Ausgewählte Methoden - Conjoint-Analyse

Conjoint – Analyse

Beschreibung der Methodik

Die Conjoint-Analyse (Conjoint-Measurement) zählt zu den multivariaten Verfahren und ist eine sehr beliebte Methode in der Marktforschung.
Mit Hilfe dieser Methoden lassen sich Informationen bezogen auf einige zentrale Marketingfragen generieren. Sie werden beispielsweise zur Preisfindung benutzt und um bei Produktneueinführungen die optimale Kombination von Eigenschaften und Merkmalsausprägungen für verschiedene Zielgruppen zu ermitteln.

Der Begriff Conjoint steht für CONsidered JOINTly („ganzheitlich betrachtet“) – in der Conjoint-Analyse wird also das gesamte Produkt betrachtet.

Bei der Choise Based Conjoint-Analyse (CBC-Analyse) werden den Probanden verschiedene Sets von Produktkonzepten vorgelegt, aus denen sie dann jeweils die bevorzugte Variante auswählen sollen. Durch diese Vorgehensweise wird eine Situation geschaffen, die der tatsächlichen Kaufentscheidung sehr ähnlich ist.

Vorteile bzw. Nachteile der Methode

Ein wesentlicher Vorteil der Conjoint-Analyse gegenüber anderen Methoden besteht darin, dass sie flexibel einsetzbar und gerade im Hinblick auf komplexe Fragestellungen sehr kostengünstig ist.
Aufbauend auf den so gewonnenen Informationen können Marktsegmentierungen und maßgeschneiderte Marktbearbeitungsprogramme entwickelt werden.
Ein Nachteil dieser Methode besteht in der Komplexität der Durchführung sowie den hohen Anforderungen an den Untersuchungsleiter.

Die klassische CBC ermöglicht einen realistischen Auswahlprozess, der die Antwort „keine der genannten Optionen“ offen lässt. Interaktionen zwischen den Attributen werden berücksichtigt.

Unsere Leistung

Zur Ermittlung der Präferenzen der Befragten führen wir bei der CBC-Methode sowohl CAPI (persönliche Interviews) als auch webbasierte Befragungen durch.

Wir setzen die CBC-Analyse zur Produktermittlung, Marktsimulation, Segmentierung und Ermittung von Preiselastizitäten ein. Dabei erarbeiten wir für Sie das optimale Konzept zur Durchführung der Analyse, damit die Ergebnisse möglichst genau die Realität widerspiegeln.

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