Wie setzt man die Conjoint-Analyse im Innovationsprozess ein?

Die Conjoint-Analyse ist ein leistungsstarkes und oft nicht ausreichend genutztes Marketingforschungsinstrument, das einen aussagekräftigen Einblick in die tatsächliche Denkweise Ihrer Kunden geben kann. Die daraus resultierenden Informationen können zur Priorisierung von Funktionen, zur Entwicklung von Preisstrategien und zur Schätzung von Marktanteilen verwendet werden, bevor Sie Ihr Produkt entwickeln oder wertvolle Marketingausgaben tätigen. Die Teilnehmer stellten die folgenden Fragen, und beide Moderatoren, Dorian Simpson von Planning Innovations und Esther LaVielle von QuestionPro, beantworteten jede einzelne.

Für QuestionPro bieten wir ein robustes und dennoch einfach zu bedienendes Discrete-Choice-Conjoint-Analyse-Tool an. Es werden Richtlinien zur Verfügung gestellt, um sicherzustellen, dass die Daten prägnant und genau sind. Wir bieten auch ein Tool zur Marktsegmentierung, das Ihnen die Möglichkeit bietet, neue Produktideen anhand Ihrer aktuellen Daten zu testen, um mögliche Marktanteile vorherzusagen.

https://www.surveyanalytics.com/conjoint/index.html

DS . Es ist wichtig, dass Sie den Befragten an der Spitze wissen lassen, dass SIE die Umfrage ernst nehmen und dass Sie es begrüßen würden, wenn sie dies auch täten. Dies ist weniger problematisch, wenn Sie Ihre eigenen Datenbanken verwenden. Sie sollten auch versuchen, Antworten auszusortieren, die offensichtlich nur zu Ende ausgefüllt wurden, z.B. indem Sie die Antworten nie variieren. SA . (EN) Ich stimme Dorian zu. Die Befragten schätzen immer eine Einführung, die Ihre Absichten offen darlegt. Seien Sie ehrlich, wie lange es möglicherweise dauern würde, und bieten Sie einen Anreiz, der Ihre Zielgruppe anspricht. Aus meiner Erfahrung in der Arbeit mit internen Datenbanken werden Sie diejenigen kennen lernen, die nicht ehrlich sind oder Ihre Umfragen nicht ernst nehmen, und Sie können sie aus zukünftigen Umfragen entfernen.

Dies hängt von Ihrem Zielmarkt ab. Je größer Ihr Zielmarkt ist, desto größer sollte Ihre Stichprobe für statistisch signifikante Daten sein. Als allgemeine Faustregel für die Conjoint-Analyse gilt in der Regel ein Minimum von 200-300 abgeschlossenen Umfragen. Wenn Ihr Zielmarkt jedoch relativ klein ist, können Sie auf 100 abgeschlossene Umfragen zurückgehen.

Es würde davon abhängen, ob das Feature etwas ist, das Sie vielleicht hinzufügen möchten oder nicht.

Wenn Sie zum Beispiel Trail Mix mit/ohne Crackers wünschen, würden Sie folgendes einrichten:

Merkmale: Cracker >>Level: Ja, Nein

Sie ist in anderen Forschungsarbeiten untersucht worden und wird weiter getestet werden.

Kann ähnlich verwendet werden. Statt des Preises kann es z.B. auch Preis/Mo. usw. sein. Sie müssen Attribute und Ebenen identifizieren, die einem Produkt ähnlich sind.

SA . Ein lustiges Beispiel ist ein Friseursalon. Welche Art von Dienstleistungen werden Sie Ihren Kunden anbieten und zu welchem Preis, glauben Sie, würden sie dafür bezahlen? Wie Dorian sagte, müssen Sie Attribute und Ebenen identifizieren, die einem Produkt ähnlich sind.

Die Umfrage zur Fallstudie, die während der Präsentation verwendet wurde, dauerte im Durchschnitt 15 Minuten für die Befragten.

Ja, die Conjoint-Analyse kann in jeder Branche eingesetzt werden, die daran interessiert ist, eine Trade-off-Analyse irgendeiner Art durchzuführen. Ganz gleich, ob es sich um ein Medikament handelt, das ein Pharmaunternehmen zu entwickeln versucht, oder um ein neues Kajakmodell, das Familien mit kleinen Kindern ansprechen würde, die Conjoint-Analyse kann in diesen Branchen als Orientierungshilfe eingesetzt werden.

Das Minimum sind 2 Stufen pro Merkmal/Attribut. Der Standard ist, nicht mehr als 3-4 Ebenen pro Merkmal/Attribut einzuhalten. Von Zeit zu Zeit können bis zu 5 Stufen erforderlich sein, je nach dem Merkmal, das getestet werden soll.

Sie werden die Anzahl der Attribute und Ebenen angemessen niedrig halten wollen.

T weniger Befragte befragt werden, desto weniger Attribute und Ebenen sollten verwendet werden. An diesem Punkt Ihrer Forschung sollten Sie hoch definierte Merkmale und Ebenen haben, die zu Ihrer angestrebten Stichprobengröße passen würden.

Vom technischen Standpunkt aus gesehen erlegt das System KEINE Einschränkungen auf. Sie können unbegrenzt viele Attribute und unbegrenzte Ebenen innerhalb jedes Attributs haben.

Aus praktischer Sicht ist es jedoch unvernünftig, mehr als 4-6 Attribute und etwa 3-4 Stufen pro Attribut zu haben. Unser Vorschlag wäre, die Anzahl der Attribute auf unter 5 zu beschränken und für jedes Attribut etwa 3 Stufen anzustreben.

Unsere Erfahrung hat gezeigt, dass es nach etwa 15 Aufgaben zu einem vorzeitigen Abbruch kommt. Sofern kein starker persönlicher Anreiz für die Endbenutzer besteht, die Umfrage auszufüllen, würden wir vorschlagen, die Anzahl der Aufgaben auf weniger als 15 zu beschränken, insbesondere in Fällen, in denen die Benutzer freiwillig an Umfragen teilnehmen. Bitte bedenken Sie, dass die Conjoint-Produktauswahl etwas aufwändiger ist als die einfache Beantwortung einer Umfragefrage, bei der die Benutzer jedes der Attribute/Konzepte verstehen und dann eine Auswahl treffen müssen.

Auf der unteren Seite würden wir vorschlagen, dass 5-8 Aufgaben das Minimum für ein Conjoint-Modell mit 3 Attributen sind. Je mehr Attribute Sie haben, desto mehr Aufgaben müssen von den Benutzern ausgefüllt werden.

SA . (EN) Ja, das ist richtig.

Das stimmt, aber dies ist Teil einer Conjoint-Analyse, um zu verstehen, was Ihre Kunden als die schlimmsten Attribute und Ebenen empfinden. Ich glaube nicht, dass Sie die Optionen für einen hohen Preis und niedrige Attributniveaus einschränken wollen.

Wir haben in unser Conjoint-Tool Intelligenz eingebaut, wie z.B. das "Verbotene Paare"-Tool, um sicherzustellen, dass bestimmte Kombinationen, die nicht möglich sind, jemals auftauchen werden. Wir müssen bei der Verwendung dieses Tools vorsichtig sein, denn es geht nicht darum, die Profile auf der Grundlage dessen, was der Kunde nicht tun wird, einzuschränken, sondern herauszufinden, was bei Ihrem Publikum eine höhere Resonanz findet. Wir stellen auch einen Konzeptsimulator zur Verfügung, der berechnet, wie oft ein Attribut angesichts der ungefähren Anzahl der Personen, die die Umfrage ausfüllen werden, gezeigt wird.

Nein, Sie haben keinen Zugang zu diesem Tool. Um auf das Discrete-Choice-Conjoint-Analyse-Tool zuzugreifen, müssen Sie auf QuestionPro aktualisieren.

https://www.surveyanalytics.com

Dies hängt davon ab, wofür Sie Daten abrufen möchten. Wenn Sie nach Daten suchen, die den Kaufprozess imitieren, ist die Choice Based (Discrete Choice) Conjoint-Analyse die bessere Wahl. Die adaptive Conjoint-Analyse (ACA) ist eine computerverwaltete, interaktive Conjoint-Methode, die für Situationen entwickelt wurde, in denen die Anzahl der Attribute die Anzahl der Attribute übersteigt, die mit der wahlbasierten Conjoint-Analyse vernünftigerweise erreicht werden kann.

QuestionPro ist auf die Discrete Choice Conjoint-Analyse spezialisiert.

Es ist wichtig, sich auf die wichtigsten Eigenschaften zu konzentrieren, die wirklich Entscheidungen beeinflussen. Sie werden wahrscheinlich Voruntersuchungen wie Interviews, Fokusgruppen oder kurze quantitative Untersuchungen durchführen wollen, um sie einzugrenzen.

Marktanteil: % von Profil 1 / Alle Profile im Simulator basierend auf % der relativen Bedeutung und #der gesehenen Antworten. Der Marktsimulator verwendet aggregierte Nutzwerte, um die Wahrscheinlichkeit der Wahl und damit den Marktanteil zu projizieren