Verfahrensvarianten der Conjoint-Analyse zur Prognose von Kaufentscheidungen: Eine Monte-Carlo-Simulation

Entwicklung, Bedeutung und Anwendungsfelder von Verfahrensvarianten der Conjoint-Analyse zur Prognose von Kaufentscheidungen.- Praäferenz als zentraler Erklärungsfaktor von Kaufentscheidungen.- Einsatz von Verfahrensvarianten der Conjoint-Analyse zur Prognose von Kaufentscheidungen.- Gegenüberstellung kaufentscheidungsbezogener Verfahrensvarianten der Conjoint-Analyse aufgrund qualitativer Überlegungen und einer kritischen Würdigung bisheriger Forschungsstudien.- Monte-Carlo-Studie zum systematischen Vergleich von conjoint-analytischen Verfahrensvarianten hinsichtlich ihrer Eignung zur Prognose von Kaufentscheidungen.- Zusammenfassung und Ausblick.

Dr. Thomas Hillig war wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Dr. h.c. Klaus Backhaus am Institut für Technologie und Management der Technischen Universität Berlin. Zur Zeit ist er in der Schweiz in den Bereichen Business Development und Marketing tätig.

Die Prognose von Kaufentscheidungen nimmt eine zentrale Rolle im Marketing ein. Methodisch wird dazu sehr häufig die Conjoint-Analyse verwendet, die insbesondere seit Mitte der 1980er Jahre eine herausragende Bedeutung als Instrument der Marktforschung erlangt hat, was sich unter anderem in der Entwicklung zahlreicher Verfahrensvarianten äußert. Bisherige Forschungsstudien belegen eindrucksvoll, dass keine der Verfahrensvarianten generell dominant ist und dass Wissenschaftlern und Praktikern nur unzureichende Anhaltspunkte für die Entscheidung, in welchen Situationen sie welchen Ansatz verwenden sollten, zur Verfügung stehen.

Thomas Hillig vergleicht sechs kaufentscheidungsbezogene Verfahrensvarianten, darunter moderne Hierarchical-Bayes- und Latent-Class-Ansätze, mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation systematisch anhand von verschiedenen Gütekriterien miteinander. Der Vergleich zeigt, dass die Güte der Verfahrensvarianten von der jeweils simulierten Kontextsituation und dem verwendeten Gütemaß bzw. Einsatzzweck abhängig ist. Auf dieser Grundlage werden konkrete Handlungsempfehlungen für den Einsatz in Forschung und Praxis gegeben.