Conjoint-Analyse

Conjoint-Analyse: Denn das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile

Die Conjoint-Analyse ist eine bereits seit Jahrzehnten anerkannte Methode in der Marketingforschung.

MWResearch gehört zu den Instituten, die Conjoint in Deutschland etabliert haben und stellt mit CARES (Conjoint Analytical RESearch) ein State-of-the-Art-Portfolio zur Verfügung, das für viele Marketing-Fragestellungen geeignet ist um optimale Angebotspakete zu identifizieren – sowohl in der Konsumgüterindustrie als auch für Dienstleistungen.

Anwendungsbereiche für Cares

Wenn es für die Entscheidungsfindung des Marketing notwendig ist, Präferenzbildungen und Kaufentscheidungen kennenzulernen, bieten sich Conjoint-Analysen an und können für unterschiedlichste Anwendungsbereiche herangezogen werden, wie z.B.:

Produkt- und Leistungsgestaltung: Optimierung des bestehenden Produkt- bzw. Leistungsportfolios im Konkurrenzumfeld.
Preispolitik: Wie viel darf ein neues Produkt bzw. eine (neue) Produkteigenschaft oder ein zusätzlicher Leistungsaspekt im Konkurrenzumfeld kosten?
Markt-/Kundensegmentierung: Welche Produkt- bzw. Leistungseigenschaften generieren in einzelnen Marktsegmenten einen besonders hohen Nutzen?
Markt-/Vertriebsszenarien: Welchen Einfluss hat die Einführung eines Neuproduktes bzw. eines neuen Leistungsangebots auf die Marktanteile (der Wettbewerber)? Welche Kannibalisierungseffekte treten auf?

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 resultiert die Notwendigkeit eines breiten Methodenspektrums, um die Kaufentscheidungssituation realistisch und realitätsnah abzubilden.

Nur mithilfe einer geeigneten Conjoint-Analyse kann überprüft werden…

durch welchen Marketing-Mix-Faktor die Kaufentscheidung am stärksten beeinflusst wird
wie die Leistungsdimensionen/-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 zugrundeliegenden Konsument:innenpräferenzen an. Diese Methoden bilden den Kaufentscheidungsprozess auf unterschiedliche Art ab und setzen verschiedene Schwerpunkte. 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 Eigenschaften vollständig beschrieben werden können. Den Proband:innen 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 – d.h. bei vielen Produktalternativen oder komplexen Produkten – ist die CBC allerdings nicht optimal geeignet, da die Probanden in der Befragung kognitiv überlastet werden.

Speziell für die Messung von Konsument:innenpräferenzen bei komplexen Entscheidungen bietet MWResearch daher alternative Verfahren an, die zum Ausgleich 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 verbindet.

Die Proband:innen müssen während der Befragung selbständig die Informationen auswählen, die sie für relevant erachten. Dadurch wird einer kognitiven Überlastung der Proband:innen 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 Kund:innen in komplexen Kaufentscheidungen zur Vereinfachung heranziehen. Vergleichsstudien zeigen, dass die ID CBC deutlich bessere Prognosen als die CBC liefert.

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 realistisch beschrieben werden können.

Hierbei wird zunächst ermittelt, welche Merkmale für Proband:innen 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 ihn 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.

Kundenwünsche verstehen und Kaufverhalten vorhersagen!

Relevante Themen

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