Conjoint Measurement

Beim Conjoint Measurement oder auch der Conjoint Analyse handelt es sich um eine Methode aus der Psychologie.

Dabei bedeutet der Begriff Conjoint übersetzt „ganzheitlich betrachtet“ (CONsidered JOINTly) und bezeichnet eine Vorgehensweise zur Messung der Bewertung eines (manchmal auch fiktiven) Produktes. Das Conjoint Measurement ist heute die am häufigsten eingesetzte Analysemethode zur Erhebung der Präferenzen von Kunden. Hierzu werden bestimmte Eigenschaften des Produktes in ihrer Bedeutung gewichtet, um daraus ein möglichst allgemeingültiges Gesamt-Präferenzurteil der Verbraucher über das Produkt ableiten zu können. Der größte Vorteil des Conjoint Measurements besteht darin, dass die Methode zeigt, welche spezifischen Einzelmerkmale beziehungsweise Merkmalskombinationen eines Produktes für die Befragten und ihren Entschluss maßgeblich sind.

Dies erfolgt nach dem sog. dekompositionellen Prinzip, d.h. die Beurteilungen der Befragten betreffen zuallererst ganzheitliche Produktkombinationen. Bei der Auswertung werden diese zerlegt und auf die Merkmale und deren Ausprägung umgerechnet, die in die Bewertung mit eingeflossen sind. Dadurch wird der Bewertungsprozess einer realen Kaufsituation, bei der der Kunde auch mit ganzheitlichen Produkten konfrontiert ist, am genauesten simuliert. Der Befragte wird somit dazu gebracht, den Stellenwert der verschiedenen Eigenschaften relativ zueinander zu betrachten und sich die tatsächliche Bedeutung der einzelnen Merkmale bewusst zu machen.

Es lassen sich dadurch sowohl in gesättigten als auch in neuen Märkten Produktkonzepte optimieren und exakt auf die Bedürfnisse der Konsumenten abstimmen.

Anwendungsgebiete:

• Produktentwicklung
• Preisbestimmung
• Marktsegmentierung

Verfahren:

Die ursprüngliche Form des Conjoint Measurements wurde im Laufe der Zeit mehrfach überarbeitet und es entstanden zahlreiche Varianten, die bestimmte Schwächen überwinden sollten. Diese lagen vor allem darin, dass die abzufragenden Merkmale sehr begrenzt waren und dass die dort verwendeten Ratings und Ranking-Fragen keinen direkten Rückschluss auf die tatsächliche Produktwahl eines Befragten lieferten, die aber die Grundlage einer Marktsimulation darstellen.

Im Zuge der Entwicklung haben sich zwei Standardformen des Conjoint Measurements durchgesetzt:

• die adaptive Conjoint Analyse (ACA)
• die Wahlbasierte Conjoint Analyse (Choise-Based-Conjoint-Analyse) (CBC).

Die Adaptive Conjoint Analyse ist nur computergestützt durchführbar. Die Bezeichnung adaptiv wird vor allem deshalb verwendet, da die Eingaben des Befragten schon während des Interviews vom Rechner verarbeitet und dazu benutzt werden, die nächste Fragebogenseite zu erstellen. Die Befragung gestaltet sich für den Probanden sehr abwechslungsreich, da dieser bei Durchführung der ACA insgesamt fünf Phasen durchlaufen muss. Der Rechner lernt dadurch die Vorlieben des Befragten von Frage zu Frage besser kennen und gestaltet das Interview so, dass sich dieses der individuellen Präferenzstruktur anpasst und den größtmöglichen Informationswert zu Tage bringt. Des Weiteren ist die ACA keine Full-Profile-Methode, da der Proband im Verlauf des Interviews keine Produktkombinationen bewerten muss, die sich aus den gesamten Merkmalen zusammensetzen. Obwohl jedes der zu bewertenden Produkte nur eine kleine Anzahl von Merkmalen enthält, lassen sich im Verlauf der Befragung Rückschlüsse über die Präferenzstruktur des Probanden bezüglich aller Merkmale ziehen. In der Praxis werden ACA-Studien oft mit 8-15 Merkmalen und jeweils etwa fünf Ausprägungen durchgeführt, allerdings können bis zu 30 Merkmale aufgenommen werden. Mit einer höheren Anzahl an Eigenschaften steigt auch die Länge der Befragung, die aber meist moderat bleibt. Oftmals ist es für den Probanden schwierig, beständige Bewertungen für einen komplexen Sachverhalt zu äußern. Dadurch kann der Effekt beobachtet werden, dass "tatsächlich" unwichtige Merkmale tendenziell überschätzt und wichtige Merkmale unterschätzt werden. Problematisch wird es besonders dann, wenn Preisbestimmung oder Marktsimulation ein Hauptziel der Studie sind (P. Wiliams /D. Kilroy: Calibrating Price in ACA: The Price Effekt and How to Manage it. Sawtooth Software Research Paper Series, 2000.).

Die Wahlbasierte Conjoint Analyse ist im Unterschied zur ACA ein Full-Profile-Verfahren, d. h. der Proband beurteilt stets Produkte, die sich aus allen möglichen Eigenschaften zusammensetzen. Desweiteren hat der Nutzer nicht die Möglichkeit, seine Bewertung bezüglich der vorgelegten Produkte abzustufen. Ihm werden pro Frageseite eine Reihe von Produkten vorgelegt, aus denen er nur eines auswählen kann. Das CBC stellt dadurch höhere Anforderungen an die Aufmerksamkeit des Untersuchungsteilnehmers als eine ACA. Außerdem fällt bei der CBC die Informationsausbeute geringer aus als bei der ACA. Jede neue Fragebogenseite bringt zwar die Information, für welches der Produkte sich der Proband entschieden hat, jedoch nicht, wie eindeutig seine Entscheidung ausgefallen ist. Desweiteren sind CBC-Interviews in der Regel länger als Interviews mit dem ACA-Verfahren. Dennoch hat das CBC-Verfahren einen entscheidenen Vorteil, die Erhebungssituation ist der tatsächlichen Kaufentscheidungssituation sehr ähnlich. Die Beurteilung oder auch die Reduktion auf die entscheidenen Merkmale wird dadurch analog zum Kaufverhalten simuliert. Die Vorhersagen für dieses Kaufverhalten sind aus diesem Grund oftmals genauer als bei Rating basierten Befragungen, insbesondere lässt sich der Trade-off zwischen den einzelnen Merkmalen genauer bestimmen, und es werden auch implizite Entscheidungskriterien offensichtlicher. Diese sind dem Probanden nicht unbedingt bewusst. Dauern die Interviews länger, so erfolgt beim Befragten oftmals ein Lernprozess, d. h. er nimmt nicht mehr die Gesamtheit wahr, sondern er entscheidet sich beim Kauf nur noch aufgrund weniger entscheidener Merkmale (z. B. Marke, Preis), der Konsument blendet somit unwichtige Merkmale aus. Insofern die Informationsreduktion des häufig beobachteten Kaufprozesses entspricht, ist dies unproblematisch.

Momentan wird in der Branche vor allem CBC mit ca. 75% als Standard benutzt. Die ACA findet in 16% der Fälle Anwendung, die traditionelle Conjoint Analyse nur in 9% (Sawtooth Solution Newsletter (2006).

Weiterentwicklungen:

• Limit-Conjoint-Analyse (LCA)
• Hierarchische Individualisierte Limit Conjoint-Analyse (HILCA)
• Multi-Rule-Conjoint-Analyse (MRC)
• Choice Based Conjoint Analyse mit hierarchischer Bayes Schätzung (CBCHB)