Theorie, Durchführung und Auswertung der adaptiven Conjoint-Analyse (ACA)

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Gliederung

1 Zielsetzung der Conjoint-Analyse

2 Der theoretische Hintergrund der Adaptiven Conjoint-Analyse
2.1 Einordnung der ACA im Rahmen der Conjoint-Analyse
2.2 Abgrenzung zu den klassischen Conjoint-Verfahren

3 Durchführung der Adaptiven Conjoint-Analyse
3.1 Vorbereitungen für die Durchführung
3.1.1 Bestimmung der Merkmale und der Merkmalsausprägungen
3.1.2 Elimination bestimmter Kombinationen von Merkmalsausprägungen
3.1.3 Kurze Erklärung des Verfahrens für die Testpersonen
3.2 Ablaufschritte der Adaptiven Conjoint-Analyse
3.2.1 Ausschluss unakzeptabler Eigenschaftsausprägungen
3.2.2 Präferenzordnung der Merkmalsausprägungen
3.2.2.1 Ranking
3.2.2.2 Rating
3.2.3 Bestimmung der relativen Wichtigkeit der einzelnen Eigenschaften
3.2.4 Paarvergleiche von Teilprofilen
3.2.5 Kalibrierung der Produktkonzepte

4 Auswertung und Interpretation der Ergebnisse
4.1 Analyse der Teilnutzenwerte sowie der Bedeutung der Merkmale
4.2 Durchführung von Marktsimulationen und deren Interpretation

5 Beurteilung der Adaptiven Conjoint-Analyse
5.1 Vor- und Nachteile
5.2 Einsatzgebiete der ACA

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Conjointanalytische Verfahren (Auszug)

Abbildung 2: Merkmale und Merkmalsausprägungen am Beispiel einer

Margarinestudie

Abbildung 3: Ausschlussverfahren am Beispiel von Automarken

Abbildung 4: Ranking am Beispiel der Automarken

Abbildung 5: Rating am Beispiel der Automarken

Abbildung 6: Bestimmung der Wichtigkeit der Merkmale am Beispiel der Automarken

Abbildung 7: Vergleich von Teilprofilen anhand zweier Merkmalsausprägungen für das Autobeispiel

Abbildung 8: Kaufwahrscheinlichkeiten für das Autobeispiel

Abbildung 9: Teilpräferenzen für das Merkmal „Automarke“ am

Autobeispiel

Abbildung 10: Bedeutung der Merkmale am Autobeispiel

Abbildung 11: Präferenzanteile beim „Base Case“ und bei Durchführung von Simulationen

1 Zielsetzung der Conjoint-Analyse

Zunehmender Wettbewerbsdruck durch die Globalisierung und die damit verbundene Vielfalt an Produktvarianten verstärkt die Notwendigkeit der Unternehmen, sich den laufend ändernden Konsumpräferenzen anzupassen, um am Markt bestehen zu können. Dazu bedient man sich der CA, einem Instrument aus der Marktforschung, mit Hilfe dessen man die für den Kauf eines Produkts entscheidenden Kriterien selektiert. Die CA veranschaulicht die idealen Merkmalskombinationen eines Produkts, mit deren Hilfe sich die maximale Befriedigung der Kundenbedürfnisse und somit der größte Markterfolg eines Produkts erzielen lassen.

Neben der Marktforschung und der Neuproduktgestaltung wird die CA auch zur Preisbildung, zur Verbesserung bereits existierender Produkte, zur Marktsegmentierung und zu Imageanalysen eingesetzt.^[1]

Seit ihrer Einführung Anfang der Siebziger Jahre haben die CA und ihre verschiedenen Erscheinungsformen erheblich an Bedeutung gewonnen. Die einzelnen Verfahren ähneln sich in vielfacher Weise, weisen aber auch in gewissen Bereichen deutliche Unterschiede auf und bringen somit verschiedene Vor- und Nachteile mit sich. Heute bedient man sich unter anderem der ACA, einem neueren, weiterentwickelten Conjoint-Ansatz, bei dem sowohl die Datenerhebung als auch die Datenauswertung computergestützt erfolgt und sich die Befragung an den individuellen Präferenzen der Testpersonen (Probanden) orientiert. „Grundlage der ACA ist ein Softwareprogramm“^[2], mit Hilfe dessen die Datenerhebung und Auswertung automatisch erfolgt. Durch den Computer wird jede Befragung speziell auf die Bedürfnisse der einzelnen Probanden ausgerichtet, da der Ablauf der Befragung auf den bisher beantworteten Fragen aufbaut. Aufgrund ständiger Verbesserungen und die heutige Soft- und Hardware ließen sich die Kosten für den Einsatz der ACA in den letzten Jahren erheblich reduzieren. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Theorie, Durchführung und Auswertung der ACA, wobei ein Schwerpunkt auf die Durchführung gelegt wird. Abschließend werden die Vor- und Nachteile aufgezeigt und es wird die Frage geklärt, in welchen Situationen der Einsatz der ACA zu empfehlen ist.

2 Der theoretische Hintergrund der Adaptiven Conjoint-Analyse

2.1 Einordnung der ACA im Rahmen der Conjoint-Analyse

Bei der CA kann man zwischen kompositionellen, dekompositionellen und hybriden Verfahren unterscheiden, wobei die ACA als eine Weiterentwicklung der hybriden CA zu sehen ist. Hybride Modelle verknüpfen die kompositionellen und dekompositionellen Elemente, indem zuerst die individuell wichtigen Merkmale und Merkmalsausprägungen der einzelnen Testpersonen direkt erfragt werden (kompositioneller Teil) und anschließend anhand der bisherigen Erkenntnisse bestimmte Produkteigenschaften vom Befragten ganzheitlich (dekompositioneller Teil) bewertet werden. Es werden also letztendlich positive und negative Eigenschaftsausprägungen eines Vollkonzepts simultan („conjoint“) beurteilt und gegeneinander abgewogen.^[3]

Abbildung 1: Conjointanalytische Verfahren (Auszug)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: eigene Darstellung

( in Anlehnung an Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2003), S. 597)

2.2 Abgrenzung zu den klassischen Conjoint-Verfahren

Die Verfahren der CA gehen grundsätzlich von der Annahme aus, dass sich der Gesamtnutzen des Probanden additiv aus den Nutzen der einzelnen Teilkomponenten zusammensetzt.^[4] Im Gegensatz zum klassischen Hybrid-Ansatz erfolgt die gesamte Befragung bei der ACA aber computergestützt und „orientiert sich am Beurteilungsverhalten jeder einzelnen Auskunftsperson“^[5]. In jeder Befragungsstufe geben die bereits beantworteten Fragen den Ausschlag für die anschließend gestellten Fragen (adaptives Verfahren). Das Ziel dabei ist, möglichst gut auf die unterschiedlichen Präferenzen der Testpersonen einzugehen und für den Probanden uninteressante Merkmalsausprägungen im weiteren Interviewverlauf außer Acht zu lassen, um möglichst viele Informationen pro zusätzliche Frage sammeln zu können. Durch diese „intelligente“ Art der Fragestellung des Computers^[6] stellt die ACA eine „echte Individualanalyse“^[7] dar, mit Hilfe derer sich auch Präferenzen bezüglich komplexeren Produkten bestimmen lassen, was einen großen Vorteil der ACA gegenüber den traditionellen, dekompositionellen Conjoint-Ansätzen darstellt. Bei den dekompositionellen Ansätzen werden nämlich nicht einzelne Merkmale, sondern ganzheitlich Merkmalskombinationen beurteilt. Das Hauptproblem dabei ist, dass nur eine begrenzte Anzahl von Merkmalen untersucht werden kann und diese Verfahren somit für komplexere Situationen nicht geeignet sind. Durch die Erweiterung um einen kompositionellen Befragungsteil lässt sich die ACA deshalb auch bei umfangreichen Untersuchungen anwenden und führt dabei auch zu genaueren Ergebnissen als die dekompositionellen Ansätze.

3 Durchführung der Adaptiven Conjoint-Analyse

3.1 Vorbereitungen für die Durchführung

3.1.1 Bestimmung der Merkmale und der Merkmalsausprägungen

Bei der Vorbereitung der Durchführung der ACA muss zuerst entschieden werden, welche und wie viele Merkmale für die Präferenzanalyse relevant sind.

Zur Beurteilung der die Kaufentscheidung beeinflussenden Eigenschaften eines Produkts soll sich der Anbieter in die Rolle des Nachfragers versetzen. Manchmal ist es auch sinnvoll, die gewählten Merkmalsausprägungen durch eine Vorbefragung zu überprüfen. Bei der Auswahl der Auskunftspersonen für die Stichprobe ist darauf zu achten, dass diese einen repräsentativen Teil der Grundgesamtheit darstellen. Es sollen also potentielle Käufergruppen befragt werden und man soll sich nicht beispielsweise ausschließlich auf Studenten zur Befragung konzentrieren, wie es in vielen bisherigen Untersuchungen schon der Fall war.^[8] Außerdem dürfen sich die ausgewählten Merkmale gegenseitig nicht bedingen, müssen folglich unabhängig voneinander sein. Darüber hinaus ist es notwendig, dass die Merkmale und deren Ausprägungen „vom Unternehmen beeinflussbar und technisch realisierbar“^[9] sind, damit die Ergebnisse der Befragung auch umgesetzt werden können. Zu beachten ist auch die Wahl einer geeigneten Anzahl von Merkmalen und Merkmalsausprägungen. Bei der ACA können Studien mit maximal 30 Eigenschaften und maximal 9 Eigenschaftsausprägungen durchgeführt werden. Generell ist aber immer eine kleinere Anzahl von Merkmalen vorzuziehen, da bei steigender Anzahl von Merkmalen mehr Befragungsaufwand entsteht und eine Informationsüberlastung der Interviewten droht. Aus diesen Gründen wird empfohlen, sich auf etwa sechs Merkmale mit bis zu fünf Ausprägungen zu beschränken.

Im folgenden Beispiel einer Margarinestudie wurden fünf Merkmale mit jeweils drei Ausprägungen festgelegt, die nach Ansicht der Interviewer die wichtigsten Aspekte beim Kauf einer Margarine darstellen und außerdem alle obigen Kriterien erfüllen.

[...]

^[1] Vgl. Gustafsson/ Herrmann/ Huber (2003), S.6 f.

^[2] Herrmann/ Homburg (2000), S. 501.

^[3] Vgl. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1997), S. 829.

^[4] Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2003), S. 544.

^[5] Backhaus/ Erichson/ Plinke / Weiber (2003), S. 599.

^[6] Vgl. Sawtooth Software, ACA 5.0 Technical Paper (2002), S.2.

^[7] Backhaus/ Erichson/ Plinke / Weiber (2003), S. 599.

^[8] Vgl. Sawtooth Software, ACA 5.0 Technical Paper (2002), S. 13.

^[9] Conrad, T. (1997), S. 42.