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Methodik

Kosten Nutzen Analyse

Conjoint-Analyse – choice based conjoint analyse

Im Studium, speziell in Marketingkursen, ist die Conjoint-Analyse ein Schlüsselwerkzeug, um Kundenpräferenzen und die Akzeptanz von Produktmerkmalen, wie bei einem neuen Smartphone, zu verstehen.

Studierende lernen, wie Teilnutzenwerte und Präferenzfunktionen die Wichtigkeit der einzelnen Merkmale, z. B. Bildschirmgröße oder Akkulaufzeit, in einer simulierten Kaufsituation messen. Die Analyse der ausgefüllten Fragebögen hilft, die Ergebnisse zu interpretieren und Einblicke in die Kundenwünsche zu gewinnen, was für die Produktentwicklung und Marketingstrategien entscheidend ist.

Dieser 1a-Studi Artikel gibt dir einen Überblick über verschiedene Varianten und Anwendungsbereiche der Conjoint-Analyse, insbesondere in Formen wie Choice-Based und Adaptive Conjoint Analysis.

 
Einsatz

Conjoint Analyse Definition

Die Conjoint-Analyse, auch als Conjoint Measurement bezeichnet, ist eine multivariate Methode der Marktforschung. Bei dieser Methode vergleicht ein Teilnehmer in einer Umfrage mehrere Produktmerkmale gleichzeitig miteinander und gibt dann eine Präferenz ab. Dazu stehen ihm mehrere Produkte zur Auswahl, die sich in ihren jeweiligen Eigenschaften unterscheiden.

So kann nicht nur das wichtigste Produktmerkmal, sondern auch quantitative Nutzenwerte der einzelnen Merkmalsausprägungen ermittelt werden, die Grundlage für weitere statistische Auswertungen sind.

Im Studium begegnen dir Conjoint-Analysen vorwiegend in Studiengängen mit den Schwerpunkten:

  • Marktforschung
  • Produktmanagement
  • Marketing
  • Betriebswirtschaft
  • Innovationsmanagement

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Qualitativ oder quantitativ

Conjoint Analyse qualitativ oder quantitativ

Die Conjoint-Analyse, ursprünglich als quantitatives Instrument zur Messung von Konsumentenpräferenzen und -entscheidungen entwickelt, stieß hinsichtlich

  • der Anzahl der berücksichtigten Merkmale und
  • der Prognosegenauigkeit von Kundenentscheidungen

an ihre Grenzen.

Als Reaktion darauf entstanden im Laufe der Zeit vielfältige Varianten, die sowohl qualitative als auch quantitative Elemente einbinden. Qualitative Methoden werden hier zur Individualisierung des Befragungsdesigns oder zur Erfassung eines vertieften Verständnisses durch die Berücksichtigung qualitativer Elemente, wie der grundsätzlichen Kaufbereitschaft, eingesetzt.

Für deine Abschlussarbeit ist die Wahl der für deine Untersuchung geeigneten Variante der Conjoint-Analyse entscheidend. Deshalb solltest du im Vorfeld klären:

  • Welche spezifischen Konsumentenpräferenzen und Produkteigenschaften untersucht werden sollen.
  • Ob du quantitative Daten erheben oder qualitative Erkenntnisse für ein tieferes Verständnis von Entscheidungsprozessen gewinnen möchtest.
  • Welche Methode zur Auswertung geeignet ist (z. B. Likelihood-Methode oder multivariate Statistik).
  • Aber auch, welche Methode am besten zu deiner Zielgruppe passt.

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2 Varianten der Conjoint-Analyse haben sich besonders durchgesetzt.

1. Adaptive Conjoint-Analyse

Die Adaptive Conjoint Analyse führt eine computergestützte Befragung durch, die sich dynamisch an die Präferenzen des Befragten anpasst. Während des Interviews verarbeitet der Computer die Antworten des Befragten und wählt aufgrund dieser die nachfolgenden Fragen aus. Das Verfahren besteht aus 5 Phasen, in denen der Computer die Präferenzen des Nutzers immer genauer erfasst.

Der Proband bewertet nicht alle Produktmerkmale gleichzeitig, sondern in jeder Phase nur eine begrenzte Anzahl, sodass ein umfassendes Bild aller Eigenschaften entsteht. Die Befragten wählen hier in jeder Phase zwischen einzelnen Produktmerkmalen aus.

Beispiel: Bevorzugen Sie einen kleinen oder einen größeren Bildschirm?

Diese Methode kann jedoch zu Verzerrungen führen, insbesondere bei wichtigen Eigenschaften, was die Genauigkeit von Preisfestsetzungen oder Marktsimulationen beeinträchtigen kann.

Auswahlbasierte Conjoint-Analyse

Die Choice-Based-Conjoint-Analyse ist theoretisch in der ökonomischen Entscheidungstheorie begründet. Sie ermöglicht realitätsnahe, absatzorientierte Vorhersagen.

Die Testpersonen bewerten, ähnlich wie in realen Kaufsituationen, Produkte mit allen möglichen Eigenschaften. Die Probanden wählen aus mehreren Optionen das bevorzugte Produkt aus, wodurch detaillierte Ergebnisse über ihre Präferenzen und impliziten Entscheidungskriterien interpretiert werden.

Beispiel: Die Befragten eines Automobilherstellers wählen zwischen verschiedenen Autokonfigurationen mit unterschiedlichen Merkmalen wie Kraftstoffverbrauch oder Innenausstattung, um das attraktivste Modell zu ermitteln.

Neben diesen Standardmethoden stehen dir weitere zur Verfügung, die sich auf bestimmte Bereiche der Präferenzbildung spezialisiert haben.

Variante Merkmal
Limit-Conjoint-Analyse Kaufbereitschaft wird zusätzlich durch Limit-Card erfasst, um absolute Nutzenwerte statt bloße Präferenzänderungen zu bestimmen, wodurch die Prognose von tatsächlichen Kaufentscheidungen verbessert wird.
Hierarchische Individualisierte Limit Conjoint-Analyse Verbindet die Limit-Conjoint-Analyse mit hierarchischen und kognitiven Ansätzen, um eine größere Menge an Produktmerkmalen effektiver zu verarbeiten und somit eine detailliertere Prognose der Kaufentscheidungen zu ermöglichen.
Multi-Rule-Conjoint-Analyse Berücksichtigt werden mehrere Entscheidungsregeln, um sowohl rationale als auch irrationale Entscheidungen abzubilden, wodurch ein umfassenderes Verständnis des Entscheidungsverhaltens erreicht wird.
Auswahlbasierte Conjoint-Analyse mit hierarchischer Bayes-Schätzung Durch die Anwendung hierarchischer Bayes-Modelle werden individuelle Präferenzen genauer geschätzt und Verzerrungen in heterogenen Populationen vermieden.
Adaptive auswahlbasierte Conjoint-Analyse Kombiniert Elemente der adaptiven und auswahlbasierten Conjoint-Analyse, um eine flexiblere und genauere Analyse zu ermöglichen.
Beispiel

Conjoint Analyse Beispiel

Beispiel: Ein Unternehmen will ein neues Smartphone entwickeln.

Als einzelne Ausprägungen werden Bildschirmgröße, Akkulaufzeit, Preis und Kameraqualität in einer Conjoint-Analyse miteinander verglichen:

Merkmal Ausprägung 1 Ausprägung 2 Ausprägung 3
Bildschirmgröße 5 Zoll 6 Zoll 6.5 Zoll
Akkulaufzeit 12 Stunden 24 Stunden 36 Stunden
Preis 300 € 500 € 700 €
Kameraqualität 12 Megapixel 24 Megapixel 48 Megapixel

Aufgrund der definierten Anzahl von Merkmalen entstehen 3 × 3 × 3 × 3 = 81 verschiedene Kombinationsmöglichkeiten, von denen jedoch nur eine realisierbare Auswahl zur Bewertung verwendet wird, um die Komplexität der Studie zu reduzieren.

Diese Merkmale und Ausprägungen werden den Probanden folgend in verschiedenen Kombinationen präsentiert werden, um die Präferenzen der Probanden zu ermitteln.

Mögliche Produktprofile könnten sein:

Smartphone-Konfiguration Bildschirmgröße Akkulaufzeit Preis Kameraqualität
Option A 5 Zoll 36 Stunden 300 € 12MP
Option B 5 Zoll 24 Stunden 700 € 24MP
Option C 6,5 Zoll 12 Stunden 500 € 24MP

Bei der Befragung der Probanden bewerten diese die Produktprofile nach ihrem erwarteten Nutzen und ordnen sie in absteigender Reihenfolge nach Präferenz.

Aus diesen Daten kann folgend statistisch (dekompositionell) abgeleitet werden, wie positiv oder negativ jede Merkmalsausprägung bewertet wurde. Hierfür wird jeder Merkmalsausprägung ein eigener Nutzwert zugeordnet. Je nach Aufbau der Befragung können spezifische Methoden, wie die Likelihood-Methode oder die Errechnung einer Preis-Absatz-Funktion, zur Analyse eingesetzt werden.

Die Analyse der Daten zeigt u. a., dass

  • die Befragten nur geringe Unterschiede in der Bildschirmgröße angaben.
  • eine höhere Akkulaufzeit für viele Nutzer von hoher Bedeutung ist.
  • die Einschätzung der Kameraqualität nur für fotoaffine Nutzer entscheidend sind. Diese sind bereit für eine bessere Smartphone-Kamera mehr zu bezahlen.
Vor- und Nachteile

Conjoint Analyse Vor- und Nachteile

Die Verwendung der Conjoint Analyse hat Vor- und Nachteile. Daher ist zuvor immer das Forschungsvorhaben zu analysieren und zu bewerten, ob diese Analysemethode geeignet ist.

Vorteile der Conjoint-Analyse:

Produktoptimierung: Unternehmen können die Teilnutzenwerte der einzelnen Merkmale auswerten, um ihre Angebote optimal an Kundenbedürfnisse anzupassen.

Marktsegmentierung: Die Analyse von Kundenpräferenzen fördert die Identifikation unterschiedlicher Marktsegmente, was für zielgerichtete Marketingstrategien essentiell ist.

Nutzerorientierte Befragung: Der Fokus liegt auf den Probanden, um Ermüdung während der Befragung zu vermeiden und genaue Ergebnisse zu erzielen.

Realitätsnah: Die Methode simuliert realistische Einkaufsszenarien und minimiert Verzerrungen durch Musterbildung.

Flexibel: Geeignet für die Bewertung einer breiten Palette von Produkten und Dienstleistungen.

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Nachteile der Conjoint-Analyse:

Eingeschränkte Auswahlmöglichkeiten: Bei der Befragung können Probanden nicht die Option eines „Nicht-Kaufs“ wählen und müssen eine Rangfolge der Produkte bilden.

Eingrenzung der Merkmale: Um Nutzerfreundlichkeit zu gewährleisten, ist eine Begrenzung der Merkmalsanzahl und -kombinationen sowie der Produktprofile notwendig.

Möglicherweise nicht repräsentativ für tatsächliches Kaufverhalten: Die Ergebnisse der Conjoint-Analyse könnten vom realen Kaufverhalten abweichen.

Komplexität in der Auswertung: Die Datenanalyse und -interpretation kann komplex sein und erfordert statistisches Fachwissen.

Kosten- und Zeitintensivität: Die Durchführung einer Conjoint-Analyse kann, besonders bei umfangreichen Studien, zeit- und kostenintensiv sein.

Häufige Fragen & Antworten

Du hast noch weitere Fragen zum Thema Methodik in wissenschaftlichen Arbeiten, die du nicht in diesem Artikel beantwortet bekommen hast? Dann recherchiere weiter in der 1a-Studi Akademie.

Diese Methode ermittelt, wie Verbraucher verschiedene Attribute von Produkten oder Dienstleistungen bewerten. Diese dekomponiert die Präferenzen der Verbraucher, um herauszufinden, welche spezifischen Eigenschaften eines Produkts oder einer Dienstleistung für sie am wertvollsten sind. Die Analyse ermöglicht es, die relative Bedeutung verschiedener Merkmale und deren Kombinationen zu verstehen.
Zuerst definierst du die relevanten Attribute und deren Ausprägungen für das Produkt oder die Dienstleistung. Dann erstellst du eine Reihe hypothetischer Produktvarianten, die verschiedene Kombinationen dieser Merkmale enthalten. Die Teilnehmer bewerten diese Varianten, woraufhin du statistische Methoden anwendest, um die Präferenzen zu analysieren und die relative Wichtigkeit der einzelnen Attribute zu bestimmen.
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