Haben Sie schon einmal ein Haus gekauft? Als eine der komplexesten Kaufentscheidungen, die Sie treffen können, müssen Sie viele Präferenzen berücksichtigen. Alles, von der Lage und dem Preis bis hin zum Zinssatz und der Qualität der örtlichen Schulen, kann bei Ihrer Entscheidung für den Hauskauf eine Rolle spielen. Mit der Conjoint-Analyse können Sie datengestützte Entscheidungen treffen, die Ihnen helfen, die Bedürfnisse Ihrer Kunden zu erfüllen und Ihr Unternehmen weiterzuentwickeln.
Bei weniger komplizierten Einkäufen läuft der Prozess der Auswahl einer Ware oder Dienstleistung, die Ihren Bedürfnissen entspricht, ähnlich ab. Sie sind sich vielleicht nur nicht bewusst, dass Sie diese Entscheidungen treffen.
Unterbewusst könnte eine Person eher preisbewusst sein, während eine andere eher auf die Eigenschaften achtet. Zu verstehen, welche Elemente die Verbraucher als wichtig und welche als unwichtig erachten, ist der Hauptzweck der Conjoint-Analyse.
Was ist eine Conjoint-Analyse?
Die Conjoint-Analyse ist eine auf Umfragen basierende fortschrittliche Marktforschungsmethode, die zu verstehen versucht, wie Menschen komplexe Entscheidungen treffen. Wir treffen jeden Tag Entscheidungen, die Kompromisse erfordern – so oft, dass wir uns dessen vielleicht gar nicht bewusst sind. Selbst einfache Entscheidungen wie die Wahl eines Waschmittels oder die Entscheidung, einen Flug zu buchen, sind mentale Conjoint-Studien, die mehrere Elemente enthalten, die uns zu unserer Wahl führen.
Die Conjoint-Analyse ist eines der effektivsten Modelle zur Ermittlung der Verbraucherpräferenzen während des Kaufprozesses. Diese Daten werden dann mithilfe einer statistischen Analyse in eine quantitative Messung umgewandelt. Sie bewertet Produkte oder Dienstleistungen auf eine Weise, wie es keine andere Methode kann.
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Warum ist es für Forscher wichtig?
Forscher halten die Conjoint-Analyse für die beste Umfragemethode zur Ermittlung von Kundenwerten. Sie besteht darin, Umfragen unter Kunden zu erstellen, zu verteilen und zu analysieren, um deren Kaufentscheidungen auf der Grundlage einer Antwortanalyse zu modellieren.
QuestionPro kann automatisch numerische Werte berechnen und analysieren, um das Verbraucherverhalten zu erklären. Unsere Software analysiert die Antworten, um festzustellen, wie viel Wert auf den Preis, die Ausstattung, den geografischen Standort und andere Faktoren gelegt wird. Die Software korreliert diese Daten dann mit Verbraucherprofilen. Eine softwaregesteuerte Regressionsanalyse von Daten, die von echten Kunden stammen, erstellt einen genauen Bericht anstelle einer Hypothese. Praktische Business Intelligence beruht auf der Synergie zwischen Analyse und Berichtswesen, wobei die Analyse wertvolle Erkenntnisse zutage fördert und das Berichtswesen diese Erkenntnisse an die Beteiligten weitergibt.
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Mit zuverlässigen, genauen Daten hat Ihr Unternehmen die beste Chance, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu entwickeln, das bzw. die alle Bedürfnisse und Wünsche Ihrer Kunden erfüllt.
Derzeit ist die wahlbasierte Conjoint-Analyse die beliebteste Form des Conjoint. Den Teilnehmern wird eine Reihe von Optionen gezeigt und sie werden gebeten, diejenige auszuwählen, die sie am ehesten kaufen würden. Andere Arten der Conjoint-Analyse bestehen darin, die Teilnehmer zu bitten, Produkte zu bewerten oder in eine Rangfolge zu bringen. Die Auswahl eines Produkts, das Sie kaufen möchten, führt in der Regel zu genaueren Ergebnissen als Rankingsysteme.
Wir empfehlen Ihnen, einen Blick auf diese kostenlose Ressource zu werfen: Conjoint-Analyse Umfragevorlage
In der Umfrage werden jedem Teilnehmer mehrere Produkte oder Funktionen zur Auswahl gestellt. Die Antworten, die sie geben, ermöglichen es unserer Software, die zugrunde liegenden Werte zu berechnen. So kann das Programm beispielsweise die bevorzugte Größe und den Preis für die bevorzugte Marke ermitteln. Sobald wir die Auswahldaten haben, gibt es eine Reihe von Analysemöglichkeiten. Zu den wichtigsten Analysewerkzeugen gehören Was-wäre-wenn-Modelle, Prognosen, Segmentierung und die Anwendung von Kosten-Nutzen-Analysen.
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Warum die Conjoint-Analyse in Umfragen?
Herkömmliche Bewertungsumfragen können den verschiedenen Attributen, die ein Produkt ausmachen, keinen Wert beimessen. Die Conjoint-Analyse hingegen kann die Entscheidungen der Befragten durchleuchten, um die Gründe für diese Entscheidungen zu ermitteln. Die Analyse der Daten gibt Ihnen die Möglichkeit, einen Blick in die Köpfe Ihrer Zielgruppe zu werfen und herauszufinden, was diese an Waren oder Dienstleistungen am meisten schätzt.
Viele Unternehmen schrecken vor der Conjoint-Analyse zurück, weil ihr Design und ihre Methodik so kompliziert erscheinen. Aber in Wahrheit können Sie diese Methode dank einer benutzerfreundlichen Umfragesoftware wie QuestionPro effizient einsetzen. Hier finden Sie eine einfache Erklärung der Conjoint-Methode und ein Beispiel für eine Conjoint-Analyse im Marketing.
Wann ist es zu verwenden?
In den letzten 50 Jahren hat sich die Conjoint-Analyse zu einer Methode entwickelt, die Marktforscher und Statistiker einsetzen, um anhand von Fragen in einer Umfrage vorherzusagen, welche Art von Entscheidungen Verbraucher über Produkte treffen werden.
Die zentrale Idee ist, dass die Verbraucher verschiedene Eigenschaften eines Produkts bewerten und entscheiden, welche für sie bei einer Kaufentscheidung am wichtigsten sind. Das Hauptziel einer Online-Conjoint-Umfrage besteht darin, den Alternativen, die die Käufer bei einer Kaufentscheidung in Betracht ziehen, unterschiedliche Werte zuzuordnen. Mit diesem Wissen können Marketingexperten gezielt die Merkmale von Produkten oder Dienstleistungen ermitteln, die für sie besonders wichtig sind, und Botschaften entwerfen, die bei den Zielkäufern eher ankommen.
Sie können auch die besten Alternativen zu Conjoint.ly für Ihr Unternehmen finden.
Bei der diskreten Conjoint-Analyse werden den Verbrauchern in einer Umfrage eine Reihe möglicher Entscheidungen vorgelegt, und sie werden gebeten, sich für eine davon zu entscheiden. Jedes Konzept besteht aus einer Reihe von Attributen (z.B. Farbe, Größe, Preis), die durch eine Reihe von Stufen beschrieben werden.
Wie verwendet man die Conjoint-Analyse?
Conjoint-Modelle sagen die Präferenzen der Befragten voraus. Wir könnten zum Beispiel eine Conjoint-Studie über Laptops durchführen. Der Laptop kann in drei Farben (Weiß, Silber und Gold), drei Bildschirmgrößen (11″, 13″ und 15″) und drei Preisen ($200, $400 und $600) angeboten werden. Das ergibt 3 x 3 x 3 mögliche Produktkombinationen. In diesem Beispiel gibt es drei Attribute (Farbe, Größe und Preis) mit drei Stufen pro Attribut.
Den Befragten wird eine Reihe von Konzepten oder Aufgaben präsentiert, die auf den definierten Attributen basieren. Die Befragten treffen eine Auswahl, welches Produkt sie im wirklichen Leben kaufen würden. Es ist wichtig zu wissen, dass es viele Variationen von Conjoint-Techniken gibt. Die Conjoint-Analyse-Software von QuestionPro verwendet eine wahlbasierte Analyse, die den Kaufprozess der Verbraucher am genauesten simuliert.
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Arten der Conjoint-Analyse
Es gibt zwei Haupttypen der Conjoint-Analyse: Die Choice-based Conjoint-Analyse (CBC) und die Adaptive Conjoint-Analyse (ACA).
Diskrete Conjoint-Analyse (CBC) auf der Grundlage von Wahlmöglichkeiten:
Diese Art der Conjoint-Studie ist die beliebteste, weil sie die Verbraucher auffordert, das Kaufverhalten auf dem realen Markt zu imitieren: für welche Produkte würden sie sich entscheiden, wenn sie bestimmte Preis- und Ausstattungskriterien hätten.
Zum Beispiel hat jedes Produkt oder jede Dienstleistung eine bestimmte Anzahl von fiktiven Charakteren. Einige dieser Figuren können einander ähnlich sein oder sich unterscheiden. Sie können Ihre Befragten zum Beispiel vor die folgende Wahl stellen:
| Gerät 1
| Gerät 2
|
Die Geräte sind fast identisch, aber Gerät 2 hat dreifache Kameras mit besserer Konfiguration und Gerät 1 hat eine höhere Akkuleistung als Gerät 2. Wenn Sie die Antworten analysieren, werden Sie feststellen, wie wichtig der Kompromiss zwischen der Anzahl der Kameras und der Akkukapazität ist.
Unter Verwendung des Discrete-Choice-Modells bietet QuestionPro drei Designtypen zur Durchführung von Conjoint-Analysen:
- Zufällig: Dieser Entwurf zeigt Zufallsstichproben der möglichen Merkmale an. Für jeden Befragten kombiniert die Umfragesoftware die Merkmale auf eindeutige Weise. Sie können einen Conjoint-Konzept-Simulator ausführen, um zu erfahren, welche Auswahlmöglichkeiten das Tool bei der Durchführung Ihrer Umfrage präsentiert.
- D-Optimal: Ein einwandfrei konzipiertes Experiment hilft den Forschern, Parameter mit minimaler Varianz und Verzerrung zu schätzen. Bei einem D-optimalen Design werden einige Tests durchgeführt, um das zu untersuchende Thema zu untersuchen oder zu optimieren. Der Algorithmus hilft dabei, ein Design zu erstellen, das für die Stichprobengröße und die Aufgaben pro Proband optimal ist.
- Entwurf importieren: Sie können auch Designs im SPSS-Format importieren. Mit QuestionPro können Sie zum Beispiel fraktionierte faktorielle orthogonale Designs importieren, um sie in Umfragen zu verwenden.
Adaptive Conjoint-Analyse (ACA):
Forscher verwenden diese Art der Conjoint-Analyse häufig in Szenarien, in denen die Anzahl der Attribute/Merkmale die Möglichkeiten eines wahlbasierten Szenarios übersteigt. ACA eignet sich hervorragend für das Produktdesign und die Produktsegmentierung, aber nicht für die Bestimmung des idealen Preises.
Bei der adaptiven Conjoint-Analyse handelt es sich beispielsweise um einen abgestuften Paarvergleich, bei dem die Umfrageteilnehmer gebeten werden, ihre relativen Präferenzen zwischen einer Reihe von Attributen zu beurteilen, und jedes Paar dann auf einer vordefinierten Punkteskala bewertet wird.
QuestionPro verwendet CBC oder Discrete Choice Conjoint Analysis, eine hervorragende Option, wenn der Preis für Sie oder Ihre Kunden einer der wichtigsten Faktoren ist. Der Hauptvorteil dieser Methode besteht darin, dass sie ein Bild von der Bereitschaft des Marktes liefert, Kompromisse zwischen verschiedenen Merkmalen einzugehen. Das Ergebnis ist eine Antwort auf die Frage, was ein „ideales“ Produkt oder eine „ideale“ Dienstleistung ist.
Conjoint-Analyse: Schlüsselbegriffe
Es handelt sich um einen statistischen Analyseplan, der in der Marktforschung eingesetzt wird, um ein besseres Verständnis dafür zu gewinnen, wie Menschen komplexe Entscheidungen treffen. Im Folgenden finden Sie einige Schlüsselbegriffe dazu:
- Attribute (Merkmale): Die Produkteigenschaften werden durch die Analyse bewertet. Beispiele für Merkmale von Laptops: Marke, Größe, Farbe und Akkulaufzeit.
- Niveaus: Die Spezifikationen der einzelnen Attribute. Beispiele für Standards für Laptops sind Marken: Samsung, Dell, Apple und Asus.
- Aufgabe: Die Anzahl der Male, die der Befragte eine Auswahl treffen muss. Das Beispiel zeigt die erste der fünf Funktionen, die durch „Schritt 1 von 5“ angezeigt wird. 5.“
- Konzept oder Profil: Das hypothetische Produkt oder Angebot. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Attributen mit verschiedenen Stufen, die bei jeder Aufgabenzählung angezeigt werden. Normalerweise gibt es mindestens zwei zur Auswahl.
- Relative Bedeutung: „Attribut Wichtigkeit“, die darstellt, welche der verschiedenen Attribute eines Produkts/einer Dienstleistung bei einer Kaufentscheidung mehr oder weniger wichtig sind. Beispiel für die relative Wichtigkeit von Laptops: Marke 35%, Preis 30%, Größe 15%, Akkulaufzeit 15% und Farbe 5%.
- Teil-Werte/Nutzwerte: Der Teilwert oder Nutzwert gibt an, wie viel Gewicht ein Attribut bei einem Befragten hat. Die einzelnen Faktoren, die zum Gesamtwert eines Produkts für die Verbraucher führen, sind Teilwerte. Beispiel für Teilwerte für Laptops Marken: Samsung – 0,11, Dell 0,10, Apple 0,17 und Asus -0,16.
- Profile: Entdecken Sie das ultimative Produkt mit dem höchsten Nutzwert. Mit QuestionPro können Sie auf einen Blick alle möglichen Kombinationen von Produktprofilen, geordnet nach ihrem Nutzwert, vergleichen, um das Produkt oder die Dienstleistung zu entwickeln, die der Markt wünscht.
- Marktanteil-Simulation: Einer der einzigartigsten und faszinierendsten Aspekte der Conjoint-Analyse ist der Conjoint-Simulator. Damit können Sie die Entscheidung der Verbraucher für neue Produkte und Konzepte „vorhersagen“, die möglicherweise noch gar nicht existieren. Messen Sie den Gewinn oder Verlust von Marktanteilen auf der Grundlage von Änderungen an bestehenden Produkten in einem bestimmten Markt.
- Markenprämie: Wie viel mehr wird ein Kunde für einen Samsung-Fernseher im Vergleich zu einem LG-Fernseher bezahlen? Wenn Sie den Preis als Attribut zuordnen und mit einem Markenattribut verknüpfen, erhalten Sie ein Modell für eine $ pro Nutzen-Verteilung. Dies wird genutzt, um den tatsächlichen Dollarbetrag im Verhältnis zu einem beliebigen Merkmal zu berechnen. Wenn die Analyse in Bezug auf die Marke durchgeführt wird, können Sie Ihrer Marke einen Preis zuweisen.
- Preiselastizität und Nachfragekurve: Die Preiselastizität bezieht sich auf die Gesamtnachfrage nach einem Produkt und die Form der Nachfragekurve. Wir berechnen sie, indem wir die Nachfrage (Anzahl der Frequenzen/Gesamtreaktion) bei verschiedenen Preisniveaus aufzeichnen.
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Wann ist ein guter Zeitpunkt, um eine Conjoint-Studie mit diskreter Auswahl durchzuführen?
Diese Frage wird uns oft gestellt. So oft, dass wir den Begriff Conjoint O‘ Clock geprägt haben. Wenn Sie sich in die Köpfe Ihrer Kunden hineinversetzen müssen, um zu verstehen, warum sie kaufen, fragen Sie sich, was Sie sich von Ihren Erkenntnissen erhoffen. Es ist Zeit für Conjoint O’Clock, wenn Sie das versuchen:
- Führen Sie ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung auf dem Markt ein.
- Verpacken Sie bestehende Produkte oder Dienstleistungen neu für den Markt.
- Verstehen Sie Ihre Kunden und was sie an Ihren Produkten schätzen.
- Gewinnen Sie verwertbare Erkenntnisse, um den Wettbewerbsvorteil Ihrer Marke zu vergrößern.
- Setzen Sie einen Preis für Ihre Marke im Vergleich zu konkurrierenden Marken fest.
- Überarbeiten Sie Ihre Preisstruktur.
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Vorteile der Conjoint-Analyse
Die Verwendung der Conjoint-Analyse in Ihren Umfragen hat viele Vorteile:
- Es hilft den Forschern, die Kompromisse abzuschätzen, die Verbraucher auf psychologischer Ebene eingehen, wenn sie zahlreiche Eigenschaften gleichzeitig bewerten.
- Forscher können die Verbraucherpräferenzen auf individueller Ebene messen.
- Es gibt den Forschern Einblicke in echte oder versteckte Faktoren, die vielleicht nicht so offensichtlich sind.
- Mit der Conjoint-Analyse können Sie die Verbraucher und ihre Eigenschaften genauer untersuchen und eine bedarfsgerechte Segmentierung vornehmen.
Beispiel einer Conjoint-Analyse
Nehmen wir zum Beispiel ein Szenario an, in dem ein Produktvermarkter die Auswirkungen einzelner Produktmerkmale auf den geschätzten Marktanteil oder den Umsatz messen muss.
In diesem Beispiel für eine Conjoint-Studie nehmen wir an, dass das Produkt ein Mobiltelefon ist. Die Wettbewerber sind Apple, Samsung und Google. Das Unternehmen muss verstehen, wie verschiedene Kunden Attribute wie Marke, Preis, Bildschirmgröße und Bildschirmauflösung bewerten. Mit diesen Informationen können sie ihre Produktpalette so gestalten, dass sie den Verbraucherpräferenzen entspricht.
Die Conjoint-Analyse ordnet diesen Produktattributen und -ebenen Werte zu, indem sie realistische Auswahlmöglichkeiten schafft und Menschen bittet, diese zu bewerten.
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Es ermöglicht Unternehmen, das Verhalten von Verbrauchern oder Kunden mathematisch zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage echter Erkenntnisse aus Kundendaten zu treffen. So können sie bessere Geschäftsstrategien entwickeln, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Um Kundenwünsche gewinnbringend zu erfüllen, müssen Unternehmen genau verstehen, welche Aspekte ihrer Produkte und Dienstleistungen am meisten geschätzt werden.
Conjoint-Algorithmus: Wie er funktioniert
Wir verwenden ein Logikmodell in Verbindung mit einem Nelder-Mead-Simplex-Algorithmus. Er hilft bei der Berechnung der Nutzwerte oder Teilwerte. Dank dieses Algorithmus kann QuestionPro ein zusammenhängendes und umfassendes Umfrageerlebnis auf einer einzigen Plattform bieten.
Wir verstehen, dass die meisten Unternehmen die komplizierten Details unserer mathematischen Analyse nicht benötigen. Wir möchten Ihnen jedoch die Transparenz bieten, die Sie benötigen, um die Ergebnisse von Conjoint-Umfragen zu nutzen. Haben Sie Vertrauen in Ihre Ergebnisse, indem Sie sich den Algorithmus unten ansehen.
Notation:
- Es soll R Befragte geben, mit Individuen r = 1 … R
- Lassen Sie jeden Befragten T Aufgaben sehen, mit t = 1 … T
- Jede Aufgabe t hat C Konzepte, mit c = 1 … C
- Wenn wir A Attribute haben, a = 1 bis A, und jedes Attribut La Stufen hat, l = 1 bis La, dann ist der Teilwert für ein bestimmtes Attribut/Stufe w'(a,l). In dieser Übung werden wir dieses (zackige) Feld von Teilwerten lösen.
- Wir können dies zu einem eindimensionalen Array w(s) vereinfachen, dessen Elemente {w′(1, 1), w′(1, 2)…w′(1, L1), w′(2, 1)…w′(A, LA)} sind, wobei w S Elemente hat.
- Ein spezifisches Konzept x kann als ein eindimensionales Array x(s) dargestellt werden, wobei x(s)=1 ist, wenn das spezifische Attribut verfügbar ist, und 0 andernfalls.
- Lassen Sie Xrtc das spezifische Konzept des c-ten Konzepts in der t-ten Aufgabe für den r-ten Probanden darstellen. Der Versuchsplan wird also durch die vierdimensionale Matrix X mit der Größe RxTxCxS dargestellt.
- Wenn der Befragte r in der Aufgabe t das Konzept c wählt, dann ist Yrtc=1, sonst 0.
- Der Wert Ux einer bestimmten Idee ist die Summe der Teilwerte für die in der Konzeption vorhandenen Elemente, d.h. das Skalarprodukt von x und w.
Multinomiales Logit-Modell
Bei einer einfachen Wahl zwischen zwei Konzepten mit den Nutzen U1 und U2 sagt das multinomiale Logit-Modell (MNL) voraus, dass Konzept 1 gewählt wird.
Modellierte Wahlwahrscheinlichkeit
Die Auswahlwahrscheinlichkeit (unter Verwendung des MNL-Modells) für die Wahl des c-ten Konzepts in der t-ten Aufgabe für den r-ten Befragten sei:
Log-Likelihood-Maß
Das Maß der Log-Likelihood (LL) wird wie folgt berechnet 
Lösen von Teilwerten mit Hilfe von Maximum Likelihood
Wir lösen den Teilwertvektor, indem wir den Vektor w finden, der den maximalen Wert für LL ergibt. Beachten Sie, dass wir für S Variablen lösen.
- Es handelt sich um ein mehrdimensionales, nichtlineares, kontinuierliches Maximierungsproblem, für das eine Standard-Löser-Bibliothek unerlässlich ist. Wir verwenden den Nelder-Mead Simplex-Algorithmus.
- Die Log-Likelihood-Funktion sollte als Funktion LL(w, Y, X) implementiert und dann optimiert werden, um den Vektor w zu finden, der uns ein Maximum liefert. Die Antworten Y, und das Design.
X ist für eine bestimmte Entwicklung festgelegt und konstant. Die Anfangswerte für w können auf den Ursprung 0 gesetzt werden. Die endgültigen Teilwerte w werden neu skaliert, so dass die Teilwerte für jedes Attribut einen Mittelwert von Null haben. Dies geschieht durch Subtraktion des Mittelwerts der Teilwerte für alle Stufen der jeweiligen Qualität.
Level-up Conjoint Analyse Erkenntnisse
Obwohl die Conjoint-Analyse mehr Engagement bei der Gestaltung und Analyse von Umfragen erfordert, lohnt sich der zusätzliche Planungsaufwand oft. Mit ein paar zusätzlichen Schritten erhalten Sie einen authentischen Einblick in die wichtigsten Präferenzen Ihrer Kunden bei der Produktauswahl.
Der Preis zum Beispiel ist für die meisten Leute, die einen Laptop kaufen, entscheidend. Aber wie viel mehr ist die Mehrheit bereit, für eine längere Akkulaufzeit ihres Laptops zu zahlen, wenn dies ein schwereres und sperrigeres Design bedeutet? Wie viel weniger wert ist ein kleinerer Bildschirm im Vergleich zu einem etwas größeren? Mit Hilfe von Conjoint-Umfragen können Sie diese Details herausfinden, bevor Sie eine erhebliche Investition in die Produktentwicklung tätigen.
Conjoint ist nur ein Teil des Kuchens der Erkenntnisse. Erfassen Sie die ganze Geschichte mit einer kohärenten Preis-, Verbraucherpräferenz-, Marken- oder Markteinführungsstrategie, indem Sie andere Fragetypen und Liefermethoden verwenden, um das volle Potenzial des Projekts auszuschöpfen. Mit QuestionPro können Sie umfassende Umfragen erstellen und bereitstellen, die die Ergebnisse der Conjoint-Analyse mit den Erkenntnissen aus zusätzlichen Fragen oder benutzerdefinierten Profiling-Informationen in der Umfrage kombinieren.
Sammeln Sie Forschungsergebnisse
Conjoint Analyse Marketing Beispiel
Klicken Sie auf den Link Neue Frage hinzufügen und wählen Sie unter Erweiterte Fragetypen die Option Conjoint (Discrete Choice) aus. Dadurch wird die assistentengestützte Conjoint-Fragevorlage geöffnet, mit der Sie Aufgaben erstellen können, indem Sie Attribute (Merkmale) und Stufen für jedes der Merkmale eingeben.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen stellt Fernsehgeräte her und ist ein Konkurrent von Samsung, LG oder Vizio. Das Unternehmen muss verstehen, wie verschiedene Kunden bestimmte Attribute wie die Größe, die Marke und den Preis eines Fernsehers bewerten. Mit diesen Informationen kann das Unternehmen seine eigene Produktpalette und sein eigenes Angebot entwickeln, das den Bedürfnissen des Marktes entspricht und Umsatz bringt.
Schritt 2: Geben Sie die Merkmale und Stufen ein.
Geben Sie die Merkmale und Ebenen ein. Legen Sie die Anzahl der Aufgaben und Konzepte pro Aufgabe fest und weisen Sie Merkmalstypen zu: Preis, Marke oder Sonstiges. Betrachten Sie am Beispiel von Fernsehmarken das Folgende:
- Merkmale für Fernsehgeräte: Preis, Größe, Marke.
- Preis:$800, $1.200, $1.500
- Größe: 36″, 45″, 52″
- Marke: Sony, LG, Vizio
Schritt 3: Wählen Sie als Entwurfstyp einen der drei Entwurfstypen aus: Zufällig, D-Optimal und Importieren.
Schritt 4: Fügen Sie zusätzliche Einstellungsoptionen hinzu, einschließlich fester Aufgaben und verbotener Konzepte.
Schritt 5: Zeigen Sie eine Vorschau an, überprüfen Sie die Textdaten und verteilen Sie die Umfrage.
In diesem Beispiel würde die Umfrage wie folgt aussehen:
Wo kann ich die Berichte für die Conjoint-Fragen einsehen?
Schritt 1: Gehen Sie zur Anmeldung “ Umfragen “ Analyse “ Wahlmodellierung “ Conjoint-Analyse
Schritt 2: Hier können Sie die Online-Berichte einsehen.
Schritt 3: Sie können die Daten im Excel/CSV- oder HTML-Format herunterladen.
Wie führt man eine Conjoint-Analyse mit QuestionPro durch?
Das QuestionPro Angebot für die Conjoint-Analyse umfasst die folgenden Tools:
- Assistent zur Erstellung von Conjoint-Aufgaben: Assistentengestützte Schnittstelle zur Erstellung von Conjoint-Aufgaben, die lediglich auf der Eingabe von Merkmalen (Attributen) wie Preis und Stufen (z.B. $100 oder $200) für jedes Merkmal basiert.
- Conjoint Design Parameter: Passen Sie Ihr Design an, indem Sie die Anzahl der Aufgaben, die Anzahl der Profile pro Aufgabe und die Option „Nicht zutreffend“ auswählen.
- Nebenkostenberechnung: Berechnet automatisch die Nebenkosten.
- Relative Wichtigkeit: Berechnet automatisch die relative Wichtigkeit von Attributen (auf der Basis von Hilfsmitteln).
- Kreuz/Segmentierung und Filterung: Filtern Sie die Daten anhand von Kriterien und führen Sie dann Berechnungen zur relativen Wichtigkeit durch.
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Fazit
Die Conjoint-Analyse ist eine effektive Marktforschungstechnik, die Unternehmen hilft, die Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung, Preisgestaltung und Marketingstrategien zu treffen.
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Die Conjoint-Analyse liefert wichtige Erkenntnisse darüber, wie Kunden verschiedene Aspekte bei Kaufentscheidungen bewerten, indem sie komplexe Kaufentscheidungen in kleinere Komponenten zerlegt und systematisch untersucht.
Es gibt verschiedene Arten von Conjoint-Analysemodellen, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Die Wahl des besten Modells hängt von den Zielen der Studie und den spezifischen Merkmalen des betrachteten Marktes ab.
Die Conjoint-Analyse ist ein wertvolles Instrument für jedes Unternehmen, das seine Kunden besser kennen lernen und der Konkurrenz auf dem sich ständig verändernden Markt einen Schritt voraus sein möchte. Wenn Sie über die Durchführung einer Conjoint-Analyse nachdenken, ist QuestionPro für Sie da.
QuestionPro bietet ein umfassendes Paket an Funktionen und Tools, die Unternehmen bei der effizienten und effektiven Durchführung von Conjoint-Analysen unterstützen und es zu einem wertvollen Werkzeug für Marktforschungsexperten machen. Kontaktieren Sie QuestionPro gleich jetzt!
