{"id":358,"date":"2017-10-06T10:05:41","date_gmt":"2017-10-06T08:05:41","guid":{"rendered":"http:\/\/hermes.hsu-hh.de\/sowifome\/?p=358"},"modified":"2019-05-30T10:49:49","modified_gmt":"2019-05-30T08:49:49","slug":"band-7-conjoint-analyse-2-verbesserte-und-erweiterte-auflage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hermes.hsu-hh.de\/sowifome\/2017\/10\/06\/band-7-conjoint-analyse-2-verbesserte-und-erweiterte-auflage\/","title":{"rendered":"Band 7 Conjoint-Analyse (2. verbesserte und erweiterte Auflage)"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Harald Fiedler, Tim Kaltenborn, Ralf Lanwehr, Torsten Melles<\/p>\n

Conjoint-Analyse<\/strong><\/p>\n

Die Conjoint-Analyse (CA) ist ein Verfahren zur Messung von Pr\u00e4ferenzen, Kaufabsichten und Einstellungen von Verbrauchern zu Produkten, Dienstleistungen oder anderen multiattributiven Konzepten. Sie wird heute \u00fcberwiegend f\u00fcr Fragestellungen der Markt- und Konsumentenforschung genutzt. Neben der eigentlichen Pr\u00e4ferenzanalyse finden dar\u00fcber hinaus viele der CA nachgelagerte Anwendungen wie Nutzenbasierte Segmentierung, Preisforschung, Markenwert- oder Positionierungsanalysen gro\u00dfes Interesse bei Marktforschern.<\/p>\n

Mit der Conjoint Analyse werden Fragestellungen nach wichtigen Merkmalen sowie dem Potential von Neu- und Weiterentwicklungen von (Produkt-)Konzepten und der Preisbereitschaft beim Kunden beantwortet. Der Vorteil der CA als dekompositionelles Verfahren gegen\u00fcber anderen, direkte Methoden der Relevanzmessung ist, dass Gesamtbeurteilungen von ausgew\u00e4hlten Objekten erfragt werden, die anschlie\u00dfend in Einzelurteile bez\u00fcglich der Merkmale und Auspr\u00e4gungen dieser Objekte zerlegt, dekomponiert, werden.<\/p>\n

Das Buch ist eine anwenderorientierte Einf\u00fchrung in die CA. Es beschreibt die wichtigsten Verfahrensvarianten konzeptionell, f\u00fchrt mit Praxisbeispielen in die typischen Anwendungen ein, und entwickelt ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die h\u00e4ufigsten Fallstricke. Die Praxisdurchf\u00fchrung der CA wird zus\u00e4tzlich an drei Computerprogrammen (SSI Web von Sawtooth Software, CAM von NORDLIGHT research, Conjoint in R) erl\u00e4utert.<\/p>\n

Schl\u00fcsselw\u00f6rter:<\/strong> Multivariate Statistik, Datenanalyse, Pr\u00e4ferenzmodelle, Sozialwissenschaftliche Methodik, Marktsegmentierung, Sch\u00e4tzverfahren, Urteilsbildung<\/p>\n

Harald Fiedler<\/em> ist Data Scientist und Datenproduktdesigner bei Cavorit. Seine Interessensschwerpunkte sind adaptive Verfahren auf Grundlage der Item Response Theorie, MCMC-Verfahren und die Behandlung fehlender Werte (missing data) mit Hilfe Multipler Imputation.<\/p>\n

Tim Kaltenborn<\/em> ist Leitender Studienberater an der IUBH Internationale Hochschule Bad Honnef \u2013 Bonn. Zuvor arbeitete er im Bereich Hochschul- und Studierendenforschung bei UNIVERSUM Communications und als Dozent f\u00fcr Marktforschung an verschiedenen Hochschulen. Seine Forschung liegt \u00fcberwiegend im Bereich Kunden- und Trendbefragungen, Pr\u00e4ferenzstrukturen und Conjoint-Analysen.<\/p>\n

Torsten Melles<\/em> ist gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Gesellschafter von NORDLIGHT research. Er ist Diplom-Psychologe und hat sich im Rahmen seines Studiums und der Dissertation mit methodischen Fragestellungen der Conjoint-Analyse besch\u00e4ftigt, und verf\u00fcgt \u00fcber
\nlangj\u00e4hrige Erfahrung in der Durchf\u00fchrung von Marktforschungsstudien, insbesondere im Bereich \u201eProdukttests und Werbewirkung\u201c.<\/p>\n

Ralf Lanwehr<\/em> ist Professor f\u00fcr internationales Management an der FH S\u00fcdwestfalen. Er konzentriert er sich auf die Themen F\u00fchrung, Kultur, Strategie und Change sowie Methodenlehre.<\/p>\n

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