About the Book
Die Conjointanalyse ist ein wichtiges Marketing-Instrument, mit dem man die Kundenorientierung verbessern, die Marktabdeckung, Umsätze und Gewinne bei den eigenen Produkten steigern sowie neue Sachgüter und Dienstleistungen erfolgreich in Märkten platzieren kann. Dieses Buch präsentiert umfassend Methoden, Anwendungen und Praxisbeispiele zu diesem modernen Denkansatz.
Renommierte Experten aus Wissenschaft und Praxis vermitteln, wie die Conjointanalyse erfolgreich in Unternehmen genutzt werden kann. Diskutiert wird, wie man Marktforschung betreiben und damit Kundenwünsche erheben sowie unter Verwendung von Simulationsrechnungen Produkte marktorientiert verbessern oder neu einführen kann. Betriebswirtschaftliche Anwendungen zur Marktsegmentierung, Produktplanung, -gestaltung und -einführung ebenso wie branchenbezogene Anwendungsberichte verdeutlichen den Stellenwert dieses Marketing-Instrumentes.
In der 2. Auflage wurden alle Beiträge aktualisiert und es wurden neue Beiträge ergänzt, etwa zur Adaptiven Choice-Based Conjointanalyse, zur Latenten Klassenbildung mit und ohne hierarchisch bayesianische Schätzung sowie zu Anwendungen im Sportmanagement oder zur Mensch-Roboter-Kollaboration in der Industrie. In den Beiträgen zur Versuchsplanung, zu den Erhebungs- und Auswertungsverfahren sowie zur Simulation und Optimierung wird nun zusätzlich in die versierte Nutzung von Standardsoftware eingeführt und es werden Beispielquellcodes und -datensätze bereitgestellt.
Der Inhalt
- Einführung
- Grundlagen und Modellbildung
- Messung der Präferenzen
- Simulation und Optimierung
- Betriebswirtschaftliche Anwendungen
- Branchenspezifische Anwendungen
Table of Contents:
Conjointanalyse: Erfassung von Kundenpräferenzen im Überblick.- Conjointanalyse: Verbreitung und Validität kommerzieller Anwendungen im Zeitverlauf.- Identifikation präferenzbildender Merkmale und Ausprägungen bei Conjointanalysen.- Präferenzmodelle bei der Conjointanalyse.- Konstruktion von Erhebungsdesigns bei der Conjointanalyse.- Präsentation der Stimuli bei der Conjointanalyse.- Bewertungsbasierte Conjointanalyse.- Choice-Based Conjointanalyse.- Adaptive Choice-Based Conjointanalyse.- Latente Klassenmodelle bei der wahlbasierten Conjointanalyse.- Hierarchisch bayesianische Methoden bei der Conjointanalyse.- Simulation und Optimierung auf Basis der Conjointanalyse.- Spieltheoretische Ansätze in der Conjointanalyse.- Marktsegmentierung auf Basis individueller Nutzenmessungen – Methodik und Beispiele.- Ticketpreise im Sport – Können Conjointanalysen helfen Fanproteste zu vermeiden?.- Produktdesign auf Basis von Conjointdaten.- Produktplanung durch Integration von QFD und Conjointanalyse.- Produktentwicklung am Beispiel von Flurförderzeugen.- Marktforschung für das „Intelligente Haus“.- Repositionierung eines antibakteriellen Arzneimittels.- Konzipierung und Umsetzung einer zielgruppen- und marktorientierten Citylogistik.- Akzeptanzfaktoren für Mensch-Roboter-Kollaboration in der Industrie: Eine Conjoint-Studie.
About the Author :
Prof. Dr. Daniel Baier ist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing & Innovation an der Universität Bayreuth. Prof. Dr. Michael Brusch ist Professor für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing und Unternehmensplanung an der Hochschule Anhalt. Mit Beiträgen von:
- Dennis Appenfeller, Universität Potsdam, Potsdam, Deutschland
- Stephan Baass, Jungheinrich Schweiz, Hirschthal, Schweiz
- Daniel Baier, Universität Bayreuth, Bayreuth, Deutschland
- Ingo Balderjahn, Universität Potsdam, Potsdam, Deutschland
- Bernhard Baumgartner, Universität Osnabrück, Osnabrück, Deutschland
- Axel Bichler, Factworks LLC, San Mateo, CA, USA
- Claudia Bornemeyer, IUBH Internationale Hochschule, Bad Honnef, Deutschland
- Benedikt M. Brand, Universität Bayreuth, Bayreuth, Deutschland
- Michael Brusch, Hochschule Anhalt, Köthen, Deutschland
- Reinhold, Decker, Universität Bielefeld, Bielefeld, Deutschland
- Michael Freiherr von Forstner, Jungheinrich AG, Norderstedt, Deutschland
- Lorenz Gabriel, Universität Trier, Trier, Deutschland
- Wolfgang Gaul, Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe, Deutschland
- Doreen Hedergott, Stiftung Warentest, Berlin, Deutschland
- Maren Hein, Landesamt für Statistik Niedersachsen, Hannover, Deutschland
- Simon Himmel, RWTH Aachen University, Aachen, Deutschland
- Thomas Kohler, Alix Partners, Boston, MA, USA
- Peter Kurz, BMS Marketing Research + Strategy GmbH, München, Deutschland
- Steffen Männche, IQVIA Commercial GmbH & Co. OHG, Frankfurt am Main, Deutschland
- Bruno Neibecker, Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe, Deutschland
- Petra Oexler, BMW Group, München, Deutschland
- Friederike Paetz, Technische Universität Clausthal, Clausthal-Zellerfeld, Deutschland
- Mathias Peyer, Ministerium fürBildung, Jugend und Sport, Potsdam, Deutschland
- Winfried J. Steiner, Technische Universität Clausthal, Clausthal-Zellerfeld, Deutschland
- Stephan Szuppa, SRH Berlin University of Applied Sciences, Berlin, Deutschland
- Volker Trommsdorff, Technische Universität Berlin, Berlin, Deutschland
- Frank Wartenberg, IQVIA Commercial GmbH & Co. OHG, Frankfurt am Main, Deutschland
- Rolf Weiber, Universität Trier, Trier, Deutschland
- Herbert Woratschek, Universität Bayreuth, Bayreuth, Deutschland
- Martina Ziefle, RWTH Aachen University, Aachen, Deutschland
