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Conjont Analyse - Theorie, Durchführung und Auswertung von traditionellen Full Profile Ansätzen

Hausarbeit (Hauptseminar) 2005 23 Seiten

BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Gegenstand und Zielsetzung

3 Vorgehensweise
3.1 Definition der Eigenschaften und Ausprägungen
3.2 Auswahl des Messmodells
3.3 Bestimmung des Erhebungsdesigns
3.3.1 Präsentation der Stimuli
3.3.2 Zahl der Stimuli
3.3.3 Durchführung der Erhebung
3.4 Bewertung der Stimuli
3.5 Schätzung und Test der Teilnutzenwerte
3.5.1 Methoden zur Schätzung der Teilnutzenwerte
3.5.2 Test der Teilnutzenwerte
3.6 Aggregation der Nutzenwerte
3.6.1 Individualanalyse
3.6.2 Gemeinsame Conjoint Analyse
3.6.3 Segmentierung
3.6.4 Bestimmung der relativen Wichtigkeit einer Eigenschaft

4 Bedeutung für das Marketing

Literatur

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

“Give the customers any color they want, so long it is black” [1]

Henry Ford

Dieses Zitat von Henry Ford beschreibt die Auffassung von Produktkomplexität Anfang des 20ten Jahrhunderts sehr deutlich. War es zu Fords Zeiten noch möglich, stark standardisierte und undifferenzierte Massenprodukte an den Mann zu bringen, steht dem heutzutage der König Kunde entgegen. Dieser erwartet, dass seinen persönlichen, sehr differenzierten Wünschen entsprochen wird. Die Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sowohl den Wünschen ihrer Kunden zu entsprechen, also genau die gewünschten Produkte und Produktvarianten anzubieten, müssen dabei aber auch die Kosten, die mit zunehmender Variantenanzahl überproportional steigen, im Auge behalten. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, genauer zu analysieren, welche Komponenten eines Produktes für den Kunden wichtig sind, d.h. in seinen Augen Nutzen stiften. Eine Methode, mit der sich bestimmen lässt, welchen Beitrag eine Komponente zum Gesamtnutzen eines Produktes liefert, ist die Conjoint Analyse, welche in dieser Arbeit vorgestellt werden soll. Diese Arbeit will dabei einen möglichst breiten, umfassenden Einblick in die Conjoint Analyse liefern, ohne sich dabei zu sehr in theoretischen Betrachtungen oder Details zu verlieren.

2 Gegenstand und Zielsetzung

Unter dem Begriff der Conjoint Analyse kann man verschiedene multivariate Untersuchungsansätze zusammenfassen, welche bereits seit den 70er Jahren in vielen Bereichen der Marktforschung eingesetzt werden, um den Zusammenhang zwischen der Gesamtbeurteilung von Objekten und den sie definierenden Objekteigenschaften zu bestimmen.[2] Es wird dabei davon ausgegangen, dass jedes Produkt[3] über seine Leistungsmerkmale bzw. Eigenschaften definiert werden kann. Diese können verschiedene Ausprägungen annehmen. Der vom Nutzer des Produktes empfundene Gesamtnutzen setzt sich dann aus den Nutzenwerten dieser Eigenschaften (=Teilnutzenwerten) zusammen. Dabei geht man in der Regel davon aus, „dass sich der Gesamtnutzen additiv aus den Nutzen der Komponenten zusammensetzt.“[4] Hierbei ist zu beachten, dass negativ bewertete Merkmalsausprägungen bei der Gesamtbeurteilung eines Objektes durch dessen positiv bewertete Merkmals-ausprägungen kompensiert werden können.[5] Somit gilt: je besser der Nachfrager die einzelnen Merkmale bewertet, desto höher ist seine Präferenz für das gesamte Produkt und die Wahrscheinlichkeit, dass er dieses kauft. In simulierten Entscheidungssituationen werden diese hypothetischen Wahlurteile abgefragt. Um die Realitätsnähe zu erhöhen und später auch Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Merkmalen ermitteln zu können, werden nicht die Präferenzen für einzelne und isolierte Merkmale ermittelt, sondern für jeweils komplette Merkmalsbündel (=Stimuli).[6] Die Probanden werden also aufgefordert, Globalurteile über „vollständige“ Produkte abzugeben, welche danach analytisch in die Teilnutzen der jeweiligen Ausprägungen zerlegt werden.[7]

Das Verfahren basiert auf einem Aufsatz, welcher 1964 im Journal of Mathematical Psychology erschienen ist und von dem Psychologen LUCE und des Statistikers TUKEY verfasst worden ist. GREEN und RAO haben den Ansatz in den siebziger Jahren in die Marktforschung übertragen und seitdem hat sich die Conjoint Analyse zu einem der meist genutzten Instrumente zur Messung von Präferenzen entwickelt.

Die früheren grundlegenden Arbeiten, bei denen beschrieben wird, wie sich ordinal skalierte Ausgangsdaten in interval skalierte Attribute zerlegen lassen, werden häufig als Conjoint Measurement bezeichnet werden. Die eher praktische Umsetzung, bei welcher die Wertschätzung für Eigenschaften durch Vergleiche bzw. Rangordnung ermittelt wird, nennt man Conjoint Analyse.[8] In dieser Arbeit werden beide Begriffe synonym verwendet.

Die einzelnen Schritte einer Conjoint Analyse sind in Abb.1 aufgeführt und werden in der angegebenen Reihenfolge in dieser Arbeit beschrieben. Die ersten vier Schritte befassen sich im weiteren Sinne mit der Erhebung der Daten, wohingegen in den beiden letzten Schritten die Daten ausgewertet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Ablaufschritte der Conjoint Analyse, eigene Darstellung

3 Vorgehensweise

3.1 Definition der Eigenschaften und Ausprägungen

Im Vorfeld der Untersuchung muss festgelegt werden, welche Eigenschaften mit jeweils welchen Ausprägungen untersucht werden sollen.[9] Um bei der späteren Befragung auch Eigenschaften und Merkmale zu ermitteln, die für die Probanden relevant sind und nicht am Konsumenten ‚vorbei’ zu planen, empfiehlt es sich, eine qualitative Vorstudie[10] durchzuführen, um die zu untersuchenden Merkmale zu identifizieren. Zudem lässt sich anhand der Vorstudie der Entscheidungsprozess, welcher bei der Wahl für ein bestimmtes Produkt abläuft, analysieren und somit die spätere Conjoint Analyse optimal daran anpassen.

In der Regel ergibt sich auch aus der Vorstudie noch eine Vielzahl an Eigenschaften, die weiter zu reduzieren sind, da eine zu hohe Anzahl an Eigenschaften erhebungstechnisch nicht mehr zu bewältigen ist bzw. die Probanden überfordert. Auf diese Problematik wird später noch genauer eingegangen. In der folgenden Abbildung wird verdeutlich, wie sich die Anzahl der zu untersuchenden Eigenschaften schrittweise reduzieren lässt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Reduzierung der Eigenschaften bei der Conjoint Analyse, eigene Darstellung

Um in die Conjoint Analyse aufgenommen zu werden, muss eine Eigenschaft die folgenden Merkmale erfüllen:[11]

a) Relevant - Die Eigenschaft muss einen Einfluss auf die Kaufentscheidung des Nutzers haben.
b) Beeinflussbar – Es muss sich um einen beeinflussbaren Parameter bei der Produktgestaltung handeln.
c) Unabhängig – Der Teilnutzen der Eigenschaft soll nicht durch die Änderung an einer anderen Eigenschaft beeinflusst werden.
d) Realisierbar – Die Herstellung des präsentierten Stimulus muss technisch möglich sein.
e) Kompensatorische Beziehung – Negativ bewertete Ausprägungen können durch eine positiv bewertete Ausprägung kompensiert werden.
f) Kein Ausschlusskriterium – Es darf sich um keine Eigenschaftsausprägung handeln, die von dem Nutzer als notwendige Grundeigenschaft (must-have) angesehen wird.

3.2 Auswahl des Messmodells

In diesem Schritt wird festgelegt, auf Grundlage welches Präferenzbildungsmodells[12] die Untersuchung durchgeführt wird. Präferenzbildungsmodelle erklären, wie sich eine Veränderung einer Eigenschaftsausprägung auf die Gesamtpräferenz für ein Produkt auswirkt. Die am häufigsten verwendeten Modelle sind das Idealvektormodell, das Idealpunktmodell und das Modell der separaten Teilnutzen.[13]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Mögliche Beurteilungsmodelle für die Nutzenschätzung der Conjoint Analyse,

angelehnt an Green/Srinivasan (1978)

Bei dem Idealvektormodell wird ein proportionaler Zusammenhang zwischen der Änderung der Eigenschaftsausprägung und dem Teilnutzenwert angenommen. Das bedeutet, dass der Nutzen bei zunehmender oder abnehmender Ausprägung eines Merkmals proportional zunimmt (w > 0) oder abnimmt (w < 0).[14]

Das Idealpunktmodell hingegen unterstellt, dass es für jede Eigenschaft eine ideale Ausprägung gibt. Jede positive oder negative Abweichung von diesem Ideal führt zu Nutzeneinbußen, wobei das Ausmaß der Nutzeneinbußen für positive und negative Abweichungen unterschiedlich sein kann. Dies kann im Falle eines Autokäufers, der eine bestimmte Autogröße benötigt, bedeuten, dass er kleinere Größen signifikant schlechter wertet als größere Größen. So beurteilt beispielsweise ein Käufer, der ein Auto mit vier Sitzplätzen (z.B. wegen der Kinderanzahl) benötigt, einen Smart (mit zwei Sitzen) generell schlechter als einen Ford Galaxy (mit sechs Sitzen), obwohl beide die gleiche Abweichung vom Idealpunkt aufweisen.[15]

Beim separaten Teilnutzenmodell geht man davon aus, dass zwischen der Eigenschaftsausprägung und dem Nutzen einer Eigenschaft kein Zusammenhang besteht. Dieses Modell ist das flexibelste Modell, da es verschiedene Typen von Präferenzfunktionen zulässt, worunter auch das Idealvektor– und das Idealpunkt-modell fallen. Das Teilnutzenmodell ist wohl das in der Praxis am häufigsten verwendete Modell. Die relativ große Flexibilität führt aber auch dazu, dass die Anzahl der zu schätzenden Parameter schnell ansteigt.[16]

[...]


[1] Henry Ford (1863-1947), amerikanischer Großindustrieller.

[2] Vgl. Green/Srinivasan (1978), S.103.

[3] Unter dem Begriff Produkt werden hier sowohl Sachgüter als auch Dienstleistungen verstanden.

[4] Backhaus u. a. (2003), S. 544.

[5] Vgl. Thomas, L. (1979), S. 204.

[6] Darunter versteht man fiktive Produkte, Produktkonzepte oder -Kombinationen. Diese können auf unterschiedliche Art präsentiert werden (siehe Kapitel 3.3.1 )

[7] Vgl. Green/Srinivasan (1978), S. 104.

[8] Vgl. Hauser/Rao (2004), S. 142.

[9] Ein Beispiel für Eigenschaften und seine Ausprägungen ist z.B. bei einem Auto die Eigenschaft „Größe“ mit den möglichen Ausprägungen 2 -/ 4 -/ 5- Sitze.

[10] In Form einer einfachen Befragung eines ausgewählten Personenkreises.

[11] Vgl. Backhaus u. a. (2003), S. 548.

[12] Die hier vorgestellten deterministischen Modelle finden nur in der Theorie Anwendung, um in der Praxis aussagekräftige Daten zu erhalten greift man auf stochastische Präferenzanalysen zurück.

[13] Vgl. Green/ Srinivasan (1978), S. 106f. (Zudem weisen Green/ Srinivasan darauf hin, dass man auch die Eigenschaften aller drei Modelle kombinieren kann, um ein sog. „mixed model“ zu erhalten, welches die positiven Eigenschaften der Modelle vereint)

[14] Vgl. Gustafsson/Herrmann/Huber (2000), S. 10.

[15] Vgl. Büschcken (1994), S. 67.

[16] Vgl. Green/Srinivasan (1978), S. 106.

Details

Seiten
23
Jahr
2005
ISBN (eBook)
9783638390668
ISBN (Buch)
9783638655613
Dateigröße
573 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v40575
Institution / Hochschule
Universität Passau
Note
1,7
Schlagworte
Conjont Analyse Theorie Durchführung Auswertung Full Profile Ansätzen

Autor

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