8 Die Online-Conjoint-Analyse

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1 Allgemeines zur Conjoint-Analyse Die Conjoint-Analyse erfreut sich speziell im Produktmarketing traditionell großer Beliebtheit. Das liegt weniger am statistischen Verfahren, das durchaus kompliziert ist, als an den Resultaten dieser Untersuchungsform, die relativ einfach zu interpretieren sind. Die in den 70er Jahren eingeführte Conjoint-Analyse ist eigentlich nicht schlüssig definiert. Denn unter dem Begriff werden statistische Verfahren zusammengefasst, die helfen, unterschiedliche Produkte oder Dienstleistungen zu bewerten. Grundannahme ist dabei, dass diese Produkte oder Dienstleistungen aus einzelnen Leistungen oder Merkmalen bestehen, die zusammengenommen eine Gesamtzufriedenheit des Nutzers ergeben. Dabei tragen diese Einzelzufriedenheiten unterschiedlich stark zur Gesamtzufriedenheit bei und beeinflussen sich dabei mal mehr, mal weniger gegenseitig. Mit multivariaten Analyseverfahren sind die Gewichte der Einzelmerkmale und die Einflüsse untereinander ermittelbar. Die Regressionsanalyse ist ein klassisches Tool dafür. Dabei werden sowohl die verschiedenen Zufriedenheiten mit Einzelleistungen und -features abgefragt als auch eine davon abhängige Gesamtzufriedenheit. Aus den Erkenntnissen über die sich stark auf die Gesamtzufriedenheit auswirkenden Merkmale kann dann ein ideales Produkt oder eine Dienstleistung konzipiert werden. Dem Befragten sind allerdings die Zusammenhänge, die statistisch ermittelt werden, nicht bekannt. Bei der Conjoint-Analyse i.e.s. werden aus den relevanten Merkmalsausprägungen im Vorfeld der Untersuchungen Kombinationen gebildet. Der Befragte beurteilt nicht mehr Einzelmerkmale, sondern das Gesamtprodukt. Durch geeignete statistische Verfahren kann dann der Einfluss der Einzelmerkmale zurückgerechnet werden. 1 Sammelbegriff für Verfahren zur Produktbewertung 1. Detailinformationen zur statistischen Umsetzung: [Backhaus et al. 2003].

2 118 Zahl der Kombinationen wächst stark an. Dekompositionelles Verfahren In den Anfängen der Conjoint-Analyse wurde das Verfahren mittels Karteikärtchen umgesetzt. Auf diesen Karten standen mehrere Merkmale, die in ihrer Ausprägung variierten und gewissermaßen eine Produktbeschreibung darstellten. Bei einem Consumer-Produkt waren das etwa Farbe, Material und Preis. Der Proband hatte dann die Aufgabe, die Kärtchen in eine Rangfolge zu bringen das am meisten bevorzugte Produkt zuerst, das am wenigsten akzeptierte am Schluss. Der Haken an diesem klassischen Verfahren: Eigentlich müssen sämtliche mögliche Kombinationen der Merkmale mit ihren Ausprägungen vom Probanden einsortiert werden. Denn im Ergebnis soll ja aus allen denkbaren Kombinationen die beste ermittelt werden. Bei gerade einmal fünf Merkmalen mit je drei Ausprägungen sind es 3 hoch 5, also 243 Kombinationen, bei vier Ausprägungen bereits Natürlich ist eine derartige Menge einem Interviewten nicht zumutbar. Recht schnell entwickelten die Forscher daher Verfahren, die die»flut«an Kärtchen eindämmten oder die Auswahl durch den Probanden beschleunigten. So werden heute in den meisten Conjoint- Analysen nicht mehr komplette Rangreihen vom Probanden gelegt, sondern nur noch paarweise zwischen zwei Kärtchen entschieden. Mittels statistischer Verfahren können daraus die eigentlichen Rangreihen ermittelt werden. Auch können vor allem mit Computerunterstützung die Kombinationen während der Auswahl durch den Probanden reduziert werden. Etwa, indem Kombinationen, die jenen sehr ähnlich sind, die der Befragte zuvor negativ bewertet hat,»on-thefly«aus der Untersuchung genommen werden. Anders als die multiple Regression, die als kompositionell bezeichnet werden kann, weil aus Einzelzufriedenheiten eine Gesamtzufriedenheit zusammengesetzt wird, ist die Conjoint-Analyse dekompositionell. Gesamtzufriedenheiten werden in Einzelzufriedenheiten zerlegt. Das heißt, der Proband wägt aktiv zwischen Einzelmerkmalen ab und gibt sein Gesamturteil je vorgestelltem Produkt ab. Hingegen wird diese Abwägung bei der Regression von der Statistik errechnet. 8.2 Die Vorteile der Conjoint-Analyse Die Conjoint-Analyse bietet sich traditionell für Visualisierungen an. Was liegt näher, als auf den Karteikärtchen, die sortiert werden sollen, die Merkmale darzustellen. Diese optischen Möglichkeiten, von denen ein positiver Effekt auf die Untersuchungsqualität sicherlich zu erwarten ist, hat die Conjoint-Analyse den meisten anderen Erhebungs- und Auswertungsverfahren voraus.

3 8.3 Die Nachteile der Conjoint-Analyse 119 Mit den Ergebnissen der Conjoint-Analyse können wiederum Cluster gebildet werden. So werden Personengruppen zusammengefasst, die dieselben Präferenzen haben. Deren Sozio- bzw. Psychodemografie gibt wertvolle Hinweise auf die Zielgruppe des untersuchten Produkts. In eine Conjoint-Analyse können sowohl subjektive wie objektive Merkmale mit einfließen. Auch der Preis eines Produkts oder einer Dienstleistung kann und wird in den allermeisten Fällen berücksichtigt. Andere Verfahren können hier nicht mithalten. So fällt es schwer, subjektive und objektive Merkmale auf einer einheitlichen Skala abzufragen. Auf einer offenen Skala abgefragte Preise führen meist zu wenig hilfreichen Antworten. Denn der Kunde will alles und nichts dafür zahlen. Bei der Conjoint-Analyse werden die verschiedenen Merkmalskombinationen vom Forscher mit realistischen Preisen kombiniert vorgegeben. Subjektive wie objektive Merkmale 8.3 Die Nachteile der Conjoint-Analyse Da die Zahl der Merkmale und derer Ausprägungen bei der Conjoint- Analyse praktischen Grenzen unterliegt, muss im Vorfeld einer Untersuchung Klarheit über die verschiedenen Produktalternativen und ihre ausschlaggebenden Merkmale herrschen. Daher eignet sich die Untersuchungsform besonders für Konkurrenzvergleiche oder wenn konkrete Prototypen für ein zu untersuchendes Produkt oder eine Dienstleistung bestehen. Ungeeignet ist die Analyse zur Ermittlung neuer Produkte oder Dienstleistungen, die die Vorstellungskraft der Befragten übersteigen. Für längerfristige Zukunftsszenarien und hypothetische Fragestellungen kommt die Methode nicht in Frage. Wie bereits angesprochen, steigt der Aufwand für eine Conjoint- Analyse mit der Zahl der einbezogenen Merkmale und ihrer Ausprägungen überproportional. Da sich der Forscher also im Vorfeld auf die ihm wichtig erscheinenden Merkmale begrenzen muss, bleibt die Gefahr, dass er wesentliche Merkmale für den eigentlichen Kaufprozess im»wirklichen Leben«übersehen hat. Und anders als bei anderen multivariaten Verfahren, bei denen eine unerklärte Varianz Aufschluss über fehlende Merkmale gibt, bleibt bei der Conjoint-Analyse ein derartiger Fehler unentdeckt. Lediglich unsinnige Ergebnisse können einen Hinweis darauf geben, dass die Untersuchung den Kern des Produkts bzw. der Dienstleistung nicht erfasst hat. Bei der Conjoint-Analyse muss der Forscher zudem mit»offenen Karten«spielen. Das heißt er muss dem Probanden zeigen, über welche Produktalternativen er nachdenkt. Dies bedeutet vor allem für die Hoher Aufwand

4 120 Online-Variante der Conjoint-Analyse eine erhebliche Einschränkung. Dieses Problem hat er bei der multiplen Regression beispielsweise nicht. 8.4 Die Entwicklung der Conjoint-Analyse In den 70er Jahren entwickelt, war die Conjoint-Analyse ursprünglich nur für persönliche Interviews beim Probanden, häufiger aber sogar im Labor vorgesehen. Für schriftliche Befragungen eignet sich das Verfahren bis heute nicht richtig. Mit Einführung des Computers wurden die Karteikarten durch diesen ersetzt. Im CAPI-Interview war der Laptop das ideale Instrument für die Conjoint-Analyse. Denn wie bereits beschrieben, konnte der Computer die recht komplexe Filterführung in Echtzeit durchführen, die erforderlich ist, um die Zahl der abgefragten Merkmalskombinationen zu reduzieren. In Abhängigkeit zur Antwort auf die zuvor gestellte Frage, wählt der Computer nur jene weiteren Karten aus, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit in der engeren Auswahl des Probanden liegen. Nachdem persönliche Interviews in der Marktforschung zunehmend durch Telefoninterviews abgelöst wurden, fanden Forscher geeignete Wege, die Conjoint-Analyse auf dieses Medium zu übertragen. Dabei gelten jedoch bis heute deutliche Einschränkungen: Es sind keine Visualisierungen möglich. Die Zahl der Merkmale und ihrer Ausprägungen ist begrenzt, weil sie komplett vorgelesen werden müssen. Die Zahl der abfragbaren Kombinationen ist deutlich eingeschränkt. Praktikabel ist lediglich die Conjoint-Analyse mit dem paarweisen Ausschluss. Rangreihen durch die Probanden sind nicht realisierbar. Offline sehr teuer zu realisieren So blieb in der Vergangenheit die Conjoint-Analyse aus erhebungstechnischen Gründen eine eher teure Untersuchung. Umfangreiche Erhebungen waren nur im aufwendigen persönlichen Interview durchführbar. Die preisgünstige Telefonbefragung eignete sich nur für eingeschränkte Analysen. Mit der Online-Forschung änderte sich das. Sie ist geradezu ideal für preisgünstige Conjoint-Analysen geeignet. Zum einen ermöglicht sie sämtliche computergestützten Steuerungen, wie sie im CAPI-Interview etabliert sind. Zum anderen ist sie deutlich günstiger realisierbar als persönliche Interviews. Dabei bedarf es bei der Online-Conjoint- Analyse keiner besonderen technischen Neuentwicklungen. Die Basis ist aus entsprechender CAPI-Software bekannt. Zahlreiche Online- Forschungsinstitute beschäftigen sich mit der Online-Conjoint-Analyse und entwickeln dafür notwengige Tools.

5 8.5 Umsetzung der Online-Conjoint-Analyse Umsetzung der Online-Conjoint-Analyse Die Installation einer Online-Conjoint-Analyse unterscheidet sich nicht von der für eine CAPI-Untersuchung. In der Planung gibt es dennoch einen entscheidenden Unterschied: Die Kombinationen, die es durch die Interviewten abzuwägen gilt, werden öffentlich. Das fällt besonders dann ins Gewicht, wenn mit visuellen Beispielen gearbeitet wird. Jeder Interviewte erfährt also, über welche Produktalternativen der Forscher und sein Auftraggeber nachdenkt und welche vielleicht schon als Prototyp in der Schublade liegen. Der Interviewte kann diese Informationen sogar ohne weiteres kopieren und anderen Personen verfügbar machen. Insofern bietet sich die Online-Conjoint-Analyse nur für geschlossene Befragungsgruppen an. Beispielsweise in Befragungen, die durch Login und Passwort geschützt sind. Offene Rekrutierungen, etwa nach dem Verfahren des n-ten Besuchers, eignen sich nur dann für eine Conjoint-Erhebung, wenn der Inhalt vollkommen unbedenklich ist, etwa weil er der Öffentlichkeit bereits bekannt ist. Selbst bei geschlossenen Gruppen empfiehlt es sich, Schutzmechanismen einzuplanen, beispielsweise, wenn Prototypen in den Test einbezogen werden sollen. Bilddateien dieser Prototypen sollten mit einem Kopierschutz versehen sein. Denn selbst, wenn ich einen»datendieb«im Nachhinein durch seine Kennung identifizieren kann, ist dann das Kind bereits in den Brunnen gefallen, sprich die Information kursiert bereits im Internet. An entsprechenden Digital-Rights-Management-Systemen, die es erlauben, Informationen zu schützen, arbeitet beispielsweise das Forschungsinstitut Mediatransfer, Hamburg. Online-Conjoint-Analysen leiden unter der Neugier der Befragten mehr als telefonisch oder persönlich durchgeführte Conjoint-Analysen. Es ist dem Forscher online nicht möglich, den Interviewten daran zu hindern, sich durch die verschiedenen Alternativen zu klicken, um zu sehen, was auf ihn zukommt. Denn die Befragungssituation ist, anders als bei persönlichen oder telefonischen Befragungen, nicht durch den Forscher kontrollierbar. Speziell visuell umgesetzte Analysen sind eine Verlockung. Um den»weiter-button«klicken zu können, werden die Karten schnell mit falschen Informationen gefüllt. Online-Conjoint-Analysen führen zu einem deutlich höheren Anteil an Falschangaben als offline durchgeführte. Untersuchungen zur Validität und Reliabilität von Online-Conjoint-Analysen kommen dennoch zu einem positiven Fazit, was die Praktikabilität des Mediums Internet für die Conjoint-Analyse betrifft [Melles/Laumann/Holling 2000]. In dieser Studie wird dennoch empfohlen, einen massiven Auf- Online nur für geschlossene Befragungsgruppen Deutlich höherer Anteil an Falschangaben als offline

6 122 wand bei der Datenbereinigung zu betreiben. Dazu gehört, zahlreiche Zusatzvariablen zur eigentlichen Conjoint-Analyse zu erheben, die Anhaltspunkte für falsche Angaben geben können, z.b. Zeitprotokolle, die ein schnelles»durchklicken«entlarven. Nur ein intensiv geprüfter und bereinigter Datensatz aus einer Online-Untersuchung hat eine Chance, qualitativ mit den Offline-Varianten mitzuhalten. Denn die Untersuchung ermittelt eine weitere qualitative Einschränkung bei der Online-Conjoint-Analyse: Die Reliabilität ist auch bei bereinigtem Datensatz geringer. Die Vermutung liegt nahe, dass dies mit der anonymen Situation bei der Online-Befragung zusammenhängt. Die sich unbeobachtet fühlenden Probanden haben also ein laxeres Antwortverhalten als beim Telefongespräch oder gar bei der Anwesenheit eines Interviewers. Die qualitativen Einschränkungen, die in der Untersuchung ermittelt wurden, sind allerdings nicht so hoch, als dass die Kombination Online und Conjoint generell in Frage gestellt werden müsste. So messen die Forscher auch bei 30 Paarvergleichen innerhalb einer Online-Conjoint-Analyse noch eine zufrieden stellende Reliabilität. 8.6 Zukunft der Online-Conjoint-Analyse Glänzende Zukunft der Online-Conjoint-Analyse Die Summe der Vorteile spricht für eine glänzende Zukunft der Online-Conjoint-Analyse. Sie ist vergleichsweise preiswert durchführbar auch für hohe Fallzahlen. Visuelle Umsetzungen sind einfach machbar und die Untersuchungsform erfreut sich bei den onlineforschungsaffinen Marketingforschern traditionell großer Beliebtheit. Insofern ist zu erwarten, dass sich die Conjoint-Analyse einen festen Platz innerhalb der Online-Forschung erwirbt. Zuvor sind allerdings einige online-spezifische Probleme zu lösen. In erster Linie ist das der Schutz geheimer beziehungsweise nicht für die breite Öffentlichkeit bestimmter Daten. Das Problem besteht in Analogie zu dem der Musikindustrie mit Peer-to-Peer-Netzen. Eine Weiterentwicklung ist auch bei der Bereinigung des Datensatzes zu wünschen. Die bei Online-Conjoints mehr als bei Offline-Varianten erforderlichen Plausibilitätschecks benötigen noch viel aufwendige Handarbeit. Diese macht die Kostenvorteile der Online-Conjoint- Analyse in Teilen zunichte. Natürlich ist auch daran zu denken, bereits in der Befragungssituation Maßnahmen zu ergreifen, die die Datenqualität erhöhen, so z.b. mit»on-the-fly«-plausibilitätschecks oder aber auch mit Incentives, die den Interviewten zu einer korrekten Vorgehensweise motivieren. Keines der genannten Probleme erscheint unlösbar.

7 8.7 Basisliteratur Basisliteratur [Backhaus et al. 2003] Backhaus, Klaus; Erichson, Bernd; Plinke, Wulff; Weiber, Rolf: Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung 10., neubearb. u. erw. Aufl., Berlin, Heidelberg, u.a.: Springer- Verlag, [Görts/Behringer 2003] Görts, Tim; Behringer, Thomas: Online Conjoint Chancen und Grenzen: Ein Fallbeispiel aus dem Telekommunikationsmarkt. In: Theobald, Axel; Dreyer, Marcus; Starsetzki, Thomas (Hrsg.): Online-Marktforschung: theoretische Grundlagen und praktische Erfahrungen. 2., vollst. überarb. und erw. Aufl., Wiesbaden: Gabler, 2003, S