Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte

Conjoint Measurement:
Eine Erfolgsgeschichte
„Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile“
Leonhard Kehl
Kehl Pricing Research & Consulting
Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte
Paul Green & Vithala Rao (1971)
De-Kompositionelle Messung von Präferenzstrukturen aus
Gesamt-Urteilen:
Regressions-Analyse
Experimentelles Design
Conjoint Analyse
Conjoint-Analyse
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1
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Card Sorting
Ranking- / Rating - Scale
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Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte
Kompositionelle vs Dekompositionelle
Präferenzmessung
Untersuchung von Busching
und Steffens (1978):
Das weibliche
Schönheitsideal aus der
Sicht der Männer
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2
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Miss Conjoint vs Miss Single
Conclusio: Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile
Miss Conjoint:
j
Kopf ist wichtiger
Miss Single:
Busen ist wichtiger
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Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte
Rich Johnson / Sawtooth Software (1983)
ACA – Adaptive Conjoint Analysis
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
Computer Interviewing ( < 30 Attribute)
Computer-Interviewing
Selektion des “relevant set”
Einzelmerkmals-Bewertung
Bewertung der Merkmals-Wichtigkeit
Conjoint – Paarvergleich („Rating-Skala“)
“Kauf-Wahrscheinlichkeit” / Kalibrierung
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Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte
Dan McFadden (1974) Discrete Choice Modeling
Nutzen (U) = gewichtete (b) Summe aller Eigenschaften (x)
U = b1 x1 + b2 x2 + ...bk xk + ε
Entscheidung für Produkt (A)
ShareA =
exp(U A )
exp(U A ) + exp(U B ) + ... exp(U N )
Logit-Funktion
JA
NEIN
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Nobel-Preis für Dan McFadden (2000)
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Kenneth Train im Gespräch mit Nobel-Preis-Träger Dan McFadden
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Jordan Louviere and George Woodworth (1983):
Choice-Based-Conjoint
Discrete Choice + Experimental Design:
Inferenzmöglichkeit zu neuen Merkmalen und Szenarien
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Focus: Marketing
B
A
Heterogenität?
C
D
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„Chikago Academics“
Arnold Zellner
Peter Lenk
Robert McCulloch
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Thomas Bayes (1702 – 1761)
Bayes Theorem
P ( Ai | B ) =
P ( B | Ai ) ⋅ P ( Ai )
∑ P( B | Ai ) ⋅ P( Ai )
P(A|B) : a-posteriori-Wahrscheinlichkeit
P(B|A) : Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis B unter der Bedingung dass A eingetreten ist
P(A) : a-priori-Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis A
P(B)= ΣP(B|A)*P(A) : Gesetz der totalen Wahrscheinlichkeit
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Bayesian Statistic
Erlaubt Umkehrung von Schlußfolgerungen
Frequentist:
P(Ereignis | Ursache)
Bayesian:
P(Ursache | Ereignis)
Posterior Probabilities are proportional to Likelihoods times Prior
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Markov Chain Monte Carlo
Gibbs Sampler: Distribution Generator
joint distribution:
X,Y
?
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Hierarchical Model for Conjoint Analysis
Obere Hierarchie
Individuelle Parameter Teil einer
multivariaten Normalverteilung
Beta=N(a,C)
Untere Hierarchie
Logit Model
Logit-Model
P=exp(U)/sum[exp(U_i)]
U=sum(Beta_i)
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Markov Chain Monte Carlo - Konvergenz
-4
-2
2
0
2
4
Average Respondent Part-Worths
0
200
400
600
800
1000
Iterations/20
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Choice-Based-Conjoint / Hierarchical Bayes
Pros:
9 Individuelle
I di id ll P
Parameterschätzung
hä
9 Bessere, genauere Prognosefähigkeit
9 Komplexere Modelle
Cons:
o Höherer Aufwand für Modell-Erstellung
g
o Längere Computer-Laufzeiten
o mehr „Kunst“ in der Wissenschaft notwendig
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9
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Volumetric - Conjoint
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Menu-Choice
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Menu-Choice-Simulation
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€ 7,90
€ 5,90
€ 3,90
€ 1,90
Menu-Choice-Price-Response
3,9%
2,0%
0,7%
0,2%
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Shelf-Display - Conjoint
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Shelf-Display - Conjoint
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Build-Your-Own-Product - Analysis
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Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte
Build-Your-Own-Product - Analysis
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Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte
BYOP: Item-Funneling/Selection 2nd Step
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BYOP: Item-Funneling/Selection 3rd Step ...
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Case: Customer Satisfaction
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Zielsetzung
Hypothese:
Die klassische Rating-Skala kann wertvolle Informationen liefern;
wegen zugrundeliegender Inferioritäten sind solche Daten
jedoch kritisch. Der alternative Weg im „Conjoint-Approach“ ist
stärker.
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Case: Customer Satisfaction
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Conjoint Measurement: Eine Erfolgsgeschichte
Case: Customer Satisfaction
Mobilfunkanbieter ganz allgemein
1 - sehr
zufrieden
A1 Mobilkom
T-Mobile
T
Mobile
One
Telering
20.8%
34.3%
30.6%
28.6%
44.8%
51.4%
53.1%
47.1%
29.2%
14.3%
14.3%
15.7%
3.1%
.0%
.0%
7.1%
2.1%
.0%
2.0%
1.4%
2
3
4
5 - völlig
unzufrieden
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Case: Customer Satisfaction
Customer Satisfaction - Rating Scale
Völlig unzufrieden
5
4
Average
Rating
A1
T-mobile
3
One
telering
2
sehr
zufrieden
1
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Probleme
5
völlig
unzufrieden
high end user
4
3
Q2
middle-of-the-road-user
2
low end user
sehr
zufrieden
fi d
1
0
0
1
sehr
zufrieden
2
3
Q1
4
5
völlig
unzufrieden
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Bayesian Statistics and Marketing
Rossi – Allenby - McCulloch
Case Study: Overcoming Scale Usage Heterogenity
Computing: Open Source Software R, package bayesm
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Best- / Worst – Conjoint
MaxDiff-Scaling
Task 1 ... n:
Best
Worst
Item 1
Item 2
Item 3
Design-Wheel:
min 1
min.
1,5
5i
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Case: Customer Satisfaction
MaxDiff-Scaling
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Case: Customer Satisfaction
MCMC
Burn-in
Used for estimation
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Case: Customer Satisfaction
Upper Level
Lower Level
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Case: Customer Satisfaction
MaxDiff-Scaling
12
10
8
A1
T-mobile
6
One
4
telering
2
0
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Pros & Cons
ƒ MaxDiff liefert ähnlichen Überblick wie Rating-Skala, hat
aber wesentliche bessere Diskriminierungsfähigkeit
ƒ MaxDiff-Daten sind metrisch und können für weitere
Analysen einwandfrei verwendet werden
ƒ Respondenten müssen für jedes Merkmal eine klare
Für-/Gegen-Entscheidung treffen
ƒ Respondenten werden stärker herausgefordert
ƒ Anzahl der Merkmale aus befragungs-psychologischen
Gründen nicht ohne Grenzen
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Conjoint - Future
Data Fusion
Agent Based Modeling
Reason-why-Models
... and much more knowledge
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Bayes Rules Choice in Marketing !
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