Conjoint-Analyse Stefanie Heinzle Prof. Dr. Rolf Wüstenhagen Institut für Wirtschaft und Ökologie...
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Conjoint-Analyse
Stefanie HeinzleProf. Dr. Rolf WüstenhagenInstitut für Wirtschaft und Ökologie (IWÖ-HSG)Universität St. Gallen
Mannheim, 4. Juni 2008
[email protected]@unisg.ch
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Übersicht
1. Überblick der Methode
2. Conjoint-Analysen im Bereich Wärmeversorgung von Gebäuden
3. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Stromprodukten
4. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Haushaltsgeräten
5. Schlussfolgerungen für BMBF-Projekt
3
Überblick der MethodeAttribute in Beispiele
1. Marke
2. Ausstattung
3. Wasser-verbrauch
4. Energie-verbrauch
5. Energieeffizienz
6. Preis
1. Marke
2. Form
3. Leistung (Watt)
4. Lebensdauer
5. Energie-effizienz
6. Preis
1. Brennstoffart2. Anschaffungs-
kosten3. Unterhalts-
kosten/a4. Deckung des
Strombedarfs5. Umweltbelastung6. Anschaffungsart7. Bedarf eines
Tankraumes8. Garantie
1. Marke& Modell
2. Hubraum in l
3. Treibstoff-verbrauch
4. Effizienzklasse
5. Preis
Wasch-maschinen
Glühbirnen PKW Heizungen
4
Überblick der MethodeFragestellung einer Conjoint-Analyse
Welchen Beitrag leisten die einzelnen Attribute meines
Produktes zur Präferenzbildung bei den Konsumenten?
5
Überblick der MethodeProblem bei konventionellem Vorgehen
Wie wichtig ist Ihnen bei einem Waschmaschinenkauf der Preis?
Wie wichtig ist Ihnen bei einem Waschmaschinenkauf der
Wasserverbrauch ?
Sehr wichtig
Sehr wichtig
Die direkte Abfrage, wie wichtig die einzelnen Merkmale eines Angebots für Kaufentscheidungen sind, führt zu wenig differenzierten Angaben („Fast alles ist wichtig!“)
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Überblick der Methode
– Conjoint-Measurement ermittelt die „Wichtigkeit“ indirekt anhand konkreter Entscheidungssituationen.
– Der Befragte muss zwischen verschiedenen Produktmerkmalen abwägen (trade-off).
– Bei einer Vielzahl von Auswahlakten lassen sich die dahinterstehenden Bedürfnisse mathematisch ableiten
– Die Aufgabe, die den Befragten gestellt wird, entspricht einer natürlichen Kaufentscheidung
7
Überblick der MethodeBeispiel Waschmaschine
– Präferenzurteil aus Paarvergleich in einer realen Entscheidungssituation mit jeweils variierten Produktmerkmalen
– Nutzenberechnung erfolgt auf Basis der Kaufentscheidung der Konsumenten
– Respondenten werden nicht explizit nach dem Nutzen bzw. der Wichtigkeit gefragt, sondern treffen Entscheidung auf Basis „kompletter“ Produkte!
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Überblick der MethodeTypische Fragestellungen einer CJ-Analyse
– Welche Merkmale haben welches Gewicht bei der Produktbeurteilung?
– Wie würden sich Produktveränderungen auswirken?
– Welches Pricing ist sinnvoll?
– Wie groß ist die Zahlungsbereitschaft für ein Produktmerkmal?
– Welche Merkmale sollen durch das Marketing hervorgehoben werden?
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Übersicht
1. Überblick der Methode
2. Conjoint-Analysen im Bereich dezentraler Energie und Wärmeversorgung von Gebäuden
3. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Stromprodukten
4. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Haushaltsgeräten
5. Schlussfolgerungen für BMBF-Projekt
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Customer Value dezentraler EnergieversorgungRelevante Leistungsattribute von Blockheizkraftwerke BHKW
- Studie von Benjamin Karrer (2006), IWÖ
- Ziel der Studie: Untersuchung der relevantesten Produktattribute von BHKW aus Kundensicht
- Welche Produktattribute leisten einen wesentlichen Beitrag zum Customer Value?
- Resultat: besonders Umwelt bzw. Umweltschutz betreffende Attribute sowie Sicherheitsaspekte prägen das Produkturteil
- Gewonnene Erkenntnisse Basis, um Ansätze für BHKW-Marketing zu entwickeln
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Methodisches Vorgehen und Daten
– Qualitative Vorbefragung (N=40) zu präferierten Heizungstypen bei der Sonderschau „Haus & Energie“ anlässlich der OFFA-Messe
– Teilnahmeeinladung an 251 Personen (BHKW-Besitzer)
– Korrekt ausgefüllte Online-Fragebögen von 85 Personen (33,9%)
– Design der Choice Tasks und Auswertung mit Adaptive Conjoint Analysis
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Attributenliste
Attribut Attributsausprägung
Brennstoff HeizölErdgasBiogasHolz
Anschaffungskosten 8´000 CHF16´000 CHF24´000 CHF32´000 CHF40´000 CHF
Unterhaltskosten pro Jahr 200 CHF400 CHF600 CHF
Deckung des Strombedarfs 25% Deckung40% Deckung55% Deckung70% Deckung
Umweltbelastung 20% höher als ÖlheizungGleich hoch wie eine Ölheizung20% tiefer als eine Ölheizung40% tiefer als eine Ölheizung
Anschaffungsart KaufRatenzahlungMiete
Bedarf eines Tankraums Kein Tankraum benötigtTankraum benötigt
Garantie Keine Garantie2 Jahre Garantie4 Jahre Garantie6 Jahre Garantie
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Screenshot Befragung
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Darstellung einzelner Teilnutzenwerte aller Attributsausprägungen
Attributsausprägung TeilnutzenwerteBiogasHolzErdgasHeizöl
49,0646,3430,585,95
8´000 CHF16´000 CHF24´000 CHF32´000 CHF40´000 CHF
57,6744,3427,8313,420,67
200 CHF400 CHF600 CHF
44,0920,150,19
70% Deckung55% Deckung40% Deckung25% Deckung
50,1133,3220,794,24
40% tiefer als eine Ölheizung20% tiefer als ÖlheizungGleich hoch wie eine Ölheizung20% höher als eine Ölheizung
65,8544,0522,340,14
KaufMieteRatenzahlung
23,7118,1715,35
Kein Tankraum benötigtTankraum benötigt
42,810,05
6 Jahre Garantie4 Jahre Garantie2 Jahre GarantieKeine Garantie
58,7440,3019,690,05
• Brennstoffe im Zsh. mit erneuerbaren Energien hoch im Kurs
• Weit abgeschlagen Heizöl
• Niedrige Umweltbelastung eindeutig bevorzugt
• Kein Tankraum deutlich bevorzugt
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Auswertung zur relativen Wichtigkeit der Attribute– Auch wenn einzelne Ausprägungen sehr hohe Teilnutzenwerte
aufweisen, kann daraus noch nicht auf die Wichtigkeit des gesamten Attributs geschlossen werden
– Individuellen Spannweiten der Teilnutzenwerte innerhalb der verschiedenen Attribute miteinander verglichen
– Relative Wichtigkeit errechnet sich für jeden Befragten aus den Utility-Spannen vom besten zum schlechtesten Level jedes Attribut
Attribut Relative Wichtigkeit in %Umweltbelastung im Vergleich zu einer Ölheizung 15.4
Brennstoff 14.7
Garantiedauer 13.8
Anschaffungskosten 13.6
Deckung des jährlichen Strombedarfs 12.9
Unterhaltskosten pro Jahr (ohne Brennstoff) 10.3
Bedarf eine Tank- bzw. Lagerraums 9.9
Zahlungsart 9.4
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Sozialdemographische Auswertungen
– Bei der Auswertung nach soziodemographischen Kriterien sollen die durch die Aggregation verloren gegangenen Streuungen wieder sichtbar gemacht werden
– Dadurch können Aussagen über spezifische Personengruppen gemacht werden
– Diese Erkenntnisse bilden dann Ansatzpunkte für ein erfolgreiches BHKW-Marketing
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Teilnutzenwerte zum Attribut Brennstoff nach Alter
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Implikationen für Marketing
– Die aus der Analyse gewonnen Einsichten dienten sodann, zusammen mit den soziodemographischen Auswertungen, um Ansatzpunkte für ein kundenorientierte BHKW-Marketing zu entwickeln.
– Produktgestaltung stärker auf erneuerbare Brennstoffe konzentrieren, um bestmöglich auf die Kundenbefürfnisse eingehen zu können
– Produktkommunikation primär an den herausgearbeiteten Werten der Nachhaltigkeit und Sicherheit orientieren
– Kommunikationsinhalten in sich stimmig gestalten
– Adäquate gesetzliche Förderung von nachhaltigen Proukte kann Diffusion von BHKW vorangetrieben werden
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Übersicht
1. Überblick der Methode
2. Conjoint-Analysen im Bereich dezentraler Energie und Wärmeversorgung von Gebäuden
3. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Stromprodukten
4. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Haushaltsgeräten
5. Schlussfolgerungen für BMBF-Projekt
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Que
lle: S
ankt
Gal
ler
Sta
dtw
erke
21
Kundenpräferenzen für Stromprodukte – Ergebnisse einer Choice-Based Conjoint Analyse
– Burkhalter, A., Känzig, J., Wüstenhagen, R.
– Ziel der Untersuchung: Analyse der Präferenzen von CH Privatkunden für relevante Attribute von Stromprodukten Ermittlung, welchen Beitrag die Attribute des Produktes aus Kundensicht zu dessen Gesamtnutzen beisteuern
– Forschungsfragen– Wie wichtig sind bestimmte Produkteigenschaften bei der
Wahlentscheidung des Kunden im Strommarkt?– Welchen Kundennutzen stiften erneuerbare Energien im Vergleich zu
konventionellem Strom?– Welchen Kundennutzen stiftet ein Öko-Label?– Welche Schlussfolgerungen ergeben sich darauf für die
Sortimentsgestaltung der Anbieter?
22Design der Befragung: Attribute und Ausprägungen
Attribute Ausprägungen
VertragsdauerMonatlich kündbar
Quartalsweise kündbar
Halbjährlich kündbar
Jährlich kündbar
Strommix
60% Gas/Kohle/Erdöl 35% Kernenergie 5% Unbekannte Herkunft
55% Kernenergie 45% Wasserkraft
50% Gas/Kohle/Erdöl 45% Wasserkraft 3% Windenergie 2% Solarenergie
85% Wasserkraft 5% Windenergie 5% Solarenergie 5% Biomasse
100% Wasserkraft
StromlieferantLokaler Lieferant
Regionaler Lieferant
Nationaler Lieferant
Ausländischer Lieferant
Ort der Stromproduktion
in Ihrer Region
in der Schweizin Nachbarländern
in Osteuropa
Monatliche Stromkosten
30 CHF 50 CHF 70 CHF 90 CHF
Zertifizierung TÜVNaturemade basic
Naturemade star -
PreisstrukturMonatlicher Festbetrag
Fixpreis pro kWh
Variierender Preis pro kWh
Hoch-/ Niedertarif
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Methodisches Vorgehen und Daten
– Experteninterviews und telefonische Vorbefragung (N=30) zur Validierung der Attribute
– Schriftliche Teilnahmeeinladung an 10‘000 Stromkunden in der Region Ostschweiz
– 774 Teilnehmer an der Online-Befragung
– davon 666 vollständig ausgefüllte Fragebögen
– 628 Datensätze mit je 15 Choice Tasks flossen nach einer abschliessenden Konsistenzprüfung in die Endauswertung ein
– Design der Choice Tasks und Auswertung mit Sawtooth CBC
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Ergebnisse (1): Wichtigkeiten der Attribute
Attribut indirekt (CBC) direkte Abfrage
Strommix 37.58 % 31.75 %
Monatliche Stromkosten 25.01 % 19.18 %
Ort der Stromproduktion 15.11 % 17.03 %
Stromlieferant 7.85 % 12.94 %
Preismodell 6.14 % 12.04 %
Vertragsdauer 4.41 % 2.83 %
Zertifizierung (Öko-Label) 3.89 % 4.24 %
• Der Strommix ist die wichtigste Produkteigenschaft, gefolgt von Preis (monatliche Stromkosten) und Ort der Stromproduktion.
• Die anderen Eigenschaften sind demgegenüber weniger wichtig.
25Ergebnisse (2): Implizite Zahlungsbereitschaften für Ausprägungen der einzelnen Attribute
Preismodell
5.51.71.00.0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
variierender Preispro kWh
monatlicherFestbetrag
Fixpreis pro kWh Hoch- undNiedertarif
CH
F
Zertifizierung
2.61.90.00.00
10
20
30
40
50
60
70
80
TÜV - naturemade star naturemade basic
CH
F
Vertragsdauer (Kündigungsfrist)
2.52.41.00.00
10
20
30
40
50
60
70
80
jährlich halbjährlich monatlich quartalsweise
CH
F
Strommix
74.964.5
41.2
26.3
0.00
10
20
30
40
50
60
70
80
Mix 1 Mix 2 Mix 3 Mix 5 Mix 4
CH
F
Stromlieferant
14.111.911.6
0.00
10
20
30
40
50
60
70
80
ausländisch national lokal regional
CH
F
Ort der Stromproduktion
31.030.5
16.6
0.00
10
20
30
40
50
60
70
80
Osteuropa Nachbarländer Region Schweiz
CH
F
N=628
/ M
on
at
/ M
on
at
/ M
onat
/ M
onat
/ M
onat
/ M
onat
26
N=628
27
Schlussfolgerungen zum Thema Strom
– Der Strommix ist das mit Abstand wichtigste Produktmerkmal, welches die Wahlentscheidung Ostschweizer Stromkunden beeinflusst.
– Das Öko-Labelling spielt beim Strom eine wesentlich geringere Rolle als z.B. bei Waschmaschinen.
– Im Vergleich von fünf verschiedenen Strom-Mixes belegt ein dem heutigen Ostschweizer Strommix nachempfundenes Produkt nur den vorletzten Platz.
– Ein Mix aus fossilem Strom plus 5 % Solar/Wind stiftet mehr Kundennutzen als Strom aus Kernenergie.
– Kunden haben eine starke Vorliebe für erneuerbare Energien.
– Dies eröffnet Chancen für die Positionierung proaktiver Anbieter.
– Bei der Beurteilung der Ergebnisse ist allerdings die geringe Wechselbereitschaft der Kunden zu beachten.
28
Übersicht
1. Überblick der Methode
2. Conjoint-Analysen im Bereich dezentraler Energie und Wärmeversorgung von Gebäuden
3. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Stromprodukten
4. Conjoint-Analyse im Bereich der Wahl von Haushaltsgeräten
5. Schlussfolgerungen für BMBF-Projekt
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Vergleichbare Bsp.:Studie zu Waschmaschinen
– Katharina Sammer und Rolf Wüstenhagen: The influence of Eco-Labelling on Consumer Behaviour – Results of a Discrete Choice Analysis for Washing machines
– Hauptziel: Studie evaluierte primär den Einfluss der Energie-Ettikette auf die Kaufentscheidung der Konsumenten
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Design der Befragung: Attribute und Ausprägungen
Attribut Attributsausprägung
Marke AEGV-ZugMieleIbema („no name“)
Ausstattung Simple*Medium*De luxe*
Wasserverbrauch 39l/Waschgang47l/Waschgang58l/Waschgang
Energieverbrauch 0,85 kWh/Waschgang1,0 kWh/Waschgang1,3 kWh/Waschgang
Energieeffizienzklasse ABC
Preis 980 CHF1890 CHF2650 CHF3780 CHF
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Methodisches Vorgehen und Daten
– Experteninterviews zur Validierung der Attribute
– Discrete Choice Analyse am Verkaufspunkte („Point of Sale“)
– 151 Teilnehmer an der Befragung
– Jeweils 11 Wahlexperimente (Choice Tasks)
– 1661 Datensätze flossen in die Endauswertung ein
– Design der Choice Tasks und Auswertung mit Sawtooth CBC
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Resultate
– CBC Analyse ermöglicht Berechnung der Zahlungsbereitschaft für relative Veränderung der Merkmalsausprägung einer Produkteigenschaft
33
Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
Stefanie Heinzle
Prof. Dr. Rolf Wüstenhagen
Institute for Economy and the Environment
University of St. Gallen
Tigerbergstrasse 2
CH-9000 St. Gallen / Switzerland
Telephone: +41-71-224 25 87
Mobile: +41-76-306 43 13
E-mail:
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