Optimale Produktgestaltung: Erfolgsprognose mit Analytic Hierarchy Process und Conjoint-Analyse
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| Published: |
Wiesbaden
Gabler
1992
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| Series: | Neue betriebswirtschaftliche Forschung
94 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung 1
1.1. Conjoint Analyse und Analytic Hierarchy
Process: Verfahren zur Neuproduktgestaltung
Die Problemstellung 1
1.2. Der Aufbau der Untersuchung 5
2. Die Modellierung von Konsumentenpräferenzen
für die Neuproduktgestaltung 7
2.1. Die Bedeutung von Konsumentenpräferenzen als
Grundlage für die Erklärung des individuellen
Kaufentscheidungsprozesses 7
2.2. Ansätze zur Modellierung von Konsumenten¬
präferenzen 8
2.2.1. Die merkmalsspezifische Präferenzfunktion 9
2.2.2.Die Verknüpfungsfunktion 12
2.2.3. Die Methode zur Ermittlung der Parameter
der Präferenzfunktion 16
3. Der Aufbau von Conjoint und AHP Studien
Ein theoretischer Vergleich 23
3.1. Die Unterschiede bezüglich der Strukturierung
des Entscheidungsproblems 23
3.2. Die Unterschiede bezüglich der Erhebung des
Datenmaterials 31
3.2.1.Die Präsentationsform 31
3.2.2.Der zu erhebende Datenumfang 33
3.3. Die Unterschiede bezüglich der Präferenzfunktion 38
3.4. Die Unterschiede bezüglich des Skalierungsniveaus
der abhängigen Variablen 42
3.5. Die Unterschiede bezüglich der Verfahren zur Schät¬
zung der Parameter und zur Messung der Konsistenz 46
XI
4. Die Alternativen der Aggregation der Ergebnisse von
Conjoint und AHP Studien und ihre Eignung für einen
Methodenvergleich 58
4.1. Die Schätzung einheitlicher Nutzenwerte für
alle Probanden 59
4.2. Die Schätzung einheitlicher Nutzenwerte für
einzelne Kundensegmente 60
4.3. Die Schätzung von Marktanteilen mit Hilfe
eines Choice Simulators 63
5. Die Ansatzmöglichkeiten eines empirischen Vergleichs
von Conjoint Analyse und AHP 67
5.1. Die Konstrukte zur Beurteilung der Güte
von Untersuchungen 67
5.1.1. Validität 67
5.1.2. Reliabilität 72
5.2. Die Eignung der Konstrukte zur Beurteilung der
Güte von Untersuchungen für einen empirischen
Vergleich von Conjoint Analyse und AHP 74
5.2.1. Face Validität 74
5.2.2. Interne Validität 77
5.2.3. Prognose Validität 79
5.2.4. Konvergierende Validität 83
5.2.5. Test Retest Reliabilität 85
5.2.6. Parallel Test Reliabilität 86
6. Die Versuchsanordnung und Durchführung des empirischen
Vergleichs von Conjoint Analyse und AHP 89
6.1. Der Versuchsgegenstand 89
6.2. Die Versuchspersonen 92
6.3. Die Auswahl der relevanten Produkteigenschaften
und deren Ausprägungen 95
XII
6.4. Die Konstruktion der Beurteilungsobjekte und
der Fragebogen 104
6.5. Die Konstruktion der Validitätstests 106
6.6. Die Datenerhebung 116
6.7. Die Parameterschätzung 117
7. Die Ergebnisse 118
7.1. Inhaltliche Ergebnisse 118
7.1.1. Die Ergebnisse der Schätzverfahren
LINMAP IV und EXPERT CHOICE 118
7.1.2. Die Ergebnisse eines Choice Simulators zur
Schätzung von Marktanteilen 124
7.2. Die Ergebnisse zur Beurteilung der Validität 132
7.2.1. Die Ergebnisse zur Messung der
Face Validität 132
7.2.2. Die Ergebnisse zur Messung der internen
Validität 134
7.2.3. Die Ergebnisse zur Messung der konver¬
gierenden Validität 136
7.2.4. Die Ergebnisse zur Messung der
Prognose Validität 143
8. Zusammenfassung und Ausblick 153
Anhang 157
Literaturverzeichnis 167
XIII
Verzeichnis der Tabellen und Abbildungen
Abb. 1.1.: Der Prozess der Neuproduktentwicklung
im Zeitablauf 2
Abb. 2.1.: Stufenmodell des individuellen Kaufentschei¬
dungsprozesses nach Lavidge/Steiner (1961) 7
Abb. 2.2.: Kompatibilität unterschiedlicher Modelle merk¬
malsspezifischer Präferenzfunktionen mit ver¬
schiedenen Skalierungsniveaus der unabhängigen
Variablen und verschiedenen mathematischen
Funktionstypen 9
Abb. 2.3.: Alternative Modelle von Verknüpfungsfunktionen .. 13
Abb. 2.4.: Methoden zur Ermittlung der Parameter der
Präferenzfunktion 16
Tab. 2.5.: Vergleichende Untersuchungen zu kompositioneilen
und dekompositionellen Verfahrensansätzen zur
Schätzung der Parameter der Präferenzfunktion 20
Abb. 3.1.: Vergleichsdimensionen und Ablaufschritte von
Conjoint und AHP Studien 22
Abb. 3.2.: Vergleichsmatrix für die trade off procedure 24
Abb. 3.3.: Stimulikarten für den full profile approach 25
Abb. 3.4.: Eine komplette Hierarchie zur Wahl einer
nutzenmaximalen Kreuzfahrt 27
XV
Abb. 3.5.: Eine nichtkomplette Hierarchie zur Bestimmung
der Bedeutungsgewichte von Produkteigenschaften
und Produkteigenschaftsausprägungen einer
Kreuzfahrt 29
Tab. 3.6.: Symmetrische orthogonale Haupteffekt Designs
für Stimuli mit 5 Produkteigenschaften mit
jeweils 3 bzw. 4 Ausprägungsstufen 35
Tab. 3.7.: Reduktionstechnik zur Transformation eines Designs
für Produkteigenschaften mit 4 Ausprägungsstufen
in ein Design mit 3 Ausprägungsstufen 36
Tab. 3.8.: Vergleich des zu erhebenden Datenumfangs bei
vollständigen und fraktionierten faktoriellen
Designs 36
Tab. 3.9.: Conjoint Anaylse der Präferenzrangreihen pro
Person in Abhängigkeit von den Eigenschaften
einer Kreuzfahrt 38
Abb. 3.10.: Definition von Meßpunkten einer AHP Bewer
tungsskala 44
Abb. 3.11.: Conjoint Analyse der Präferenzrangreihen pro
Person in Abhängigkeit von den Eigenschaften
einer Kreuzfahrt 51
Tab. 3.12.: Werte des Zufallskonsistenzindizes R.I. in
Abhängigkeit von der Spaltenzahl der Vergleichs¬
matrix 57
Abb. 4.1.: Alternativen der Aggregation individuell
ermittelter Schätzwerte 58
Abb. 5.1.: Aspekte der Validität 69
XVI
Tab. 6.1.: Struktur der Versuchspersonen 94
Tab. 6.2.: Faktorielles Design für den Untersuchungsgegen¬
stand 14 tägige Osterkreuzfahrt nach Ägypten 105
Tab. 6.3.: Profile der den Probanden zur Auswahl
stehenden und bekannten konkurrierenden
Kreuzfahrtangeboten 108
Tab. 6.4.: Design von durch Katalogseiten symbolisierten
Kreuzfahrtangeboten 111
Tab. 6.5.: Verwendete Maßgrößen zur Beurteilung der
Validität von Conjoint Analyse und AHP 115
Tab. 7.1.: Durchschnittliche mit Hilfe von Conjoint
Analyse (CA) und AHP ermittelte Bedeutungs¬
gewichte der Produkteigenschaften und deren
Standardabweichungen (in Klammern) 119
Tab. 7.2.: Durchschnittliche mit Hilfe von Conjoint
Analyse (CA) und AHP ermittelte standardisierte
Teilnutzenwerte der Produkteigenschaftsaus¬
prägungen und deren Standardabweichungen 120
Tab. 7.3.: Durchschnittliche mit Hilfe von Conjoint
Analyse (CA) constrained version (cv) und
AHP verstanden ermittelte Bedeutungsgewichte
der Produkteigenschaften und deren Standard¬
abweichungen (in Klammern) 122
Tab. 7.4.: Durchschnittliche mit Hilfe von Conjoint
Analyse (CA) constrained version (cv) und
AHP verstanden ermittelte standardisierte
Teilnutzenwerte der Produkteigenschaftsaus¬
prägungen und deren Standardabweichungen
(in Klammern) 123
XVII
Tab. 7.5.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis
von 96 Probanden, ermittelt auf Grundlage
der Parameterschä tzungen der Conjoint
Analyse auf der Basis eines deterministi¬
schen Choice Simulators 126
Tab. 7.6.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis
von 96 Probanden, ermittelt auf Grundlage
der Parameterschätzungen der Conjoint
Analyse auf der Basis eines probabi
listischen Choice Simulators 126
Tab. 7.7.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis von
96 Probanden, ermittelt auf Grundlage der
Parameterschätzungen von AHP auf der Basis
eines deterministischen Choice Simulators 127
Tab. 7.8.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis von
96 Probanden, ermittelt auf Grundlage der
Parameterschätzungen von AHP auf der Basis
eines probabilistischen Choice Simulators 127
Tab. 7.9.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis von
50 Probanden, ermittelt auf Grundlage der
Parameterschätzungen der Conjoint Analyse
constrained version auf der Basis eines
deterministischen Choice Simulators 128
Tab. 7.10.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis von
50 Probanden, ermittelt auf Grundlage der
Parameterschätzungen der Conjoint Analyse
constrained version auf der Basis eines
probabilistischen Choice Simulators 129
XVIII
Tab. 7.11.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis von
50 Probanden, ermittelt auf Grundlage der Para¬
meterschätzungen von AHP verstanden auf der
Basis eines deterministischen Choice Simulators 129
Tab. 7.12.: Rangliste von Kreuzfahrtprofilen auf Basis von
50 Probanden, ermittelt auf Grundlage der Para
meterschä tzungen von AHP verstanden auf der
Basis eines probabilistischen Choice Simulators 130
Tab. 7.13.: Anteile verletzter Nutzenrelationen gegenüber
a priori Vermutungen 133
Tab. 7.14.: Ergebnisse zur Messung der internen Validität
von Conjoint Analyse und AHP 135
Tab. 7.15.: Ergebnisse zur Messung der internen Validität
von Conjoint Analyse constrained version und
AHP verstanden 135
Tab. 7.16.: Korrelationskoeffizienten zur Überprüfung der
konvergierenden Validität der Ergebnisse von
Conjoint Analyse und AHP 136
Tab. 7.17.: Ergebnisse der Rangkorrelationskoeffizienten
zur Messung der konvergierenden Validität der
Schätzergebnisse von Conjoint Analyse und AHP 137
Tab. 7.18.: Ergebnisse der Produkt Moment Korrelations¬
koeffizienten zur Messung der konvergierenden
Validität der Schätzergebnisse von Conjoint
Analyse und AHP 138
Tab. 7.19.: Ergebnisse der Rangkorrelationskoeffizienten
zur Messung der konvergierenden Validität der
Schätzergebnisse von Conjoint Analyse con¬
strained version und AHP verstanden 138
XIX
Tab. 7.20.: Ergebnisse der Produkt Moment Korrelations¬
koeffizienten zur Messung der konvergierenden
Validität der Schätzergebnisse von Conjoint Ana¬
lyse constrained version und AHP verstanden ... 139
Tab. 7.21.: Mittelwerte der Korrelationskoeffizienten nach
Bravais Pearson zur Beurteilung der konvergie¬
renden Validität von Conjoint Analyse und AHP .... 139
Tab. 7.22.: Mittelwerte der Korrelationskoeffizienten nach
Bravais Pearson zur Beurteilung der konver¬
gierenden Validität von Conjoint Analyse con¬
strained version und AHP verstanden 140
Tab. 7.23.: Rangkorrelationskoeffizienten nach Kendall s r
zur Beurteilung der konvergierenden Validität
von Conjoint Analyse und AHP 141
Tab. 7.24.: Rangkorrelationskoeffizienten nach Kendall s r
zur Beurteilung der konvergierenden Validität
von Conjoint Analyse constrained version
und AHP verstanden 141
Tab. 7.25.: Rangkorrelationskoeffizienten nach Kendall s r
zur Bestimmung der konvergierenden Validität
auf Basis der Ergebnisse eines Choice Simulators ... 142
Tab. 7.26.: Ergebnisse zur Rangkorrelation nach Kendall s r
zwischen den ranggeordneten Validierungsobjekten
und deren rechnerischen Rangfolgen für den
Vergleich Conjoint Analyse AHP I44
Tab. 7.27.: Ergebnisse zur Rangkorrelation nach Kendall s r
zwischen den ranggeordneten Validierungsobjekten
und deren rechnerischen Rangfolgen für den
Vergleich Conjoint Analyse constrained
version AHP verstanden 144
XX
Tab. 7.28.: Durchschnittliche Rangkorrelationskoeffizienten
zwischen den tatsächlichen und rechnerisch er¬
mittelten Rangfolgen der Validierungsobjekte
für Conjoint Analyse und AHP 145
Tab. 7.29.: Durchschnittliche Rangkorrelationskoeffizieten
zwischen den tatsächlichen und rechnerisch er¬
mittelten Rangfolgen der Validierungsobjekte
für Conjoint Analyse constrained version
und AHP verstanden 145
Tab. 7.30.: Verteilungen der prognostizierten Rangplätze
der an erster Stelle sortierten Validierungs¬
objekte (Katalogangebote) für Conjoint
Analyse und AHP 147
Tab. 7.31.: Verteilungen der prognostizierten Rangplätze
der an erster Stelle sortierten Validierungs¬
objekte (Katalogangebote) für Conjoint Analyse
constrained version und AHP verstanden 147
Tab. 7.32.: Verteilungen der prognostizierten Rangplätze
der tatsächlich gewählten Kreuzfahrt unter den
zur Auswahl stehenden acht Kreuzfahrtangeboten
für Conjoint Analyse und AHP 148
Tab. 7.33.: Verteilungen der prognostozierten Rangplätze
der tatsächlich gewählten Kreuzfahrt unter den
zur Auswahl stehenden acht Kreuzfahrtangeboten
für Conjoint Analyse constrained version
und AHP verstanden 149
Tab. 7.34.: Verteilungen der prognostizierten Rangplätze
der tatsächlich gewählten Kreuzfahrt unter den
zur Auswahl stehenden acht Kreuzfahrtangeboten
unter Ausschluß der Erstkreuzfahrer
für Conjoint Analyse und AHP 150
XXI
Tab. 7.35.: Verteilungen der prognostizierten Rangplätze
der tatsächlich gewählten Kreuzfahrt unter den
zur Auswahl stehenden acht Kreuzfahrtangeboten
unter Ausschluß der Erstkreuzfahrer für Con
joint Analyse constrained version und
AHP verstanden 151
XXII
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