58] Zwischen Marketingaufwand in % vom Umsatz und dem Bekanntheitsgrad konnte ein positiver linearer Zusammenhang festgestellt werden (R2 = 22,2%, p = 0,12), zu den Detailergebnissen der Regressionsanalyse siehe Anhang.

^[59] Zu den Detailergebnissen der Regressionsanalyse siehe Anhang.