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

Prof. Dr. Daniel Baierist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing& Innovation an der Universität Bayreuth. Prof. Dr. Michael Bruschist Professor für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing und Unternehmensplanung an der Hochschule Anhalt.Mit Beiträgen von:Dennis Appenfeller, Universität Potsdam, Potsdam, DeutschlandStephan Baass, Jungheinrich Schweiz, Hirschthal, SchweizDaniel Baier, Universität Bayreuth, Bayreuth, DeutschlandIngo Balderjahn, Universität Potsdam, Potsdam, DeutschlandBernhard Baumgartner, Universität Osnabrück, Osnabrück, DeutschlandAxel Bichler, Factworks LLC, San Mateo, CA, USAClaudia Bornemeyer, IUBH Internationale Hochschule, Bad Honnef, DeutschlandBenedikt M. Brand, Universität Bayreuth, Bayreuth, DeutschlandMichael Brusch, Hochschule Anhalt, Köthen, DeutschlandReinhold, Decker, Universität Bielefeld, Bielefeld, DeutschlandMichael Freiherr von Forstner, Jungheinrich AG, Norderstedt, DeutschlandLorenz Gabriel, Universität Trier, Trier, DeutschlandWolfgang Gaul, Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe, DeutschlandDoreen Hedergott, Stiftung Warentest, Berlin, DeutschlandMaren Hein, Landesamt für Statistik Niedersachsen, Hannover, DeutschlandSimon Himmel, RWTH Aachen University, Aachen, DeutschlandThomas Kohler, Alix Partners, Boston, MA, USAPeter Kurz, BMS Marketing Research + Strategy GmbH, München, DeutschlandSteffen Männche, IQVIA Commercial GmbH& Co. OHG, Frankfurt am Main, DeutschlandBruno Neibecker, Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe, DeutschlandPetra Oexler, BMW Group, München, DeutschlandFriederike Paetz, Technische Universität Clausthal, Clausthal-Zellerfeld, DeutschlandMathias Peyer, Ministerium fürBildung, Jugend und Sport, Potsdam, DeutschlandWinfried J. Steiner, Technische Universität Clausthal, Clausthal-Zellerfeld, DeutschlandStephan Szuppa, SRH Berlin University of Applied Sciences, Berlin, DeutschlandVolker Trommsdorff, Technische Universität Berlin, Berlin, DeutschlandFrank Wartenberg, IQVIA Commercial GmbH& Co. OHG, Frankfurt am Main, DeutschlandRolf Weiber, Universität Trier, Trier, DeutschlandHerbert Woratschek, Universität Bayreuth, Bayreuth, DeutschlandMartina Ziefle, RWTH Aachen University, Aachen, Deutschland

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.