Maximum Difference Scaling: Präferenzfindung leichtgemacht
Maximum Difference Scaling (MaxDiff), auch bekannt als Maximale Differenz Skalierung oder Worst Scaling, ist ein hocheffizientes Verfahren zur Präferenzmessung, um Präferenzunterschiede zwischen einer relativ großen – theoretisch sogar unbegrenzten – Anzahl ähnlich gearteter Stimuli bzw. Attribute zu ermitteln. Die MaxDiff-Analyse arbeitet in der Abfrage fast wie ein einfacher Paarvergleich. Sie ermöglicht detaillierte Vergleiche zwischen verschiedenen Attributen und liefert valide Ergebnisse.
Fragestellungen
Fragestellungen, bei denen MaxDiff sich anbietet, sind z. B. welche Produkteigenschaften die höchste Wichtigkeit für die Kaufentscheidung haben, welche Eigenschaften am besten zu einer Marke oder einem Produkt passen oder welche Benefits oder Claims die höchste Aussagekraft für die Kommunikation bzw. Werbung haben. MaxDiff ermöglicht die Priorisierung von Produkteigenschaften basierend auf den Präferenzen der Umfrageteilnehmer.
Meist werden für diese Fragestellungen skalierte Abfragen (Bewertung: Zutreffens-Skala) und Rankings (passt am besten etc.) eingesetzt. Diese Frage-Techniken haben allerdings auch bekannte Vor- und Nachteile bzw. Einschränkungen:
Vorsicht bei…
Ratingskalen sind häufig nicht trennscharf genug und eignen sich schlecht für die Präferenzmessung bei vielen Items. Man erhält ähnliche Werte für alle skalierten Stimuli. Zudem sind sie anfällig für Antworttendenzen (wie z. B. Vereinfachungsstrategien, soziale Erwünschtheit …) und kulturelle Effekte (man neigt in dem einen Land mehr und in dem anderen Land weniger stark zu ausgeprägten Differenzierungen), um nur die wichtigsten zu nennen.
Rankings, also Rangreihen, stoßen allein schon dann schnell an ihre Grenzen, wenn eine große Anzahl von Stimuli oder eine lange Liste von Items vorliegt. Bei einer großen Anzahl von Items pro Ranking-Aufgabe kann die kognitive Belastung der Befragten steigen.
