Die Ermittlung von individuellen Zahlungsbereitschaften mittels Präferenzmessung : Die Price-Adapted Choice-Based Conjointanalyse

Die valide Vorhersage des Kaufverhaltens von Konsumenten ist eine der größten Herausforderungen der Marktforschung. Der Fokus der Präferenzmessung besteht darin, Modelle und Experimente zu entwickeln, die präzise und umfassende Informationen dazu auf der Grundlage von wenigen Beobachtungen liefern. Der am weitesten verbreitete Ansatz im Bereich der Präferenzmessung ist die Choice-Based Conjointanalyse nach Louviere und Woodworth. Neben der Optimierung der Produktgestaltung ist die Preisfindung ein wichtiges Einsatzgebiet dieser Methodik. Allerdings besitzt dieses Verfahren den Nachteil, dass es die Zahlungsbereitschaften überschätzt. Somit werden die Ermittlung einer möglichen höheren Zahlungsbereitschaft und eine damit verbundene optimale Preisgestaltung verhindert. Ziel dieser Arbeit ist es, die individuelle Preisanpassung nach Erichson, das adaptive TESI-Preismodell, in die Erhebung der Choice-Based Conjointanalyse zu integrieren und somit eine neue Methodik der Präferenzmessung zu entwickeln, die Price-Adapted Choice-Based Conjointanalyse. Mit Hilfe von zwei Untersuchungen werden beide Modelle, die klassische Choice-Based Conjointanalyse sowie das neu entwickelte Modell, eingesetzt und überprüft. Sie werden dahin gehend untersucht, welches Modell die individuellen maximalen Zahlungsbereitschaften genauer schätzt und das Kaufverhalten der Probanden valider prognostiziert

Privacy as a Part of the Preference Structure of Users App Buying Decision

Information privacy and personal data in information systems are referred to as the ‘new oil’ of the 21st century. The mass adoption of smart mobile devices, sensor-enabled smart IoT-devices, and mobile applications provide virtually endless possibilities of gathering users’ personal information. Previous research suggests that users attribute very little monetary value to their information privacy. The current paper assumes that users are not able to monetize their value of privacy due to its abstract nature and non-transparent context. By defining privacy as a crucial product attribute of mobile applications the authors provide an approach to measure the importance of privacy as part of users’ preference structure. The results of the conducted choice-based conjoint Analysis emphasize the high relevance of privacy in users’ preference structure when downloading an app and provide an interesting contribution for theory and practice

Die Ermittlung von individuellen Zahlungsbereitschaften mittels Präferenzmessung : Die Price-Adapted Choice-Based Conjointanalyse

Die valide Vorhersage des Kaufverhaltens von Konsumenten ist eine der größten Herausforderungen der Marktforschung. Der Fokus der Präferenzmessung besteht darin, Modelle und Experimente zu entwickeln, die präzise und umfassende Informationen dazu auf der Grundlage von wenigen Beobachtungen liefern. Der am weitesten verbreitete Ansatz im Bereich der Präferenzmessung ist die Choice-Based Conjointanalyse nach Louviere und Woodworth. Neben der Optimierung der Produktgestaltung ist die Preisfindung ein wichtiges Einsatzgebiet dieser Methodik. Allerdings besitzt dieses Verfahren den Nachteil, dass es die Zahlungsbereitschaften überschätzt. Somit werden die Ermittlung einer möglichen höheren Zahlungsbereitschaft und eine damit verbundene optimale Preisgestaltung verhindert. Ziel dieser Arbeit ist es, die individuelle Preisanpassung nach Erichson, das adaptive TESI-Preismodell, in die Erhebung der Choice-Based Conjointanalyse zu integrieren und somit eine neue Methodik der Präferenzmessung zu entwickeln, die Price-Adapted Choice-Based Conjointanalyse. Mit Hilfe von zwei Untersuchungen werden beide Modelle, die klassische Choice-Based Conjointanalyse sowie das neu entwickelte Modell, eingesetzt und überprüft. Sie werden dahin gehend untersucht, welches Modell die individuellen maximalen Zahlungsbereitschaften genauer schätzt und das Kaufverhalten der Probanden valider prognostiziert