Conjoint Measurement als Marktforschungsinstrument


Studienarbeit, 2007

48 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

Gliederung

1 Präferenzmessung mit Hilfe der Conjoint-Analyse

2 Marktforschung vs. Marketingforschung

3 Die Präferenz als Indikator für das Kaufverhalten

4 Charakterisierung der Conjoint-Analyse

5 Ablauf einer Conjoint Analyse
5.1 Überblick
5.2 Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen
5.3 Festlegung des Erhebungsdesigns
5.3.1 Definition der Stimuli und Bewertungsmethoden
5.3.2 Zahl der Stimuli
5.3.3 Präsentation der Stimuli
5.3.4 Auswahl einer Messskala
5.4 Bewertung der Stimuli
5.5 Schätzung der einzelnen Nutzenwerte
5.6 Aggregation der Nutzenwerte

6 Bewertung der klassischen Conjoint-Analyse

7 Alternative conjointanalytische Verfahren

8 Anwendung der Conjoint-Analyse
8.1 Allgemeine Anwendungsbereiche
8.2 Ausgewählte Beispiele aus der Praxis

9 Fazit

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Präferenzforschung

Abbildung 2: Ablaufschritte der Conjoint-Analyse

Abbildung 3: Präsentationsmöglichkeiten der Stimuli

Abbildung 4: Beispiel für eine Stimuluskarte

Abbildung 5: Messskalen

Abbildung 6: Beispiel für eine Rating-Skala

Tabellenverzeichnis

Tabelle1: Merkmalskombinationen und verschiedene Ausprägungen je Merkmal

Tabelle 2: Lateinisches Quadrat

Tabelle 3: Vor- und Nachteile der Methoden der Befragung

Anhangsverzeichnis

Anhang I: Präferenzmodelle

Anhang II: Fallbeispiel zur Errechnung der Teilnutzen

Anhang III: Marktsimulation mit Hilfe des Conjoint-Simulators

Anhang IV: Ergebnisse der Untersuchungen bei tele.ring zur Planung eines neuen Tarifs

Anhang V: Conjoint-Analyse des Unternehmens Wiesenhof

1 Präferenzmessung mit Hilfe der Conjoint-Analyse

„Aus Marketing-Sicht ist für eine erfolgreiche Unternehmensführung die Ausrichtung auf die Zufriedenheit des Kunden eine entscheidene Voraussetzung.“[1] Dafür ist es wichtig zu wissen, welche Ansprüche Kunden an ein Produkt stellen, um es optimal an ihre Bedürfnisse anpassen zu können. „Jedes von einem Unternehmen erstellte Gut kann als eine Kombination aus spezifischen Produkteigenschaften mit bestimmten Merkmalsausprägungen charakterisiert werden.“[2] Dabei messen Konsumenten jeder Eigenschaft und Ausprägung verschiedene Nutzen bei. Aus diesem Grund wurde die Conjoint-Analyse entwickelt. Sie ermöglicht es, den Anteil einzelner Eigenschaften am Gesamtnutzen zu berechnen, um das aus Kundensicht „optimale“ Produkt zu entwickeln.

Die vorliegende Studienarbeit beschäftigt sich zur Heranführung an das Thema Conjoint-Analyse zunächst mit den Themen Marktforschung versus Marketingforschung und stellt im dritten Abschnitt die Präferenz als ein wesentliches Konstrukt zur Erklärung des Kaufverhaltens dar. Nachdem im vierten Teil dieser Arbeit wesentliche Eigenschaften der Methode aufgezeigt wurden, werden im fünften Abschnitt der Ablauf einer Conjoint-Analyse und die wesentlichen Schritte einzeln veranschaulicht und ausführlich erläutert. Dann werden die wesentlichen Vor- und Nachteile des Verfahrens zusammenfassend aufgezeigt. Anschließend werden Weiterentwicklungen der klassischen Conjoint-Analyse kurz skizziert. Des Weiteren werden im siebten Abschnitt Anwendungsbeispiele und konkrete Anwendungen in der Praxis dargestellt, bevor die Eignung als Marktforschungsinstrument Inhalt des letzten Kapitels ist.

2 Marktforschung vs. Marketingforschung

Aufgrund der permanenten Existenz von Wahlsituationen zwischen mindestens zwei Alternativen, finden in Unternehmen ständig Entscheidungsprozesse statt. Um solche Entscheidungen optimal treffen zu können, sind Informationen über das Entscheidungsobjekt oder mögliche Konsequenzen unerlässlich. Durch die zunehmende Komplexität der Märkte und dem unterschiedlichen Konsumentenverhalten gewinnt diese Informationstransparenz immer mehr an Bedeutung um Fehlentscheidungen zu vermeiden.[3] Mit Hilfe der Markt- und Marketingforschung werden diese Informationen gewonnen und ausgewertet.[4]

„Während das primäre Anliegen der Marktforschung darin besteht, Informationen über die Märkte des Unternehmens zu gewinnen, umfasst der Analysebereich der Marketing-Forschung zusätzlich die Beschaffung und Auswertung von Daten über unternehmensinterne Gegebenheiten (z. B. über die Ressourcen des Unternehmens) sowie von solchen über das Unternehmensumfeld (z. B. rechtliche oder technologische Entwicklung)“[5] Aus dieser Defini-tion wird ersichtlich, dass die beschafften Informationen der Marketingforschung bedeutend komplexer sind als die der Marktforschung, sich aber gegenseitig überschneiden können.[6] Schneider weist der Marketingforschung drei Aufgaben zu:

- Phänomene entdecken,
- Sachverhalte möglichst genau beschreiben und
- Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen Variablen aufdecken.[7]

3 Die Präferenz als Indikator für das Kaufverhalten

Auf den Prozess der Kaufentscheidung haben viele Faktoren Einfluß. Dazu gehören u. a. ökonomische (Preis, Wettbewerber), politische (Reglementierungen, die die Nutzung bestimmter Güter einschränken), soziale (Gruppenzugehörigkeit) und situative Faktoren (Laune, Wetter) oder auch die Lebensumstände der Konsumenten (Alter, Beruf). Neben Totalmodellen, die sich mit dem gesamten Kauf- und Entscheidungsprozess beschäftigen, gibt es auch Partialmodelle. Bei diesen wird davon ausgegangen, dass es ein bestimmtes Konstrukt gibt, welches starken Einfluß auf die Kaufentscheidung hat, das vom Management beeinflussbar und gut operationalisierbar ist.[8]

Die Präferenz kann als ein solches Konstrukt gesehen werden. Sie ist ein „eindimensionaler Indikator, der das Ausmaß der Vorziehenswürdigkeit eines Beurteilungsobjektes für eine bestimmte Person während eines bestimmten Zeitraumes zum Ausdruck bringt.“[9] Jedoch lässt die Präferenz nicht zwangsläufig auf eine Kaufabsicht schließen, da andere Faktoren wie z. B. das Einkommen auch eine Rolle spielen. Nach Lancaster sind Produkte ein Bündel nutzenstiftender Eigenschaften, wobei der Nutzen von den einzelnen Eigenschaften ausgeht. Demnach ist das Käuferverhalten von den Präferenzen für die einzelnen Eigenschaften abhängig.[10] Das Produkt, bei dem der Gesamtnutzen, den die jeweiligen Eigenschaften insge-samt stiften, am höchsten ist, wird präferiert. Allerdings lässt sich bei der Präferenz nur eine Aussage darüber treffen, welche der vorhandenen Alternativen bevorzugt wird, ohne jedoch die Ursachen zu kennen. Daher ist es notwendig, die Präferenzstruktur zu analysieren, um Rückschlüsse auf den Zusammenhang von Produktmerkmalen und deren Präferenz zu gewinnen. Dieser Aufgabe widmet sich die Conjoint-Analyse. In der folgenden Abbildung wird der Zusammenhang zwischen der Präferenz und dem daraus geschlossenen Verhalten mit Hilfe der Präferenzforschung ersichtlich:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Präferenzforschung[11]

4 Charakterisierung der Conjoint-Analyse

Hauptanliegen der Conjoint-Analyse ist es, den „Einfluß einzelner Produkteigenschaften auf das Zustandekommen einer Gesamtpräferenz zu ermitteln, um so die Präferenzen der Käufer für alternative Produktkonzepte zu prognostizieren.“[12]

Bei der Conjoint-Analyse handelt es sich um ein dekompositionelles Verfahren[13]. Dabei versucht man, den Gesamtnutzen, den Probanden einem Objekt beimessen, in seine Teilnutzen zu zerlegen. Wird beispielsweise ein Auto bewertet, so soll der Anteil, den die jeweiligen Eigenschaften (Motorisierung, Farbe, Marke usw.) am Gesamturteil haben, herausgefunden werden, wobei unterstellt wird, dass sich der Gesamtnutzen als Summe der einzelnen Teilnutzenwerte ergibt. Daher handelt es sich bei der Conjoint-Analyse um ein additives Modell.[14]

Nach Green/Srinivasan handelt es sich beim Conjoint Measurement um „…any decompositional method that estimates the structure of a consumer’s preferences … given his/her overall evaluation of a set of alternatives that are prespecified in terms of levels of different attributes.”[15] Somit versteht man unter der Conjoint-Analyse nicht nur ein bestimmtes, Verfahren, sondern jede Methode, die (zumindest) teilweise das dekompositionelle Vorgehen beinhaltet.[16] Betrachtet wird im Folgenden der rein dekompositionelle Ansatz - die traditionelle Conjoint-Analyse.

Das Conjoint Measurement kann bei der Untersuchung von Präferenzen bei sogenannten multiattributiven Objekten eingesetzt werden.[17] Diese zeichnen sich durch jeweils verschie-dene Ausprägungen mehrerer Produkteigenschaften aus. Am Beispiel des Autos könnte das Merkmal Motorisierung in den Ausprägungen 90, 101 oder 140 PS vorliegen, die Farbe rot, grün oder blau und die Marke Audi, VW oder BMW sein. Eben diese verschiedenen Merkmale und deren Ausprägung können sich nachteilig auf die Anwendbarkeit der Conjoint-Analyse auswirken, da die Aufnahmefähigkeit der Probanden begrenzt ist. Aus diesem Grund können nicht beliebig viele Merkmale und/oder Ausprägungen bewertet werden. In der Literatur wird die Ansicht vertreten, dass bei einer Anzahl von fünf bis sechs Merkmalen die Stimulianzahl[18] nicht mehr als 30 betragen sollte, um die Befragten nicht zu überlasten.[19]

5 Ablauf einer Conjoint Analyse

5.1 Überblick

Bei der Durchführung einer Conjoint-Analyse müssen zunächst die relevanten Eigenschaften und dazugehörige Eigenschaftsausprägungen festgelegt werden. Anschließend wird das Erhebungsdesign entwickelt. Es folgt die eigentliche Datenerhebung durch Befragung, in der die Stimuli von den Probanden bewertet werden. Aus den gewonnenen Werten werden nun die individuellen Teilnutzenwerte abgeschätzt. Da Unternehmen daran interessiert sind, die Nutzenstruktur der gesamten Kunden zu ermitteln, erfolgt im letzten Schritt die Aggregation der Teilnutzenwerte. Die folgende Abbildung veranschaulicht die Ablaufschritte der Conjoint-Analyse:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Ablaufschritte der Conjoint-Analyse[20]

5.2 Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen

Um Produkte bewerten zu können, ist es notwendig, wichtige Mermale mit den dazugehörigen Ausprägungen festzulegen. Die Auswahl von Eigenschaften findet in zwei Stufen statt. Zunächst müssen potentielle Merkmale ermittelt und anschließend die für die Untersuchung tatsächlich relevanten ausgewählt werden. Es wird daher zwischen potentiellen und relevanten Merkmalen unterschieden.[21]

Von potentiellen Merkmalen wird gesprochen, wenn diese Einfluß auf die Kaufentscheidung von Konsumenten haben könnten. Dabei ist eine vollständige Erfassung der potentiellen Merkmale von großer Bedeutung, damit alle für die Präferenzbildung relevanten Merkmale berücksichtigt werden. Ansonsten wären die Resultate der gesamten Conjoint-Analyse invalide.[22] Eine Suche nach Merkmalen sowohl aus Nachfrager- als auch Anbietersicht kann jedoch sicherstellen, „dass der subjektive Wahrnehmungsraum der Nachfrager und objektive Leistungsraum der Anbieter gleichermaßen abgedeckt werden und zwischen beiden eine möglichst große Schnittmenge“[23] besteht.

Zur Sammlung und Erfassung von Objektattributen aus Anbieterperspektive kommen beispielsweise Experteninterviews, Mitarbeiterbefragungen oder Auswertung von vorhan-denem Sekundärmaterial wie Prospekten, Testberichten oder Fachliteratur in Frage. Nach Benna[24] gibt es zahlreiche Techniken, um Produkteigenschaften, welche Einfluß auf die Präferenzbildung haben, aus Nachfragersicht zu ermitteln. Hierzu zählen u. a. die Elicitation-Technik, Repertory-Grid-Methode[25] und die Befragung von Testpersonen mittels direkter Fragen. Während den Probanden bei der Elicitation-Technik Produkte vorgelegt werden, zu denen sie auffallende Eigenschaften nennen sollen, werden bei der Repertory-Grid-Methode 3 Stimuluskarten[26] eingesetzt. Diese werden den Probanden gleichzeitig vorgelegt und sie müssen sich für die zwei ähnlichsten Produkte entscheiden und ihre Auswahl begründen.

Ein relevantes Merkmal liegt vor, wenn es Einfluß auf die Kaufentscheidung hat, bedeutend für die Gesamtnutzenbewertung der Konsumenten ist und somit präferenzbeeinflussend wirkt.[27] Da die Zahl der relevanten Merkmale ungleich der potentiellen Eigenschaften ist, handelt es sich bei ihnen um eine Teilmenge der potentiellen Attribute. Neben der Relevanz müssen Merkmale noch einige weitere Voraussetzungen erfüllen, um in die Untersuchung mit einbezogen werden zu können[28]:

1. Die Fähigkeit der Diskriminierung, nach der Merkmale, die zwar wichtig, aber zugleich auch in allen anderen Produkten vorhanden sind, nicht zur Beurteilung herangezogen werden. Es sollte also möglich sein, zwischen den verschiedenen Stimuli differenzieren zu können.[29] So wäre es beispielsweise nicht sinnvoll bei der Bewertung von Neuwagen als Merkmal einen Fahrer-Airbag anzuführen, da dieser mittlerweile zum Standard in der Automobilindustrie gehört.
2. Beeinflussbarkeit z. B. durch Produktgestaltung
3. Realisierbarkeit im Sinne von technischer Durchführbarkeit im Unternehmen
4. Unabhängigkeit, d. h. Überschneidungfreiheit, so dass der emfpundene Nutzen einer Merkmalsausprägung nicht durch andere Eigenschaftsausprägungen beeinflusst wird.
5. Die Merkmale müssen kompensatorisch sein. Demnach können „schlechte“ Ausprägungen durch „gute“ ausgeglichen werden und die Probanden wägen somit die Produkteigenschaften gegeneinander ab.
6. Es darf keine Ausschlusskriterien (K.O.-Kriterien) geben. Falls durch die Nichterfüllung einer Eigenschaftsausprägung das Produkt nicht gewählt werden würde, wäre das kompensatorische Verhältnis nicht mehr erfüllt.

Es sollte eine begrenzte Anzahl von Merkmalen und Ausprägungen gewählt werden, da mit zunehmender Anzahl der Befragungsaufwand exponentiell wächst.[30] Ebenfalls besteht die Gefahr, dass die Testpersonen aufgrund des sog. „information overload“[31] die Produkte nicht mehr ganzheitlich, sondern vereinfacht bewerten. Des Weiteren tritt bei einer zu hohen Zahl an Eigenschaften und Ausprägungen der „number of levels effect“ auf. Dieser besagt, wenn sich die Anzahl an Ausprägungen erhöht, werden die dazugehörigen Merkmale von Probanden tendenziell höher gewichtet.[32]

Nicht minder zu betrachten ist die Spannweite zwischen den Ausprägungen. Um die Ergebnisse der Conjoint-Analyse nicht zu verzerren, sollte die Differenz zwischen der höchsten und niedrigsten Ausprägung realistisch angesetzt werden.[33] Würde z. B. der Preis vergleichbarer Neuwagen zwischen 10.000 € und 50.000 € liegen, würde der niedrige Preis von 10.000 € zur Präferenzbildung beitragen und ggf. sogar dominieren, obwohl dieser in der Praxis nie angeboten werden würde.

5.3 Festlegung des Erhebungsdesigns

5.3.1 Definition der Stimuli und Bewertungsmethoden

Nachdem im ersten Schritt die relevanten Merkmale identifiziert wurden, wird nun festgelegt auf welche Weise die Stimuli den Probanden präsentiert werden. Unter einem Stimulus wird die Kombination von Eigenschafts-ausprägungen verstanden, die von den Probanden bewertet werden.[34] Es handelt sich somit um das zu bewertende Produkt.

Die Präsentation der Stimuli erfolgt anhand der Trade-off- oder der Vollprofilmethode. Bei der Trade-off- oder auch Zwei-Faktor-Methode werden Stimuli lediglich anhand von zwei Produkteigenschaften mit den zugehörigen Ausprägungen gebildet und in Form einer sog. Trade-off-Matrix dargestellt.[35] Die befragten Personen müssen später alle Kombinationen innerhalb der Matrix bewerten, wobei eine Zelle einem Stimulus entspricht. Zur Bewertung wird jedoch nicht nur eine Matrix mit zwei Eigenschaften herangezogen. Die Matrizenanzahl richtet sich nach der Ziffer der relevanten Merkmale. Finden M Eigenschaften Eingang in die Untersuchung, so werden [M*(M-1)]/2 Matrizen gebildet.[36] Auch hier lässt sich erkennen, je höher die Anzahl an Attributen, desto größer Matrizenanzahl und desto höher die Komplexität der Befragung. Eine Trade-off-Matrix könnte bespielsweise wie folgt aussehen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Merkmalskombinationen und verschiedene Ausprägungen je Merkmal

(Trade-off-Matrix)[37]

[...]


[1] Von Thaden 2002, S. 1

[2] Benna 1998, S. 65

[3] Vgl. Weis/Steinmetz 2005, S. 15

[4] Vgl. Schneider 2004, S. 77

[5] Nieschlag/Dichtl/Hörschgen 2002, S. 377

[6] Vgl. Schneider 2004, S. 77

[7] Vgl. Schneider 2004, S. 78

[8] Vgl. Gutsche 1995, S. 40 f.

[9] Böcker 1986, S. 556

[10] Vgl. Weisenfeld 1989, S. 20

[11] Vgl. von Thaden 2002, S. 2

[12] Raab/Unger/Unger 2004, S. 327

[13] Vgl. Backhaus 2003, S. 544

[14] Vgl. Backhaus 2003, S. 548

[15] Green/Srinivasan 1978, S. 104

[16] Vgl. von Thaden 2002, S. 7

[17] Vgl. Klein 2002, S. 8

[18] Stimuli = die zu bewertenden Produkte, siehe Kap. 5.3.1

[19] Vgl. von Thaden 2002, S. 8

[20] Eigene Darstellung in Anlehnung an Backhaus 2003, S. 547

[21] Vgl. von Thaden 2002, S. 8 f.

[22] Vgl. Hair 1995, S. 565

[23] Vgl. Klein 2002, S. 13

[24] Vgl. Benna 1998, S. 72 f.

[25] Vgl. Schweikl 1985, S. 92 f., Schubert 1991, S. 181 f. und Reiners 1996, S. 36 ff.

[26] Siehe Kapitel 5.3.3 Präsentation der Stimuli

[27] Vgl. Backhaus 2003, S. 548

[28] Vgl. Backhaus 2003, S. 548 f., von Thaden 2002, S. 9 f. und Klein 2002, S. 13 ff.

[29] Vgl. von Thaden 2002, S. 9

[30] Vgl. Backhaus 2003, S. 549

[31] Malhotra, N.-K 1982

[32] Vgl. Curim/Weinberg/Wittink 1981, S. 72

[33] Vgl. Klein 2002, S. 15 und von Thaden 2002, S. 11

[34] Vgl. Backhaus 2003, S. 550

[35] Vgl. Backhaus 2003, S. 550 f.

[36] Vgl. Klein 2002, S. 20

[37] Vgl. Raab/Unger/Unger 2004, S. 331

Ende der Leseprobe aus 48 Seiten

Details

Titel
Conjoint Measurement als Marktforschungsinstrument
Hochschule
Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim, früher: Berufsakademie Mannheim
Note
1,7
Autor
Jahr
2007
Seiten
48
Katalognummer
V88040
ISBN (eBook)
9783638023542
Dateigröße
1014 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Conjoint, Measurement, Marktforschungsinstrument
Arbeit zitieren
Richard Bohl (Autor), 2007, Conjoint Measurement als Marktforschungsinstrument, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/88040

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