Conjoint- und discrete Choice-Analyse als Verfahren zur Abbildung von Präferenzstrukturen und Produktauswahlentscheidungen: ein theoretischer und computergestützter empirischer Vergleich
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| Format: | Thesis Book |
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| Published: |
Münster
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1997
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| Series: | Betriebswirtschaftliche Schriftenreihe
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INHALTSVERZEICHNIS:
Seite
Abbildungsverzeichnis V
Tabellenverzeichnis VIII
Abkürzungsverzeichnis IX
A. NACHFRAGERPRÄFERENZEN ALS OBJEKT DER
KAUFVERHALTENSFORSCHUNG 1
1. Vorüberlegungen und Untersuchungsaufbau 1
2. Präferenz im Rahmen des Kaufentscheidungsprozesses 4
2.1 Definition von Präferenz 4
2.2 Präferenz als Indikator für das Kaufverhalten 7
3. Modelle zur Abbildung von Präferenzen und des
Produktauswahlverhaltens 11
3.1 Das allgemeine Nachfragemodell 12
3.2 Mikroökonomische Modellansätze zur A bbüdung von Präferenzen
und des Produktauswahlverhaltens 17
3.2.1 Das Paradigma der mikroökonomisehen Haushaltstheorie 17
3.2.2 Das neue Modell von Lancaster 22
3.2.3 Das Modell von Rosen 29
3.3 Aus der Verhaltenswissenschaft stammende Ansätze zur Analyse
von Präferenzen und des Produktauswahlverhaltens 34
3.3.1 Kompositionelle Verfahren;
Die multiattributiven Einstellungsmodelle 36
3.3.2 Dekompositionelle Verfahren: Conjoint Analyse
und Discrete Choice Modelle 41
I
Inhaltsverzeichnis
B. GRUNDSÄTZLICHE DARSTELLUNG DER CONJOINT £
UND DISCRETE CHOICE ANALYSE 43
1. Conjoint Analyse als dekompositionelles
Verfahren zur Präferenzanalyse , 43
1.1 Ursprung und Begriff der Conjoint Analyse 43
1.2 Die Durchfuhrung der Conjoint Analyse 44
1.2.1 Bestimmung der Eigenschaften und
Eigenschaftsausprägungen 47
1.2.2 Festlegung des Präferenzmodells 50
1.2.3 Auswahl der Erhebungsform und Präsentation
der Testprodukte 54
1.2.3.1 Mögliche Erhebungsformen 54
1.2.3.2 Präsentationsform der Stimuli 62
1.2.4 Die Bewertung der Stimuli 67
1.2.5 Die Schätzung der Nutzenparameter 69
1.2.5.1 Metrische Schätzalgorithmen 71
1.2.5.2 Nicht metrische Schätzalgorithmen 73
1.2.5.3 Interpretation der Schätzparameter 76
1.2.6 Aggregation der Nutzenparameter 79
2. Discrete Choice Analyse als dekompositionelles
Verfahren zur Abbildung von Kaufentscheidungen 83
2.1 Ursprung und Begriff der Discrete Choice Analyse ?
2.2 Das Modell der Discrete Choice Analyse 86
2.2.1 Die Annahmen und Hypothesen des verhaltenswissenschaftlich
fundierten diskreten Entscheidungsmodells 86
2.2.2 Die funktionale Form des deterministischen Nutzens 97
2.2.3 Die Spezifikation der stochastischen Nutzenkomponente 101
2.2.3.1 Binäre Wahlmodelle 103
2.2.3.1.1 Das lineare Wahrscheinlichkeitsmodell. 103
2.2.3.1.2 Das binäre Probit Modell 107
2.2.3.1.3 Das binäre Logit Modell 109
___ Inhaltsverzeichnis
2.2.3.2 Polytome Wahlmodelle 112
2.2.3.2.1 Das multinomiale Logit Modell 113
2.2.3.2.1.1 Das Grundmodell 113
2.2.3.2.1.2 Die IIA Eigenschaft 115
2.2.3.2.2 Alternative polytome Wahlmodelle 118
2.2.4 Die Schätzung der Modellparameter 120
C. VERGLEICH DER CONJOINT UND DER
DISCRETE CHOICE ANALYSE 125
1. theoretischer Vergleich zwischen
der conjoint und der discrete cho1ce analyse 125
/. 1 Der Aujbau von Conjoint und diskreten Entscheidungsstudien 126
1.1.1 Die Annahmen der Conj oint und der
Discrete Choice Analyse 126
1.1.2 Die Strukturierung des Entscheidungsproblems 129
1.1.3 Die Auswahl der Präferenzfunktion 132
1.1.4 Die Erhebungsform des Datenmaterials 134
1.1.4.1 Die Präsentationsform 134
1.1.4.2 Der zu erhebende Datenumfang 135
1.1.5 Die Bewertung der Stimuli 139
1.1.6 Die Unterschiede bezüglich des Skalierungsniveaus
der abhängigen Variablen 142
1.1.7 Verfahren zur Schätzung der Nutzenparameter sowie die
Anzahl der zu schätzenden Parameter 144
/. 2 Die A uswertung von Conjoint und diskreten Entscheidungsstudien 146 ¦
1.2.1 Das Problem der Aggregation von individuellen
Schätzergebnissen 146
1.2.2 Die Bildung von Marktsegmenten mit Hilfe der
Conjoint und der Discrete Choice Analyse 150
1.2.3 Simulation von Kaufentscheidungen mit Hilfe
der Conjoint und der Discrete Choice Analyse 153
1.3 Zusammenfassung der Ergebnisse und Implikationen für
den Empirischen Vergleich 158
111
Inhaltsverzeichnis
V 2. j Eine empirische Darstellung von Kaufentscheidungen
^^Jmit Hilfe der Conjoint und der Discrete Choice Analyse 160
2.1 Zielsetzung und Vorgehensweise 160
2.2 Konzeptionelle Vorgehensweise der empirischen Studie 161
2.2.1 Der Versuchsgegenstand 161
2.2.2 Definition und Präsentation der fiktiven Produkte 163
2.2.3 Die Datenerhebung und Bewertung der fiktiven Produkte im
Rahmen der Conjoint und der Discrete Choice Analyse 165
2.3 Die Schätzung der Nutzenparameter und der Wirkungskoeffizienten 168
2.3.1 Die Schätzung der Nutzenparameter im Rahmen der
Conjoint Analyse 168
2.3.2 Die Schätzung der Wirkungskoeffizienten im Rahmen der
Discrete Choice Analyse 173
2.4 Der Einsatz der Conjoint und der Discrete Choice Analyse
im Marketing 182
2.4.1 Simulation von Kaufentscheidungen im Rahmen der
Conjoint Analyse 182
2.4.2 Simulation von Kaufentscheidungen im Rahmen
der Discrete Choice Analyse 192
2.5 Zusammenfassende Darstellung des empirischen Vergleichs
und kritische Würdigung 198
D. DAS KONZEPT DER LIMIT CARD ALS INTEGRATION EINER
ENTSCHEIDUNGSREGEL IN DER CONJOINT ANALYSE ...201
1. Die Grundidee des Konzepts der Limit Card und dessen Auswirkungen
auf die Ergebnisse der traditionellen Conjoint Analyse 201
2. Die Anwendung der Limit Conjoint Analyse an einem empirsichen
Beispiel ein Vergleich der Ergebnisse zur traditionellen
Conjoint Analyse und Discrete Choice Analyse 210
E. ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE UND
IMPLIKATIONEN FÜR WEITERFÜHRENDE
UNTERSUCHUNGEN ZUR PRÄFERENZANALYSE 225
Literaturverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abb. 22: Datenerhebung im Rahmen der Conjoint Analyse 167
Abb. 23: Simulationskarten für das Mobilfunk Beispiel 171
Abb. 24: Produktvariation durch Anbieter B 172
Abb. 25: Klassifikationsmatrix 179
Abb. 26: Einfluß einer Produktvariation durch Anbieter B auf die
Auswahlwahrscheinlichkeit 181
Abb. 27: Angebotsstruktur für die Simulation von Kaufentscheidungen 186
Abb. 28: Simulierte Marktanteile der Angebote in der Ausgangssituation 186
Abb. 29: Marktreaktionsrelation bei Variation der Produkteigenschaft
Flächendeckung für das E2 Netz 188
Abb. 30: Preis Absatz Funktion für das E2 Netz 189
Abb. 31: Marktreaktionsrelation beim Ausbau der Servicestruktur
für das E2 Netz 190
Abb. 32: Marktreaktionsrelation bei Variation des Endgerätegewichts
für das E2 Netz 190
Abb. 3 3: Marktreaktionsrelation bei kombinierter Produktvariation 191
Abb. 34: Marktanteile der Angebote im diskreten Entscheidungsmodell 193
Abb. 35: Marktanteile bei Veränderung des Merkmals Flächendeckung 194
Abb. 36: Preis Absatz Funktion für das E2 Netz im Discrete Choice Modell 194
Abb. 37: Marktreaktionsrelation in Abhängigkeit vom Merkmal Servicestruktur 195
Abb. 38: Marktanteile bei Veränderung des Merkmals Endgerätegewicht 196
Abb. 39: Auswirkungen des Marketing Mix Einsatzes
nach der Discrete Choice Analyse 197
Abb. 40: Transformation von Rangdaten in Ratingwerten 202
Abb. 41: Nutzenwerte bei der Verwendung der Limit Card 202
Abb. 42: Vergleich der zugrundeliegenden Nutzenwerte 204
Abb. 43: Verteilung der Limit Card Positionen über alle Befragten 211
VI
A bbildungsverzeichnis
Abb. 44: Vergleich der Teilnutzenwerte bei traditioneller Conjoint Analyse
und Limit Conjoint Analyse 213
Abb. 45: Vergleich der Simulationsergebnisse für die Ausgangssituation 214
Abb. 46: Veränderungen des Nichtkäufer Anteils und der Marktanteile
durch Ausbau der Flächendeckung 216
Abb. 47: Veränderungen von Nichtkäufer Anteil und Marktanteilen
durch Preisvariation 217
Abb. 48: Veränderungen von Nichtkäufer Anteil und Marktanteilen
durch Ausbau des Servicenetzes 218
Abb. 49: Veränderungen von Nichtkäufer Anteil und Marktanteilen
durch Variation des Endgerätegewichts 219
Abb. 50: Marktanteile und Nichtkäufer Anteile beim Angebot des
durchschnittlich optimalen Produktes 220
Abb. 51: Wanderungsbewegungen im Cluster der erklärten Nichtkäufer
(Limit Card vor Rang 1) beim Angebot des optimalen Produktes 221
VII
A bbildungsverzeichnis
ABBILDUNGSVERZEICHNIS:
Seite
Abb. 1: Der Gang der Untersuchung im Überblick 4
Abb. 2: Ein einfaches Prozeßmodell der Kaufentscheidung eines Individuums 10
Abb. 3: Das allgemeine Nachfragemodell 16
Abb. 4: Güternachfrage im Lancaster Modell 26
Abb. 5: Auswirkungen von Marketingmaßnahmen auf die Güternachfrage
im Lancaster Modell 27
Abb. 6: Systeinatisierung der Einstellungsmodelle, der Conjoint sowie
der Discrete Choice Analyse 42
Abb. 7: Ablaufschritte der Conjoint Analyse 46
Abb. 8: Nutzenverlauf der einzelnen Modelle der Conjoint Analyse 53
Abb. 9: Relevante Merkmale und ihre Ausprägungen 55
Abb. 10: Vollständige Trade off Matrix 56
Abb. 11: Beispielprodukte für die Profilmethode 57
Abb. 12: Teilnutzenwerte als Ergebnis der Conjoint Analyse 76
Abb. 13: Annahme über die Verteilung der stochastischen Nutzenkomponente 102
Abb. 14: Dichtefunktion der Gleichverteilung 103
Abb. 15: Auswahlwahrscheinlichkeit im linearen Wahrscheinlichkeitsmodell 104
Abb. 16: Auswahlwahrscheinlichkeit im Probit Modell 109
Abb. 17: Auswahlwahrscheinlichkeit im binären Logit Modell 111
Abb. 18: Verfahren zur Schätzung der Parameter 145
Abb. 19: Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen in der Mobilfunkstudie 162
Abb. 20: Beispielprodukt für die Mobilfunkstudie 165
Abb. 21: Datenerhebung im Rahmen der Discrete Choice Analyse 167
V
Tabellenverzeichnis
TABELLENVERZEICHNIS:
Seite
Tab. 1: Basic plan 2 von Addelman und das reduzierte Design 60
Tab. 2: Beispielhaftes Design im Rahmen der Conjoint Analyse 137
Tab. 3: Beispielhaftes Design im Rahmen der Discrete Choice Analyse 138
Tab. 4: Teilnutzenwerte für Beispiel 1 147
Tab. 5: Relative Wichtigkeiten für Beispiel 1 147
Tab. 6: Teilnutzenwerte für Beispiel 2 148
Tab. 7: Relative Wichtigkeiten für Beispiel 2 148
Tab. 8: BC Regel und SP Regel für Beispiel 2 148
Tab. 9: Teilnutzenwerte für Beispiel 3 149
Tab. 10: Relative Wichtigkeiten für Beispiel 3 149
Tab. 11: Evoked set in der Mobilfunkstudie 164
Tab. 12: Schätzergebnisse der Conjoint Analyse 170
Tab. 13: Datensatz für die Discrete Choice Analyse 175
Tab. 14: Schätzergebnisse der Discrete Choice Analyse 177
Tab. 15: Relative Wichtigkeiten der Eigenschaften im diskreten
Entscheidungsmodell 180
Tab. 16: Exemplarische Nutzenwerte bei der traditionellen Conjoint Analyse 207
Tab. 17: Exemplarische Nutzenwerte nach der Limit Conjoint Analyse 208
VIII
|
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