MIT UNSEREM ADAPTIVE CONJOINT FOKUSSIERUNG AUF MERKMALE UND AUSPRÄGUNGEN DURCH INTERAKTIVE MESSUNG

Die Adaptive Conjoint-Analyse (ACA) konzentriert sich auf die Attribute, die für den Befragten am relevantesten sind, und vermeidet eine Informationsüberflutung, indem es sich auf jeweils nur wenige Attribute konzentriert.

ZWEI TEILE DER INTERAKTIVEN PRÄFERENZMESSUNG

Die adaptive Conjoint-Analyse basiert auf einer computergestützten Erhebungsmethode und ermöglicht eine wesentlich umfangreichere Anzahl an Merkmalen und Ausprägungen als beim klassischen Full Profile Conjoint-Verfahren. Es unterteilt sich in einen konventionellen Teil und in einen Conjoint-Teil.

• Im konventionellen Teil dieser Präferenzanalyse wird u.a. explizit nach der Bedeutung der Merkmale sowie nach der Rangfolge der Ausprägungen gefragt. Hierzu werden einzelne Elemente – auch grafisch – vorgelegt.
• Im Conjoint-Teil werden vollständige Abbildungen aufgrund der bis dahin gewonnenen Informationen zusammengestellt und paarweise vorgelegt. Der Befragte soll angeben, welches Muster er präferiert, wobei er seine Angabe abstufen kann.

Aufgrund ihres interaktiven Charakters nennen wir diese Erhebungsmethode auch interaktives Conjoint bzw. Interactive Conjoint Measurement (ICM).

ORDNUNG BEI VIELEN MERKMALEN MIT BEREICHS-CONJOINTS UND EINEM ÜBERGEORDNETEN CONJOINT

Das adaptive Conjoint-Verfahren ermöglicht auch Erhebungen mit sehr vielen Merkmalen. Die Merkmale werden dafür in Bereiche gegliedert, die dann in gesonderten Conjoints bearbeitet werden. In einem übergeordneten Conjoint werden globale Kriterien wie z.B. der Preis im Zusammenhang mit den untergeordneten Bereichen abgefragt. Die Conjoints werden bei der Auswertung rechnerisch verknüpft, so dass alle Merkmale in Beziehung zueinander gebracht werden können (Multistage Conjoint).