Dr. Vladimir Manewitsch

Senior Researcher

Die Schwerpunkte der Arbeit von Vladimir Manewitsch liegen in der empirischen Konsumforschung. Aktuell fokussiert sich seine Forschung auf experimetielle, verhaltens- oder kausalanalytische Untersuchungen zum Thema "nachhaltiger Konsum".

Kontakt:

vladimir.manewitsch <at> nim.org

Aktuelle Forschung und Forschungsinteressen:

• Nachhaltiger Konsum
• Eco-Labeling

Frühere Projekte:

• Denken Verbraucher zu linear? Produktlabels, kognitive Verkzerrungen und Konsumentscheidungen
• Adoption Rates for Contact Tracing App Configurations in Germany.
• Maschinelles Lernen zur Identifikation von Kausalitäten in empirischen Beobachtungsdaten
• Bayes‘sche Netze und Kausalgraphen für Treiberanalysen
• Marketing-Mix-Modellierung anhand Verbraucherpaneldaten (GfK-Brand Simulator)
• Discrete-Choice-Modelle: Evaluierung von Conjoint Designs
• Automatische Detektion von Emotionen, v.a. Mimikanalyse
• Entwicklung und Implementierung von Segmentierungsansätzen.

​Stationen:

• Nürnberg Institut für Marktentscheidungen e.V., Data Science and Behavioral Science Research
• GfK Verein, Grundlagenforschung (Schwerpunkt: Statistische Methoden)
• Promotion zum Dr. rer. pol. an der Universität Erlangen Nürnberg mit den Schwerpunkten: multivariate Statistik, Analysemethoden bei fehlenden Werten, Kausale Inferenz
• GfK SE, Data Science
• Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Universität Kiel.

Publikationen:

• Stoltenberg, B., Unfried, M., & Manewitsch, V. (2022). Better Product Labels for Better Consumer Choices. NIM Marketing Intelligence Review, 14(1), 49-53.
• Buder, F., Dieckmann, A., Manewitsch, V., Dietrich, H., Wiertz, C., Banerjee, A., & Ghosh, A. (2020). Adoption rates for contact tracing app configurations in Germany. Nuremberg Institute for Market Decisions.
• Lipovetsky, S., & Manewitsch, V. (2020). Analytical Closed-Form Solution for General Factor with Many Variables. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 18(1), 2.
• Kaiser, C.; Schallner, R.; Manewitsch, V. (2019). Revealing Consumer-Brand-Interactions from Social Media Pictures – A Case Study from the Fast-Moving Consumer Goods Industry, Proceedings of the 21st General Online Research Conference, Cologne.