Bass-Modell: eine Adoption projizieren, ohne eine Kurve in Gewissheit zu verwandeln.
Stand des Nachweises
Was reproduziert wurde und was es nicht belegt.
Die didaktische Spezifikation und Fixture sind geprüft. Die Python-Ausführung reproduziert 7.395 neue Annehmende innerhalb der numerischen Toleranz und weist ein Potenzial von null, eine Summe jenseits der Kapazität oder einen Koeffizienten außerhalb des Definitionsbereichs zurück. Dieses Ergebnis bestätigt keine Marktprognose.
- Technische Spezifikation des Bass-Rechners, Spezifikation auf Französisch (öffnet in einem neuen Tab)
v1, 31. August 2026 · CC BY 4.0 · Spezifikation auf Französisch · Methodendokument von marketing-mix.net. Die Zahlen sind illustrativ: Es handelt sich nicht um Marktmessungen.
Was zu unterscheiden ist
Drei Bedingungen vor jeder Berechnung.
Ein erklärter Potenzialmarkt
Der Parameter m ist nicht die Gesamtbevölkerung. Er entspricht den möglichen Adoptierenden in einem definierten Perimeter, einer definierten Periode und einem definierten Angebot.
Zwei aggregierte Mechanismen
p steht für eine vom beobachteten Kumulat unabhängige Adoption; q steht für eine Diffusion, die an den bereits adoptierenden Anteil gebunden ist. Diese Parameter beschreiben, sie identifizieren keine Kausalität.
Eine zu konfrontierende Prognose
Die Kurve muss vor jeder Allokation mit einem Holdout, mit Launch-Szenarien und mit den operativen Restriktionen verglichen werden.
Methode
In vier Schritten eine kontrollierbare Prognose aufbauen
- 01Die Adoption definieren
Einheit, Produkt, Gebiet, Periode und Adoptionsereignis festlegen; ein Test, ein Kauf und ein aktiver Nutzer sind nicht austauschbar.
- 02Die Parameter p, q und m schätzen
Eine ausreichende kumulierte Reihe verwenden, die Schätzmethode veröffentlichen und die Sensitivität gegenüber Start und Marktpotenzial prüfen.
- 03Periode für Periode projizieren
Die neuen Adoptierenden berechnen, das Kumulat aktualisieren und Parameter, Daten und Versionen bewahren, die jedes Szenario erzeugt haben.
- 04Validieren und revidieren
Den Fehler auf einer nicht verwendeten Periode messen, alternative Modelle vergleichen und neu schätzen, wenn Preis, Kanäle oder Wettbewerb sich ändern.
Bedingte Adoptionsprojektion
Tragen Sie p, q, das Potenzial m und die kumulierten Adoptierenden A ein. Die Berechnung blockiert, wenn die Parameter ihren Definitionsbereich verlassen.
Projektion bedingt durch die vier eingegebenen Parameter.
Eine Folgeperiode, die vollständig von den Parametern abhängt
Illustratives Beispiel: p = 0,03; q = 0,38; Potenzial m = 100.000; kumulierte Adoptierende A = 15.000.
Neue Adoptierende = [0,03 + 0,38 × (15.000 / 100.000)] × (100.000 − 15.000) = 7.395.
Die 7.395 Adoptierenden sind eine Projektion des erklärten Szenarios, kein kommerzielles Ziel und keine garantierte Prognose.
Voraussetzungen
Was erfüllt sein muss, um zu handeln.
- 01
Die Berechnung blockieren, wenn p oder q [0; 1] verlässt, wenn m null ist oder wenn das Kumulat m übersteigt.
- 02
Die Definition der Adoption, die Periode, den Potenzialmarkt und die Schätzmethode veröffentlichen.
- 03
Den Out-of-Sample-Fehler und die Sensitivität gegenüber m vor jeder Kapazitätsentscheidung vergleichen.
- 04
Das Modell revidieren, wenn eine Änderung von Preis, Kanal, Angebot oder Wettbewerb die Kontinuität der Reihe bricht.
Grenzen
Was diese Analyse nicht belegt.
- Das Modell aggregiert die Individuen und bildet die Heterogenität der Segmente nicht direkt ab.
- Die Parameter p und q sind keine universellen, von einem Launch auf den anderen übertragbaren Konstanten.
- Eine im Sample gut angepasste Kurve garantiert keine gute Prognose.
- Bestands-, Distributions- und Kommunikationsrestriktionen bleiben außerhalb des Basismodells.
Quellenangaben