Conjoint-Analyse

Warum das für Ihre Entscheidung wichtig ist

Viele Angebote bestehen aus vielen Stellschrauben: Leistungsumfang, Laufzeit, Selbstbeteiligung, Ausstattung, Preis. Die Conjoint-Analyse ist stark darin, diese Stellschrauben gleichzeitig zu gewichten. Sie zeigt, welches Merkmal wie viel Präferenz bringt, und erlaubt Simulationen: Was passiert mit dem Anteil, wenn Merkmal X wegfällt und der Preis sinkt?

Damit eignet sie sich gut, um aus sehr vielen möglichen Kombinationen die wenigen sinnvollen herauszufiltern. Für die Entscheidung zwischen diesen finalen Varianten stellt sich eine andere Frage: Wählen Menschen sie auch, wenn es kein Fragebogen ist?

Was die Forschung zur Genauigkeit zeigt

Ein Vergleich mit realen Kaufdaten kam zu einem differenzierten Ergebnis: Anreizkompatible Verfahren, bei denen die Wahl reale Folgen hat, schnitten am besten ab. Die klassische, hypothetische Conjoint zeigte hypothetische Verzerrung, konnte aber trotzdem brauchbare Nachfragekurven liefern. Allgemein liegt hypothetisch angegebene Zahlungsbereitschaft im Schnitt über der real gemessenen.

Das ist kein Argument gegen Conjoint, sondern für die richtige Rolle: Gewichten und Eingrenzen im Fragebogen, Prüfen der finalen Varianten im Verhalten.

Beispiel

Ein Versicherer plant einen Zahnzusatztarif mit fünf Merkmalen in je drei Ausprägungen. Die Conjoint-Analyse zeigt, dass Wartezeit und Erstattungshöhe die Präferenz am stärksten treiben, und simuliert zwei attraktive Pakete zu 19,90 und 24,90 Euro im Monat.

Beide Pakete laufen anschließend in einem Painted-Door-Test bei Horizon. Die gemessene Abschlussabsicht liegt bei 2,4 % und 2,2 %, der Unterschied ist statistisch nicht abgesichert. Für die Entscheidung heißt das: Der höhere Preis kostet kaum Nachfrage.

Wann welche Methode passt

Stehen noch viele Merkmale und Ausprägungen zur Wahl, ist die Conjoint-Analyse das effizientere Werkzeug: Sie deckt einen großen Raum an Kombinationen mit einer Stichprobe ab. Stehen zwei bis sechs konkrete Varianten fest und hängt eine größere Investition daran, liefert ein Verhaltenstest den zusätzlichen Datenpunkt, ob diese Varianten auch außerhalb des Fragebogens gewählt werden.

Horizon arbeitet komplementär zu Conjoint-Studien. Viele Teams nutzen die Simulation, um Kandidaten auszuwählen, und prüfen diese anschließend im Painted-Door-Test.

Abgrenzung

MaxDiff ordnet Merkmale nach Wichtigkeit, ohne sie zu Angeboten zu kombinieren. Van Westendorp und Gabor-Granger fragen direkt nach Preisen. Die Conjoint-Analyse kombiniert Merkmale und Preis zu Angeboten und leitet Präferenzen aus Wahlentscheidungen ab. Der Painted-Door-Test misst die Wahl nicht im Fragebogen, sondern im realen Online-Umfeld, dafür mit wenigen Varianten (bei Horizon bis zu sechs).

Grenzen

Die Conjoint-Analyse bleibt eine Befragung: Die Wahl hat keine Folgen, Befragte kennen den Kontext und entscheiden konzentrierter als im Alltag. Sehr viele Merkmale überfordern, sehr neue Merkmale sind schwer zu bewerten, wenn Befragte keine Erfahrung damit haben. Der Painted-Door-Test hat umgekehrte Grenzen: Er prüft nur wenige Varianten gleichzeitig und kann Merkmale nicht in derselben Breite gewichten.