Conjoint-Analyse

Conjoint-Analyse: Mehr als die Summe ihrer Teile für tiefe Marktinsights

Die Conjoint-Analyse ist eine bereits seit Jahrzehnten anerkannte Methode in der Marktforschung und spielt eine zentrale Rolle bei der Analyse von Produktmerkmalen und deren Merkmalsausprägungen

MWResearch gehört zu den Instituten, die Conjoint-Analysen in Deutschland etabliert haben und bietet mit CARES (Conjoint Analytical RESearch) ein State-of-the-Art-Portfolio an, das für viele Marketing-Fragestellungen geeignet ist. Dieses Portfolio ermöglicht es, durch die adaptive Conjoint-Analyse (ACA) und andere Varianten wie CBC optimale Angebotspakete zu identifizieren – sowohl in der Konsumgüterindustrie als auch im Dienstleistungssektor. Durch die präzise Auswertung von einzelnen Produktmerkmalen und deren Teilnutzenwerten lassen sich wertvolle Erkenntnisse für die erfolgreiche Produktentwicklung, Produktvarianten und Marktsegmentierung gewinnen. Die berechneten Teilnutzenwerte liefern entscheidende Informationen für die Marktsegmentierung und die Gestaltung von Produktvarianten.

Vielfältige Anwendungsbereiche für CARES

Wenn es für die Entscheidungsfindung im Marketing notwendig ist, Präferenzbildungen und Kaufentscheidungen zu verstehen, bieten sich Conjoint-Analysen an. Diese können für unterschiedlichste Anwendungsbereiche genutzt werden, wie zum Beispiel:

Produkt- und Leistungsgestaltung: Optimierung des bestehenden Produkt- bzw. Leistungsportfolios im Konkurrenzumfeld, indem die Ausprägungen einzelner Merkmale analysiert werden, um den Gesamtnutzen des Produktes zu maximieren.
Preispolitik: Bestimmung, wie viel ein neues Produkt oder eine neue Produkteigenschaft im Konkurrenzumfeld kosten darf, basierend auf der Berechnung von Teilnutzenwerten und dem Gesamtnutzen einzelner Produktmerkmale.
Markt-/Kundensegmentierung: Identifikation von Produkt- oder Leistungseigenschaften, die in einzelnen Marktsegmenten besonders hohen Gesamtnutzen generieren, was zu einer besseren Marktsegmentierung führt.
Markt-/Vertriebsszenarien: Analyse des Einflusses der Einführung eines neuen Produktes oder Leistungsangebots auf die Marktanteile und die Bewertung potenzieller Kannibalisierungseffekte innerhalb des Portfolios. Hierbei wird das Kaufverhalten der Zielgruppe in verschiedenen Kaufsituationen untersucht.

Jede Kaufentscheidung ist anders!

Die wichtigsten Charakteristika einer Präferenz und Kaufentscheidung sind das Involvement, mit dem die Entscheidung getroffen wird, und die Komplexität der Entscheidungssituation.

Daraus ergibt sich die Notwendigkeit eines breiten Methodenspektrums, um die jeweilige Kaufentscheidungssituation realistisch und realitätsnah abzubilden. Hierbei können Methoden wie die Conjoint-Analyse entscheidend dazu beitragen, das Kaufverhalten in unterschiedlichen Kaufsituationen präzise zu verstehen und zu analysieren, indem sie die Produktmerkmale und Merkmalsausprägungen des Produktes sowie die Präferenzen der Konsumenten in der Befragung berücksichtigen. Durch die multivariate Analyse dieser Faktoren lassen sich aussagekräftige Ergebnisse zur Optimierung der Produktentwicklung gewinnen.

Nur mithilfe einer geeigneten Conjoint-Analyse kann überprüft werden…

durch welchen Marketing-Mix-Faktor die Kaufentscheidung am stärksten beeinflusst wird
wie die Leistungsdimensionen oder -variablen innerhalb eines Faktors untereinander gewichtet sind
welches Produktangebot beziehungsweise welches Leistungspaket das größte Marktpotenzial hat, auch vor dem Hintergrund von Wettbewerbsangeboten

Welche Analyseform im konkreten Fall gewählt wird, ist von mehreren Faktoren abhängig und vor jedem Einsatz sorgfältig zu prüfen. Generell ist diejenige Analyseform zu bevorzugen, die das reale Entscheidungsverhalten der Konsument:innen in der jeweiligen Produktkategorie am besten abbildet. MWResearch bietet mit CARES ein umfangreiches Portfolio zur Analyse von Kaufentscheidungen und den zugrunde liegenden Konsument:innenpräferenzen an. Diese Methoden bilden den Kaufentscheidungsprozess auf unterschiedliche Weise ab und setzen verschiedene Schwerpunkte, um aussagekräftige Ergebnisse für das Marketing und die Produktentwicklung zu liefern. Die folgende Übersicht erleichtert eine erste Einschätzung, welches Verfahren für Ihre Fragestellung am besten geeignet ist.

Varianten der Conjoint-Analyse

CBC - Für einfachere Produkte und Kaufentscheidungen

Die Choice Based Conjoint-Analyse (CBC) eignet sich für weniger komplexe Kaufsituationen, in denen die Produkte durch eine geringe Anzahl relevanter Merkmale und Merkmalsausprägungen vollständig beschrieben werden können. Den Probanden werden wiederholt mehrere Produkte vorgelegt, aus denen sie jeweils das präferierte Produkt auswählen sollen. Die CBC bildet Kaufentscheidungen sehr realitätsnah ab und wird deshalb häufig in Pricing-Studien eingesetzt. Für komplexere Kaufentscheidungen – also bei vielen Produktalternativen oder komplexen Produkten – ist die CBC allerdings nicht optimal geeignet, da die Befragten in der Befragung kognitiv überlastet werden.

Speziell für die Messung von Konsumentenpräferenzen bei komplexen Entscheidungen bietet MWResearch daher alternative Verfahren an, die zur Überwindung der oben genannten Einschränkungen entwickelt wurden:

Für komplex strukturierte Produkte und Entscheidungsprozesse: ID CBC

Mit der Information Display CBC (ID CBC) wurde ein Verfahren entwickelt, das die Vorzüge der CBC mit den Anforderungen der Messung komplexer Produkte und ihrer Merkmalsausprägungen verbindet.

Die Probanden müssen während der Befragung selbständig die Informationen auswählen, die sie für relevant erachten. Dadurch wird einer kognitiven Überlastung der Probanden vorgebeugt, während gleichzeitig die Informationssuchprozesse der befragten Personen erfasst werden. Die ID CBC ermöglicht darüber hinaus die Identifizierung von sogenannten Must-Haves und Unacceptables, die viele Kunden in komplexen Kaufentscheidungen zur Vereinfachung heranziehen. Vergleichsstudien zeigen, dass die ID CBC deutlich bessere Prognosen als die CBC liefert, indem sie die Teilnutzen einzelner Merkmale genauer berechnet.

AHPlab

Analytic Hierarchy Process with Mouselab (AHPlab) ermöglicht die Messung von Präferenzen für komplexe Produkte, wie zum Beispiel technische Produkte und Dienstleistungen, die nur durch eine hohe Anzahl an Merkmalen und Merkmalsausprägungen realistisch beschrieben werden können.

Hierbei wird zunächst ermittelt, welche Merkmale für die Probanden tatsächlich relevant sind und welche Merkmale für die Kaufentscheidung eine nachrangige Bedeutung haben. In der anschließenden Präferenzmessung werden für jede befragte Person nur die Produkteigenschaften berücksichtigt, die für sie persönlich entscheidungsrelevant sind. Dadurch lässt sich die Befragungsdauer substanziell verkürzen.

AHPlab kann Produkte mit bis zu 25 Merkmalen adäquat abbilden und eignet sich auch für die Preisforschung. Durch die gezielte Auswertung der Daten aus der Befragung können aussagekräftige Teilnutzenwerte für die Produktentwicklung berechnet werden, die direkt in die Gestaltung von Produktvarianten und die Optimierung des Marketings einfließen.

Kundenwünsche verstehen und Kaufverhalten präzise vorhersagen durch die Conjoint-Analyse!

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