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Die Conjoint-Analyse ist eine indirekte, statistische Analysetechnik. Basierend auf einer begrenzten Anzahl von Hauptmerkmalen werden den Kunden verschiedene Angebotspakete angezeigt, die dann entscheiden müssen, welches Paket sie bevorzugen.
Als Testschwergewicht wird eine gemeinsame Analyse häufig verwendet, wenn ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung auf den Markt gebracht wird. In ähnlicher Weise können ganze Geschäftsmodelle verglichen und potenziellen Kunden gezeigt werden, um ihren Vergleichswert zu sehen. Gemeinsame Analysen können Ihnen grossartige Einblicke in die Denkweise Ihrer Kunden geben und ein gutes Verständnis für den Wert der verschiedenen Teile Ihres Angebots vermitteln. Sie können Ihnen zeigen, worauf Sie sich bei der Angebotsentwicklung konzentrieren müssen, wer Ihre wahrscheinlichsten Early Adopters sein werden, und Ihnen einen begrenzten Einblick in die Zahlungsbereitschaft geben. Die Einschränkungen sind jedoch erheblich. Um statistisch relevant zu sein, muss es eine grosse Anzahl von Testteilnehmern geben (z. B. N=30+), für die höchstwahrscheinlich Anreize geschaffen werden müssen, da der Test lang und potenziell langweilig ist. Sie können nur wenige Merkmale testen, um den Test nicht zu komplex zu machen. Schliesslich sind die Ergebnisse möglicherweise nicht unbedingt eindeutig. Insbesondere bei Angeboten, die auf einen Massenmarkt abzielen, überwiegen die Vorteile oft die Einschränkungen und machen dieses Testformat zu einer grossartigen Quelle für Feedback und zur Bestätigung Ihrer Hypothesen.
Schrittweise Anleitung:
- Ziel definieren: Legen Sie fest, was Sie lernen möchten (z. B. Kundenpräferenzen für Produktfunktionen).
- Identifizieren Sie Attribute und Ebenen: Wählen Sie wichtige Produktattribute (z. B. Preis, Farbe) aus und definieren Sie jeweils mehrere Stufen.
- Profile erstellen: Generieren Sie Produktkombinationen mithilfe der Attribute und Stufen.
- Umfrage zum Thema Design: Präsentieren Sie den Befragten verschiedene Produktkombinationen und fragen Sie nach ihren Präferenzen (z. B. Rang oder Auswahl).
- Daten sammeln: Verwalte die Umfrage für deine Zielgruppe.
- Ergebnisse analysieren: Verwenden Sie Statistiksoftware zur Berechnung Nutzwerte für jedes Attribut, das zeigt, was Kunden bevorzugen.
- Simulieren und Optimieren: Verwenden Sie die Daten, um Marktszenarien zu modellieren und das Produktangebot an die Präferenzen der Verbraucher anzupassen.
- Validieren: Testen Sie erneut mit neuen Daten, um Ihr Produkt- oder Serviceangebot zu verfeinern.
Conjoint Analysis hilft Ihnen zu verstehen, welche Funktionen von den Verbrauchern am meisten geschätzt werden, und hilft Ihnen so bei Produktentscheidungen.
Beispiel:
Einsatz der Conjoint-Analyse durch British Airways:
British Airways wandte die Conjoint Analysis an, um die Präferenzen seiner Vielflieger in Bezug auf verschiedene Aspekte ihres Flugerlebnisses besser zu verstehen. Durch die Bewertung verschiedener Kombinationen von Merkmalen wie Sitzkomfort, Qualität der Mahlzeiten, Check-in-Prozesse und Vorteile des Treueprogramms konnte British Airways ermitteln, welche Eigenschaften Passagiere bei der Auswahl von Flügen am meisten schätzten, insbesondere in den Premiumklassen.
Diese Analyse half British Airways:
- Optimieren Sie ihr Serviceangebot indem sie sich auf die Verbesserung von Funktionen wie Komfort an Bord und Priority Boarding konzentrierten, die von der Zielgruppe sehr geschätzt wurden.
- Segmentieren Sie ihren Kundenstamm um massgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten, die den unterschiedlichen Bedürfnissen von Geschäfts- und Urlaubsreisenden gerecht werden.
- Entwickeln Sie Premium-Preisstrategien indem sie verstehen, für welche Dienstleistungen die Kunden bereit waren, einen Aufpreis zu zahlen.
Durch den Einsatz von Conjoint Analysis war British Airways in der Lage, ihr Angebot zu verfeinern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und verschiedene Segmente mit optimierten Paketen und Dienstleistungen effektiv anzusprechen.
Weitere Informationen zum Thema finden Sie in der folgenden Quelle:
Gustafsson, A., Herrmann, A., & Huber, F. (2007). Conjoint measurement: Methods and applications (4th ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-71404-0
Agarwal, J., Desarbo, W., Malhotra, N., & Rao, V. (2015). An interdisciplinary review of research in conjoint analysis: Recent developments and directions for future research. Customer Needs and Solutions, 2(1-2). https://doi.org/10.1007/s40547-014-0029-5
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