Treiberanalyse

Zielgerichtete Bewertung und Steuerung von Produktentwicklungen und Marketingaktivitäten

Eine Treiberanalyse liefert wesentliche Erkenntnisse über die Wirkungszusammenhänge zwischen verschiedenen Eigenschaften eines Produktes bzw. Teilleistungen eines Angebots und der Gesamtbeurteilung.

Mit den Ergebnissen können Produktentwicklungen und Marketingaktivitäten zielgerichtet bewertet und gesteuert werden.

Treiberanalysen beantworten folgenden Fragen:

Welche Bedeutung hat eine Teilleistung – wie Preis oder Qualität – eines Angebotes für die wahrgenommene Gesamtbewertung?
Welcher Handlungsbedarf bzw. Spielraum besteht bei der Über- oder Untererfüllung einzelner Produktmerkmale bzw. Leistungsdimensionen?
Ab welchem Leistungsniveau führt die Verbesserung eines Treibers, beispielsweise der Produkteigenschaft “Süße” oder der Leistungsqualität, zu keinem nennenswerten Effekt für die abhängige Variable, zum Beispiel die Kaufbereitschaft für das Produkt oder Gesamtzufriedenheit mit dem Angebot?
Ab welcher Ausprägung einer Produkteigenschaft oder dem Leistungsniveau eines Angebotes kippt die Akzeptanz, so dass die Gesamtzufriedenheit und -leistung nicht mehr positiv bewertet wird?

Die direkte Abfrage der Bedeutung – häufig abgefragt als “Wichtigkeit” bzw. “ideale Ausprägung” einzelner Produkteigenschaften und Angebotsleistungen -, führt zu wenig verlässlichen Angaben. Auch eher unbewusste Treiber werden nicht erfasst. Zudem führen direkte Abfragen häufig zu einem inflationären und überzogenem Anspruchsniveau und liefern in der Regel wenig zuverlässige und differenzierende Wichtigkeiten für die getesteten Eigenschaften bzw. Teilleistungen.

Aus diesem Grund wurden zahlreiche statistische Verfahren entwickelt, die den Einfluss verschiedener Treiber durch indirekte Abfragen und somit implizit bestimmen. Gerade die Penalty-Reward-Analyse (PRA) liefert hier erfahrungsgemäß deutlich bessere Ergebnisse als direkte und einfache indirekte Verfahren und bietet einen deutlichen Mehrwert bei der Analyse der Wirkungszusammenhänge für die Produkt- und Angebotsentwicklung und –optimierung.

Lineare Wirkungsbeziehungen

Bei der Treiberanalyse kommt bei der Ermittlung linearer Zusammenhänge zumeist die Shapley-Value-Regression zum Einsatz, die die Multikollinearität (liegt dann vor, wenn zwei oder mehr der unabhängigen Variablen in einem Regressionsmodell nicht nur mit der abhängigen Variablen, sondern auch untereinander korrelieren) von Treibern berücksichtigt und so zu aussagekräftigen Ergebnissen führt.

Nichtlineare Wirkungsbeziehungen

Nicht alle relevanten Treiber wirken in vergleichbarer, linearer Weise auf die Zielgröße, wie z.B. die Kaufbereitschaft oder Zufriedenheit:

Einige Treiber können, falls überhaupt nicht oder zu gering ausgeprägt, nur Unzufriedenheit erzeugen, jedoch nicht für echte Zufriedenheitssteigerungen sorgen (Basisfaktoren).

Andere wirken genau entgegengesetzt: sie steigern im positiven Fall die Zufriedenheit überproportional, führen aber bei negativer Ausprägung nicht zwangsläufig zu Unzufriedenheit (Begeisterungsfaktoren).

Treiber, die in beide Richtungen wirken, werden als Leistungsfaktoren bezeichnet.

Kano-Modell

Diese, auf dem Kano-Modell basierende Einteilung in Basis-, Leistungs- und Begeisterungsfaktoren, ist Gegenstand der Penalty-Reward-Analyse.
Sie bietet gegenüber linearen Treiberanalysen viele Vorteile hinsichtlich der Qualität und Interpretierbarkeit der Ergebnisse:

Die nicht-lineare Messung bzw. die Unterteilung der Treiber in Basis-, Leistungs- und Begeisterungsanforderungen erlaubt detaillierte Aussagen für konkrete und effiziente Verbesserungen eines Produktes oder Angebotes.
Auf Basis der ermittelten Wichtigkeiten, der Art der Anforderungen und der erzielten durchschnittlichen Leistungsbeurteilung (Performance) können handlungsrelevante Teileigenschaften bzw. -leistungen identifiziert und mit Wettbewerbern verglichen werden.

Die Penalty-Reward-Analyse basiert auf einer Shapley-Value Berechnung, um Multikollinearität berücksichtigen zu können.

Neben dem quantifizierten Einfluss des Treibers auf die Zielgröße (der Treiberstärke) wird auch die “Qualität” des Treibers identifiziert. Durch die Berücksichtigung der aktuellen Performance je Teilleistung kann ermittelt werden, welche Treiber für zukünftige Maßnahmen besonders wertvoll sind.

Wie hoch ist der Teilnutzen eines Produkt-Features? Welchen Einfluss hat diese Eigenschaft auf die Kaufbereitschaft?

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Fazit