- Lösungen
- Vorlagen
- Integrationen
- Preisgestaltung
- Enterprise
- Ressourcen
6 min lesen
Conjoint-Analyse ist eine der Methoden zur Verbesserung des Marketings eines Unternehmens. Daher ist es eine flexible Analyse, die in vielen Bereichen eingesetzt werden kann, von Immobilien bis hin zum Lebensmittelverkauf. Mit der Conjoint-Analyse ist es möglich, das Verständnis für Ihre Kunden- und Produktprofile zu verbessern und eine Handvoll Daten daraus zu extrahieren. Große und kleine Unternehmen können die Analyseergebnisse nutzen, um ihren Kunden bessere Dienstleistungen anzubieten und ihre Produkte auf die nächste Stufe zu heben.
In diesem Artikel wird ein allgemeiner Überblick über die Conjoint-Analyse mit Beispielen gegeben. Wann und warum Sie eine Conjoint-Analyse benötigen und wie Sie diese mit eleganten Beschreibungen durchführen können, wird erklärt. Methoden und Tipps werden gegeben, um Ihre eigene Conjoint-Analyse in perfekter Form zu erstellen. Jetzt ist es Zeit zu lernen und loszulegen!
Was ist eine Conjoint-Analyse?
Die Conjoint-Analyse ist im Grunde ein Marktforschungsinstrument, das verwendet wird, um Menschen nach ihren Gedanken und Entscheidungen zu relevanten Marketingstrategien oder Produkten zu befragen, indem sie diese vergleichen.
Obwohl sie ursprünglich als akademische Forschung entwickelt wurde, nutzen Unternehmen sie seit sechzig Jahren, vielleicht sogar mehr als die Akademie. Die Untersuchung der Vorlieben der Verbraucher durch Umfragen führt tatsächlich zu quantitativer Forschung. Und wenn diese Daten gut interpretiert werden, werden positive Entwicklungen für die Unternehmen beobachtet.
Vorteile der Verwendung einer Conjoint-Analyse
Die Conjoint-Analyse ist eine effektive Methode, da sie die Gewohnheiten der Verbraucher im Einklang mit einem realen Szenario untersucht. Sie erzielen Ergebnisse mit der eigenen Orientierung der Verbraucher, um bessere Produkte und Dienstleistungen für sie bereitzustellen. Dadurch können Sie Ihren Anteil am Wettbewerbsmarkt erhöhen und die Zukunft Ihres Unternehmens stärken. Konkret zeigt sie auf:
- persönliche Vorlieben der Verbraucher,
Mit Conjoint-Analyse ist es möglich, eine Verbindung zwischen realen Optionen und den persönlichen Vorlieben der Kunden zu finden. Insbesondere mit adaptiver Conjoint-Analyse ist es möglich, die Unterschiede in der Wahl zwischen Individuen und die Gründe dafür zu verstehen. Somit sind diese Daten nützlich für die Produkte oder Dienstleistungen, die Sie anbieten möchten, um ein persönlicheres Erlebnis zu bieten.
- welche Segmente oder Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung Sie sich konzentrieren sollten,
Die Conjoint-Analyse bestimmt, welche Aspekte und Teile von Produkten und Dienstleistungen von Verbrauchern bevorzugt werden. Aufgrund dieser Daten können Unternehmen ihre Marktanziehung optimieren, indem sie sich auf diese Aspekte konzentrieren.
- Attribute, die möglicherweise übersehen wurden,
In der Conjoint-Analyse können Sie ein Segment für die Befragten erstellen, um ihre nicht optionalen Gedanken zu einigen Umfragen zu schreiben. Auf diese Weise können Sie eine andere Perspektive erreichen als die, die Sie hervorgehoben haben.
Wann eine Conjoint-Analyse durchgeführt werden sollte
Die Antwort auf diese Frage ist eigentlich eine kurze Antwort, wie immer. Denn Sie sollten immer ein Unternehmen sein, das Kenntnisse über den Verbraucher hat, der Verbraucher kennt Ihr Produkt möglicherweise besser als Sie. Alles in allem gibt es einige wichtige Meilensteine und Schritte, die eine bessere Zeit für die Durchführung Ihrer Conjoint-Analyse sein können.
- Wenn Sie ein neues Produkt entwerfen oder Ihr Design der Öffentlichkeit präsentieren
- Um den Wert Ihrer Produkte und Dienstleistungen im Vergleich zu denen anderer Unternehmen zu messen
- Um herauszufinden, ob Verbraucher mit der Preisgestaltung auf dem Markt zufrieden sind
- Um herauszufinden, welche Schritte Sie unternehmen können, um Ihre Produkte zu verbessern
Arten & Beispiele von Conjoint-Analyse
Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Conjoint-Analyse. Sie sind adaptive Conjoint-Analyse und wahlbasierte Conjoint-Analyse. Es gibt natürlich auch andere Analysetypen, aber sie sind lediglich Präsentationsänderungen. Sie haben ihre eigene Methodik zur Erfassung von Verbraucherpräferenzen, die unten beschrieben wird. Und auch diese Typen werden mit Beispielen für Conjoint-Analyse unterstützt, um ein besseres Verständnis zu erhalten.
Arten von Conjoint-Analysen
Wahlbasierte Conjoint-Analyse (CBC - Choice-based conjoint analysis)
Es ist bekannt als die häufigste und vorteilhafteste Art der Conjoint-Analyse. Bei dieser Analyse werden Verbrauchern Kaufoptionen vorgestellt und sie werden gefragt, welches Produkt/Dienstleistung sie in bestimmten Situationen wählen würden. Diese Art der Analyse ist tatsächlich sehr häufig in Ihrem Leben zu beobachten. Insbesondere wenn es die Möglichkeit gibt, die Eigenschaften eines Produkts mit einem anderen Produkt auf Einkaufsseiten zu vergleichen, ist die Conjoint-Analyse genau das, was Sie hier gemacht haben.
Beispiel: Sie haben Verbrauchern zwei verschiedene Waschmaschinenoptionen zur Auswahl angeboten, wobei drei der vier Eigenschaften ähnlich sind. Hier können sich Verbraucher auf ihr Budget, das Jahr des Produkts, seine Haltbarkeit usw. konzentrieren und ihre Wahl treffen, indem sie auf diese Faktoren achten. Nach der Analyse dieser wahlbasierten Daten können Sie Ihr Produkt verbessern, auf den Markt bringen oder vom Markt zurückziehen.
Adaptive Conjoint-Analyse (ACA - Adaptive conjoint analysis)
Diese Art der Analyse ist für den Einsatz erforderlich, wenn mehr als eine wahlbasierte Analyse erforderlich ist. Da CBC eine sehr allgemeine Art von Analyse ist, müssen Sie eine breite Palette von Verbrauchern analysieren. Mit ACA können Sie jedoch durch die Analyse bestimmter Produkte im Zusammenhang mit Ihrer Zielgruppe mit einer Reihe von vordefinierten Faktoren genauere Ergebnisse erzielen. Auf diese Weise erhalten Sie ein persönlicheres Kundenprofil.
Beispiel: Sie haben zehn verschiedene Smartphone-Modelle präsentiert. Sie haben unterschiedliche Eigenschaften und verlangen von den Kunden, dass sie Entscheidungen treffen. Nach jeder Wahl beschränken Sie die Modelle und lassen sie erneut wählen. Die endgültige Wahl gibt Ihnen das persönliche Profil dieses Kunden.
Best-Worst-Skalierung (BWS - Best-worst scaling)
Bei dieser Art von Analyse werden die Teilnehmer gebeten, die besten und schlechtesten Eigenschaften jedes Produkts oder jeder Dienstleistung auszuwählen. Diese Art der wahlbasierten Analyse kann für die Teilnehmer belastender sein. Bei der wahlbasierten Analyse müssen Sie diese Schlüsse in der Datenanalyse ziehen, aber Sie lösen dies irgendwie dank der Befragten.
Beispiel: Sie haben den Teilnehmern drei verschiedene Reisepakete vorgestellt und sie gebeten, das beste und schlechteste Profil auszuwählen. Sie können Paket A als das beste und Paket C als das schlechteste wählen. Auf diese Weise erhalten Sie wichtige Daten für Ihr Geschäft.
Hierarchische Bayes-Konjunktur (HB - Hierarchical Bayes conjoint)
Die hierarchische Bayes-Konjunktur ist eine andere Perspektive auf die Konjunkturanalyse, die zur Profilierung individueller und Gesamtentscheidungen verwendet wird. Es handelt sich um eine Analyse, die darauf abzielt, definitive Ergebnisse zu erzielen, indem Daten von Personen mit verschiedenen Präferenzen ausgewertet werden. Diese Präferenzen helfen jedoch auch dabei, allgemeine Trends auf dem Markt zu verstehen.
Beispiel: Sie möchten ein neues Laptop-Modell produzieren, wissen aber nicht, welche Attribute in dieses Modell einbezogen werden sollten. Sie können also Ergebnisse aus individueller und gesamtmarktlicher Perspektive analysieren, um Ihr neues Laptop-Modell zu entwickeln.
Vollprofil-Konjunkturanalyse
Dies ist eine der grundlegendsten Analysemethoden. Bei dieser Methode können Sie Profile in der Umfrage präsentieren, die alle Attribute eines Produkts oder einer Dienstleistung darstellen. Anschließend bitten Sie die Verbraucher, die Profile entsprechend ihren Attributwerten zu bewerten.
Beispiel: Es gibt drei Produkte, nämlich X, Y und Z. Dann lassen Sie die Teilnehmer auswählen, welches auf Platz 1, 2 oder 3 steht.
5 Tipps für eine bessere Konjunkturanalyse
Die Analyse ist eine wichtige Anstrengung, die von jedem durchgeführt werden kann, der ein wenig darüber weiß. Aber es ist immer möglich, mit Hilfe von Experten besser zu werden. Bei der Durchführung einer Konjunkturanalyse gibt es einige Tipps, die Sie möglicherweise übersehen haben oder die Sie kennenlernen möchten. Jetzt stehen 5 Tipps zwischen Ihnen und besserem Marketing:
1. Vermeiden Sie die Erstellung absurder und unrealistischer Situationen: So werden die Daten der Teilnehmer realistischer. Sie können verfügbare Beispiele für Konjunkturanalysen recherchieren und herausfinden, wie Sie sich selbst darauf vorbereiten können.
2. Komplexe und lange Umfragen neigen dazu, ungenaue Daten zu produzieren: Bereiten Sie Ihre Umfrage in einer Form vor, die die Teilnehmer nicht ermüdet oder langweilt und der sie leicht folgen können.
3. Führen Sie vor einer umfangreicheren Umfrage einen Pilotversuch mit weniger Personen durch: Dies ist ein besonders nützlicher Schritt vor groß angelegten Umfragen.
4. Visuelle Daten sind immer verständlicher als schriftliche Daten: Deshalb visualisieren Sie Ihre Umfrage so viel wie möglich. Da die Conjoint-Analyse bereits eine für die Visualisierung geeignete Struktur hat, können Sie dies mit geeigneten Tools und Programmen erreichen.
5. Analysen verbessern sich im Geschäftsbereich von Tag zu Tag: Seien Sie also immer auf dem neuesten Stand und verfolgen Sie die neuesten Entwicklungen. Holen Sie sich bei Bedarf Hilfe von Experten und leisten Sie bessere Arbeit.
Häufig gestellte Fragen zur Conjoint-Analyse
Manchmal werden trotz vieler Beispiele einige Punkte übersehen oder man möchte direkt zu diesem Punkt springen. Deshalb wurden hier häufig gestellte Fragen zur Conjoint-Analyse für Sie zusammengestellt. Sie können Antworten auf Ihre Fragen auf kurze und prägnante Weise finden.
Wie bei jeder Analyse muss auch bei der Conjoint-Analyse zunächst ein Untersuchungsrahmen festgelegt werden. Zweitens muss ein Produkt- oder Dienstleistungsprofil erstellt werden, das für die Conjoint-Umfrage geeignet ist. Drittens: Verwenden Sie dieses Profil, um die Teilnehmer zu befragen und die Daten zu sammeln. Viertens: Wählen Sie eine Conjoint-Analyse-Methode, um Ihre Daten zu analysieren. Und schließlich interpretieren Sie diese Daten und ergreifen die Initiative.
Es gibt vier Hauptkomponenten: Fragen, die die Verbraucher auffordern, eine Auswahl zu treffen, Attribute, die spezifische Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung darstellen, Stufen, die den Wertebereich der Attribute darstellen, und schließlich Profile, die alle Attribute eines Produkts oder einer Dienstleistung aufzeigen.
Das Conjoint-Design ist Gegenstand einer Analyse. Sie erstellen ein Conjoint-Design als Schritt der Datenerhebung. In diesem Schritt legen Sie fest, welche Arten von Conjoints zusammengehören. Die Conjoint-Analyse wird jedoch aus den Antworten auf dieses Conjoint-Design abgeleitet.
Die Conjoint-Analyse kann bei der Bewertung bestehender Produkte und Dienstleistungen im Allgemeinen nützlich sein. In Fällen, in denen ein neues Konzept oder eine neue Perspektive auf den Markt gebracht wird, kann diese Art der Analyse jedoch sehr wenig effektive Ergebnisse liefern. Oder diese Art der Analyse eignet sich nicht für Produkte, die zu komplex sind, um sie anhand weniger Merkmale zu vergleichen.
Abschließende Worte
In diesem Artikel wird beschrieben, was die Conjoint-Analyse im Marketing ist. Darüber hinaus wird das Thema durch die Angabe von Beispielfällen und Analysemethoden besser erklärt. Unabhängig davon, ob es sich um kleine oder große Unternehmen handelt, können sie durch die Verwendung dieser Analyse ihre Chancen im Wettbewerb auf dem Markt erhöhen. Besseres Marketing ist möglich mit dem richtigen Zweck und der richtigen Analyse zur richtigen Zeit.
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
