Gründe für eine Conjoint-Analyse
In der täglichen Praxis als Marktforscher kommt es häufig vor, dass ein Kunde wissen möchte, wie wichtig ein Aspekt seines Forschungsgegenstandes für die befragte Zielgruppe ist. Herauszufinden, wie ein neues Produkt beim Verbraucher ankommt oder welche Merkmale an einem vorhandenen Produkt geschätzt werden, ist überaus bedeutend. Denn so kann ein Produktflop vermieden oder ein bestehendes Produkt verbessert werden. Angenommen, Sie möchten erfahren, welche Aspekte beim Kauf eines Smartphones besonders attraktiv sind. In diesem Fall kann man eine klassische Wichtigkeitsbefragung durchführen, welche – wie es der Name schon sagt – die Wichtigkeit von bestimmten Produkteigenschaften abfragt. Zunächst scheint die Lösung auf der Hand zu liegen. Jedoch fängt es an diesem Punkt meistens an komplizierter zu werden, da jeder der schon häufiger Umfragen durchgeführt hat weiß, dass die in der Abbildung gezeigte Lösung zwar einfach umzusetzen, aber suboptimal ist. Erfahren Sie in diesem Beitrag, wieso eine Conjoint-Analyse besser ist.
Klassische Wichtigkeitsabfrage in einer fiktiven Befragung zum Kauf eines Smartphones
Man kann einfach nicht „alles“ haben!
Im gezeigten Beispiel handelt es sich um eine fiktive Studie zum Kauf eines Smartphones. Für die Teilnehmer ist es natürlich einfach, die verwendete Wichtigkeitsskala zu beantworten. Das Ergebnis dürfte jedoch kaum der Realität entsprechen: Für die meisten Befragten werden viele Aspekte wünschenswert sein, daher werden sie mit hohen Werten antworten. Außerdem wird mehr als die untere Hälfte der Skala mehr oder weniger unbeantwortet bleiben. Hinzu kommen noch Aspekte wie die eventuell gegebene soziale Erwünschtheit von Antworten wie z.B. der Recyclingfähigkeit eines Produktes. Der Grund für den „Unrealismus“ ist offensichtlich und dürfte jedem bekannt sein: Man kann einfach nicht „alles“ haben.
Das heißt für das vorliegende Beispiel, dass in der Realität die Kombination aller Eigenschaften in maximaler Ausprägung für den Hersteller des Produkts kaum kostendeckend darstellbar sein dürfte. Das erwartbare Ergebnis wird mit hoher Wahrscheinlichkeit nur geringe Relevanz haben.
Komplexen Abwägungsprozesse
Die reale Kauf-/Entscheidungssituation sieht anders aus: Dort ist der potentielle Käufer bei der Auswahl der tatsächlich vorhandenen Produkte zu komplexen Abwägungsprozessen (sog. Trade-Offs) zwischen den verschiedenen Produktalternativen – die jeweils über bestimmte Merkmalen verfügen oder nicht verfügen – gezwungen. Genau an dieser Stelle setzt der Grundgedanke der Conjoint-Analyse an.
Was genau ist Conjoint?
Bei Conjoint werden verschiedene Eigenschaften eines Produktes immer gemeinsam betrachtet (CONsider JOINTly). Der Teilnehmer der Studie hat stets Auswahlentscheidungen zu treffen, bei denen er die unterschiedlichen Produkteigenschaften gegeneinander abwägen muss. Eine solche Methode wird als dekompositioneller Ansatz bezeichnet. Dahingegen wird die einzelne Abfrage von Eigenschaften und Ausprägungen als kompositioneller Ansatz charakterisiert.
Fazit: Bleiben Sie realistisch
Lassen Sie Ihre Kunden nicht die Relevanz jedes möglichen Produktmerkmals einzeln beurteilen. Wieso? Einfach gesagt, läuft man Gefahr, dass das Ergebnis zeigen wird, dass alles wichtig ist und auch ein günstiger Preis! Aus einer realistischen Perspektive ist die Kombination aller Eigenschaften in maximaler Ausprägung für den Kunden zu teuer. Gleichzeitig würde der Hersteller seine Kosten nicht decken können. Zu validen Ergebnissen kommen Sie mit der Conjoint-Analyse. Diese simuliert eine reale Kaufsituation, in der die Teilnehmer in Trade-Offs zwischen fiktiven Produktalternativen mit unterschiedlichen Merkmalsausprägungen entscheiden müssen. Auf diese Weise können Sie die Wichtigkeit der einzelnen Komponenten indirekt erheben und erhalten bessere Erkenntnisse.
Referenzprojekt zum Nachlesen
Erfahren Sie mehr zur Conjoint-Analyse in unserer Case Study ,,Durchführung einer Conjoint-Analyse für einen Automobilhersteller – Analyse klärt Nutzwert, Bedeutungsgewichte sowie Preise“.
>> zur Case Study <<
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