Dissertation: Performance statistischer und informationstheoretischer Verfahren in der Conjoint-Analyse

Performance statistischer und informationstheoretischer Verfahren in der Conjoint-Analyse

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QM – Quantitative Methoden in Forschung und Praxis, Band 29

Hamburg , 282 Seiten

ISBN 978-3-8300-6011-6 (Print) |ISBN 978-3-339-06011-2 (eBook)

Zum Inhalt

Die Erschaffung und Einführung neuer Produkte ist bei Unternehmen wesentlicher Bestandteil ihrer Wettbewerbsstrategie. Produktinnovationen sollen die zukünftigen Erträge zwar steigern, sind jedoch mit hohen Investitionskosten in die Entwicklung und in Maßnahmen zur Markteinführung verbunden. Ist die Platzierung des neuen Produkts im Markt nicht erfolgreich, so sind in der Regel hohe monetäre Einbußen (neben den Investitionskosten bspw. auch eine Beeinträchtigung des Images) zu erwarten.

Um das Risiko einer Fehlkonzeption zu reduzieren, bedient man sich Verfahren, die die potentiellen Konsumenten in den Prozess der Konzeptentwicklung integrieren.

Mittels des Ansatzes der sogenannten Conjoint-Analyse versuchen Unternehmungen, die Präferenzen potentieller Konsumenten zu erfassen, um auf die Bedeutung einzelner Produkteigenschaften zu schließen. Durch Variation und Kombination dieser Eigenschaften soll ein Produkt kreiert werden, welches anderen Produkten gegenüber vorgezogen wird. Es wird also unterstellt, die Eigenschaften liefern im Wesentlichen unabhängig voneinander ihren Beitrag zur Vorzugswürdigkeit des Produkts. Mit dieser Annahme unterstellt man gleichsam eine bestimmte Form des intrinsischen Präferenzmodells der Konsumenten.

Der Erfolg des Ansatzes hängt somit von der Komplexität des Produkts, dem intrinsischen Präferenzmodell des Konsumenten sowie der Fehlerfreiheit seiner Angaben ab.

Der klassischen Conjoint-Analyse wird eine Alternative gegenüber gestellt, die keine Annahmen bezüglich der Präferenzmodelle macht: die auf einem informationstheoretischen Verfahren beruhende, entropiebasierte Conjoint-Analyse. Sie leitet aus den Aussagen der potentiellen Konsumenten mittels induktiver Lernalgorithmen hochdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen ab und gestattet es, absatzkräftige Produktkonzepte zu ermitteln. Weiterhin können die für die Analyse relevanten Informationen aus externen Quellen wie bspw. Marktstudien verarbeitet werden. Innerhalb der durchgeführten Simulationsstudie wurde die Konkurrenzfähigkeit der entropiebasierten Conjoint-Analyse gezeigt.

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