Eine Survey-Methode, die aufdeckt, wie Nutzer*innen Abwägungen zwischen Produktattributen treffen, indem realistische Produktkonzepte mit unterschiedlichen Feature- und Preiskombinationen präsentiert werden.
Definition: Eine Survey-Methode, die aufdeckt, wie Nutzer*innen Abwägungen zwischen Produktattributen treffen, indem realistische Produktkonzepte mit unterschiedlichen Feature- und Preiskombinationen präsentiert werden.
Die Conjoint-Analyse beantwortet Fragen, die direkte Surveys nicht beantworten können: Wie viel mehr sind Kund*innen bereit, für eine längere Akkulaufzeit im Vergleich zu einer besseren Kamera zu zahlen? Welche Kombination aus Features und Preispunkt maximiert die Attraktivität? Anstatt Befragte aufzufordern, Attribute isoliert zu bewerten (wobei alles als "wichtig" eingestuft wird), präsentiert die Conjoint-Analyse realistische Produktkonzepte mit variierenden Attributausprägungen und fordert die Befragten auf, zwischen ihnen zu wählen oder sie als Ganzes zu bewerten. Dies erzwingt das Abwägungsdenken, das reale Kaufentscheidungen widerspiegelt.
Die Methode funktioniert, indem sie die Gesamtpräferenz in den Beitrag jedes einzelnen Attributs zerlegt. Eine gut konzipierte Conjoint-Studie deckt den verborgenen Nutzenwert auf, den Nutzer*innen jeder Feature-Ausprägung beimessen, einschließlich des Preises. Damit lassen sich Marktszenarien simulieren: Wenn wir dieses Feature hinzufügen und den Preis um 20 % erhöhen, was passiert mit dem Präferenzanteil? Die häufigste Variante, die Choice-Based Conjoint (CBC), präsentiert Sets von 2 bis 4 Produktkonzepten und fragt "Welches würden Sie wählen?". Das entspricht eng realen Entscheidungskontexten.
Die Conjoint-Analyse erfordert spezialisierte Tools (Sawtooth Software, Qualtrics, Conjointly) und größere Stichproben als einfachere Survey-Methoden, typischerweise 200+ Befragte für stabile Teilnutzenwerte. Das experimentelle Design (welche Attributkombinationen gezeigt werden) wird statistisch generiert, nicht manuell konstruiert. Trotz der höheren Komplexität und Kosten bleibt die Conjoint-Analyse der Goldstandard für Produktkonfigurations- und Preisentscheidungen, da sie Abwägungsverhalten erfasst statt bekundeter Wichtigkeit. Für eine weiterführende Diskussion strukturierter Entscheidungsmethoden siehe Abschnitt 14.3 von UX Research: Building Blocks for Impact in the Age of AI von Marc Busch.
Eine Core Method des skalierten Fragens mit standardisierten Fragen. Ermöglicht Datenerhebung bei größeren Stichproben, opfert dafür aber die Tiefe von Interviews zugunsten von Breite und Standardisierung.
Forschung mit Fokus auf numerischer Messung und dem Ziel, Ergebnisse von einer Stichprobe auf eine breitere Population zu generalisieren. Beantwortet ‚wie viel', ‚wie viele' und ‚wie oft'.
Eine Survey-Methode zur zuverlässigen Priorisierung einer langen Liste von Items, bei der Befragten kleine Teilmengen gezeigt werden und sie aus jeder Teilmenge nur das wichtigste und das unwichtigste Item auswählen.
Eine Preisforschungstechnik, die vier Standardfragen zur wahrgenommenen Wertigkeit nutzt, um eine akzeptable Preisspanne und einen optimalen Preispunkt zu identifizieren.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert:
Ein interaktiver Rechner, der mit Entscheidungstheorie schätzt, ob sich eine Studie wirtschaftlich lohnt, bevor Sie sie durchführen.
Ein interaktives Tool, das Sie basierend auf Ihren Zielen, Rahmenbedingungen und Ihrem Kontext zur passenden Forschungsmethode führt.
Hören Sie auf zu fragen 'Was würden Sie bezahlen?' Die 3 Methoden für ehrliche Antworten: MaxDiff, Conjoint und Van Westendorp.