Thema Nr. 7: Erhebung von Konsumentenpräferenzen. mittels der Conjoint-Analyse (empirisch)

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1 Thema Nr. 7: Erhebung von Konsumentenpräferenzen für Versicherungen mittels der Conjoint-Analyse (empirisch) Seminararbeit eingereicht bei Prof. Dr. Klaus Peter Kaas Lehrstuhl für Marketing I, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main Betreuer: Dipl.-Kfm. Markus Guthier von cand. rer. pol. Lenka Voracova

2 - II - Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis...III Tabellenverzeichnis... IV Abkürzungsverzeichnis...V Symbolverzeichnis... VI 1 Problemstellung Die Präferenz als Grundlage für die Erklärung des individuellen Kaufentscheidungsprozesses Konstrukt der Präferenz Conjoint-Analyse als Hilfsmittel der Präferenzerfassung Begriff und Einordnung der Conjoint-Analyse Ablaufschritte der Conjoint-Analyse Empirische Untersuchung: Einsatz der Conjoint-Analyse zur Ermittlung von Konsumentenpräferenzen für Unfallversicherungen Erhebung der Daten Auswahl der Eigenschaften und ihrer Ausprägungen Festlegung des Erhebungsdesigns Bewertung der Stimuli Auswertung der Daten Schätzung der Nutzenwerte auf Individualebene Aggregation der Nutzenwerte Beurteilung der Ergebnisqualität Empfehlungen für das Marketing von Unfallversicherungen Zusammenfassung Anhang Fragebogen SPSS-Syntaxdatei zur Durchführung der Conjoint-Analyse für Unfallversicherungen Reversals in der Conjoint-Analyse für Unfallversicherungen...20 Literaturverzeichnis...21

3 - III - Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Ablaufschritte der Conjoint-Analyse...4 Abbildung 2: Ergebnisse der gemeinsamen Conjoint-Analyse für Unfallversicherungen...10 Abbildung 3: Kenntnisstand der Befragten...13 Abbildung 4: Informationsbedarf der Befragten...14

4 - IV - Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Eigenschaften und Ausprägungen einer Unfallversicherung...6

5 - V - Abkürzungsverzeichnis UV: Unfallversicherung

6 - VI - Symbolverzeichnis u sk : geschätzter Gesamtnutzen des k-ten Konsumenten für das Stimulus s, β aek : Teilnutzenwert des k-ten Konsumenten für die Ausprägung a der Eigenschaft e, x sea : Dummy-Variable µ: konstanter Term der Nutzenschätzung E: Indexmenge der Eigenschaften A: Indexmenge der Ausprägungen

7 - 1-1 Problemstellung Die Analyse und Prognose von Konsumentenreaktionen ist eine zentrale Aufgabe der Marketingforschung. 1 Im Mittelpunkt aller marketingpolitischer Überlegungen steht der Kunde, dessen Verhalten erklärt, prognostiziert und beeinflusst werden soll. Für die Versicherungsunternehmen bedeutet dies, dass sie die Wünsche und Bedürfnisse der Versicherungsnehmer erkennen müssen, um sie durch Bereitstellung entsprechender Produkte befriedigen zu können. Dazu ist es notwendig zu wissen, was die Versicherungsnehmer veranlasst, sich für das eine und gegen das andere Versicherungsangebot zu entscheiden. Auf Basis dieser Erkenntnisse stellt die Analyse und Erforschung der Konsumentenpräferenzen ein zentrales Aufgabengebiet der Versicherungsunternehmen dar. Durch Wissen über die Entstehung von Präferenzen für einzelne Produktalternativen ist es den Versicherungsunternehmen möglich, ihr Leistungsangebot präzise auf die Bedürfnisse der Versicherungsnehmer abzustimmen. Insbesondere mit Hilfe empirischer Untersuchungen können verwertbare Erkenntnisse über die Präferenzen von Versicherungsnehmern gewonnen werden. Ziel dieser Seminararbeit ist es, eine empirische Studie durchzuführen, in der mit Hilfe der Conjoint-Analyse die Konsumentenpräferenzen für Versicherungen erhoben werden sollen. Zunächst werden im zweiten Kapitel die theoretischen Grundlagen der Präferenz und der Conjoint-Analyse erläutert. Im Anschluss an die methodische Darstellung wird im dritten Kapitel eine empirische Conjoint-Studie durchgeführt, in der Konsumentenpräferenzen für Unfallversicherungen erhoben werden. Die gewonnenen Erkenntnisse werden im vierten Kapitel zusammengefasst. 2 Die Präferenz als Grundlage für die Erklärung des individuellen Kaufentscheidungsprozesses In folgenden Abschnitten sollen nun kurz die theoretischen Grundlagen, die der empirischen Studie zugrunde liegen, beleuchtet werden. 1 Vgl. Balderjahn (1993), S. 15.

8 Konstrukt der Präferenz Die Wahl eines konkreten Produktes bzw. einer Produktalternative wird wesentlich durch die Präferenz beeinflusst. 2 Die Präferenz kann als Maß der subjektiven Vorziehungswürdigkeit oder Vorteilhaftigkeit eines oder mehrerer Objekte gegenüber anderen Objekten beschrieben werden. 3 Folglich beziehen sich Präferenzen immer auf mehrere Objekte. 4 Die Präferenz ist das zentrale Konstrukt zur Erklärung der Produktwahl von Konsumenten, da sie drei zentrale Anforderungen nahezu perfekt erfüllt. 5 Erstens ist die Präferenz unmittelbar dem Kaufverhalten vorgelagert. Zweitens basiert sie auf der Wertschätzung aller Merkmale der beurteilten Produkte. Und drittens existieren zahlreiche Verfahren zur Erfassung empirischer Präferenzurteile. Aus diesen Gründen nimmt die Ermittlung von Konsumentenpräferenzen im Rahmen dieser Seminararbeit die zentrale Stellung ein. 2.2 Conjoint-Analyse als Hilfsmittel der Präferenzerfassung Da die im Kapitel 3 durchgeführte empirische Studie auf der Conjoint-Analyse basiert, soll an dieser Stelle das Verfahren definiert und erläutert werden Begriff und Einordnung der Conjoint-Analyse Die Conjoint-Analyse ist ein Analyseverfahren, mit dem auf Individualebene aus empirisch erhobenen Präferenzen der Beitrag einzelner Komponenten eines Beurteilungsobjektes zum Zustandekommen der Gesamtpräferenz abgeleitet werden kann. 6 Aus diesem Grunde ist die Conjoint-Analyse in die Reihe der dekompositionellen Verfahren der Präferenzmessung einzuordnen. Dekompositionelle Verfahren zeichnen sich dadurch aus, dass die Beiträge der verschiedenen Eigenschaftsausprägungen zur Erklärung der Präferenz aus einem ganzheitlichen, objektbezogenen Gesamturteil abgeleitet werden. 7 Hingegen werden bei den kompositionellen Verfahren eigenschaftsbezogene Einzelurteile zu einem Gesamturteil zusammengefasst. 8 Das Verfahren der Conjoint-Analyse stammt aus dem Bereich der mathematischen Psychologie und wurde erstmals 1964 unter der Bezeichnung Simultaneous Conjoint Measurement 2 Vgl. Gutsche (1995), S. 41f. 3 Vgl. Schmidt (1996), S Vgl. Gutsche (1995), S Vgl. Gutsche (1995), S Vgl. Backhaus et al. (2000), S Vgl. Schubert (1991), S Vgl. Schubert (1991), S. 127.

9 - 3 - veröffentlicht. 9 Auf dieser Grundlage wurde in den folgenden Jahren die Conjoint-Analyse stetig weiterentwickelt und erfuhr schließlich 1971 von Green und Rao zum ersten Mal eine marketingspezifische Anwendung. 10 Eines der Hauptanwendungsgebiete der Conjoint- Analyse ist in der Neuproduktplanung zu sehen. 11 Für einen Anbieter ist es bereits in frühen Phasen der Produktplanung wichtig zu wissen, wie seine neuen Produkte oder Dienstleistungen beschaffen sein müssen, damit sie den Anforderungen der potentiellen Käufer gerecht werden. Die Conjoint-Analyse beruht auf der Annahme, dass ein Produkt als Bündel nutzenstiftender Eigenschaftsausprägungen aufgefasst wird. 12 Aus den einzelnen Eigenschaftsausprägungen lässt sich dann der Gesamtnutzen eines Produktes ermitteln. Grundlegende Ergebnisse einer Conjoint-Analyse sind Teilnutzenwerte numerische Werte, die den subjektiv wahrgenommenen Teilnutzen einer bestimmten Eigenschaftsausprägung am Gesamtnutzen des zu beurteilenden Produktes abbilden Ablaufschritte der Conjoint-Analyse Die Conjoint-Analyse ist darauf ausgerichtet, den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen, den Eigenschaftsausprägungen, auf eine abhängige Variable, die Präferenz, zu messen. 14 Hierfür sind zunächst die für die Untersuchung relevanten Eigenschaften sowie deren Ausprägungen zu identifizieren und eine Entscheidung über das Erhebungsdesign zu treffen. 15 Anschließend erfolgt die Erhebung der Präferenzurteile durch eine Befragung, wobei fiktive Stimuli Kombinationen von Eigenschaftsausprägungen durch die Auskunftspersonen (Probanden) bewertet werden. Aus diesen Daten werden mittels Conjoint-Analyse die Teilnutzenwerte der einzelnen Eigenschaftsausprägungen berechnet. Das Verfahren schließt mit einer Aggregation der individuellen Teilnutzenwerte, die von dem Untersuchenden zu interpretieren sind, um marketingspezifische Handlungsempfehlungen ableiten zu können. In der folgenden Abbildung sind die einzelnen Schritte, die zur Durchführung einer Conjoint- Analyse erforderlich sind, anschaulich dargestellt. 9 Vgl. Luce/Tukey (1964), S. 1ff. 10 Vgl. Green/Rao (1971), S.355ff. 11 Vgl. Cattin/Wittink (1982), S. 45; vgl. auch Backhaus et al. (2000), S Vgl. Backhaus et al. (2000), S Vgl. Reiners (1996), S. 5ff. 14 Vgl. Backhaus et al. (2000), S Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 568.

10 - 4 - Abbildung 1: Ablaufschritte der Conjoint-Analyse Auswahl der Eigenschaften und ihrer Ausprägungen Festlegung des Erhebungsdesigns Bewertung der Stimuli Berechnung der Teilnutzenwerte Aggregation und Interpretation der Teilnutzenwerte Quelle: in Anlehnung an Backhaus et al. (2000), S Näher soll an dieser Stelle auf die einzelnen Schritte der Conjoint-Analyse nicht eingegangen werden, da sie im Rahmen der empirischen Untersuchung ausführlich dargestellt und erläutert werden. 3 Empirische Untersuchung: Einsatz der Conjoint- Analyse zur Ermittlung von Konsumentenpräferenzen für Unfallversicherungen Für die folgende empirische Studie wurde aus der Menge möglicher Versicherungen die Unfallversicherung (UV) ausgewählt. Im Folgenden wird ausführlich erläutert, welche Daten bei der Durchführung der Studie erhoben wurden, wie diese ausgewertet wurden und welche Erkenntnisse über die Präferenzen der Konsumenten für Unfallversicherungen gewonnen werden konnten. 3.1 Erhebung der Daten Auswahl der Eigenschaften und ihrer Ausprägungen Zu Beginn der empirischen Untersuchung müssen durch den Untersuchenden die entscheidungsrelevanten Eigenschaften und ihre Ausprägungen bestimmt werden. Da die Auswahl der Eigenschaften und Ausprägungen die Basis für die Präferenzurteile der Auskunftspersonen darstellt und somit die Ergebnisse in hohem Maße beeinflusst, ist dieser Schritt für die erfolg-

11 - 5 - reiche Durchführung einer Conjoint-Analyse elementar. 16 An eine sinnvolle Auswahl geeigneter Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen werden folgende Anforderungen gestellt: Die Eigenschaften müssen relevant sein, wobei hiermit gemeint ist, dass sie von den Probanden als wichtig empfunden werden und ihre Kaufentscheidung beeinflussen. 2. Die Eigenschaften müssen durch den Anbieter beeinflussbar und ihre Ausprägungen realisierbar sein. 3. Die Eigenschaften müssen voneinander präferenzunabhängig sein. Dies bedeutet, dass der Nutzen einer Eigenschaftsausprägung nicht von der Ausprägung einer anderen Eigenschaft abhängen darf. 4. Es dürfen keine K.O.-Kriterien vorliegen, also Eigenschaftsausprägungen, die für den Probanden entweder auf jeden Fall vorhanden sein müssen oder völlig inakzeptabel sind, so dass sie auch nicht durch vorteilhafte Ausprägungen anderer Eigenschaften kompensiert werden können. Darüber hinaus sollte berücksichtigt werden, dass die Anforderungen an die Auskunftspersonen mit steigender Anzahl der Eigenschaften und Ausprägungen exponential wachsen. 18 Aus diesem Grund sollte die Anzahl der einzubeziehenden Eigenschaften maximal sechs betragen, zumindest wenn bei der Festlegung des Erhebungsdesigns die Profil-Methode eingesetzt wird. 19 Auf die Methoden der Erhebungsdesignauswahl wird im Kapitel eingegangen. Zusätzlich sollte bei der Wahl der Eigenschaftsausprägungen der empirische Befund beachtet werden, dass Merkmalen mit einer höheren Zahl an Ausprägungen tendenziell höhere relative Wichtigkeit beigemessen wird. 20 Es scheint daher angebracht, sich auf ähnliche Ausprägungszahlen für jede Eigenschaft festzulegen. 21 In der vorliegenden Untersuchung wurden fünf Eigenschaften einer Unfallversicherung identifiziert, wobei unterstellt wurde, dass die Eigenschaften die oben erwähnten Voraussetzungen erfüllen. Je Eigenschaft wurden drei Ausprägungen festgelegt. Die folgende Abbildung zeigt die in die Conjoint-Analyse aufgenommenen Eigenschaften sowie ihre Ausprägungen im Ü- berblick. 16 Vgl. Gutsche (1995), S Vgl. Backhaus (2000), S. 569f. 18 Vgl. Gutsche (1995), S. 90f. 19 Vgl. Green/Srinivasan (1978), S Vgl. Green/Srinivasan (1990), S Vgl. Mengen (1993), S. 97.

12 - 6 - Tabelle 1: Eigenschaften und Ausprägungen einer Unfallversicherung Eigenschaften Ausprägungen 1 Todesfallleistung EUR EUR EUR Invaliditätsleistung EUR EUR EUR Krankenhaustagegeld kein EUR 25 EUR 50 4 Unfallrente keine EUR 750 EUR monatliche Versicherungsprämie EUR 15,50 EUR 27,50 EUR 45,50 Die Informationen bezüglich Eigenschaften und Ausprägungen einer Unfallversicherung konnten aus Produktbeschreibungen im Internet, Prospekten von Versicherungsunternehmen und Gesprächen mit Versicherungskaufleuten gewonnen werden Festlegung des Erhebungsdesigns Nach Auswahl der in die Studie einzubeziehenden Eigenschaften und deren Ausprägungen muss die Entscheidung über das Erhebungsdesign bzw. die Konstruktion der Stimuli aus den einzelnen Eigenschaften und ihren Ausprägungen getroffen werden. Die beiden traditionellen Erhebungsformen sind der Full-Profile-Ansatz (Profilmethode) und der Trade-Off-Ansatz (Zwei-Faktoren-Metohode). 22 Beim Full-Profile-Ansatz enthalten alle Stimuli je eine Ausprägung eines jeden Merkmals. Den Probanden werden vollständige Produktkonzepte zur Bewertung vorgelegt, was eine sehr realitätsnahe Beurteilungssituation erlaubt. Im Rahmen des Trade-Off-Ansatzes werden so genannte Trade-Off-Matrizen gebildet, die für jeweils zwei Eigenschaften alle möglichen Ausprägungskombinationen beinhalten. Im Vergleich zum Full-Profile-Ansatz ist die Komplexität der Beurteilungsaufgabe geringer, da die zu bewertenden Stimuli nur anhand zweier Eigenschaften beschrieben werden. Im realen Entscheidungsprozess sind allerdings Konsumenten gezwungen, vollständige Produkte miteinander zu vergleichen. Eine Entscheidung, die auf einer Bewertung von Ausprägungskombi- 22 Vgl. Green/Srinivasan (1978), S. 107 ff.

13 - 7 - nationen jeweils zweier Eigenschaften basiert, ist dementsprechend unrealistisch. Der Nachteil dieses Ansatzes ist somit in der realitätsfremden Urteilssituation zu sehen. 23 Da bei der vorliegenden empirischen Untersuchung der Realitätsbezug im Vordergrund steht, wurde zur Konstruktion der Stimuli der Full-Profile-Ansatz gewählt. Bei Berücksichtigung aller möglichen Kombinationen der Eigenschaftsausprägungen ergeben sich 243 fiktive Unfallversicherungen. Da die Bewertung sämtlicher Stimuli (vollständiges Design) die Belastungsgrenze der Befragten deutlich übersteigt, wurde für die Untersuchung anhand des von Addelman entwickelten Verfahrens 24 ein reduziertes Design mit 16 Stimuli gebildet. Diese 16 fiktiven Unfallversicherungen wurden den Befragten zur Bewertung vorgelegt Bewertung der Stimuli Um eine Conjoint-Analyse durchführen zu können, ist es erforderlich, die präsentierten Stimuli in eine Reihenfolge zu bringen, die den Nutzenvorstellungen der Befragten ent-spricht. 26 Die Bewertung der Stimuli erfolgt gewöhnlich in Form eines Rankings oder Ratings. Beim Ranking sind die Stimuli in eine eindeutige Reihenfolge mittels Rangwertvergabe zu bringen, wohingegen beim Rating durch Vergabe von Skalenwerten die Präferenz für einen Stimulus zum Ausdruck gebracht wird. Der Paarvergleich, d.h. der Vergleich jeweils nur zweier Stimuli, ist eine weitere denkbare Verfahrensweise. Im Rahmen der empirischen Untersuchung wurden die befragten Personen gebeten, entsprechend der Ranking-Methode den jeweiligen Unfallversicherungsalternativen Rangwerte von 1 bis 16 zuzuordnen, wobei 1 der am stärksten und 16 der am wenigsten präferierte Stimulus sein sollte. An der Befragung, die im April 2005 mittels eines paper and pencil Interwiews durchgeführt wurde, nahmen 53 studentische Probanden teil. Um den Befragten die Rangreihung der 16 Produktalternativen zu erleichtern, wurde ihnen zunächst eine Grobeinteilung der einzelnen Unfallversicherungen nach ihrer Attraktivität in drei Gruppen empfohlen. Anschließend konnten innerhalb der jeweiligen Gruppen die Ränge vergeben werden. 23 Vgl. Johnson (1974), S Vgl. Backhaus (2000), S Das Design der Conjoint-Analyse ist dem Fragebogen im Anhang zu entnehmen. 26 Vgl. Backhaus (2000), S. 578.

14 Auswertung der Daten Schätzung der Nutzenwerte auf Individualebene Innerhalb der Datenauswertung geht es zunächst darum, aus den empirisch erhobenen Rangdaten Teilnutzenwerte für alle Eigenschaftsausprägungen zu schätzen. Teilnutzenwerte sind Zahlenwerte, die den spezifischen Beitrag einer jeden Eigenschaft zur Gesamtpräferenz für eine UV-Alternative darstellen. 27 Die Verknüpfung der individuellen Teilnutzenwerte zu einem Gesamtnutzenwert erfolgt im Rahmen der Conjoint-Analyse ausschließlich mit Hilfe kompensatorischer Verknüpfungsfunktionen. 28 Dies bedeutet, dass schlechte Werte in den Ausprägungen bestimmter Eigenschaften durch entsprechend gute Werte in den Ausprägungen anderer Eigenschaften ausgeglichen werden können. Das in der Conjoint-Analyse eingesetzte kompensatorische Modell ist das additive Modell, bei dem die Bewertungen der einzelnen Eigenschaftsausprägungen additiv zu einem Gesamturteil verknüpft werden. 29 Formal lässt sich die Berechnung der individuellen Gesamtnutzenwerte aus den Teilnutzenwerten wie folgt ausdrücken: 30 u (1) sk aek sea e= 1 a= 1 E A = µ + β x mit: u sk : geschätzter Gesamtnutzen des k-ten Konsumenten für das Stimulus s, β aek : Teilnutzenwert des k-ten Konsumenten für die Ausprägung a der Eigenschaft e, x sea : Dummy-Variable, wobei gilt: x sea = 1, falls Stimulus s die Eigenschaft e in der Ausprägung a aufweist, x sea = 0, sonst, µ : konstanter Term der Nutzenschätzung E: Indexmenge der Eigenschaften A: Indexmenge der Ausprägungen. Die Berechnung der Teilnutzenwerte β aek wird mit der Zielsetzung, die Summe der quadratischen Abweichungen zwischen den empirischen und den geschätzten Nutzenwerten zu minimieren, durchgeführt. 27 Vgl. Schmidt-Gallas (1998), S Vgl. Green/Krieger (1993), S Vgl. Trommsdorff (1998), S Vgl. Backhaus (2000), S. 579ff.

15 - 9 - Zur rechnerischen Durchführung der Conjoint-Analyse wurde in der vorliegenden empirischen Studie das Programmsystem SPSS verwendet. Bevor die Berechnungen gestartet werden konnten, wurden zunächst Annahmen über die Zusammenhänge zwischen den Eigenschaften der Unfallversicherung und den erhobenen Rangdaten getroffen. 31 Bei sämtlichen Eigenschaften wurde eine lineare Beziehung derart unterstellt, dass mit einer geringeren Versicherungsprämie und höheren Ausprägungen sämtlicher anderen Eigenschaften tendenti-ell höhere Präferenzen für eine UV-Alternative entstehen. Diese Zusammenhänge wurden in der zur Durchführung der Conjoint-Analyse erstellten SPSS-Syntaxdatei hinterlegt. 32 Von den insgesamt 16 den Probanden zur Beurteilung vorgelegten UV-Alternativen gingen nur 13 Stimuli in die Schätzung der Nutzenwerte ein. Die restlichen Stimuli im Fragebogen waren dies die letzten drei wurden als sog. Holdouts verwendet. Diese wurden zwar von den Probanden bewertet, gingen aber nicht in die Schätzung der Nutzenwerte ein, sondern wurden zur Validitätsprüfung herangezogen. Auf die Validität der ermittelten Ergebnisse wird im Kapitel 3.3 näher eingegangen. Nach der Erstellung der SPSS-Syntaxdatei wurde die Conjoint-Analyse gestartet. Im ersten Schritt wurden die aus der Befragung gewonnenen Rangwerte für jeden Probanden isoliert ausgewertet, wodurch 53 Ergebnisaufstellungen zustande kamen. Auf eine Auflistung der errechneten individuellen Nutzenwerte wird hier aus zwei Gründen verzichtet. Zum einen würde dadurch der quantitative Rahmen dieser Arbeit gesprengt werden und zum anderen richtet sich das Augenmerk dieser Arbeit eher darauf, welche Eigenschaften einer Unfallversicherung über alle Befragten hinweg als besonders präferenzrelevant angesehen werden. Somit ist eine aggregierte Nutzenwertschätzung mehr von Interesse als individuelle Datenauswertungen Aggregation der Nutzenwerte Aggregierte Nutzenwerte können bei der Conjoint-Analyse auf zwei Wegen gewonnen werden. 33 Eine Möglichkeit ist die Durchführung von Individualanalysen für jeden Probanden und anschließende Aggregation der ermittelten Teilnutzenwerte. Die zweite Möglichkeit beinhaltet die Durchführung einer gemeinsamen Conjoint-Analyse für alle Probanden, die aggregierte Teilnutzenwerte liefert. 31 Vgl. Backhaus (2000), S Ein Ausdruck der SPSS-Syntaxdatei ist dem Anhang zu entnehmen. 33 Vgl. Backhaus (2000), S. 590.

16 Im Rahmen der empirischen Untersuchung wurde eine gemeinsame Conjoint-Analyse durchgeführt, bei der die Rangwerte der Probanden für die UV-Alternativen gleichzeitig zur Schätzung der Teilnutzenwerte herangezogen wurden. Die Ergebnisse der Conjoint-Analyse wurden durch SPSS als sog. Subfile Summary ausgegeben und sind in der folgenden Abbildung dargestellt. Abbildung 2: Ergebnisse der gemeinsamen Conjoint-Analyse für Unfallversicherungen Averaged Importance Utility Factor öòòòø TODLEIST Todesfallleistung 12,81 ó ó,5348 ó õòòò 1,0695 ó ó 1,6043 ó ó B =,5348 öòòòòòòø INVALID Invaliditätsleistung ó21,27 ó 1,2404 ó õòòòòòò 2,4809 ó ó 3,7213 ó ó B = 1,2404 öòòòòø KHTGELD Krankenhaustagegeld 15,03ó ó,8222 ó- 0 õòòòò 1,6444 ó- 25 ó 2,4665 ó-- 50 ó B =,8222 öòòòòòòòòòø RENTE Unfallrente ó29,62 ó 1,9587 ó- 0 õòòòòòòòòò 3,9174 ó ó 5,8761 ó ó B = 1,9587 öòòòòòòø PRAEMIE Versicherungsprämie ó21,26 ó -1,4014 -ó 15,50 õòòòòòò -2, ó 27,50 ó -4, ó 45,50 ó B = -1,4014 ó,1838 CONSTANT Pearson's R =,977 Significance =,0000 Kendall's tau =,821 Significance =,0000 Kendall's tau = 1,000 for 3 holdouts Significance =,0586 Unter der Überschrift Averaged Importance werden die gemittelten Wichtigkeiten der einzelnen Eigenschaften ausgegeben. Entscheidend für die Wichtigkeit einer Eigenschaft ist die Spannweite ihrer Teilnutzenwerte, also die absolute Differenz zwischen dem höchsten und

17 dem niedrigsten Teilnutzenwert dieser Eigenschaft. 34 Die Teilnutzenwerte jeder Eigenschaftsausprägung können in der zweiten Spalte unter der Bezeichnung Utility abgelesen werden. In der Spalte Factor werden die positiven und negativen Teilnutzenwerte grafisch abgetragen. Die Unfallrente wird von den Probanden mit 29,62% als das wichtigste Merkmal einer Unfallversicherung angesehen. Dies zeigt, dass ein gesichertes monatliches Einkommen den Studenten im Falle eines Unfalls am wichtigsten ist. Die Tatsache, dass die Unfallrente in der Bewertung am besten abschneidet, mag auch mit der finanziellen Situation der Studenten zusammenhängen, die in vielen Fällen ihr Studium selbst finanzieren und somit auf regelmäßiges monatliches Einkommen angewiesen sind. Die zweitwichtigsten Merkmale sind für die Probanden die Invaliditätsleistung und die Versicherungsprämie. Bei diesen beiden Merkmalen ergibt sich in den relativen Wichtigkeiten lediglich eine Differenz von 0,01%, sie werden folglich von den Probanden als gleich wichtig empfunden. An vierter Stelle liegt das Krankenhaustagegeld mit 15,03%. Es mag vielleicht überraschen, dass die Todesfallleistung mit 12,81% den letzten Rang unter den fünf Eigenschaften belegt. Dies erscheint allerdings plausibel, da die Studenten als überwiegend allein stehende Personen offensichtlich nur einen geringen Bedarf sehen, Hinterbliebene im Falle eines Todesunfalls finanziell abzusichern. Vor der Durchführung der Conjoint-Analyse wurden lineare Zusammenhänge zwischen den Eigenschaftsausprägungen und den empirischen Rangdaten unterstellt. Diese Vermutungen schlagen sich darin nieder, dass jeweils unterhalb der Teilnutzenwerte der lineare Regressionskoeffizient B ausgewiesen wird. Bestätigt sich der vermutete Zusammenhang nicht, wird eine Verletzung der getroffenen Annahme als Reversal bezeichnet. 35 Ein Reversal tritt auf, wenn beispielsweise bei einem Probanden höhere Versicherungsprämien höhere Teilnutzenwerte bekommen. Die Anzahl der Reversals dient als Hinweis dafür, ob sich die aufgestellten Vermutungen bestätigt haben. In der vorliegenden Studie traten bei insgesamt 31 Probanden Reversals auf, wobei 20 Personen ein Reversal, 8 Personen zwei Reversals und drei Personen drei Reversals aufwiesen. 36 Wie aus der Abbildung 2 abgelesen werden kann, ergibt sich der höchste Gesamtnutzenwert einer Unfallversicherung für die Kombination aus der niedrigsten Ausprägung der Versicherungsprämie und den jeweils höchsten Ausprägungen aller übrigen UV-Eigenschaften. Unter Berücksichtigung der Konstante (0,1838) berechnet sich dieser Gesamtnutzenwert zu: 34 Vgl. Backhaus (2000), S Vgl. Backhaus (2000), S Eine detaillierte Übersicht der durch SPSS ausgegebenen Reversals ist dem Anhang zu entnehmen.

18 - 12-0, , , , ,8761 1,4014 = 12,4506 Die Konstante kann als Basisnutzen interpretiert werden, der durch die anderen Teilnutzenwerte positiv oder negativ beeinflusst wird. Ein Vergleich der Teilnutzenwerte über die Eigenschaften ermöglicht Aussagen über sog. Trade-offs. Demnach würde beispielsweise ein Versicherungsnehmer die Versicherungsprämie von EUR 45,50 akzeptieren, wenn die Unfallrente EUR betragen würde. Oder wäre z.b ein Versicherungsnehmer bereit, auf eine Unfallrente zu verzichten, wenn diese durch höhere Invaliditäts- und Todesfallleistung kompensiert wird. 3.3 Beurteilung der Ergebnisqualität Die Qualität der in der empirischen Studie ermittelten Ergebnisse wird durch die Validität der Conjoint-Analyse determiniert. Die Validität gibt die Gültigkeit eines Testverfahrens an und entspricht dem Grad der Genauigkeit, mit dem das Verfahren das, was es zu messen vorgibt, auch tatsächlich misst. 37 In der Literatur findet sich eine Vielzahl unterschiedlicher Validitätsvarianten, 38 von den für die Conjoint-Analyse hauptsächlich die interne und externe Validität von Bedeutung sind. Interne Validität beschreibt, inwieweit die Annahme einer kausalen Beziehung zu rechtfertigen ist. 39 Sie entspricht der Genauigkeit der Parameterschätzung durch die Conjoint-Analyse und dient somit der Überprüfung der Modellanpassung an die empirischen Daten. In der Abbildung 2 sind am Ende die zur Überprüfung der internen Validität herangezogenen Korrelationskoeffizienten abgebildet. Der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson (Pearsons s R) misst die Korrelation zwischen den geschätzten Gesamtnutzenwerten und den empirischen Rängen. 40 Mittels Kendall s Tau wird die Korrelation zwischen den empirischen und den auf Basis der Gesamtnutzenwerte geschätzten Rangwerten gemessen. Je näher die beiden Koeffizienten dem absoluten Wert 1 sind, desto zuverlässiger können die empirischen Daten durch die Ergebnisse der Conjoint-Analyse abgebildet werden. Pearson s R zeigt mit einem Wert von 0,977 eine hohe Anpassung der Gesamtnutzenwerte an die tatsächlichen Ränge, was für eine hohe interne Validität der Conjoint-Analyse spricht. Kendall s Tau mit einem Wert von 0,821 deutet ebenfalls auf eine hohe interne Validität der Ergebnisse hin. 37 Vgl. Heeler/Ray (1972), S Vgl. Müller-Hagedorn/Sewing/Toporowski (1993), S Vgl. Weisenfeld (1989), S Vgl. Backhaus (2000), S. 601.

19 Die externe Validität bzw. Prognosevalidität dient der Messung der prognostischen Aussagekraft. Sie misst demnach, inwieweit das Conjoint-Modell für eine Prognose geeignet ist. Externe Validität ergibt sich aus der Korrelation zwischen den empirischen und den mittels geschätzter Teilnutzenwerte prognostizierten Rangpositionen für eine Anzahl von Stimuli, die nicht zur Schätzung der Teilnutzenwerte herangezogen wurden. 41 Hierbei wird geprüft, wie gut diese Stimuli durch die berechnete Gesamtnutzenfunktion abgebildet werden können. In der vorliegenden Studie wurden die letzten drei im Fragebogen präsentierten Stimuli als Holdouts zur Prüfung der externen Validität herangezogen. Wie aus Abbildung 2 abgelesen werden kann, beträgt der Rangkorrelationskoeffizient (Kendall s Tau) für alle drei Holdouts 1,000. Folglich konnten die empirischen Rangpositionen sämtlicher Holdouts korrekt durch die geschätzte Gesamtnutzenfunktion abgebildet werden. 3.4 Empfehlungen für das Marketing von Unfallversicherungen Bevor Empfehlungen für das Marketing von Unfallversicherungen geäußert werden können, ist es sinnvoll, einige weitere Daten zu betrachten, die neben den in die Conjoint-Analyse eingehenden Daten in der Befragung gewonnen werden konnten. Vor der Bewertung der 16 Stimuli wurden den Probanden einige Fragen zu ihrem Kenntnisstand über Unfallversicherungen gestellt. Die Auswertung der Daten ergab, dass die Probanden lediglich geringe Kenntnisse besitzen und fast 80% der Befragten sich vor dem Abschluss einer UV umfassend informieren müssten. In den folgenden Abbildungen sind die Auswertungen der Antworten grafisch verdeutlicht. Abbildung 3: Kenntnisstand der Befragten 50 Über UV weiß ich sehr gut Bescheid Häufigkeit in Prozent (n=53) stimme kaum zu stimme g+g nicht zu stimme eher nicht zu teils/teils stimme eher zu stimme v+g zu stimme weitestg. zu 41 Vgl. Tscheulin (1992), S. 79f.

20 Abbildung 4: Informationsbedarf der Befragten 50 Vor UV-Abschluss muss ich mich umfassend informieren Häufigkeit in Prozent (n=53) stimme eher nicht zu teils/teils stimme eher zu stimme v+g zu stimme kaum zu stimme weitestg. zu Im Anschluss an die Bewertung der 16 Stimuli wurden neben der Erhebung von soziodemographischen Merkmalen die Probanden gefragt, ob sie bereits eine UV abgeschlossen haben und wie wichtig für sie der Besitz einer UV ist. Obwohl im Ergebnis nur 15 der 53 befragten Studenten bereits eine UV abgeschlossen haben, halten die Probanden den Besitz einer UV im Durchschnitt für eher wichtig. Möglicherweise hängt diese Einstellung mit der Tatsache zusammen, dass den Probanden im Verlauf der Befragung zusätzliche Kenntnisse übermittelt wurden und sie folglich die Wichtigkeit einer UV höher einstufen als sie das vor der Befragung getan hätten. Für die Versicherungsunternehmen lässt sich daraus ableiten, dass sie ihre Kommunikationspolitik stärker einsetzen sollten, um den Konsumenten die Eigenschaften und Vorteile der Unfallversicherung näher zu bringen. In der vorliegenden Untersuchung zeigte sich, dass aus Sicht der Studenten die Unfallrente das höchste Potential zur Präferenzsteigerung in sich birgt. Diese Information sollten die Versicherungsunternehmen nutzen und den potentiellen Versicherungsnehmern folglich eine UV-Variante mit eingeschlossener Unfallrente anbieten. Weiterhin empfehlt sich der Einschluss einer höheren Invaliditätsleistung, da diese ebenfalls ein hohes Potential zur Präferenzsteigerung aufweist. Darüber hinaus sollte die Versicherungsprämie möglichst niedrig gehalten werden, da höhere Prämien offensichtlich schnell eine Unfallversicherung unattraktiv erscheinen lassen. Demnach könnten die Versicherungsunternehmen den Versicherungsnehmern eine Unfallversicherung mit einer kleinen Prämie anbieten und dafür das Krankenhaustagegeld und die Todesfallleistung niedrig ansetzen, da diese Eigenschaften am wenigsten die Präferenz der Studenten für eine Unfallversicherung beeinflussen.

21 4 Zusammenfassung Im Rahmen der Analyse von Kaufverhalten ist die Erklärung von Kaufentscheidungsprozessen von großer Bedeutung. Die Beantwortung der Frage, warum sich ein Versicherungsnehmer, wenn er zwischen mehreren Versicherungsprodukten wählen kann, gerade für eine bestimmte Produktalternative entscheidet und andererseits bestimmte Alternativen kategorisch ablehnt, ist in diesem Zusammenhang enorm wichtig. Für welche Alternative eines Versicherungsproduktes sich ein Konsument entschließt hängt von den Präferenzen ab, die er im Rahmen eines Kaufentscheidungsprozesses für die Produktalternativen bildet. Somit sind die Präferenzen als Indikatoren für das Kaufverhalten zu sehen. Die Conjoint-Analyse ermöglicht eine individuelle Erfassung von Konsumentenpräferenzen und wird zur Analyse und Prognose des Konsumentenverhaltens breit eingesetzt. In dieser Arbeit wurden im Rahmen einer empirischen Studie mit Hilfe der Conjoint-Analyse Konsumentenpräferenzen für Unfallversicherungen erhoben. Es erfolgte eine Identifizierung relevanter Eigenschaften und Ausprägungen einer Unfallversicherung, aus den im nächsten Schritt fiktive Stimuli konstruiert wurden. Diese wurden im Rahmen einer Befragung den Probanden zur Beurteilung vorgelegt. Aus den durch die Probanden vergebenen Rangwerten für einzelne Stimuli konnten sowohl individuelle als auch über die gesamte Stichprobe aggregierte Teilnutzenwerte der Eigenschaftsausprägungen geschätzt werden, die Aussagen über die relativen Wichtigkeiten der Eigenschaften einer Unfallversicherung ermöglichten. Mittels geeigneter Korrelationskoeffizienten wurde die Conjoint-Analyse auf ihre Validität geprüft und erwies sich als ein robustes Verfahren der Präferenzerhebung. Aus den gemessenen Präferenzwerten konnten anschließend einige Implikationen für das Marketing für Unfallversicherungen abgeleitet werden. Ich bin der Ansicht, dass die Präferenzen der Versicherungsnehmer durch die Versicherungsunternehmen durchaus beeinflusst werden können. Es kommt sicherlich häufig vor, dass die Konsumenten aufgrund mangelnder Kenntnisse über die Eigenschaften einer Versicherung nur geringe Präferenzen für diverse Produktalternativen äußern. An dieser Stelle ist aktive Kommunikationspolitik der Versicherungsunternehmen gefordert, die den Konsumenten die Eigenschaften einer Versicherung in verständlicher Weise näher bringt und somit eventuell die Präferenzen für eine Versicherungsproduktalternative erhöht.

22 Anhang 5.1 Fragebogen Fragebogen zum Thema Unfallversicherung Vielen Dank für Ihre Bereitschaft an dieser Untersuchung teilzunehmen. Im Folgenden werden Ihnen einige Fragen zum Thema Unfallversicherung gestellt. Stellen Sie sich für die Beantwortung der Fragen bitte vor, dass Sie vorhaben, eine Unfallversicherung abzuschließen. Diese Untersuchung dient rein wissenschaftlichen Zwecken. Ihre Antworten bleiben vollkommen anonym. stimme ganz und gar nicht zu stimme voll und ganz zu 1. Über Unfallversicherungen weiß ich sehr gut Bescheid Wenn ich jetzt eine Unfallversicherung abschließen würde, wüsste ich sofort, worauf ich achten muss. 3. Vor dem Abschluss einer Unfall- Versicherung müsste ich mich umfassend informieren.

23 Unfälle passieren jederzeit und überall (im Straßenverkehr, im Haushalt, in der Freizeit, beim Sport oder im Urlaub...). Je nach Ausmaß der Verletzung kann ein Unfall dazu führen, dass der Betroffene vorübergehend oder auf Dauer seinen Beruf und seine gewohnten Freizeitaktivitäten nicht mehr ausüben kann. Eine Unfallversicherung gewährleistet finanzielle Sicherheit nach einem Unfall. Erläuterungen / Begriffserklärungen: Todesfallleistung: Führt der Unfall innerhalb eines Jahres zum Tod, besteht Anspruch auf die versicherte Todesfallsumme. Diese wird an den / die Bezugsberechtigten ausbezahlt und sichert seine / ihre Versorgung ab. Invaliditätsleistung: Führt der Unfall zu einer dauernden Beeinträchtigung der körperlichen oder geistigen Leistungsfähigkeit (Invalidität), so entsteht Anspruch auf Kapitalleistung aus der für den Invaliditätsfall versicherten Summe. Die Höhe der Leistung richtet sich nach dem Grad der Invalidität. Krankenhaustagegeld: Krankenhaustagegeld wird für jeden Tag unfallbedingten Krankenhausaufenthaltes gezahlt. Unfallrente: Die Unfallrente ist eine zusätzliche Leistung, die (ab 50% Invalidität) monatlich und lebenslang gezahlt wird. Monatliche Versicherungsprämie: Der von Ihnen monatlich zu leistende Beitrag zur Unfallversicherung. Nachfolgend zeigen wir Ihnen eine Auswahl verschiedener Unfallversicherungen, die durch Kombinationen folgender Eigenschaftsausprägungen charakterisiert sind: Todesfallleistung: EUR / EUR / EUR Invaliditätsleistung: EUR / EUR / EUR Krankenhaustagegeld: kein / 25 EUR / 50 EUR Unfallrente: keine / 750 EUR / EUR monatliche Versicherungsprämie: 15,50 EUR / 27,50 EUR / 45,50 EUR Geben Sie bitte für die unten angegebenen Unfallversicherungen Rangwerte von 1 bis 16 an. 1 bedeutet, dass Ihnen die entsprechende Unfallversicherung am meisten zusagt. 16 bedeutet, dass Ihnen die entsprechende Unfallversicherung am wenigsten zusagt. Geben Sie bitte Werte für alle Unfallversicherungen an, da nur vollständig ausgefüllte Fragebögen ausgewertet werden können.

24 Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Krankenhaustagegeld: kein Krankenhaustagegeld: 50 EUR Krankenhaustagegeld: 25 EUR Unfallrente: 750 EUR Unfallrente: 750 EUR Unfallrente: keine mtl. Vers.prämie: 27,50 EUR mtl. Vers.prämie: 27,50 EUR mtl. Vers.prämie: 45,50 EUR Rangwert: Rangwert: Rangwert: Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Krankenhaustagegeld: kein Krankenhaustagegeld: 25 EUR Krankenhaustagegeld: kein Unfallrente: EUR Unfallrente: 750 EUR Unfallrente: keine mtl. Vers.prämie: 15,50 EUR mtl. Vers.prämie: 45,50 EUR mtl. Vers.prämie: 15,50 EUR Rangwert: Rangwert: Rangwert: Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Krankenhaustagegeld: 50 EUR Krankenhaustagegeld: 25 EUR Krankenhaustagegeld: 50 EUR Unfallrente: keine Unfallrente: EUR Unfallrente: 750 EUR mtl. Vers.prämie: 45,50 EUR mtl. Vers.prämie: 15,50 EUR mtl. Vers.prämie: 27,50 EUR Rangwert: Rangwert: Rangwert: Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Krankenhaustagegeld: kein Krankenhaustagegeld: 50 EUR Krankenhaustagegeld: 50 EUR Unfallrente: EUR Unfallrente: keine Unfallrente: EUR mtl. Vers.prämie: 15,50 EUR mtl. Vers.prämie: 45,50 EUR mtl. Vers.prämie: 27,50 EUR Rangwert: Rangwert: Rangwert: Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Todesfallleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Invaliditätsleistung: EUR Krankenhaustagegeld: 25 EUR Krankenhaustagegeld: kein Krankenhaustagegeld: 25 EUR Unfallrente: EUR Unfallrente: keine Unfallrente: 750 EUR mtl. Vers.prämie: 15,50 EUR mtl. Vers.prämie: 15,50 EUR mtl. Vers.prämie: 45,50 EUR Rangwert: Rangwert: Rangwert: Todesfallleistung: Invaliditätsleistung: Krankenhaustagegeld: Unfallrente: mtl. Vers.prämie: EUR EUR 50 EUR EUR 27,50 EUR Rangwert:

25 Abschließend noch ein paar kurze Fragen: stimme ganz und gar nicht zu stimme voll und ganz zu 1. Es ist sehr wichtig, eine Unfallversicherung zu haben Haben Sie schon eine Unfallversicherung Ja: abgeschlossen? Nein: 3. Wie groß ist das Einkommen, das Ihnen niedriger als 650 EUR monatlich zur Verfügung steht? 650 EUR bis EUR höher als EUR 4. Ihr Geschlecht: männlich: weiblich: 5. Wie alt sind Sie? Vielen Dank für Ihre Unterstützung!!

26 SPSS-Syntaxdatei zur Durchführung der Conjoint-Analyse für Unfallversicherungen Conjoint plan="d:\eigene Dateien\unfallvers_stimuli_orthogonales design.sav" /data="d:\eigene Dateien\unfallvers_umfrage_conjoint_rangordnung.sav" /factors=todleist (LINEAR MORE) invalid (LINEAR MORE) khtgeld (LINEAR MORE) rente (LINEAR MORE) praemie (LINEAR LESS) /subject=person /rank=stim1 to stim13 hold1 hold2 hold3 /print=all /plot=summary /utility="d:\eigene Dateien\unfallvers_utility.sav". 5.3 Reversals in der Conjoint-Analyse für Unfallversicherungen Reversal Summary Anzahl der insgesamt aufgetretenen Reversals: 3 subjects had 3 reversals 8 subjects had 2 reversals 20 subjects had 1 reversals Reversals by factor Anzahl der bei den jeweiligen Eigenschaften aufgetretenen Reversals: KHTGELD 15 TODLEIST 13 PRAEMIE 8 INVALID 7 RENTE 2 Reversal index Anzahl der bei den jeweiligen Personen (Subject) aufgetretenen Reversals mit Hinweis auf die Seitenangabe des SPSSS- Computerausdrucks: Page Reversals Subject Page Reversals Subject

27 Literaturverzeichnis Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2000): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 9. Aufl., Berlin u.a. Balderjahn, I. (1993): Marktreaktionen von Konsumenten: ein theoretisch-methodisches Konzept zur Analyse der Wirkung marketingpolitischer Instrumente, Berlin. Cattin, P./Wittink, D. R. (1982): Commercial Use of Conjoint Analysis: A Survey, in: Journal of Marketing, Vol. 46, S Green, P. E./Krieger, A. M. (1993): Conjoint Analysis with Product-Positioning Applications, in: Eliashberg, J./Lillien, G. L. (Hrsg.): Handbooks in Operation Research and Management Science, Vol. 5: Marketing, S Green, P. E./Rao, V. R. (1971): Conjoint Measurement for Quantifying Judgemental Data, in: Journal of Marketing Research, Vol. 12, S Gutsche, J. (1995): Produktpräferenzanalyse: ein modeltheoretisches und methodisches Konzept zur Marktssimulation mittels Präferenzerfassungsmodellen, Berlin. Heeler, R. M./Ray, M. L.(1972): Measure Validation in Marketing, in: Journal of Marketing Research, Vol. 9, S Johnson, R. M. (1974): Trade-Off Analysis of Consumer Values, in: Journal of Marketing Research, Vol. 11, S Luce, R. D./Tukey, J. W. (1964): Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement, in: Journal of Mathematical Psychology, Vol.1, No.1, S Müller-Hagedorn, L./Sewing, E./Toporowski, W. (1993): Zur Validität von Conjoint Analysen, in: zfbf, 45. Jg., Heft 2, S Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. (1991): Marketing, 16., durchges. Aufl., Berlin. Reiners, W. (1996): Multiattributive Präferenzstrukturmodellierung durch die Conjoint Analyse: Diskussion der Verfahrensmöglichkeiten und Optimierung von Paarvergleichsaufgaben bei der adaptiven Conjoint Analyse, Münster. Schmidt, R. (1996): Marktorientierte Konzeptfindung für langlebige Gebrauchsgüter: Messung und QFD-gestützte Umsetzung von Kundenforderungen und Kundenurteilen, Wiesbaden. Schmidt-Gallas, D. (1998): Nachfrageorientierte Produktgestaltung auf Investitionsgütermärkten, Wiesbaden. Schneider, C. (1996): Präferenzbildung bei Qualitätsunsicherheit: das Beispiel Wien, Berlin. Schubert, B. (1991): Entwicklung von Konzepten für Produktinnovationen mittels Conjoint- Analyse, in: Betriebswirtschaftliche Abhandlungen, Band 81, Stuttgart. Trommsdorff, V. (1998): Konsumentenverhalten, in: Köhler, R./Meffert, H. (Hrsg.): Kohlhammer Edition Marketing, Stuttgart et al. Tscheulin, D. K. (1992): Optimale Produktgestaltung: Erfolgsprognose mit analytic hierarchy process und Conjoint-Analyse, Wiesbaden.

28 Weisenfeld, U. (1989): Die Einflüsse von Verfahrensvariationen und der Art des Kaufentscheidungsprozesses auf die Reliabilität der Ergebnisse bei der Conjoint Analyse, Berlin.