Buch Conjointanalyse

Conjointanalyse

Methoden - Anwendungen - Praxisbeispiele

2. Auflage

Herausgeber: Baier, Daniel, Brusch, Michael (Hrsg.)

Preis: Hardcover 84,99 €, eBook 66,99 €
 
Link: https://www.springer.com/de/book/9783662633632
SpringerLink: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-662-63364-9  

Die Conjointanalyse ist ein wichtiges Marketing-Instrument, mit dem man die Kundenorientierung verbessern, die Marktabdeckung, Umsätze und Gewinne bei den eigenen Produkten steigern sowie neue Sachgüter und Dienstleistungen erfolgreich in Märkten platzieren kann. Dieses Buch präsentiert umfassend Methoden, Anwendungen und Praxisbeispiele zu diesem modernen Denkansatz.

Renommierte Experten aus Wissenschaft und Praxis vermitteln, wie die Conjointanalyse erfolgreich in Unternehmen genutzt werden kann. Diskutiert wird, wie man Marktforschung betreiben und damit Kundenwünsche erheben sowie unter Verwendung von Simulationsrechnungen Produkte marktorientiert verbessern oder neu einführen kann. Betriebswirtschaftliche Anwendungen zur Marktsegmentierung, Produktplanung, -gestaltung und -einführung ebenso wie branchenbezogene Anwendungsberichte verdeutlichen den Stellenwert dieses Marketing-Instrumentes.

In der 2. Auflage wurden alle Beiträge aktualisiert und es wurden neue Beiträge ergänzt, etwa zur Adaptiven Choice-Based Conjointanalyse, zur Latenten Klassenbildung mit und ohne hierarchisch bayesianische Schätzung sowie zu Anwendungen im Sportmanagement oder zur Mensch-Roboter-Kollaboration in der Industrie. In den Beiträgen zur Versuchsplanung, zu den Erhebungs- und Auswertungsverfahren sowie zur Simulation und Optimierung wird nun zusätzlich in die versierte Nutzung von Standardsoftware eingeführt und es werden Beispielquellcodes und -datensätze bereitgestellt.

Die Conjointanalyse ist eine der erfolgreichsten Forschungsmethoden in der Marketing-Theorie und -Praxis. Durch die Methode wird mit Hilfe von Nutzenbeiträgen und Auswahlregeln modelliert, wie Käufer neue oder etablierte Produkte in Märkten auswählen.

Die Präferenz- und Auswahlmodelle konnen zu ganzen Marktsimulationen aggregiert und daraus Empfehlungen fur die erfolgreiche Produktgestaltung abgeleitet werden. Eine große Zahl erfolgreicher Anwendungen in der Unternehmenspraxis belegt die Nützlichkeit dieser Methode in Anwendungsgebieten wie z.B. der Marktsegmentierung, der Produktgestaltung sowie der Preisfindung.

Das neue Buch Conjointanalyse: Methoden – Anwendungen – Praxisbeispiele spiegelt mit seinen Beiträgen die verschiedenen theoretischen und praktischen Fragestellungen wider, die bei der Anwendung dieser Methode auftreten. So werden nach einer kurzen Einführung die verschiedenen Schritte der Methode ausführlich und in eigenen Beiträgen reflektiert: die Auswahl der Merkmale und Ausprägungen, die Auswahl eines Präferenzmodells, die Konstruktion von Erhebungsdesigns, die Präsentation der Stimuli, die Auswertung mittels traditioneller, adaptiver, auswahlbasierter oder hierarchisch bayesianischer Methoden, Simulation und Optimierung auf Basis der Conjointanalyse bis hin zu spieltheoretischen Überlegungen. Eine große Auswahl an thematischen und branchenspezifischen Anwendungen erläutert, wie die Methode in der Unternehmenspraxis genutzt wird. Die Beiträge wurden von bekannten deutschsprachigen Forschern mit großer theoretischer und praktischer Anwendungserfahrung bei dieser Methode geschrieben.

Gerade in Deutschland, Österreich und der Schweiz schließt dieses Buch eine Lücke, da es bisher zu dieser beliebten und weitverbreiteten Methode kein umfassendes Werk in deutscher Sprache gab. Wir wünschen dem Buch die wohlverdiente positive Aufnahme in seinem Markt.

Philadelphia, PA, April 2009

Paul E. Green ​(* 4. April 1927; † 21. September 2012)

Die Conjointanalyse ist ein wichtiges Marketing-Instrument, mit dem man die Kundenorientierung verbessern, die Marktabdeckung, Umsätze und Gewinne bei den eigenen Produkten steigern sowie neue Sachgüter und Dienstleistungen erfolgreich in Märkten platzieren kann. Dieses Buch präsentiert auch in seiner 2. Auflage umfassend Methoden, Anwendungen und Praxisbeispiele zu diesem modernen Denkansatz. Renommierte Experten aus Wissenschaft und Praxis vermitteln in aufeinander aufbauenden Beiträgen, wie die Conjointanalyse erfolgreich in der Unternehmenspraxis genutzt werden kann. Diskutiert wird, wie man Märkte erforschen und Kundenwünsche erheben sowie unter Verwendung von Simulationsrechnungen Produkte marktorientiert verbessern oder neu einführen kann. Betriebswirtschaftliche Anwendungen zur Marktsegmentierung, zur Preisfindung, zum Produktdesign und zur Produktplanung ebenso wie branchenbezogene Anwendungsberichte aus der Konsum-, Investitionsgüter-, Pharma- und IT-Industrie sowie dem Dienstleistungssektor verdeutlichen den Stellenwert dieses Marketing-Instruments.

Den Plan, ein derartiges Buch zur Conjointanalyse herauszugeben, verfolgten die Herausgeber bereits lange schon vor der 1. Auflage. Bei jedem Praxisprojekt, bei jedem Manager-Seminar, bei jeder Lehrveranstaltung und jeder betreuten Abschlussarbeit hatte ein Buch gefehlt, anhand dessen man dem Interessierten umfassend dieses Marketing-Instrument hätte nahebringen können. Die überaus positive Resonanz bei angeschriebenen Experten aus Wissenschaft und Praxis und deren Bereitschaft, bei der Erstellung dieses Buches mitzuwirken, zeigte, dass diese Lücke auch bei Anderen so gesehen wurde.

Als das Buch dann verfügbar war, haben wir uns sehr über die starke Nachfrage gefreut. Den Webseiten des Springer-Verlags zum Buch kann man entnehmen, dass es bisher mehr als 136.000-mal als pdf-Dokument heruntergeladen wurde. Diese erfreulich positive Resonanz fanden die Herausgeber auch in Lehrveranstaltungen in Augsburg, Bayreuth, Berlin, Cottbus, Dagstuhl, Frankfurt, Karlsruhe, Köthen, Mannheim, München und Potsdam sowie in zahlreichen Forschungsprojekten bestätigt. Auffällig war, dass die Verbreitung des Buches zuletzt immer weiter anstieg, entgegen der Vermutung, dass so lange nach Veröffentlichung der eine oder andere Hinweis im Buch nicht mehr ganz aktuell ist.

Trotzdem, 12 Jahre nach Erscheinen der 1. Auflage, wurde es höchste Zeit, das Buch gründlich zu aktualisieren. Die Conjointanalyse ist in der Zwischenzeit vielfältig weiterentwickelt worden, ihr Einsatz in Forschung und Praxis hat weiter zugenommen und auch die Nutzung von Standardsoftware ist umfassender und einfacher geworden. Auf all diese Aspekte gehen wir in der 2. Auflage ein. Die bewährte Grundstruktur des Buchs blieb dabei erhalten. Es wurden aber alle Autoren gebeten, ihre Kapitel umfassend zu aktualisieren, neue Kapitel wurden bei Bedarf ergänzt.

So startet das Buch jetzt mit einem Überblick zur aktuellen Nutzung der Conjointanalyse in der Marketing-Forschung und -Praxis. Daraus geht hervor, dass inzwischen die Choice-Based Conjointanalyse die am weitesten verbreitete Variante ist, dass heute Befragungen vor allem über Online-Panel realisiert werden und, dass hierarchisch bayesianische Auswertungen Standard sind. Man kann dieser Einführung aber auch entnehmen, dass Conjointstudien immer komplexer geworden sind und die versierte Nutzung von Standardsoftware unabdingbar ist. In den entsprechenden Kapiteln dieses Buches (zur Versuchsplanung, zur Erhebung und Auswertung, zur Simulation und Optimierung) werden diese Softwarenutzung und neue Varianten (z.B. die Adaptive Choice-Based Conjointanalyse, die Kombination aus Latenten Klassen und hierarchisch bayesianischen Schätzverfahren) ausführlich reflektiert. Ausgewählte Abbildungen, Datensätze sowie zugehorige R-, Sawtooth Software- sowie SPSS-Codes stellen wir auf der Webseite www.innodialog.uni-bayreuth.de/de/Conjointanalyse/index.html bereit. Auch neue Anwendungen wurden ergänzt, etwa zu nachhaltigen Outdoorjacken, zum Design moderner Pkws, zur Bepreisung von Sportveranstaltungen oder zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter.

Es gibt im Zusammenhang mit der Conjointanalyse und diesem Buch aber auch schmerzende Verluste. So ist Paul E. Green im September 2012 verstorben. Prof. Green hatte zur 1. Auflage dieses Buches ein Geleitwort verfasst und war den Herausgebern auch im Hinblick auf ihre wissenschaftliche Karriere verbunden. Er hatte die Conjointanalyse in den 1970er Jahren für das Marketing und Management entdeckt und bis zu seinem Tod zahlreiche grundlegende Bücher und Beiträge in renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht. Auch Heymo Böhler und Wolfgang Polasek sind verstorben. Prof. Böhler war ein bekannter Marktforschungsexperte, der mit seinen Büchern erheblich zur Verbreitung des quantitativen Marketing beigetragen hat. Prof. Polasek war ein profilierter Forscher zur Bayes’schen Statistik und zur Nutzung von R in der Statistik-Lehre. Sie alle werden von ihren Schülern, Kollegen und Freunden ebenso vermisst wie von ihren Familien.

Es bleibt die Hoffnung, dass die Begeisterung für die Conjointanalyse, für die diese drei Kollegen – wie alle Autoren dieses Buches – stehen, auch künftig immer wieder neu in Marketing-Forschung und -Praxis entfacht werden kann. Vielleicht leistet die vorliegende 2. Auflage hierzu einen kleinen Beitrag.

Nicht zuletzt wollen wir unseren Familien dafür danken, dass sie uns die fur die Überarbeitung notwendigen Freiräume geschaffen und vielfach auf wohlverdiente gemeinsame Freizeit mit Ehemann und Vater verzichtet haben.

Bayreuth und Köthen, im April 2021

Daniel Baier und ​Michael Brusch

Teil I Einführung

Kapitel 1 Conjointanalyse: Erfassung von Kundenpräferenzen im Überblick (Daniel Baier und Michael Brusch)

In diesem einführenden Kapitel werden überblicksartig zunächst die Grundlagen der Conjointanalyse mit ihrer Entwicklung und ihrer Einordnung in die multivariaten Verfahren diskutiert sowie die wichtigsten Varianten (bewertungsbasierte Conjointanalyse und auswahlbasierte Conjointanalyse) und deren Verbreitung in Forschung und Praxis vorgestellt. Es folgt ein Anwendungsbeispiel und eine Übersicht über Stärken und Schwächen der Conjointanalyse sowie ein Überblick über Software zur Gestaltung und Durchführung von Conjointanalysen bis hin zu konkreten R-Codes einer Anwendung. Die vorgestellten Inhalte werden in den nachfolgenden Kapiteln dieses Buches vertieft und erweitert.

Kapitel 2 Conjointanalyse: Verbreitung und Validität kommerzieller Anwendungen im Zeitverlauf (Daniel Baier und Peter Kurz)

Im vorliegenden Kapitel wird untersucht, wie sich im Zeitraum 1995 bis 2020 die Verbreitung und Validität bei kommerziellen Anwendungen entwickelt hat. Basis der Untersuchung bilden 3.883 Conjointstudien zweier marktführender Anbieter, zu denen jeweils anonymisierte Daten vorlagen und bei denen verschiedene Validitätsmaße berechnet werden konnten. Vorgestellt werden die Conjointstudien im Überblick sowie die Entwicklung hinsichtlich der untersuchten Produktkategorien, der Komplexität, der Erhebungsform und der eingesetzten Varianten, gerade auch im Vergleich zu Untersuchungen in den USA und Europa. Im Ergebnis zeigte sich, dass die Validität der Präferenzmessungen auch bei erheblicher Zunahme der Komplexität (z.B. hinsichtlich der Merkmals- und Ausprägungsanzahl) und der Neuartigkeit der Produkte nicht zu- aber auch nicht abgenommen hat. Die Streuung der Validitätsmaße ist konstant geblieben.

Teil II Grundlagen und Modellbildung

Kapitel 3 Identifikation präferenzbildender Merkmale und Ausprägungen bei Conjointanalysen (Rolf Weiber und Lorenz Gabriel)

Bei einer Conjointanalyse ist die geeignete Auswahl von Merkmalen und Ausprägungen von großer inhaltlicher Bedeutung. So hängt etwa die mögliche Ergebnisverwertung, also die Umsetzbarkeit der Studienergebnisse in konkrete Maßnahmen (z.B. Produktverbesserungen), unmittelbar von ihr ab. Aber auch aus methodischer Sicht ist diese Auswahl zentral. Alle nachfolgenden Ablaufschritte, wie die Wahl des Erhebungsdesigns, des Präferenzmodells und die Form der Datenerhebung sind stark von ihr abhängig. Das vorliegende Kapitel trägt dieser inhaltlichen und methodischen Bedeutung Rechnung, indem es die zentralen Entscheidungstatbestände herausarbeitet und geeignete Methoden zur Identifikation diskutiert.

Kapitel 4 Präferenzmodelle bei der Conjointanalyse (Axel Bichler und Volker Trommsdorff)

Allen conjointanalytischen Verfahren liegt eine gemeinsame Annahme über die Beurteilung und Auswahl von Produkten zu Grunde: Die einzelnen Produktmerkmale werden von den Befragten mit Nutzenerwartungen verbunden, und die Gesamtheit dieser Nutzenerwartungen aus allen Merkmalen führt zu einem Gesamturteil, das sich in der Präferenz (Stärke der Bevorzugung gegenüber Alternativen) und schließlich einer Wahlentscheidung (z.B. Kauf) widerspiegelt. Im Folgenden wird diese Annahme eines Präferenzmodells auf zwei Stufen näher spezifiziert: einmal auf der Stufe der merkmalsspezifischen Nutzenfunktionen (z.B. als Vektor-, Idealpunkt- oder Nutzenbeitragsmodell) und einmal auf der Stufe der integrierenden Verknüpfungsfunktionen (z.B. additiv oder multiplikativ, mit oder ohne Wechselwirkungseffekte).

Kapitel 5 Konstruktion von Erhebungsdesigns bei der Conjointanalyse (Daniel Baier und Michael Brusch)

Wesentliches methodisches Element der Conjointanalyse ist die Konstruktion von Erhebungsdesigns auf Basis festgelegter Merkmale und Ausprägungen. Dabei kommen statt vollständiger Versuchspläne, die die Grundgesamtheit aller möglichen Ausprägungskombinationen enthalten, vor allem reduzierte Versuchspläne mit wenigen ausgewählten Kombinationen zum Einsatz. In diesem Kapitel werden geeignete Verfahren zu deren Konstruktion diskutiert. Zunächst werden Kriterien zur Gütebeurteilung vorgestellt (z.B. Balanciertheit, Orthogonalität, D-Effizienz, Randomisierung), bevor Verfahren zur Konstruktion orthogonaler Versuchspläne (z.B. das Verfahren nach Plackett und Burman) und Verfahren zur Konstruktion optimaler Versuchspläne (z.B. das Verfahren nach Fedorov) vorgestellt werden. Das Kapitel enthält auch Hinweise, wie man auf Basis dieser Verfahren mit Software-Programmen wie R, Sawtooth Software oder SPSS reduzierte Versuchspläne für die verschiedenen Varianten einer Conjointanalyse (z.B. auch hybride oder auswahlbasierte Conjointanalyse) konstruieren kann.

Kapitel 6 Präsentation der Stimuli bei der Conjointanalyse (Michael Brusch)

In diesem Kapitel werden grundlegenden Alternativen für die Präsentation der Stimuli bei einer Conjointanalyse vorgestellt und allgemein diskutiert. Anschließend werden die drei wichtigsten Möglichkeiten – die verbale, die multimediale und die reale Stimulipräsentation – beispielhaft angewandt und auf ihre Vorteilhaftigkeit im konkreten Fall hin untersucht. Das Kapitel schießt mit einer generellen Diskussion der Vor- und Nachteile der einzelnen Möglichkeiten.

Teil III Messung der Präferenzen

Kapitel 7 Bewertungsbasierte Conjointanalyse (Daniel Baier)

Methoden der bewertungsbasierten Conjointanalyse erfreuen sich seit vielen Jahren einer großen Beliebtheit im Marketing aber auch in vielen anderen Einsatzbereichen. Neben der traditionellen Conjointanalyse mit Rangreihung von Stimuli oder Bewertung einzelner Stimuli auf metrischen Skalen hat dabei insbesondere auch die mit Softwarepaketen leicht umzusetzende adaptive Conjointanalyse eine weite Verbreitung gefunden. Der zentrale Vorteil dieses Ansatzes ist es, dass sich die Befragten im Wesentlichen mit ein oder zwei Profilen gleichzeitig beschäftigen und so keine Überforderung droht. In diesem Kapitel wird die Vorgehensweise ausführlich erläutert und einsetzbare Software (R, Sawtooth Software, SPSS) diskutiert. In eigenen Abschnitten wird zudem auf die wichtigsten Varianten der bewertungsbasierten Conjointanalyse – die hybride und die adaptive Conjointanalyse – näher eingegangen. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion der Vor- und Nachteile des Ansatzes und einem Ausblick.

Kapitel 8 Choice-Based Conjointanalyse (Ingo Balderjahn, Doreen Hedergott, Dennis Appenfeller und Mathias Peyer)

Die auswahlbasierte oder auch Choice-Based Conjointanalyse (CBC) ist die derzeit wohl beliebteste Variante der Conjointanalyse. Gründe dafür bestehen einerseits in der leichten Verfügbarkeit benutzerfreundlicher Software (z.B. R, Sawtooth Software), andererseits weist das Verfahren aufgrund seiner Sonderstellung auch aus methodischer sowie praktischer Sicht Stärken auf. So werden bei einer CBC im Gegensatz zur bewertungsbasierten Conjointanalyse keine Präferenzurteile, sondern diskrete Entscheidungen der Auskunftspersonen erhoben und ausgewertet. Bei der CBC handelt es sich also genau genommen um eine Discrete Choice Analyse, die auf ein conjointanalytisches Erhebungsdesign angewandt wird. Beide Bezeichnungen werden nach wie vor verwendet.

Kapitel 9 Adaptive Choice-Based Conjointanalyse (Benedikt M. Brand und Daniel Baier)

Aufgrund erkannter Limitationen und Probleme der Choice-Based Conjointanalyse (CBC) sowie mit dem Anspruch, diesen zu begegnen, wurde als Variante der CBC die so genannte Adaptive Choice-Based Conjointanalyse (ACBC) entwickelt und 2007 zusammen mit einem neuen Modul von Sawtooth Software auch in die kommerzielle Anwendung eingeführt. Ähnlich wie bei der Adaptiven Conjointanalyse wird bei der ACBC ein kompositioneller Erhebungsteil mit einem dekompositionellen Erhebungs- und Auswertungsteil kombiniert. In diesem Kapitel werden die einzelnen Ablaufschritte einer ACBC vorgestellt und deren Vor- und Nachteile gegenüber einer CBC diskutiert. Es folgen typische Anwendungsfelder sowie eine Anwendung der ACBC am Beispiel einer neuartigen Sportjacke aus nachhaltigen Materialien.

Kapitel 10 Latente Klassenmodelle bei der wahlbasierten Conjointanalyse (Winfried J. Steiner, Friederike Paetz, Peter Kurz und Maren Hein)

In diesem Kapitel wird das Latent Class Multinomiale Logit-Modell (LCMNL) als derzeit populärstes latentes Klassenmodell zur Bestimmung segmentspezifischer Präferenzen bei der wahlbasierten bzw. Choice-Based Conjointanalyse (CBC) vorgestellt. Der Fokus auf wahlbasierte Daten ist der Tatsache geschuldet, dass derzeit etwa 80% der Kunden von Sawtooth Software den CBC-Ansatz zur Ermittlung von Konsumentenpräferenzen nutzen. Zunächst werden methodische Grundlagen und Möglichkeiten zur Schätzung von LCMNL-Modellen vorgestellt und das zentrale Thema der Modellselektion diskutiert. Es folgt eine empirische Anwendung des LCMNL-Ansatzes auf Daten einer wahlbasierten Conjointanalyse, bei der die Modellschätzung und die Modellselektion vorgestellt werden. Das Kapitel schließt mit einem Ausblick auf Modellerweiterungen bzw. fortgeschrittene Segmentierungsansätze und einer kurzen Zusammenfassung.

Kapitel 11 Hierarchisch bayesianische Methoden bei der Conjointanalyse (Bernhard Baumgartner und Winfried J. Steiner)

Im Laufe der letzten beiden Dekaden wurden in der Marketingforschung zunehmend hierarchisch bayesianische Ansätze zur Modellierung von Konsumentenheterogenität eingesetzt. Allenby et al. (1995), Allenby und Ginter (1995) sowie Lenk et al. (1996) wendeten diese Verfahren erstmals an, um individuelle Nutzenbeiträge basierend auf Daten aus Conjointanalysen zu schätzen. In diesem Kapitel werden Grundlagen und die Vorgehensweise einführend diskutiert. So wird zunächst der Grundgedanke der bayesianischen Statistik und das häufig verwendete, so genannte „Normalmodell“ zur Schätzung individueller Koeffizienten sowie Modellerweiterungen behandelt. Ausführungen zur Modellselektion und eine empirische Anwendung schließen das Kapitel mit einer kurzen Zusammenfassung ab.

Teil IV Simulation und Optimierung

Kapitel 12 Simulation und Optimierung auf Basis der Conjointanalyse (Wolfgang Gaul und Daniel Baier)

Als besondere Stärke der Conjointanalyse gilt, dass sie es einem Anbieter von Produkten relativ leicht ermöglicht, die Wunschvorstellungen der Nachfrager, die Produktvorzüge eigener und konkurrierender Produkte sowie die eigene Kostensituation in einem Prognosemodell zu integrieren.  Es überrascht daher nicht, dass es bereits unmittelbar nach Entwicklung dieser Methodik erste Formulierungen von Simulations- und Optimierungsmodellen gab. Während allerdings am Anfang angesichts der NP-Vollständigkeit der zugrundeliegenden Optimierungsmodelle und der geringen Leistung der damaligen Rechner nur sehr einfache Probleme (mit wenigen Produkten, Nachfragern, Merkmalen und Ausprägungen) behandelt werden konnten, steht heute dank der rasanten Leistungssprünge selbst bei Notebooks der Lösung komplexerer Probleme nichts mehr im Wege. Die grundsätzliche Vorgehensweise bei einer derartigen Simulation und Optimierung wird in diesem Kapitel diskutiert, es erfolgt eine Übersicht über bekannte Lösungsansätze und es wird darauf eingegangen, wie man mit R und Sawtooth Software Simulations- und Optimierungrechnungen durchführt.

Kapitel 13 Spieltheoretische Ansätze in der Conjointanalyse (Winfried J. Steiner, Bernhard Baumgartner und Peter Kurz)

In diesem Kapitel werden spezielle spieltheoretisch erweiterte Conjoint-Modelle vorgestellt. So werden zunächst das Nash- und das Stackelberg-Nash-Gleichgewichtskonzept in seinen wichtigsten Grundzügen erläutert. Anschließend wird ein Entscheidungsansatz für Einproduktentscheidungen, mit dem sich sehr unterschiedliche Marktmodellformulierungen abbilden lassen, vorgestellt. Es folgt ein Überblick über Befunde aus spieltheoretisch erweiterten Conjoint-Modellen und zeigt an einem konkreten Anwendungsbeispiel auf, wie wichtig die Berücksichtigung von Konkurrenzreaktionen im Zusammenhang mit der Neuproduktgestaltung sein kann. Weiterhin wird die hohe Praxisrelevanz spieltheoretisch erweiterter Conjoint-Modelle am Beispiel des Patentrechtsstreits zwischen Samsung und Apple verdeutlicht.

Teil V Betriebswirtschaftliche Anwendungen

Kapitel 14 Marktsegmentierung auf Basis individueller Nutzenmessungen – Methodik und Beispiele (Reinhold Decker und Claudia Bornemeyer)

Das vorliegende Kapitel beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit der Anwendung der Conjointanalyse im Kontext der Marktsegmentierung. Der Fokus liegt dabei auf der Identifikation von Marktsegmenten. Ausgehend von der Darstellung relevanter Kriterien zur Marktsegmentierung werden methodische Aspekte der Marktsegmentierung aufgegriffen und die Benefitsegmentierung als eine spezielle Form der Marktsegmentierung vorgestellt. Drei Anwendungsbeispiele widmen sich dann konkreten Umsetzung dieses Segmentierungsprinzips. Es geht um die segmentspezifische Ausgestaltung des Angebotsspektrums wissenschaftlicher Bibliotheken, um segmentspezifisch optimale Eintrittspreise für Sportveranstaltungen und um die segmentspezifische Bevorzugung touristischer Destinationen.

Kapitel 15 Ticketpreise im Sport – Können Conjointanalysen helfen Fanproteste zu vermeiden? (Herbert Woratschek)

Am Beispiel der Gestaltung von Ticketpreise im Sport wird in diesem Kapitel gezeigt, dass eine Conjointanalyse in der Forschung als auch in der Praxis wertvolle Erkenntnisse liefern kann. Zum Einsatz kommt eine Befragung von Besuchern einer Sportveranstaltung, mit der man vor allem klären wollte, welche Segmente sich hinsichtlich der Ticketpräferenzen bilden lassen und wie sich diese Segmente hinsichtlich ihrer Präferenzen und Preisbereitschaften unterscheiden. Abgeleitet werden Handlungsempfehlungen für den Veranstalter, die zu einer verbesserten Ticketpreis-Kalkulation führen und Fanproteste vermeiden helfen können.

Kapitel 16 Produktdesign auf Basis von Conjointdaten (Bruno Neibecker, Thomas Kohler und Daniel Baier)

In diesem Kapitel wird am Beispiel von Pkws gezeigt, wie mit Hilfe einer auswahlbasierten Conjointanalyse die Wirkung des Produktdesigns auf verschiedene Wahrnehmungsdimensionen untersucht werden kann. Nach einer kurzen Einführung erfolgt ein Überblick zum Begriff (Produkt-)Design und zu bisherigen Untersuchungen der Wirkung auf Präferenzen und Wahrnehmungsdimensionen, gerade auch in Abhängigkeit von ausgewählten Moderatoren und Mediatoren. Dann wird am Beispiel der 3er Limousine von BMW und des Modells A6 von Audi gezeigt, wie man diese Wirkung mittels auswahlbasierter Conjointanalyse quantifizieren kann. Eine kurze Zusammenfassung beendet das Kapitel.

Kapitel 17 Produktplanung durch Integration von QFD und Conjointanalyse (Daniel Baier und Michael Brusch)

Ein wichtiges Anwendungsgebiet der Conjointanalyse ist neben der marktnahen Produkt- und Preisoptimierung insbesondere auch die Konzeptgestaltung in frühen Phasen der Produktentwicklung. Die Conjointanalyse bietet hier die Möglichkeit, lange vor der Markteinführung „den Wunsch des Kunden“ hinsichtlich einer Produktinnovation oder einer Produktmodifikation zu erfassen, über Nutzenbeiträge einzelner Merkmale und Ausprägungen zu quantifizieren sowie über Simulationsrechnungen in erfolgversprechende Konzepte zu überführen. Die in diesem Kapitel diskutierte und beispielhaft angewandte Integration von Quality Function Deployment (QFD) und Conjointanalyse stellt eine wichtige Möglichkeit dar, diese Überführung zu realisieren. Sie wirkt den Informations- und Wissensunterschieden in der funktions- und unternehmensübergreifenden Produktentwicklung entgegen. Am Beispiel von Fußballschuhen für den Freizeitsport wird das vorgeschlagene Vorgehen in einer Anwendung demonstriert.

Teil VI Branchenspezifische Anwendungen

Kapitel 18 Produktentwicklung am Beispiel von Flurförderzeugen (Stephan Baass und Michael Freiherr von Forstner)

Im Rahmen der Produktentwicklung kommt der Phase der Produktplanung und -konzeption auch bei einem Hersteller von Flurförderzeugen (auch: Gabelstaplern) wie Jungheinrich eine Schlüsselrolle zu. Bereits mit der Definition der Merkmale werden die in der Beschaffung, der Produktion und im Vertrieb entstehenden Kosten weitgehend festgelegt. Korrekturen am Produkt oder am Herstellungsprozess lassen sich mit Voranschreiten des Entwicklungsprozesses nur noch unter sehr hohem Aufwand durchführen. Aus diesem Grund ist es notwendig, zukünftige Produkte möglichst frühzeitig und kundenorientiert zu definieren. Im vorliegenden Kapitel wird anhand einer realen Anwendung diskutiert, wie diese Produktplanung und -konzeption mit Hilfe einer Conjointanalyse effizient auf den Kundenwunsch ausgerichtet werden kann.

Kapitel 19 Marktforschung für das „Intelligente Haus“ (Stephan Szuppa)

Der Begriff „Intelligentes Haus“ (oder auch Smart Home, Intelligent Living, vernetztes Wohnen, Connected Living) steht für eine innovative Form des komfortablen und wirtschaftlichen Wohnens und hat vor allem als Heimautomatisierung im privaten Lebensbereich Geltung erlangt. Das „Intelligente Haus“ wird oft als Zusammenwirken verschiedener Fachdisziplinen dargestellt. Es reagiert selbständig auf sich ändernde Umwelteinflüsse und passt sich ressourcenschonend den Bedürfnissen der Bewohner an. Allerdings erfordert die Realisierung eines „intelligentes Haus“ ein effektives Zusammenwirken verschiedener Parteien mit unterschiedlichen Wunschvorstellungen, man denke etwa an den „Bauherren“ (privater Nachfrager), den „Hausanbieter“ (Bauträger, Fertighaushersteller) und den „Systemintegrator“ (Installateur/Planer). In diesem Kapitel wird gezeigt, wie die Wunschvorstellungen der verschiedenen Parteien mittels traditioneller Conjointanalyse erfasst und erfolgversprechend kombiniert werden können.    

Kapitel 20 Repositionierung eines antibakteriellen Arzneimittels (Steffen Männche, Frank Wartenberg und Daniel Baier)

Im vorliegenden Beitrag wird erläutert, wie mit Hilfe der Conjointanalyse in einem pharmazeutischen Zielmarkt die Repositionierung eines antibakteriellen Arzneimittels vorbereitet wurde. Zum Einsatz kommt die individuelle Hybrid-Conjointanalyse (IHCA), eine Verfahrensvariante, die es – wie die adaptive Conjointanalyse oder die adaptive Choice-Based Conjointanalyse – ermöglicht, kompositionelle und dekompositionelle Befragungsdaten gemeinsam auszuwerten. Gezeigt wird zudem, wie man auf Basis von Simulationsrechnungen die Kommunikationsstrategie für das eigene Produkt erfolgreich verändern kann: Durch den Außendienst werden nur noch diejenigen Wirkungskomponenten angesprochen/beworben, die das Wahlverhalten eines Arztes bei der Verordnung besonders stark beeinflussen.

Kapitel 21 Konzipierung und Umsetzung einer zielgruppen- und marktorientierten Citylogistik (Petra Oexler)

In diesem Kapitel wird die Konzipierung und Umsetzung einer erfolgreichen Citylogistik am Beispiel von Regenburg reflektiert. Zunächst wird beschrieben, wie die Wunschvorstellungen aller Akteure erhoben wurden. So kamen etwa umfangreiche Befragungen der Betriebe in der Innenstadt, der Transportdienstleister, weiterer Stakeholder, der Bewohner von Innenstadt und Umfeld sowie von Touristen auf Basis der Conjointanalyse zum Einsatz. Außerdem wird beschrieben, wie auf Basis dieser erhobenen Wunschvorstellungen sowie die Daten zu den ebenfalls erhobenen Verkehrsströmen eine Umsetzung erfolgte. Eine Diskussion von Weiterentwicklungen im Laufe der Zeit runden den Beitrag ab.

Kapitel 22 Akzeptanzfaktoren für Mensch-Roboter-Kollaboration in der Industrie: Eine Conjoint-Studie (Simon Himmel und Martina Ziefle)

Im vorliegenden Kapitel wird am Beispiel der Mensch-Roboter-Kollaboration gezeigt, dass conjoint-basierte Ansätze in der Akzeptanzforschung die traditionellen Akzeptanzmodelle entscheidend erweitern können. Sie erlauben es, Kipppunkte zwischen verschiedenen akzeptanzrelevanten Faktoren darzustellen und die Trade-offs zwischen Akzeptanz und Ablehnung in einem Faktorenraum zu modellieren. Konkret wird der Einfluss der akzeptanzrelevanten Faktoren aus Sicht der Mitarbeiter erhoben. Diese wurden im Vorfeld als die Sorge, den Arbeitsplatz zu verlieren, die Verletzungsrisiken und die grundsätzlichen Vorteile und motivationale Anreize, die sich aus der Zusammenarbeit mit einem Roboter ergeben, identifiziert. Es zeigen sich erhebliche Unterschiede in den Einflüssen aus Sicht der jüngeren und älteren Mitarbeiter. 

Die im Buch genutzten R-, SPSS- und Sawtooth Software-Codes, Datensätze und Abbildungen können zu einzelnen Kapiteln (vor allem: Kapitel 1, 2, 5, 7, 12, 16, 17, 20, 21) hier zur Nutzung heruntergeladen werden (gesamt oder einzeln).

• Alle R-, SPSS- und Sawtooth Software-Codes, Datensätze und Abbildungen in einem zip-File: Conjointanalyse.zip
• R-Codes: R.zip
• SPSS-Codes: SPSS.zip
• Abbildungen: Abbildungen.zip
• Datensätze und R-, SPSS- und Sawtooth Software-Codes zum Cola-Beispiel: Cola.zip
• Datensätze und R-, SPSS- und Sawtooth Software-Codes zum Joghurt-Beispiel: Joghurt.zip
• Datensätze und R-, SPSS- und Sawtooth Software-Codes zum Audi-Beispiel: Designwirkung.zip

Das Buch ersetzt selbstverständlich keine Einführung in R, daher hier einige ergänzende (Literatur-)hinweise:

• Einführung in R: Venables, W. N.; Smith, D. M. (2018): An Introduction to R, downloadbar auf
  der Webseite des R-Projekts www.r-project.org.
• Einführung in Rstudio: Verzani, J. (2011): Getting started with RStudio, O‘Reilly Media.
• Online-Tutorial zu R mit schöner einführender Übersicht (Quick-R): www.statmethods.net.
• Online-Hilfen in R (z.B. zur Syntax, zu Fehlern): einfach z.B. help(lm) in der R Console eingeben, um Hilfe zur Regressionsanalyse (lm) zu erhalten.
• Online-Hilfen bei Fehlermeldungen in R: Blogs wie stackoverflow nutzen, einfach erreichbar über die Eingabe von „R“ und den in R erhaltenen Fehler in eine Suchmaschine wie Google.
• Weitere multivariate Verfahren in R: Chapman, C., Feit, E. M. (2019). R for Marketing Research and Analytics, 2. Auflage, New York, NY: Springer.
• Deep Learning in R: Chollet, F. (2018): Deep Learning with R, Manning Publications,
  Shelter Island, NY, USA.
• Fortgeschrittene Online-Tutorials zu R: www.datacamp.com.