Skip to main content
SpringerLink
Log in

Identifikation präferenzbildender Merkmale und Ausprägungen bei Conjointanalysen

  • Chapter
  • First Online:
Conjointanalyse

Zusammenfassung

Bei einer Conjointanalyse ist die geeignete Auswahl von Merkmalen und Ausprägungen von großer inhaltlicher Bedeutung. So hängt etwa die mögliche Ergebnisverwertung, also die Umsetzbarkeit der Studienergebnisse in konkrete Maßnahmen (z.B. Produktverbesserungen), unmittelbar von ihr ab. Aber auch aus methodischer Sicht ist diese Auswahl zentral. Alle nachfolgenden Ablaufschritte, wie die Wahl des Erhebungsdesigns, des Präferenzmodells und die Form der Datenerhebung, sind stark von ihr abhängig. Das vorliegende Kapitel trägt dieser inhaltlichen und methodischen Bedeutung Rechnung, indem es die zentralen Entscheidungstatbestände herausarbeitet und geeignete Methoden zur Identifikation diskutiert.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution

Subscribe and save

Springer+ Basic
$34.99 /Month
  • Get 10 units per month
  • Download Article/Chapter or eBook
  • 1 Unit = 1 Article or 1 Chapter
  • Cancel anytime
Subscribe now

Buy Now

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 79.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Hardcover Book
USD 99.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Similar content being viewed by others

Literatur

  • Alpert, M.I. (1971). “Identification of Determinant Attributes: A Comparison of Methods”. In: Journal of Marketing Research 7, S. 184–191.

    Google Scholar 

  • Auty, S. (1995). “Using Conjoint Analysis in Industrial Marketing: TheRole of Judgement”. In: Industrial Marketing Management 24, S. 191–206.

    Google Scholar 

  • Backhaus, K., B. Erichson, S. Gensler, R. Weiber und T. Weiber (2021). Multivariate Analysemethoden. 16. Aufl. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Backhaus, K., B. Erichson und R. Weiber (2015). Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. 3. Aufl. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Bathen, M. (2017). Overload im e-Commerce: Überwindung der negativen Effekte umfangreicher Angebote im Online-Handel. Hamburg: Verlag Dr. Kovac.

    Google Scholar 

  • Biehl, E. und B. Hallerbach (2020). “Offene Fragen im Online-Interview: Ein permanents Thema”. In: Transfer: Zeitschrift für Kommunikation und Management 66, S. 60–64.

    Google Scholar 

  • Bogner, A., B. Littig und W. Menz (2014). Interviews mit Experten. Wiesbaden: Springer.

    Google Scholar 

  • Böhler, H. (2004). Marktforschung. 3. Aufl. Stuttgart: Kohlhammer.

    Google Scholar 

  • Bruns, K. und F. Jacob (2014). “Value-in-Use und mobile Technologien”. In: Wirtschaftsinformatik 56, S. 381–393.

    Google Scholar 

  • – (2016). “Value-in-use: Antecedents, Dimensions, and Consequences”. In: Marketing ZFP – Journal of Research and Management 38, S. 135–149.

    Google Scholar 

  • Buber, R. (2009). “Denke-Laut-Protokolle”. In: Qualitative Marktforschung. Hrsg. von R. Buber und H.H. Holzmüller. 2. Aufl. Wiesbaden: Springer, S. 555–568.

    Google Scholar 

  • Buckling, R.E. undV. Srinivasan (1991). “Determining Interbrand Substitutability Through Survey Measurement of Consumer Preference Structures”. In: Journal of Marketing Research 28, S. 58–71.

    Google Scholar 

  • Cattin, P. und D.R.Wittink (1982). “Commercial Use of Conjoint Analysis: A Survey”. In: Journal of Marketing 46, S. 44–53.

    Google Scholar 

  • Chang, R. C. und A.H. Mak (2018). “Understanding Gastronomic Image from Tourists’ Perspective: A Repertory Grid Approach”. In: Tourism Management 68, S. 89–100.

    Google Scholar 

  • Cunningham, C.E., K. Deal und Y. Chen (2010). “Adaptive Choice-Based Conjoint Analysis: A New Patient-Centered Approach to the Assessment of Health Service Preferences”. In: The Patient 3.4, S. 257–273.

    Google Scholar 

  • Daten mit MAXQDA, Analyse qualitativer (2019). Wiesbaden: Springer.

    Google Scholar 

  • Decker, R. und M. Trusov (2010). “Estimating Aggregate Consumer Preferences from Online ProductReviews”. In: International Journal of Research in Marketing 27, S. 293–307.

    Google Scholar 

  • Eisenführ, F., M.Weber und T. Langer (2010). Rational Decision Making. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Fishbein, M. (1967). “A Behaviour Theory Approach to the Relations between Beliefs about an Object and the Attitude toward the Object”. In: Readings on Attitude Theory and Measurement. Hrsg. von M. Fishbein. New York: John Wiley & Sons, S. 389–400.

    Google Scholar 

  • Fransella, F., R. Bell und D. Bannister (2004). A Manual for Repertory Grid Technique. 2. Aufl. Chichester: Wiley.

    Google Scholar 

  • Fromm, M. (2010). “Grid Methodik”. In: Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie. Hrsg. von G. Mey und K. Mruck. Wiesbaden: Springer, S. 524–537.

    Google Scholar 

  • Gläser, J. und G. Laudel (2010). Experteninterviews und qualitative Inhaltsanalyse. 4.Aufl. Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Green, P.E., A.M. Krieger und M.K. Agarwal (1991). “Adaptive Conjoint Analysis: Some Caveats and Suggestions”. In: Journal of Marketing Research 5.2, S. 215–222.

    Google Scholar 

  • Green, P.E., A.M. Krieger und P. Bansal (1988). “Completely Unacceptable Levels in Conjoint Analysis: A Cautionary Note”. In: Journal of Marketing Research 25, S. 292–300.

    Google Scholar 

  • Green, P.E. und V. Srinivasan (1978). “Conjoint Analysis in Consumer Research – Issues and Outlook”. In: Journal of Consumer Research 5.2, S. 103–123.

    Google Scholar 

  • – (1990). “Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice”. In: Journal of Marketing 54.4, S. 3–19.

    Google Scholar 

  • Helm, R. und M. Steiner (2008). Präferenzmessung: Methodengestützte Entwicklung zielgruppenspezifischer Produktinnovationen. Stuttgart: Kohlhammer.

    Google Scholar 

  • Hennig-Thurau, T., E.C. Malthouse, C. Friege, S. Gensler, L. Lobschat, A. Rangaswamy und B. Skiera (2010). “The Impact of New Media on Customer Relationships”. In: Journal of Service Research 13, S. 311–330.

    Google Scholar 

  • Jacob, F. und A. K. Sebald (2016). “Mobile Dienstleistungen”. In: Handbuch Dienstleistungsmanagement. Hrsg. von H. Corsten und S. Roth. München: Vahlen, S. 444–460.

    Google Scholar 

  • Jacob, F. und R.Weiber (2015). “Business MarketResearch”. In: Fundamentals of Businessto-Business Marketing. Hrsg. von Kleinaltenkamp M., Plinke W., Wilkinson I. und Geiger I. Cham: Springer, S. 275–325.

    Google Scholar 

  • Jacoby, J. (1977). “Information Load and Decision Quality: Some Contested Issues”. In: Journal of Marketing Research 14.4, S. 569–573.

    Google Scholar 

  • Jankowicz, D. (2004). The Easy Guide to Repertory Grids. Chichester: Wiley.

    Google Scholar 

  • Johnson, R.D. und I.P. Levin (1985). “More than Meets the Eye: The Effect of Missing Information on Purchase Evaluations”. In: Journal of Consumer Research 12, S. 169–177.

    Google Scholar 

  • Kahneman, D. und A. Tversky (1979). “Prospect Theory: an Analysis of Decisions Under Risk”. In: Econometrica 47, S. 263–291.

    Google Scholar 

  • Kaiser, R. (2014). Qualitative Experteninterviews: Konzeptionelle Grundlagen und praktische Durchführung. Wiesbaden: Springer.

    Google Scholar 

  • Kawaf, F. und S. Tagg (2017). “The Construction of Online Shopping Experience: A Repertory Grid Approach”. In: Computers in Human Behavior 72, S. 222–232.

    Google Scholar 

  • Kelly, G.A. (1955). The Psychology of Personal Constructs. Bd. 1–2. New York: Norton.

    Google Scholar 

  • – (1991). The Psychology of Personal Constructs. Bd. 1–2. New York: Norton.

    Google Scholar 

  • Kroeber-Riel,W. und A. Gröppel-Klein (2019).Konsumentenverhalten. 11.Aufl. München Vahlen.

    Google Scholar 

  • Lee, T. Y. und E.T. Bradlow (2007). Automatic Construction of Conjoint Attributes and Levels from Online Customer Reviews. Philadelphia, PE: The Wharton School, University of Pennsylvania, Working Paper.

    Google Scholar 

  • Lemke, F., M. Clark und H.Wilson (2011). “Customer Experience Quality: An Exploration in Business and Consumer Contexts Using Repertory Grid Technique”. In: Journal of the Academy of Marketing Science 39, S. 846–869.

    Google Scholar 

  • Libai, B., Y. Bart, S. Gensler, C.F. Hofacker, A. Kaplan, K. Kötterheinrich und E.B. Kroll (2020). “Brave New World? On AI and the Management of Customer Relationships”. In: Journal of Interactive Marketing 51, S. 44–56.

    Google Scholar 

  • Macdonald, E.K., M. Kleinaltenkamp und H.N.Wilson (2016). “How Business Customers Judge Solutions: Solution Quality and Value in Use”. In: Journal of Marketing 80, S. 96–120.

    Google Scholar 

  • MacLachlan, D.L., M.G. Mulhern und Shocker A.D. (1988). “Attribute Selection and Representation in Conjoint Analysis: Reliability and Validity Issues”. In: Proceedings of the Sawtooth Software Conference. Provo, UT: Sawtooth Software Inc., S. 37–49.

    Google Scholar 

  • Meißner, M., R. Decker und N. Adam (2011). “Ein empirischer Validitatsvergleich zwischen Adaptive Self-Explicated Approach (ASE), Pairwise Comparison-based Preference Measurement (PCPM) und Adaptive Conjoint Analysis (ACA)”. In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 81, S. 423–446.

    Google Scholar 

  • Melles, T. (2001). Framing-Effekte in der Conjoint-Analyse: Ein Beispiel für Probleme der Merkmalsdefinition. Herzogenrath: Shaker.

    Google Scholar 

  • Mohr, L. (2020). Dienstleistung 4.0: Konzeption und empirische Prüfung einer von smarten Assistenten angebotenen Dienstleistungsform. Hamburg: Verlag Dr. Kovac.

    Google Scholar 

  • Moskowitz, H. (2005). “Evolving Conjoint Analysis: From Rational Features/Benefits to an Off the Shelf Marketing Database”. In: Market Research and Modeling: Progress and Prospects. Hrsg. von P.E. Green. New York: Spinger, S. 215–230.

    Google Scholar 

  • Mühlbacher, S. und E. Kirchler (2003). “Informations-Display-Matrix: Einsatz- und Analysemöglichkeiten”. In: Der Markt 42, S. 147–152.

    Google Scholar 

  • Orme, B.K. (2015). Getting Started with Conjoint Analysis. 3. Aufl. Manhattan Beach, CA: Research Publishers LLC.

    Google Scholar 

  • Pfisterer, L. (2017). Wertkreation in Kundennutzungsprozessen. Wiesbaden: Springer.

    Google Scholar 

  • Pras, B. (1975). “Issues in Identifying Determinant Attributes”. In: Der Markt 55, S. 72–77.

    Google Scholar 

  • Reiners, W. (1996). Multiattributive Präferenzstrukturmodellierung durch die Conjoint Analyse. Münster: LIT.

    Google Scholar 

  • Sarstedt, M. und E. Mooi (2019). A Concise Guide to Market Research. 3. Aufl. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Scheer, J. und A. Catina (1993). Einführung in die Repertory Grid-Technik: Grundlagen und Methoden (Bd. 1). München: Hogrefe.

    Google Scholar 

  • Schneider, H. (2009). “Nachweis und Behandlung von Multikollinearität”. In: Methodik der empirischen Forschung. Hrsg. von S. Albers, D. Klapper, U. Konradt, A. Walter und J. Wolf. 3. Aufl. Wiesbaden: Springer.

    Google Scholar 

  • Schubert, B. (1991). Entwicklung von Konzepten für Produktinnovationen mittels Conjoint-Analyse. Stuttgart: Poeschel.

    Google Scholar 

  • Schwarze, J. (2003). Kundenorientiertes Qualitätsmanagement in der Automobilindustrie. Wiesbaden: Gabler.

    Google Scholar 

  • Schweikl, H. (1985). Computergestützte Präferenzanalyse mit individuell wichtigen Produktmerkmalen. Berlin: Duncker & Humblot.

    Google Scholar 

  • Shocker, A.D. und V. Srinivasan (1974). “A Consumer-Based Methodology for the Identification of New Product Ideas”. In: Management Science 20, S. 921–937.

    Google Scholar 

  • Srinivasan, V. (1988). “A Conjunctive-Compensatory Approach to Self-Explication of Multiattributed Preferences”. In: Decision Science 19, S. 295–305.

    Google Scholar 

  • Srinivasan, V. und C.S. Park (1997). “Surprising Robustness of the Self-Explicated Approach to Customer Preference Structure Measurement”. In: Journal of Marketing Research 34, S. 286–291.

    Google Scholar 

  • Stallmeier, C. (1993). Die Bedeutung der Datenerhebungsmethode und desUntersuchungsdesigns für die Ergebnisstabilität der Conjoint-Analyse. Regensburg: Roderer.

    Google Scholar 

  • Steenkamp, J.B. und D.R.Wittink (1994). “The Metric Quality of Full-Profile Judgements and the Number-of-Attribute-Levels Effect in Conjoint Analysis”. In: International Journal of Research in Marketing 11, S. 275–286.

    Google Scholar 

  • Steiner, M. (2007). Nachfragerorientierte Präferenzmessung: Bestimmung zielgruppenspezifischer Eigenschaftssets auf Basis von Kundenbedürfnissen. Wiesbaden: Gabler/DUV.

    Google Scholar 

  • Teichert, T. und V. Trommsdorff (2019). Konsumentenverhalten. 9. Aufl. Stuttgart: Kohlhammer.

    Google Scholar 

  • Tversky, A. und D. Kahneman (1981). “The Framing of Decisions and the Psychology of Choice”. In: Science 22, S. 453–458.

    Google Scholar 

  • van Doorn, J., K.N. Lemon, V. Mittal, S. Nass, D. Pick, P. Pirner und P.C. Verhoef (2010). “Customer Engagement Behavior: Theoretical Foundations and Research Directions”. In: Journal of Service Research 13, S. 253–266.

    Google Scholar 

  • Verlegh, P.W.J., W.N.J. Schifferstein und D.R. Wittink (2002). “Range and Number-of-Levels Effects in Derived and Stated Measures of Attribute Importance”. In: Marketing Letters 13, S. 41–52.

    Google Scholar 

  • Voeth, M. (1999). “25 Jahre conjointanalytische Forschung in Deutschland”. In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft Ergänzungsheft 2.

    Google Scholar 

  • Weiber, R. und M. Bathen (2013). “Konsumentenüberlastung – Forschungsüberblick und Entwicklungstendenzen im e-Commerce”. In: Wirtschaftwissenschaftliches Studium 42, S. 577–580.

    Google Scholar 

  • Weiber, R., L. Gabriel, J. Morgen und M. Nguyen (2020). Marktforschung als Grundlage einer marktorientierten Unternehmensführung. Trier: Universität Trier,Working Paper.

    Google Scholar 

  • Weiss, R.S. (1994). Learning from Strangers, the Art and Method of Qualitative Interview Studies. New York: Free Press.

    Google Scholar 

  • Wittink, D.R., L. Krishnamurthi und D.J. Reibstein (1989). “The Effects of Differences in the Number of Attribute Levels on Conjoint Results”. In: Marketing Letters 1.2, S. 113–123.

    Google Scholar 

  • Zhu, F. und X. Zhang (2010). “Impact of Online Consumer Reviews on Sales: The Moderating Role of Product and Consumer Characteristics”. In: Journal of Marketing 74, S. 133–148.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. Professur für Marketing, Innovation & E-Business, Universität Trier, Trier, Deutschland

    Rolf Weiber & Lorenz Gabriel

Authors
  1. Rolf Weiber
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  2. Lorenz Gabriel
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Rolf Weiber .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Lehrstuhl für Marketing & Innovation, Universität Bayreuth, Bayreuth, Bayern, Germany

    Daniel Baier

  2. Professur für ABWL, insbesondere Marketing und Unternehmensplanung, Hochschule Anhalt, Köthen, Germany

    Michael Brusch

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2021 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Weiber, R., Gabriel, L. (2021). Identifikation präferenzbildender Merkmale und Ausprägungen bei Conjointanalysen. In: Baier, D., Brusch, M. (eds) Conjointanalyse. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63364-9_3

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-63364-9_3

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-63363-2

  • Online ISBN: 978-3-662-63364-9

  • eBook Packages: Business and Economics (German Language)

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation