Nutzenschätzung in Conjoint-Analysen: theoretische Fundierung und empirische Aussagekraft
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
2001
Wiesbaden Gabler |
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Neue betriebswirtschaftliche Forschung
282 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIX, 342 S. Ill. |
| ISBN: | 3824490587 |
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Abbildungsverzeichnis XV
Tabellenverzeichnis XVII
Abkürzungsverzeichnis XIX
1 BEDEUTUNG UND VORGEHENSWEISE 1
1.1 Allgemeine Hinführung in Relevanz und Zielsetzung der Arbeit 1
1.2 Anwendung bei nutzengerechter (Neu-)Produktgestaltung 4
1.2.1 Produktbegriff 4
1.2.2 Konzepttests zur Produktgestaltung 6
1.2.3 Produktgestaltung versus Produktpositionierung 8
1.3 Praktische Anwendungen 10
1.3.1 Wesentliche Anwendungsfelder 10
1.3.2 Software-Programme 15
1.4 Bedarf für methodische Untersuchungen 16
1.5 Aufbau der Arbeit 19
2 GRUNDLAGEN DER ERHEBUNG VON PRÄFERENZURTEILEN 22
2.1 Nutzenmodelle in Volkswirtschaftslehre und Entscheidungstheorie 23
2.1.1 Nutzenkonstrukt 23
2.1.2 Entwicklung des Nutzenkonzeptes in der Nationalökonomie 25
2.1.3 Theorie des Erwartungsnutzen in der Entscheidungstheorie 27
2.1.4 Bewertung normativer Nutzenmodelle aus Sicht des Marketing 29
2.2 Anwendungsnahe Nutzenmodelle 30
2.2.1 „Stochastische Nutzentheorie von Luce 30
2.2.2 Multiattributive Modelle 32
2.2.2.1 Multiattributive Nutzenmodelle 33
2.2.2.2 Einstellungsmodelle 34
2.2.2.3 Aromatisches Conjoint Measurement (ACM) 36
2.2.2.4 Vergleichende Bewertung 38
2.3 Verfahren der empirischen Präferenzerhebung 39 V
2.3.1 Conjoint-Analyse 40
2.3.1.1 Begriffsabgrenzung 40
2.3.1.2 Definitorische Merkmale 41
IX
2.3.1.3 Gestaltung experimenteller Designs 44
2.3.2 Direkte Präferenzbefragung 45
2.3.3 Weiterführende Verfahrensansätze 48
2.4 Grenzen im Einsatz von Präferenzurteilen 52
2.4.1 Allgemeine Grenzen des Nutzenkonzeptes 52
2.4.2 Beurteilung von Neuprodukten 53
3 HERLEITUNG UND INTERPRETATION EINES EMPIRISCHEN
NUTZENMODELLS 57
3.1 Spezifikation eines Nutzenmodells 58
3.1.1 Bewertung eines Attributes 59
3.1.2 Verknüpfung von Attributsbewertungen 61
3.2 Auswertung geschätzter Nutzenwerte 64
3.2.1 Möglichkeiten interindividueller Nutzenvergleiche 64
3.2.2 Ansätze zur Normierung der Teilnutzenwerte 67
3.2.3 Ableitung von Bedeutungsgewichten 69
3.3 Transformation von Nutzenurteilen in Wahlurteilen 71
3.3.1 Grundmodelle zur Transformation von Nutzenurteilen in Wahlurteilen 72
3.3.2 Konzeptioneller Vergleich der Modelle 75
3.3.3 Skalierung von Nutzenschätzungen und Fehlerterm 76
3.3.4 Unabhängigkeit von irrelevanten Alternativen 78
3.3.5 Auswirkungen von Modellunterschieden auf erzielte Schätzwerte 80
3.3.6 Möglichkeiten interindividueller Nutzenvergleiche auf Basis
abgeleiteter Wahlurteile 81
3.4 Überführung von Wahlurteilen in Marktanteile 82
4 MESSMODELL RANGBASIERTER PRÄFERENZDATEN 85
4.1 Grundzüge der modellanalytischen Betrachtungen 86
4.1.1 Relevanz von Rangurteilen 86
4.1.2 Analytischer Bezugsrahmen 87
4.1.3 Einsatz von Simulationen 89
4.2 Eigenschaften rangbasierter Conjoint-Daten 91
4.2.1 Rangungleichungen 92
4.2.2 Intervallskalierung von Rangfolgen 93
4.2.3 Beziehung zwischen metrischer Nutzenfunktion und Rangfolge 97
X
4.2.4 Beziehung zwischen fehlerfreien und empirisch beobachteten Rangfolgen 100
4.2.5 Stochastisches Modell 102
4.2.6 Wahrscheinlichkeit von Rangvertauschungen 104
4.3 Auswirkungen der Eigenschaften rangbasierter Conjoint-Daten auf deren
Bewertungen 106
4.3.1 Aussagekraft von Konsistenz-Kriterien 107
4.3.2 Aussagekraft von geschätzter interner Validität 109
4.3.3 Einfluss der Güte der Antworten 112
4.3.4 Modelladäquanz von Schätzverfahren 113
4.3.5 Verzerrungen geschätzter Teilnutzenwerte 117
4.3.6 Spezialfall einer Konfundierung in Rangdaten 119
4.3.6.1 Grundlegende Konfundierungsstrukturen 120
4.3.6.2 Konfundierung in dichotomen Haupteffekte-Designs 122
4.3.6.3 Simulationsbeispiel 124
4.3.6.4 Extrapolation der Befunde auf höhergradige Designs 125
4.3.7 Zusammenfassung der Befunde 127
4.4 Schätz(un-)genauigkeit in der Re-Analyse eines Falles 128
4.4.1 Abhängigkeit der Schätzergebnisse von der Schätzfunktion 129
4.4.2 Existenz von Schätzintervallen 131
4.4.3 Bestimmtheit eines Schätzintervalls 133
4.4.4 Auswirkungen stochastischen Antwortverhaltens 134
4.4.4.1 Rekonstruktionsquote als empirisches Gütemaß 134
4.4.4.2 Stochastisches Schätzintervall eines Grunddesigns 135
4.4.4.3 Stochastisches Schätzintervalleines veränderten Erhebungsdesigns.... 137
4.4.4.4 Punktschätzungen im Schätzintervall 137
4.5 Möglichkeiten einer Verbesserung 140
4.5.1 Designtechnische Maßnahmen zur Überwindung von Konfundierungen. 140
4.5.1.1 Verwendung von orthogonalen Designs mit höherer Auflösung.. 140
4.5.1.2 Ein angepasstes Designschema 141
4.5.1.3 Vergleich der Lösungsansätze 144
4.5.1.4 Empirisches Beispiel 145
4.5.1.5 Folgerungen für Marketinganwendungen 148
4.5.2 Schätzintervall-Mittelwerte als approximative Lösung 150
4.5.2.1 Konzept 151
XI
4.5.2.2 Umsetzung 152
4.5.2.3 Befunde 153
4.5.3 Bayes-Verfahren zur modelladäquaten Auswertung von Rangurteilen .... 155
4.5.3.1 Grundlagen der Bayes-Statistik 155
4.5.3.2 Spezifikation eines hierarchischen Bayes-Modells 159
4.5.3.3 Umsetzung 162
4.5.3.4 Bewertung der Modelladäquanz 163
4.5.3.5 Befunde einer empirischen Anwendung 164
4.5.3.6 Zusammenfassende Bewertung 166
4.6 Schlussfolgerungen 167
5 STATISTISCHE MODELLIERUNG WAHLBASIERTER PRÄFERENZDATEN.. 171
5.1 Logistisches Grundmodell 173
5.1.1 Herleitung einer Schätzfunktion 173
5.1.2 Umsetzung einer Maximum Likelihood-Schätzung 176
5.2 Auswertung auf Segmentebene 179
5.2.1 Frühe Segmentierungsansätze 181
5.2.2 Latent-Class-Verfahren 183
5.2.2.1 Berechnungsgrundlage 183
5.2.2.2 Ablauf 186
5.3 Individualisierte Auswertungen 188
5.3.1 Probabilistische Interpretation von Latent-Class-Schätzungen 188
5.3.2 Hierarchisches Bayes-Verfahren 190
5.4 Konsequenzen der Methodenunterschiede 195
5.4.1 Aggregierte Auswertungsebene 197
5.4.2 Individuelle Auswertungsebene 198
5.5 Empirische Studie 200
5.5.1 Studiendesign 200
5.5.2 Aufbau der Auswertungen 202
5.5.3 Grundlage einer Kreuzvalidierung 204
5.5.3.1 Nomologische Validität 204
5.5.3.2 Interne Vaüdität 206
5.5.3.3 Übereinstimmung von Schätzwerten 206
5.5.4 Aufbau individualisierter Auswertungen 207
XII
5.6 Qualitätsbeurteilung von Auswertungen auf Segmentebene 209
5.6.1 Beurteilung von K-Means-Segmentierungsergebnissen 210
5.6.2 Stabilität von Segment-Nutzenfunktionen 213
5.6.3 Stabilität aggregierter Segmentzuordnungen 215
5.6.3.1 Einfluss der Erhebungsgrundlage 215
5.6.3.2 Einfluss des Schätzverfahrens 216
5.6.4 Stabilität individueller Segmentzuordnungen 217
5.6.4.1 Einfluss der Erhebungsgrundlage 217
5.6.4.2 Einfluss des Schätzverfahrens 219
5.6.5 Zusammenfassende Beurteilung aggregierter Schätzergebnisse 220
5.7 Qualitätsbeurteilung individualisierter Auswertungen 220
5.7.1 Prognosegüte 220
5.7.2 Erfassen individueller Heterogenität 222
5.7.3 Stabilität individueller Nutzenschätzungen 224
5.7.4 Erkennen von Ausreißern 225
5.7.4.1 Auftreten von Ausreißer-Beobachtungen 226
5.7.4.2 Prognosegüte von Ausreißer-Beobachtungen 227
5.7.5 Zusammenfassende Beurteilung individueller Schätzergebnisse 229
5.8 Grenzen prognostischer Validität 229
5.8.1 Prognosegüte des Schätzmodells 230
5.8.2 Prognosegüte der Parameter-Schätzwerte 233
5.9 Schlussfolgerungen 236
6 MODELLADÄQUANZ EMPIRISCHER PRÄFERENZURTEILE 240
6.1 Alternative Erklärungsmodelle für empirische Nutzenurteile 241
6.1.1 Präferenzkonstruktion 242
6.1.2 Grundtypen nicht-kompensatorischer Nutzenfunktionen 243
6.1.3 Cut-off-Kriterien bei minimal akzeptierten Attributausprägungen 245
6.1.4 Zweistufige Kaufentscheidungsmodelle 247
6.1.5 Zusammenfassende Bewertung 249
6.2 Situative Analyse von Verzerrungseffekten bei der Präferenzerhebung 250
6.2.1 Rahmen situativer Betrachtungen 251
6.2.1.1 Betrachtete Verfahren der Präferenzbefragung 251
6.2.1.2 Leitgedanken der situativen Analyse 253
xm
6.2.2 Effekte begrenzter Rationalität 255
6.2.2.1 Grundkonzept begrenzter Rationalität 255
6.2.2.2 Kontext der Präferenzerhebung 257
6.2.2.3 Auswirkungen auf ermittelte Bedeutungsgewichte 259
6.2.3 Wahrnehmungseffekte 262
6.2.3.1 Referenzpunkte 262
6.2.3.2 Situativer Kontext von Referenzpunkten 263
6.2.3.3 Auswirkungen auf Teilnutzenschätzungen 264
6.2.4 Besonderheiten hypothetischer Wahlurteile 265
6.2.4.1 Heuristiken 265
6.2.4.2 Bewertung der Heuristiken 267
6.2.4.3 Auswirkungen auf Nutzenschätzungen 269
6.2.5 Zusammenfassung erwarteter Auswirkungen auf Nutzenschätzungen 271
6.3 Konzeption eines Agenten-Experimentes 272
6.3.1 Grundidee 272
6.3.2 Inhalt des Experimentes 274
6.3.3 Gestaltung der Erhebung 275
6.3.4 Beschreibung der Stichprobe 276
6.3.5 Aufbau der Auswertungen 277
6.4 Befunde 278
6.4.1 Adäquanz der „wahren Nutzenfunktion als Vergleichsbasis 278
6.4.2 Relative Bedeutungsgewichte 280
6.4.3 Relative Vorzugswürdigkeiten 283
6.4.4 Illustration wesentlicher Effekte anhand der Rohdaten 285
6.5 Zusammenfassung und Diskussion 289
7 SCHLUSSBETRACHTUNG 294
7.1 Zusammenfassung wesentlicher Befunde 294
7.2 Bewertung eingesetzter Methoden 299
7.3 Implikationen für die Marktforschungspraxis 301
7.4 Bewertung der Befunde in Hinblick auf zukünftige Arbeiten 304
LITERATURVERZEICHNIS 309
XIV
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1.1: Entwicklung von Veröffentlichungen zur Conjoint-Analyse 2
Abb. 1.2: Modellierungsebenen der Präferenzerhebung 3
Abb. 1.3: Anwendungsfelder der Conjoint-Analyse 11
Abb. 1.4: Aufbau der Arbeit 19
Abb. 2.1: Historische Meilensteine von Nutzenmodellen und von deren empirischer
Modellierung 22
Abb. 2.2: Einordnung von Verfahren der empirischen Präferenzerhebung 40
Abb. 2.3: Schematische Darstellung vermuteter Schwerpunkte von Kaufentscheidungen
in Abhängigkeit von der Festigung der Einstellung 56
Abb. 3.1: Einordnung der Betrachtungen zum empirischen Nutzenmodell 57
Abb. 3.2: Bausteine eines einfachen Kaufentscheidungsmodells 59
Abb. 3.3: Konzeptionelle Unterschiede von Modellen zur Transformation von Nutzen¬
urteilen in Wahlurteilen 75
Abb. 4.1: Einordnung der Betrachtungen zum Messmodell rang basierter Präferenzdaten .. 85
Abb. 4.2: Konzeptioneller Rahmen zur Auswertung von Rangordnungsurteilen 88
Abb. 4.3: Verteilung normierter Stimulinutzen bei unterschiedlichen Nutzenfunktionen und
Conjoint-Designs 95
Abb. 4.4: Wahrscheinlichkeitsverteilung metrischer Stimulinutzen, die einer beobachteten
Rangfolge zugrunde liegen 103
Abb. 4.5: 2M orthogonales Haupteffekte-Design 121
Abb. 4.6: Vergleich der Verteilung „wahrer und geschätzter Stimulinutzen 130
Abb. 4.7: Schätzintervalle in einem Grunddesign 131
Abb. 4.8: Schätzintervalle in einem veränderten Design 133
Abb. 4.9: Stochastische Schätzintervalle für ein Grunddesign 136
Abb. 4.10: Stochastische Schätzintervalle für ein verändertes Erhebungsdesign 137
Abb. 4.11: Maximale Rekonstruktionsquoten im Schätzintervall einer Variablen 139
Abb. 4.12: Schritte eines angepassten Design-Schemas 142
Abb. 4.13: Entscheidungshilfe zur Designwahl für Marktforschungsanwendungen 149
XV
Abb 4.14: Graphische Darstellung eines Bayes-Modells rangbasierter Conjoint-Daten 160
Abb. 4.15: Schematische Darstellung der Schritte des Bayes-Algorithmus 162
Abb. 4.16: Erfüllung der Anforderungen des Modells rangbasierter Conjoint-Daten durch
alternative Auswertungsverfahren 168
Abb. 5.1: Einordnung der Betrachtungen zur statistischen Modellierung 171
Abb. 5.2: Vergleich kumulierter Wahrscheinlichkeiten von IIE-Gumbel- und
Normalverteilung 174
Abb. 5.3: Schematischer Ablauf des Latent-Class-Verfahrens 186
Abb. 5.4: Schematischer Ablauf einer hierarchischen Bayes-Schätzung 191
Abb. 5.5: Vergleich der Stärken und Schwächen von Latent-Class- und hierarchischem
Bayes-Verfahren auf aggregierter Auswertungsebene 197
Abb. 5.6: Vergleich der Stärken und Schwächen von probabilistischem Latent-Class- und
hierarchischem Bayes-Verfahren auf individueller Auswertungsebene 199
Abb. 5.7: Hypothesen und Befunde zur statistischen Modellierung wahlbasierter
Conjoint-Daten 237
Abb. 5.8: Empfehlungen zur Verfahrenswahl 238
Abb. 6.1: Einordnung der Betrachtungen zur Modelladäquanz empirischer Präferenzurteite... 240
Abb. 6.2: Untersuchte Verfahren der Präferenzbefragung und ihre Varianten 253
Abb. 6.3: Einordnung von situativen Eiklärungsansätzen der empirischen Präferenzerhebung... 255
Abb. 6.4: Bedarf an und Möglichkeit zur Vereinfachung von Präferenzurteilen
bei verschiedenen Verfahren der Präferenzbefragung 259
Abb. 6.5: Heuristiken zur Erklärung von hypothetischen Wahlentscheidungen 266
Abb. 6.6: Erwartete Auswirkungen verschiedener Verfahren(svarianten) der
Präferenzbefragung auf erzielte Nutzenschätzungen 271
Abb. 6.7: Aufbau des experimentellen Vorgehens 276
Abb. 6.8: Mittlere geschätzte versus „wahre Spannbreiten der Attribut-
Nutzenfunktionen (Bedeutungsgewichte) 281
Abb. 6.9 : Mittlere geschätzte versus „wahre Krümmungen der Attribut-Nutzenfunktionen... 284
Abb. 6.10: Liste von Hypothesen und Befunden zur Modelladäquanz empirischer
Präferenzurteile 290
XVI
Tabellenverzeichnis
Tab. 4.1: Überblick über die in Simulationen experimentell variierten Einflussgrößen 91
Tab. 4.2: Verteilung metrischer Nutzendifferenzen* zwischen Rangnachbarn 96
Tab. 4.3: Größe deterministischer Schätzintervalle* 99
Tab. 4.4: Möglichkeiten zur Offenlegung von Rangvertauschungen 101
Tab. 4.5: Wahrscheinlichkeiten der Beobachtung einer fehlerfreien Rangreihe 106
Tab. 4.6: „Wahre versus geschätzte Konsistenzmaße 109
Tab. 4.7: Vergleich von Kriterien der Anpassungsgüte bei unterschiedlichem Fehlerterm 111
Tab. 4.8: Erzielte Schätzgenauigkeit in einem deterministischen Modell: Mittlere
Abweichungen von wahren Teilnutzenwerten (Standardabweichungen) 116
Tab. 4.9: Bedingungen für eine Rangvertauschung 123
Tab. 4.10: 25 2 orthogonales Haupteffekte-Design 124
Tab. 4.11: Simulationsergebnisse eines Haupteffekte-Designs 124
Tab. 4.12: Schätzergebnisse im Vergleich von sechs variierten Untersuchungsdesigns 128
Tab. 4.13: Stimuli-Rangfolge und zugrunde liegende metrische Nutzenwerte 129
Tab. 4.14: Häufigkeitsverteilung ermittelter Attribut-Bedeutungsränge 132
Tab. 4.15: Höchste Rekonstruktionsquoten bei variiertem NV(O,X)-Fehlerterm 138
Tab. 4.16: Schätzwerte der Lösungen mit höchsten Rekonstruktionsquoten 139
Tab. 4.17: Simulationsergebnisse eines erweiterten Designs 141
Tab. 4.18: Auswertungsschritte des angepassten Designschemas 143
Tab. 4.19: Vergleich von Simulationsergebnissen eines deterministischen Modells 144
Tab. 4.20: Attribute und Attributausprägungen einer Anwendung in der Marktforschung 145
Tab. 4.21: Vergleich der durchschnittlich geschätzten normierten Teilnutzenwerte
unterschiedlicher Designs 146
Tab. 4.22: Vergleich der durchschnittlich geschätzten normierten Teilnutzenwerte von
Beobachtungen mit Konfundierung 147
Tab. 4.23: Vergleich ermittelter Verteilungen der Bedeutungsgewichte von „Zeithorizont 147
Tab. 4.24: Grenzen stochastischer Schätzintervalle 154
Tab. 4.25: Schätzgüte der Mitte von Schätzintervallen 155
Tab. 4.26: Relative Schätzgüte ermittelter Bayes-Schätzungen 165
Tab. 4.27: Simulationsergebnisse von Bayes-Schätzungen für das Konfundierungsbeispiel 166
XVÜ
Tab. 5.1: Attribute und Attributausprägungen von Wohnungsangeboten 201
Tab. 5.2: Geschätzte Teilnutzenwerte von Latent-Class-Schätzungen 205
Tab. 5.3: Gütekriterien hierarchischer Bayes-Schätzungen 208
Tab. 5.4: Geschätzte Teilnutzenwerte von K-Means-Schätzungen 211
Tab. 5.5: Prognostische Güte von geschätzten versus ex-ante vermuteten Nutzenwerten 212
Tab. 5.6: Mittlere absolute Abweichungen der Teilnutzenwerte geschätzter Segment-
Nutzenfunktionen 213
Tab. 5.7: Verteilung der Befragten auf die Segmente bei verschiedenen Erhebungs¬
und Auswertungsverfahren 216
Tab. 5.8: Vergleich der Zuordnung von Befragten auf die Segmente beim Zweier¬
und Dreier-Wahlexperiment 218
Tab. 5.9: Anteil übereinstimmender Segmentzuordnungen von Befragten 219
Tab. 5.10: Erzielte Prognosegüten der Schätzverfahren in Hold-out-Wahlsets 221
Tab. 5.11: Durchschnittliche Standardabweichungen individueller Teilnutzenschätz¬
werte von Nutzenfunktionen innerhalb eines Segmentes 223
Tab. 5.12: Übereinstimmung individueller Teilnutzenschätzungen von Latent-Class-
und hierarchischem Bayes-Verfahren 224
Tab. 5.13: Auftreten und Stabilität von mit hierarchischer Bayes-Schätzung
identifizierten Ausreißern 226
Tab. 5.14: Charakterisierung der mit hierarchischer Bayes-Schätzung identifizierten
Ausreißer 227
Tab. 5.15: Vergleich der Prognosegüte von Ausreißern und Nicht-Ausreißern 228
Tab. 5.16: Prognosegüten von geschätzten Segmentnutzenfunktionen im Vergleich
zu Benchmarkwerten 231
Tab. 5.17: Relative Prognosegüte von segmentspezifischen Nutzenschätzungen 234
Tab. 6.1: Attribute, Attributausprägungen und „wahre Teilnutzenwerte einer
Agentenaufgabe 274
Tab. 6.2: Zusammensetzung der verwertbaren Stichprobe des Agenten-Experimentes.... 277
Tab. 6.3: Analyse der Abweichungen zwischen geschätzter und „wahrer Nutzenfunktion 279
Tab. 6.4: Rohdaten der Conjoint-Bewertungsaufgabe 286
Tab. 6.5: Vergleich „wahrer und beobachteter Auswahlfrequenzen im balancierten
Design sowie hieraus resultierende Effekte auf die Nutzenschätzung 288
XVIII
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