Ein statistisches Marktforschungsverfahren, mit dem ermittelt wird, wie die Menschen die verschiedenen Attribute (Merkmale, Funktionen, Nutzen) eines Produkts oder einer Dienstleistung bewerten.
- Methodologien: Maschinenbau, Qualität
Conjoint-Analyse

Conjoint-Analyse
- Agile Methodik, Kundenerfahrung, Design Denken, Marktforschung, Produktdesign, Produktentwicklung, Statistische Analyse, Wert-Angebot
Zielsetzung:
Wie es verwendet wird:
- Den Befragten wird eine Reihe von Produktprofilen (Kombinationen von Attributen) gezeigt und sie werden gebeten, eine Auswahl zu treffen, eine Rangfolge zu erstellen oder eine Bewertung abzugeben. Die statistische Analyse zeigt dann den wahrgenommenen Wert der einzelnen Attribute.
Vorteile
- Hilft, Kundenpräferenzen und Kompromisse für verschiedene Produktmerkmale zu verstehen; kann Produktdesign und Preisgestaltung optimieren; nützlich für Marktsegmentierung und Entwicklung neuer Produkte.
Nachteile
- Die Gestaltung und Analyse kann komplex sein; die Ergebnisse hängen von der Auswahl der Attribute und Ebenen ab; die Befragten verhalten sich auf realen Märkten nicht immer so wie in Umfragen.
Kategorien:
- Kunden & Marketing, Wirtschaft, Produktdesign
Am besten geeignet für:
- Verstehen, wie Kunden verschiedene Eigenschaften eines Produkts oder einer Dienstleistung bewerten, um Design und Marketing zu optimieren.
Conjoint Analysis finds applications in various industries, including consumer goods, automotive, healthcare, and technology, making it adaptable across different project phases, particularly in the stages of design and market feasibility studies. This methodology is often initiated by product managers or market researchers seeking to understand customer preferences before launching a new product or feature. For instance, in the automotive industry, manufacturers can assess how consumers value aspects such as fuel efficiency, safety features, and price, informing both design and marketing strategies. Participants typically include a representative sample of the target market, allowing for diverse input that can reveal unique segments within the audience. By analyzing results, companies can identify not only which attributes are most important to consumers but also the trade-offs they are willing to make, aiding in decision-making regarding product specifications and pricing structures. This process also enhances the ability to create targeted marketing messages that resonate with distinct consumer groups and informs decisions on product bundling or feature prioritization, thereby improving the likelihood of market success for new releases.
Die wichtigsten Schritte dieser Methodik
- Define the product attributes and levels relevant to the study.
- Select a suitable experimental design to create product profiles.
- Develop a choice set or questionnaire including product profiles.
- Administer the choice task to the respondents.
- Collect and organize the choice data for analysis.
- Apply a statistical model, such as logistic regression, to analyze the data.
- Calculate part-worth utilities for each attribute level.
- Interpret the results to determine attribute importance and customer preferences.
- Conduct simulations to predict market behavior with proposed product configurations.
Profi-Tipps
- Utilize hybrid methods by combining traditional conjoint analysis with machine learning techniques to capture non-linear preferences and complex interactions among attributes.
- Incorporate iterative testing in exploratory phases to refine attribute definitions and levels based on preliminary respondent feedback.
- Segment your sample thoughtfully to identify niche market segments that may have distinct preferences, thus uncovering more tailored insights for product differentiation.
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