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Präferenzmessung - Christjan Schäfer
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Christjan Schäfer:
Präferenzmessung - neues Buch

ISBN: 9783836616546

ID: 9783836616546

Ein empirischer Vergleich eines adaptiven Self-Explicated Verfahrens mit der Adaptiven Conjoint Analyse Inhaltsangabe:Problemstellung: Eine Produktgestaltung, die die Anforderungen und Bedürfnisse der Endkunden trifft, ist von hoher Relevanz für ein Unternehmen, um langfristig Umsatz und Ertrag zu sichern. Ein Produkt muss in diesem Sinne als Eigenschaftsbündel verstanden werden, welches durch die Bedürfnisbefriedigung des Kunden dem Unternehmen dient. Folglich ist wichtig für das Unternehmen, die Bedürfnisse der Kunden hinsichtlich der Eigenschaften des Produktes zu kennen. Als ein geeignetes Maß für die Bedürfnisse der Kunden kann dessen Präferenz herangezogen werden. Zur Messung von Präferenzen können kompositionelle sowie dekompositionelle Methoden verwendet werden. Die Conjoint Analyse stellt als dekompositionelle Methode ein anerkanntes Verfahren zur Messung von Konsumentenpräferenzen dar. Dieses Verfahren umgeht die vermuteten Schwächen der kompositionellen Self-Explicated Verfahren. Bisherige empirische Untersuchungen haben jedoch nicht eindeutig nachweisen können, dass Conjoint Analysen eine höhere Validität im Vergleich zu Self-Explicated Verfahren aufweisen. Teilweise ist bei den Self-Explicated Verfahren sogar eine höhere Validität festgestellt worden. Ziel dieser Arbeit ist, eine Empfehlung über den Einsatz eines Verfahrens zur Messung von Konsumentenpräferenzen abzugeben. Dazu wird in dieser Arbeit an Hand einer empirischen Untersuchung die Validität einer geeigneten Conjoint Analyse mit einem geeigneten Self-Explicated Verfahren verglichen. Dabei wird der Kritik nachgegangen, dass nur eine begrenzte Anzahl von Eigenschaften betrachtet werden kann, und die Verfahren unter Berücksichtigung von vielen Eigenschaften untersucht. Zusätzlich wird darauf geachtet, dass eine individuelle Auswertung der Daten möglich ist, um eine Aposteriori Segmentierung zu gewährleisten. Im zweiten Kapitel wird ein Überblick über die verschiedenen Ansätze zur Präferenzmessung gegeben und geeignete Verfahren herausgestellt. Die Eignung der Verfahren wird auf Grund von theoretischen Vor- und Nachteilen, den bisherigen Forschungsergebnissen und der kommerziellen Verbreitung der verschiedenen Verfahren bewertet. Im dritten Kapitel werden das Vorgehen und die formalen Hintergründe der geeigneten Verfahren vorgestellt und miteinander verglichen. Das vierte Kapitel umfasst die empirische Studie. Es beschreibt das konkrete Vorgehen und das Design der Untersuchung. Grundlage der Beurteilung bildet die Prüfung der Ergebnisse mit Hilfe von geeigneten Gütekriterien. Diese werden ermittelt, erläutert und auf die Verfahren angewendet. Auf Grundlage der Ergebnisse wird abschließend ein Urteil über die Eignung der Verfahren zur Messung von Konsumentenpräferenzen gegeben.Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: AbbildungsverzeichnisIV TabellenverzeichnisVI AbkürzungsverzeichnisVIII SymbolverzeichnisIX 1.Problemstellung1 2.Messung von Präferenzen2 2.1Kompositionelle Verfahren3 2.2Dekompositionelle Verfahren5 2.3Hybride Verfahren8 2.4Theoretische Vor- und Nachteile der Verfahren10 2.5Empirische Befunde und Ergebnisse13 2.6Herausstellung geeigneter Verfahren17 3.Ermittlung der Präferenzen durch das adaptive Self-Explicated Verfahren und der Adaptiven Conjoint Analyse18 3.1Adaptives Self-Explicated Verfahren18 3.2Adaptive Conjoint Analyse23 3.3Gegenüberstellung der Verfahren30 4.Aufbau der empirischen Untersuchung30 4.1Gegenstand der Untersuchung30 4.2Ausgestaltung der Befragung33 4.3Stichprobencharakteristik35 4.4Beurteilungskriterien39 4.4.1Reliabilität39 4.4.2Validität41 4.4.3Mittelbare Validitätskriterien61 5.Zusammenfassung63 6.Anhang66 6.1Umfrage Pretest66 6.2Umfrage für beide Verfahren71 6.3ASEV Umfrage76 6.4ACA Umfrage79 6.5Zusätzliche Daten83 Literaturverzeichnis84 Ehrenwörtliche Erklärung89Textprobe:Textprobe: Kapitel 3.2, Adaptive Conjoint Analyse: Die als Softwarelösung angebotene Adaptive Conjoint Analyse wurde von Johnson (1987) entwickelt. Ähnlich wie bei dem adaptiven Self-Explicated Verfahren kann auch dieses Verfahren in vier verschiedene Phasen aufgegliedert werden. (Die Ausführungen beziehen sich auf die ACA Version 5.0 der Sawtooth Software Inc.) Die erste Phase dient der Beurteilung der Eigenschaftsausprägungen. Dem Befragten werden alle Eigenschaftsausprägungen präsentiert. Dabei können in einem ersten optionalen Teilschritt die inakzeptablen Ausprägungen einer Eigenschaft durch den Befragten eliminiert werden. Hintergrund ist, dass durch eine Eigenschaftsausprägung, die zu einer totalen Ablehnung des Produktes führt, obwohl alle anderen Eigenschaftsausprägungen Nutzenmaximal sind, Verzerrungen auftreten können. Des Weiteren kann durch eine Reduktion der Eigenschaftsausprägungen die kognitive Belastung des Befragten verringert werden. Dieses Vorgehen wird jedoch üblicherweise nicht verwendet, da Studien darauf hinweisen, dass Befragte dazu neigen, Eigenschaftsausprägungen zu eliminieren, die sie eigentlich akzeptieren würden. Zudem besteht die Gefahr, dass die Bedeutung und der Einfluss der Eigenschaften steigen, bei denen eine Eliminierung einzelner Eigenschaftsausprägungen zugelassen wurde. Daran schließt die Bewertung aller Eigenschaftsausprägungen mittels Ranking oder Ratings an. Das Ranking lässt den Probanden die Eigenschaftsausprägungen von der wichtigsten zur unwichtigsten ordnen. Allerdings muss bei der Ranking Methode beachtet werden, dass die Abstände zwischen den Eigenschaftsausprägungen als gleich angenommen werden, womit ein Informationsverlust einhergeht. Die Ratingskala misst auch die Abstände zwischen den Eigenschaftsausprägungen. Sie kann von zwei bis neun Punkten definiert werden. Es wird empfohlen, eine Skala mit mehr Punkten zu wählen, als die maximale Anzahl von Ausprägungen einer Eigenschaft. Mindestens werden sieben Punkte empfohlen. Bei dem Design der Studie ist es dem Marktforscher überlassen, die Bewertung der Ausprägungen vorzugeben, so dass bei einer Abfrage in diesem Teilschritt die Bewertung der Ausprägungen für die entsprechende Eigenschaft entfällt. Problematisch ist allerdings, dass für diesen Fall den Ausprägungen eine lineare Nutzenfunktion unterstellt wird, was bei bestimmten Eigenschaften nicht angenommen werden kann. In der zweiten Phase werden die Wichtigkeiten der Eigenschaften abgefragt. Die Abfrage geschieht mittels Rating auf einer Skala, welche wiederum von zwei bis neun Punkten definiert werden kann. Dabei werden die Verbesserung von der schlechtesten Ausprägung zur besten Ausprägung bewertet. Es werden alle Eigenschaften einzeln vorgelegt, so dass die Gefahr besteht, ¿dass die Skalen nicht über alle Eigenschaften hinweg konsistent interpretiert werden und deren direkter Vergleich dadurch nur eingeschränkt zulässig ist¿. Auf Grund der Bewertung der Eigenschaften und deren Ausprägungen in den ersten beiden Phasen werden Teilnutzenwerte für alle Eigenschaftsausprägungen ermittelt. Grundlage dieser Teilnutzenwerte bildet das additive Nutzenmodell aus Kapitel 2.1 (Formel 1). Die Teilnutzenwerte werden in der anschließenden Phase sukzessive aktualisiert. Die dritte Phase stellt mit dem dekompositionellen Teil das Kernstück der ACA dar. Hier werden zwei Stimuli, die sich aus zwei bis fünf verschiedenen Eigenschaftsausprägungen zusammensetzen vom Befragten relativ zueinander bewertet. Der Vergleich erfolgt mittels Trade-Off auf einer Rating Skala, die wiederum von zwei bis neun Punkten definiert werden kann. Dabei gibt der niedrigste Wert die Bevorzugung des linken Stimulus und der höchste Wert die Bevorzugung des rechten Stimulus an. Wird eine Skala verwendet, die insgesamt eine ungerade Anzahl an Punkten hat, ergibt der in der Mitte liegende Punkt die Indifferenz zwischen den Stimuli. Aus wie vielen Eigenschaftsausprägungen sich die Stimuli zusammensetzten, wird vom Marktforscher vorgegeben. Setzen sich die zu bewertenden Stimuli aus relativ vielen Eigenschaften (hohe Profilstärke) zusammen, wird eine effizientere statistische Auswertung ermöglicht und eine realistische Kaufsituation dargestellt. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass der Befragte kognitiv überlastet wird und die Bewertungen dementsprechend nicht seiner wahren Präferenz entsprechen. Aus diesem Grund wird empfohlen, diesen Abschnitt mit Stimuli zu beginnen, die von zwei Eigenschaften definiert werden und in der Folge die Anzahl der Eigenschaften zu erhöhen. Präferenzmessung: Inhaltsangabe:Problemstellung: Eine Produktgestaltung, die die Anforderungen und Bedürfnisse der Endkunden trifft, ist von hoher Relevanz für ein Unternehmen, um langfristig Umsatz und Ertrag zu sichern. Ein Produkt muss in diesem Sinne als Eigenschaftsbündel verstanden werden, welches durch die Bedürfnisbefriedigung des Kunden dem Unternehmen dient. Folglich ist wichtig für das Unternehmen, die Bedürfnisse der Kunden hinsichtlich der Eigenschaften des Produktes zu kennen. Als ein geeignetes Maß für die Bedürfnisse der Kunden kann dessen Präferenz herangezogen werden. Zur Messung von Präferenzen können kompositionelle sowie dekompositionelle Methoden verwendet werden. Die Conjoint Analyse stellt als dekompositionelle Methode ein anerkanntes Verfahren zur Messung von Konsumentenpräferenzen dar. Dieses Verfahren umgeht die vermuteten Schwächen der kompositionellen Self-Explicated Verfahren. Bisherige empirische Untersuchungen haben jedoch nicht eindeutig nachweisen können, dass Conjoint Analysen eine höhere Validität im Vergleich zu Self-Explicated Verfahren aufweisen. Teilweise ist bei den Self-Explicated Verfahren sogar eine höhere Validität festgestellt worden. Ziel dieser Arbeit ist, eine Empfehlung über den Einsatz eines Verfahrens zur Messung von Konsumentenpräferenzen abzugeben. Dazu wird in dieser Arbeit an Hand einer empirischen Untersuchung die Validität einer geeigneten Conjoint Analyse mit einem geeigneten Self-Explicated Verfahren verglichen. Dabei wird der Kritik nachgegangen, dass nur eine begrenzte Anzahl von Eigenschaften betrachtet werden kann, und die Verfahren unter Berücksichtigung von vielen Eigenschaften untersucht. Zusätzlich wird darauf geachtet, dass eine individuelle Auswertung der Daten möglich ist, um eine Aposteriori Segmentierung zu gewährleisten. Im zweiten Kapitel wird ein Überblick über die verschiedenen Ansätze zur Präferenzmessung gegeben und geeignete Verfahren herausgestellt. Die Eignung der Verfahren wird auf Grund von theoretischen Vor- und Nachteilen, den bisherigen Forschungsergebnissen und der kommerziellen Verbreitung der verschiedenen Verfahren bewertet. Im dritten Kapitel werden das Vorgehen und die formalen Hintergründe der geeigneten Verfahren vorgestellt und miteinander verglichen. Das vierte Kapitel umfasst die empirische Studie. Es beschreibt das konkrete Vorgehen und das Design der Untersuchung. Grundlage der Beurteilung bildet die Prüfung der Ergebnisse mit Hilfe von geeigneten Gütekriterien. Diese werden ermittelt, erläutert und auf die Verfahren angewendet. Auf Grundlage der Ergebnisse wird abschließend ein Urteil über die Eignung der Verfahren zur Messung von Konsumentenpräferenzen gegeben.Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: AbbildungsverzeichnisIV TabellenverzeichnisVI AbkürzungsverzeichnisVIII SymbolverzeichnisIX 1.Problemstellung1 2.Messung von Präferenzen2 2.1Kompositionelle Verfahren3 2.2Dekompositionelle Verfahren5 2.3Hybride Verfahren8 2.4Theoretische Vor- und Nachteile der Verfahren10 2.5Empirische Befunde und Ergebnisse13 2.6Herausstellung geeigneter Verfahren17 3.Ermittlung der Präferenzen durch das adaptive Self-Explicated Verfahren und der Adaptiven Conjoint Analyse18 3.1Adaptives Self-Explicated Verfahren18 3.2Adaptive Conjoint Analyse23 3.3Gegenüberstellung der Verfahren30 4.Aufbau der empirischen Untersuchung30 4.1Gegenstand der Untersuchung30 4.2Ausgestaltung der Befragung33 4.3Stichprobencharakteristik35 4.4Beurteilungskriterien39 4.4.1Reliabilität39 4.4.2Validität41 4.4.3Mittelbare Validitätskriterien61 5.Zusammenfassung63 6.Anhang66 6.1Umfrage Pretest66 6.2Umfrage für beide Verfahren71 6.3ASEV Umfrage76 6.4ACA Umfrage79 6.5Zusätzliche Daten83 Literaturverzeichnis84 Ehrenwörtliche Erklärung89Textprobe:Textprobe: Kapitel 3.2, Adaptive Conjoint Analyse: Die als Softwarelösung angebotene Adaptive Conjoint Analyse wurde von Johnson (1987) entwickelt. Ähnlich wie bei dem adaptiven Self-Explicated Verfahren kann auch dieses Verfahren in vier verschiedene Phasen aufgegliedert werden. (Die Ausführungen beziehen sich auf die ACA Version 5.0 der Sawtooth Software Inc.) Die erste Phase dient der Beurteilung der Eigenschaftsausprägungen. Dem Befragten werden alle Eigenschaftsausprägungen präsentiert. Dabei können in einem ersten optionalen Teilschritt die inakzeptablen Ausprägungen einer Eigenschaft durch den Befragten eliminiert werden. Hintergrund ist, dass durch eine Eigenschaftsausprägung, die zu einer totalen Ablehnung des Produktes führt, obwohl alle anderen Eigenschaftsausprägungen Nutzenmaximal sind, Verzerrungen auftreten können. Des Weiteren kann durch eine Reduktion der Eigenschaftsausprägungen die kognitive Belastung des Befragten verringert werden. Dieses Vorgehen wird jedoch üblicherweise nicht verwendet, da Studien darauf hinweisen, dass Befragte dazu neigen, Eigenschaftsausprägungen zu eliminieren, die sie eigentlich akzeptieren würden. Zudem besteht die Gefahr, dass die Bedeutung und der Einfluss der Eigenschaften steigen, bei denen eine Eliminierung einzelner Eigenschaftsausprägungen zugelassen wurde. Daran schließt die Bewertung aller Eigenschaftsausprägungen mittels Ranking oder Ratings an. Das Ranking lässt den Probanden die Eigenschaftsausprägungen von der wichtigsten zur unwichtigsten ordnen. Allerdings muss bei der Ranking Methode beachtet werden, dass die Abstände zwischen den Eigenschaftsausprägungen als gleich angenommen werden, womit ein Informationsverlust einhergeht. Die Ratingskala misst auch die Abstände zwischen den Eigenschaftsausprägungen. Sie kann von zwei bis neun Punkten definiert werden. Es wird empfohlen, eine Skala mit mehr Punkten zu wählen, als die maximale Anzahl von Ausprägungen einer Eigenschaft. Mindestens werden sieben Punkte empfohlen. Bei dem Design der Studie ist es dem Marktforscher überlassen, die Bewertung der Ausprägungen vorzugeben, so dass bei einer Abfrage in diesem Teilschritt die Bewertung der Ausprägungen für die entsprechende Eigenschaft entfällt. Problematisch ist allerdings, dass für diesen Fall den Ausprägungen eine lineare Nutzenfunktion unterstellt wird, was bei bestimmten Eigenschaften nicht an, Diplomica Verlag

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Präferenzmessung - Schäfer, Christjan
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Ein empirischer Vergleich eines adaptiven Self-Explicated Verfahrens mit der Adaptiven Conjoint Analyse. 1. Auflage, Ein empirischer Vergleich eines adaptiven Self-Explicated Verfahrens mit der Adaptiven Conjoint Analyse. 1. Auflage, [KW: PDF ,WIRTSCHAFT,WERBUNG MARKETING ,BUSINESS ECONOMICS , MARKETING , GENERAL ,MARKETING , VERKAUF ,SOZIALWISSENSCHAFTEN RECHT WIRTSCHAFT , WIRTSCHAFT , WERBUNG MARKETING ,PRAEFERENZMESSUNG ADAPTIVE CONJOINT ANALYSE SELF EXPLICATED VERFAHREN TRIPLE PLA] <-> <-> PDF ,WIRTSCHAFT,WERBUNG MARKETING ,BUSINESS ECONOMICS , MARKETING , GENERAL ,MARKETING , VERKAUF ,SOZIALWISSENSCHAFTEN RECHT WIRTSCHAFT , WIRTSCHAFT , WERBUNG MARKETING ,PRAEFERENZMESSUNG ADAPTIVE CONJOINT ANALYSE SELF EXPLICATED VERFAHREN TRIPLE PLA

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