Einführung in die Methodik der Conjoint-Analyse

1. Einführung in die
Methodik der
Conjoint-Analyse
Dr. Paul Marx
1

2. Präferenzmessung
• Sie wollen ein neues Laptop herstellen, welches den
Präferenzen potenzieller Kunden am nächsten kommt.
• Dabei können Sie eine Reihe an Charakteristiken des Laptops
beeinflussen, z.B. Prozessorenleistung, Speicher, Displaygröße,
Preis, usw.
• Wie gehen Sie vor, um die Kundenpräferenzen zu ermitteln?
2

3. Präferenzmessung
3
ganz und gar
nicht wichtig
ausgesprochen
wichtig
Hersteller/Marke
Prozessorleistung,
GHz
Speicher, GB
Display-Größe
Preis
Bitte geben Sie an, inwieweit folgende PC-Eigenschaften bei Ihrer
nächsten Entscheidung über den Kauf eins PCs wichtig sind?

4. Präferenzmessung: Erwartung
4
ganz und gar
nicht wichtig
ausgesprochen
wichtig
Bitte geben Sie an, inwieweit folgende PC-Eigenschaften bei Ihrer
nächsten Entscheidung über den Kauf eins PCs wichtig sind?
Hersteller/Marke
Prozessorleistung,
GHz
Speicher, GB
Display-Größe
Preis

5. Präferenzmessung: Realität
5
ganz und gar
nicht wichtig
ausgesprochen
wichtig
Bitte geben Sie an, inwieweit folgende PC-Eigenschaften bei Ihrer
nächsten Entscheidung über den Kauf eins PCs wichtig sind?
Hersteller/Marke
Prozessorleistung,
GHz
Speicher, GB
Display-Größe
Preis

6. Conjoint-Analyse
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Wie soll unser neues Produkt aussehen?
Conjoint-Analyse ist eine Reihe von Techniken, die in der
Marktforschung für die Analyse von attributbasierten
Präferenzen von Konsumenten eingesetzt werden – d.h. um
zu bestimmen, wie wichtig unterschiedliche
Produkteigenschaften und Eigenschaftsausprägungen für
die Konsumenten sind.
Besonderheiten
• Bewertung von ganzheitlichen Objekten
• Dekomposition von Präferenzen
Stark verbreitet in
• Segmentierung
• Entwicklung von neuen Produkten
• Preissetzung

7. Warum Conjoint-Analyse?
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Relative Wichtigkeiten einzelner Produkteigenschaften können besser gemessen werden, wenn sie
von Probanden als einheitliches Stimulus beurteilt werden (CONsidered JOINTly), als wenn jede
Eigenschaft isoliert bewertet wird:
• Viele Konsumenten sind nicht in der Lage, die relative Wichtigkeit einzelner Produkteigenschaften
zu bestimmen.
• Einzelne Eigenschaften werden isoliert anders wahrgenommen, als ihre Kombination, die ein
ganzheitliches Produkt ausmacht.
• Konstruktion der bevorzugten Kombination von Eigenschaften belastet kognitive Fähigkeiten von
Probanden.
• Alle Eigenschaften sind wichtig.
• Soziale Erwünschtheit einiger Eigenschaften bzw. Eigenschaftsausprägungen sowie scharf
ausgeprägte Selbsteinschätzung von Probanden motivieren sie einigen Eigenschaften und
-ausprägungen viel Gewicht zu geben, auch wenn sie keine Rolle spielen (z.B.
Umweltfreundlichkeit, Wohlstand, verringerte Bedeutung vom Preis).
• Einige Probanden können absichtlich versuchen, die Studienergebnisse zu manipulieren, indem
sie „vorteilhafte“ Antworten geben (z.B. Überbewertung der Wichtigkeit vom Preis).

8. Ganzheitliche Bewertung
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Wenn Sie heute einen PC kaufen müssten und dies die einzig auf dem Markt verfügbare Alternativen
wären, welche Alternative würden Sie wählen?
Dell
• 5 GHz Prozessor
• 4 GB Speicher
• 13“ Monitor
• € 1999,-
Sony
• 3 GHz Prozessor
• 8 GB Speicher
• 17“ Monitor
• € 2199,-
MacBook
• 3 GHz Prozessor
• 2 GB Speicher
• 15“ Monitor
• € 2099,-
Keine
• Wenn das die einzigen
Alternativen wären,
würde ich den Kauf
aufschieben
☐ ☐ ☐ ☐

9. Auswahl der Eigenschaften
Traditionelle Conjoint-Analyse (TCA)
Ausprägung
Eigenschaft
1 2 3
A (Marke) Opel BMW Toyota
B (Leistung) 75 PS 90 PS 150 PS
C (Preis) € 15.000 € 20.000 € 25.000

10. TCA: Festlegung des Erhebungsdesigns
• Full Profile Deisgn ® 33=27 Stimuli
• Die Anzahl der Stimuli wächst mit der Anzahl von
Eigenschaften und –ausprägungen exponentiell an
• Reduziertes Orthogonales
Design ® 9 Stimuli
Stimulus
Eigenschaft A
(Marke)
Eigenschaft B
(Leistung)
Eigenschaft C
(Preis)
Opel 90 PS € 20.000
BMW 90 PS € 25.000
Opel 75 PS € 15.000
Toyota 75 PS € 25.000
Toyota 150 PS € 20.000
Toyota 90 PS € 15.000
BMW 75 PS € 20.000
Opel 150 PS € 25.000
BMW 150 PS € 15.000

11. TCA: Datenerhebung
• Auswahl des Messinstrumentes
• Beobachtung
• Befragung
• Festlegen von Stimulipräsentation
- Kärtchen
• Festlegen von Skalenniveau
• Konstantsummenverfahren
• Punktvergabe
• Rangreihung
• Bewertung der Stimuli
Stimulus Rang
(je höher,
desto
besser)
Eigenschaft A
(Marke)
Eigenschaft B
(Leistung)
Eigenschaft C
(Preis)
Opel 90 PS € 20.000 3
BMW 90 PS € 25.000 5
Opel 75 PS € 15.000 4
Toyota 75 PS € 25.000 1
Toyota 150 PS € 20.000 7
Toyota 90 PS € 15.000 8
BMW 75 PS € 20.000 6
Opel 150 PS € 25.000 2
BMW 150 PS € 15.000 9

12. Schätzung der Nutzenwerte
Primäres Ziel:
• Ermittlung der Teilnutzenwerte aller Eigenschaftsausprägungen (partworths)
Aus Teilnutzenwerten lassen sich dann folgende Größen ableiten:
• Metrische Gesamtnutzenwerte für alle Stimuli
• Relative Wichtigkeiten einzelner Eigenschaften

13. Additives Modell der Conjoint-Analyse
åå
= =
×
=
J
j
M
m
jm
jm
k
j
x
y
1 1
b
k
y
jm
b
î
í
ì
=
0
1
jm
x
: geschätzter Gesamtnutzenwert für Stimulus k
: Teilnutzenwert für Ausprägung m von Eigenschaft j
, falls bei Stimulus k die Eigenschaft j in Ausprägung m vorliegt
, sonst

14. TCA: Schätzung der Nutzenwerte
• Metrische Lösung
• Varianzanalyse
• Regressionsanalyse
• Nicht metrische Lösung
• Monotone Varianzanalyse (MONANOVA)
• Monotone Regressionsanalyse
• LINMAP
• Tradeoff
• LOGIT
• PROBIT
• TOBIT
• Discrete Choice

15. Metrische Varianzanalyse
Annahme:
• Probanden schätzen die Abstände zwischen den Rangs als gleich groß ein
Erweiterung des additiven Modells um konstanten Term µ
Interpretation von µ:
• Durchschnittswert aller vergebenen Punkte (bzw. metrische Rangwerte),
von dem sich die Eigenschaftsausprägungen positiv oder negativ abheben
åå
= =
×
+
=
J
j
M
m
jm
jm
k
j
x
y
1 1
b
µ

16. Beispiel: Metrische Varianzanalyse
1. Ermittle den Basisnutzen
als Durschnitt aller vergebenen
Rangplätze (Punkte)
µ = (1+2+3+4+5+6+7+8+9) / 9 = 45 / 9 = 5
Für jede Eigenschaftsausprägung:
2. Ermittle den durchschnittlichen empirischen
Rangplatz (Punktenwert)
a. Überprüfe, welchen Rangplatz (Punktenwert)
in Verbindung mit dieser Ausprägung vergeben
wurde
b. Berechne den Durchschnittswert für Werte aus (a)
3. Berechne die Differenz zwischen dem
durchschnittlichen Rangplatz
(Punktenwert) und µ
pOpel = (3+4+2)/3 = 9/3 = 3
bOpel= pOpel - µ = 3-5 = -2
Stimulus Rang
(je höher,
desto
besser)
pk
Eigenschaft A
(Marke)
Eigenschaft B
(Leistung)
Eigenschaft C
(Preis)
Opel 90 PS € 20.000 3
BMW 90 PS € 25.000 5
Opel 75 PS € 15.000 4
Toyota 75 PS € 25.000 1
Toyota 150 PS € 20.000 7
Toyota 90 PS € 15.000 8
BMW 75 PS € 20.000 6
Opel 150 PS € 25.000 2
BMW 150 PS € 15.000 9

17. Beispiel: Metrische Varianzanalyse
Marke Leistung Preis
Opel BMW Toyota 75 PS 90 PS 150 PS € 15.000 €20. 000 € 25.000
Rangplätze
i.V.m.
Eigenschafts-
ausprägung
3 5 1 4 3 7 4 3 5
4 6 7 1 5 2 8 7 1
2 9 8 6 8 9 9 6 2
Summe 9 20 16 11 16 18 21 16 8
Durchschnitt (pjm) 3,00 6,67 5,33 3,67 5,33 6,00 7,00 5,33 2,67
bjm = (pjm -µ) -2,00 1,67 0,33 -1,33 0,33 1,00 2,00 0,33 -2,33
µ = 5
bOpel = -2,0
bToyota = 0,33
bBMW = 1,67
b75PS = -1,33
b90PS = 0,33
b150PS = 1,0
b€15.000 = 2,0
b€20.000 = 0,33
b€25.000 = -2,33

18. Beispiel: Metrische Varianzanalyse
• Berechnung vom Gesamtnutzen:
• Alternative Nr. 9 (BMW; 150 PS; € 15.000):
y9 = µ + bBMW + b150PS + b€15.000 = 5+ 1,67 + 1 + 2 = 9,67
• Alternative Nr. 4 (Toyota; 75 PS; € 25.000)
y4 = µ + bToyota + b75PS + b€25.000 = 5+ 0,33 + (-1,33) + (-2,33) = 1,67
• Nicht im Erhebungsdesign erfasste Alternative (BMW; 150 PS; € 25.000)
y = µ + bBMW + b150PS + b€25.000 = 5+ 1,67 + 1 + (-2,33) = 5,34
bOpel = -2,0
bToyota = 0,33
bBMW = 1,67
b75PS = -1,33
b90PS = 0,33
b150PS = 1,0
b€15.000 = 2,0
b€20.000 = 0,33
b€25.000 = -2,33
åå
= =
×
+
=
J
j
M
m
jm
jm
k
j
x
y
1 1
b
µ
µ = 5

19. Beispiel: Metrische Varianzanalyse
Ergebnisse der metrischen
Varianzanalyse (ermittele
Teilnutzenwerte bjm) sind KQ-
Schätzer, d.h. Summe quadrierter
Abweichungen zwischen erhobenen
und geschätzten Werten ist minimal
Stimulus Rang
(je höher,
desto
besser)
pk
yk pk- yk (pk -yk)2
Eigenschaft A
(Marke)
Eigenschaft B
(Leistung)
Eigenschaft C (Preis)
Opel 90 PS € 20.000 3 3,66 -0,66 0,4356
BMW 90 PS € 25.000 5 4,67 0,33 0,1089
Opel 75 PS € 15.000 4 3,67 0,33 0,1089
Toyota 75 PS € 25.000 1 1,67 -0,67 0,4489
Toyota 150 PS € 20.000 7 6,66 0,34 0,1156
Toyota 90 PS € 15.000 8 7,66 0,34 0,1156
BMW 75 PS € 20.000 6 5,67 0,33 0,1089
Opel 150 PS € 25.000 2 1,67 0,33 0,1089
BMW 150 PS € 15.000 9 9,67 -0,67 0,4489
Summe 45 45 0 2,0002
å
=
-
K
k
k
k y
p
1
2
)
(
min
b

20. Alternative Ansätze der Präferenzmessung
Quelle:
Sattler
(2006)

21. Vielen Dank!
21