Was sind die gängigsten Conjoint-Verfahren und welche Vor- bzw. Nachteile besitzen sie?
Je genauer ein Produkt den Bedürfnissen der Konsumierenden entspricht, desto größer sind seine Chancen am Markt, so eine weit verbreitete Annahme. Für Unternehmen stellt sich damit die Aufgabe, eben die Produkteigenschaften herauszufinden, die Kundinnen und Kunden wünschen. In der Marktforschung haben sich seit den siebziger Jahren Verfahren herausgebildet, die als „Conjoint“ bezeichnet werden. Der vorliegende Blogartikel gibt einen kompakten Überblick über die etablierten Conjoint-Verfahren und stellt sie mitsamt ihren Vor- und Nachteilen vor.
Conjoint-Verfahren – eine Begriffsbestimmung
Bei der Conjoint-Analyse (im Englischen „conjoint analysis“ genannt) handelt es sich um ein Algorithmen-basiertes Befragungsverfahren, das in den siebziger Jahren in die Marktforschung eingeführt wurde. Bekannt ist es auch unter den Bezeichnungen „Conjoint Measurement“ und „Verbundanalyse“ sowie „Verbundmessung“. Der Begriff „Conjoint“ ist eine Zusammensetzung aus considered jointly, auf Deutsch „ganzheitlich betrachtet“. Denn ähnlich wie bei der realen Kaufsituation stehen bei der Conjoint-Analyse die Teilnehmenden vor der Wahl aus mehreren ganzheitlichen Produkten, die sich aus diversen Merkmalen zusammensetzen bzw. anhand dieser Merkmal beschrieben werden.
Was macht Conjoint aus?
Präferenzen erfassen
Bei Conjoint-Verfahren geht es darum, die Präferenzen der Kundinnen und Kunden zu erfassen in Bezug auf bestimmte Aspekte verschiedener Produkte oder Dienstleistungen. Den Umfrageteilnehmern wird meist eine bestimmte Zahl hypothetischer Produkte vorgestellt, unter denen sie eine Auswahl des attraktivsten Produkts treffen oder auf einer Skala eine Kaufwahrscheinlichkeit angeben müssen.
Mittels Conjoint lässt sich analysieren, in welchem Ausmaß die einzelnen Merkmale eines Produkts von einem Produktnutzer bzw. einer potenziellen Käuferin als wichtig erachtet oder bevorzugt werden. Die Merkmale, die ein bestimmtes Produkt auszeichnen, werden somit nicht nur einzeln abgefragt, sondern in diversen Merkmalskombinationen vorgelegt.
Multivariates Verfahren
Bei Conjoint steht also die gleichzeitige Untersuchung verschiedener Produkteigenschaften im Mittelpunkt, daher spricht man hier auch von einem „multivariaten Verfahren“. Multivariate Analysen sind Untersuchungen, die aus mindestens zwei Variablen bestehen, z. B. Betrachtung von Preis, Geschwindigkeit und Marke eines PCs.
Warum Conjoint-Analysen in der Marktforschung wichtig sind
Multivariate Analysen gehören heute zu den Standardwerkzeugen der Marktforschung. Ein Grund dafür ist die zunehmende Verbreitung der EDV in der Marktforschung und die wachsende Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit der zugehörigen Software.
Das Marketing wird immer komplexer
Auch die Komplexität der Beziehungen im Marketingbereich kann als Grund für die steigende Bedeutung multivariater Verfahren genannt werden. So scheitern einfache Erklärungsansätze oft an der Realität. Beispielsweise lässt sich der möglicherweise zu geringe Marktanteil eines Produkts auf eine Vielzahl gleichzeitig wirkender und untereinander abhängiger Einflussfaktoren zurückführen. Daher wurden in der Wissenschaft zahlreiche leistungsfähige Verfahren entwickelt, mit deren Hilfe komplexe Zusammenhänge untersucht und visualisiert werden können.
Fragestellungen der Conjoint-Verfahren
Einmal angenommen, ein Motorrad-Hersteller überlegt, eine Conjoint-Analyse durchzuführen. Typische Fragen im Rahmen von Conjoint-Verfahren könnten beispielsweise sein: Welche Nutzenbeiträge liefern Geschwindigkeit, Motorstärke, Verbrauch, Gewicht und Preis für den Gesamtnutzen eines Motorrads? Fragen wie diese können mit geeigneten Fragebögen auf wirtschaftliche Weise abgebildet und gemessen werden.
Die verschiedenen gängigen Conjoint-Verfahren auf einen Blick
Ausgehend von der traditionellen Methode aus den siebziger Jahren -meist als „Profilmethode“ bezeichnet – haben sich in den folgenden Jahrzehnten verschiedene Conjoint-Varianten herausgebildet. Ihr Einsatz hängt jeweils von der zugrunde liegenden Aufgabenstellung und den zu beantwortenden Forschungsfragen ab. Die folgende Gegenüberstellung gibt einen Überblick über die beiden häufigsten und wichtigsten Online-Verfahren mitsamt ihren Stärken und Schwächen.
Die wahlbasierte Conjoint-Analyse (CBC)
Bei der (aus)wahlbasierten Conjoint-Analyse (Choice-Based-Conjoint-Analyse, CBCA bzw. CBC) wird aus den zu testenden Merkmalen und ihren jeweiligen Ausprägungen vor der Umfrage einmalig eine bestimmte Anzahl fester Designs errechnet (z.B. 100 verschiedene Kombinationen). Die Zusammenstellung der Produktvergleiche ist in diesem Fall für jeweils 100 Probanden also unterschiedlich. Der 101. Teilnehmer erhält dann wieder die Zusammenstellung Nr. 1. Allerdings bleibt die Kombination von Fragen für eine einzelne Teilnehmerin im Laufe des Interviews gleich, der Fragebogen passt sich also während der Umfrage nicht automatisch an die gegebenen Antworten an.
Vor- und Nachteile der CBC
Die Vielzahl an möglichen Designs erhöht zwar die Belastbarkeit des Modells insgesamt, jedoch können keine Untersuchungen auf individueller, also persönlicher Ebene vorgenommen werden, weil jeder Proband einen anderen Fragebogen bekommt. Im Gegensatz zu ACA gilt die CBC häufig als das realistischere Verfahren: Denn die Teilnehmenden wählen immer wieder aus mehreren Produkten bzw. Dienstleistungen aus und müssen sich tatsächlich für eines der Angebote entscheiden. Analog zu einer tatsächlichen Kaufsituation stehen die Probanden also vor der Wahl aus sämtlichen zur Verfügung stehenden Produktmerkmalen. Auch können sie sich dazu entscheiden, keines der angezeigten Produkte auszuwählen.
Die Nähe zur Wirklichkeit macht die CBC ideal, um Marktsimulationen zu erstellen, Preisschätzungen zu ermitteln oder Preis-Absatz-Funktionen abzuleiten. Zwar ist es theoretisch möglich, die CBC auch papiergestützt vorzunehmen, am effizientesten und sinnvollsten ist aber die Online-Durchführung.
Die adaptive Conjoint-Analyse (ACA)
Während der Umfrage äußern die Teilnehmenden ihre Vorlieben in Bezug auf die gezeigten Produkte bzw. Dienstleistungen. Bei der adaptiven Conjoint-Analyse wird ein dynamischer Fragebogen eingesetzt, der sich aufgrund der geäußerten Präferenzen automatisch anpasst. Daher kann die ACA nur computerbasiert vorgenommen werden.
Vor- und Nachteile der ACA
Die Fragestellungen bei der ACA sind im Unterschied zur CBC abwechslungsreicher. Die CBC fragt meist nur die Präferenzen in Bezug auf eine Entscheidung zwischen mehreren hypothetischen Produkten/Dienstleistungen ab. Bei der ACA existieren drei bis fünf aufeinanderfolgende Fragephasen, etwa die Einstufung der Wichtigkeit der Produktmerkmale, die Angabe eines Präferenzurteils zwischen jeweils zwei Produktalternativen auf einer Skala oder die separate Angabe einer Auswahlwahrscheinlichkeit zwischen 0 und 100 Prozent für einige einzeln vorgegebene Produktkonzepte.
Mithilfe der adaptiven Conjoint-Analyse können deutlich mehr Produktmerkmale und Merkmalsausprägungen getestet werden als mit einer wahlbasierten Conjoint-Analyse. Denn die Produktalternativen werden hier nicht immer mit sämtlichen Merkmalen angezeigt, sondern es werden Bildschirm für Bildschirm immer auch einige Merkmale ausgelassen, um die Teilnehmenden nicht zu überfordern. Auch individuelle Präferenzdaten sind ermittelbar, weil sich der Fragebogen dynamisch anpasst. Deshalb lässt sich die adaptive Conjoint-Analyse einfacher für Segmentierungen einsetzen, z. B. Neukunden versus Stammkunden.
Fazit
Wer seine Produkte und Dienstleistungen möglichst stark an den Bedürfnissen seiner Kunden ausrichten möchte, kommt an Conjoint-Analysen nicht vorbei. Ob für die Entwicklung von Produkten oder das Testen von Namen oder Preisen einer Dienstleistung: Conjoint erweist sich als durchdachtes Erhebungsinstrument, um die verschiedenen Eigenschaften eines Angebots relativ zueinander abzuwägen.
Der Blogbeitrag hat Plus und Minus der beiden gängigen Conjoint-Verfahren einander gegenübergestellt. Jetzt wissen Sie, welche Vorzüge die einzelnen Conjoint-Ansätze bieten und wo möglicherweise Abstriche gemacht werden müssen. Damit sind Sie im Bilde, welches der genannten Verfahren Sie einsetzen können, um den größtmöglichen Informationsnutzen aus Ihrer Kundenbefragung zu erzielen und hoffentlich die optimale Kaufmotivation auszulösen.
Referenzprojekt zum Nachlesen
Erfahren Sie mehr zum Thema 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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Verfasst von Mirko Partschefeld
Mirko Partschefeld ist erfahrener Kommunikationsprofi, der Rogator seit vielen Jahren beim Verfassen, Korrigieren und Lektorieren von Texten unterstützt. Dabei verfolgt er den Ansatz, komplexe Sachverhalte aus den Bereichen Customer und Employee Feedback sprachlich verständlich zu machen und an die gewünschte Zielgruppe zu adressieren.
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