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  • Conjoint-Analyse im Service Engineering
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Die Conjoint-Analyse ist ein in der systematischen Dienstleistungsentwicklung angewandtes dekompositionelles Verfahren zur Messung von Kundenpräferenzen. Sie kann sowohl in der Analyse der Kundenanforderungen an die Dienstleistung, als auch im Preisbildungs- und Marktsegmentierungprozess Anwendung finden. Durch die Einbindung der Kundenperspektive leistet die Conjoint-Analyse einen herausragenden Beitrag zur Sicherung der Dienstleistungsqualität im Entwicklungsprozess und verringert dadurch das Innovationsrisiko.

Inhaltsverzeichnis

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1. Bedeutung des Qualitätsmanagements im Dienstleistungssektor


Seit über 30 Jahren prägt der Dienstleistungssektor die Wirtschaftslandschaft Deutschlands und gewinnt ungehemmt an Bedeutung. 71 Prozent der gesamtwirtschaftlichen Wertschöpfung werden im tertiären Sektor erwirtschaftet – Tendenz steigend.1 Der Umsatz im Dienstleistungsbereich erhöhte sich im Jahr 2011 um 5,7 Prozent.2 Die Dienstleistungsunternehmen stehen jedoch vor verschiedenen Herausforderungen:3

  • Erhöhte Markttransparenz durch die Möglichkeit des uneingeschränkten Kundenaustauschs via Informations- und Kommunikationstechnologien
  • Begünstigung von Imitationen durch den immateriellen Charakter von Dienstleistungen
  • Gestiegene Kundenerwartungen
  • Intensivierung des Wettbewerbs durch den Markteintritt sowohl nationaler, als auch internationaler Unternehmen
  • Wunsch der Kunden nach Dienstleistungen zur Erhöhung der eigenen Lebensqualität

Daraus resultiert, dass sich Unternehmen nur noch durch eine hohe Dienstleistungsqualität voneinander abgrenzen können. Die Ausrichtung der Dienstleistungen an die Kundenanforderungen und deren langfristige Bindung sind somit als grundlegende Faktoren zur Erlangung eines Wettbewerbsvorteils anzusehen.

Die Bedeutung der Dienstleistungsqualität scheint jedoch in der Praxis noch nicht verinnerlicht worden zu sein. Der Begriff „Servicewüste Deutschland“ ist längst Sprichwort. Unzufriedene Kunden stellen dabei ein ernstzunehmendes Problem dar, denn durch negative Mundpropaganda kann eine Negativspirale in Gang gesetzt werden.4

Fehlende Kundenorientierung ist allerdings nicht nur für bereits bestehende Dienstleistungen problematisch. 30-50 Prozent aller neuen Dienstleistungen floppen bei den Kunden.5 Dies stellt für Unternehmen einen gewaltigen finanziellen Verlust dar. So haben beispielsweise private ISDN-Videotelefone nie Anklang gefunden. Die Kosten für die Entwicklung sind versunken. Es besteht somit die Notwendigkeit, die Kundenanforderungen sowohl in den Entwicklungsprozess mit einzubeziehen, als auch bestehende Dienstleistungen kontinuierlich zu optimieren. 

Ausgangspunkt für die systematische Optimierung der Dienstleistungsqualität ist die Messung der Anforderungen der Kunden an die Dienstleistung. Zu diesem Zweck stehen verschiedene Methoden zur Auswahl, die sich grob in kundenorientierte und unternehmensorientierte Ansätze einteilen lassen. Die Conjoint-Analyse lässt sich den kundenorientierten Ansätzen zuordnen.
6

2. Anwendung der Conjoint-Analyse im Service Engineering


Die Conjoint-Analyse ermöglicht sowohl die Bestimmung des Gesamtnutzens der Dienstleistung für den Kunden, als auch die Ermittlung der Teilnutzenwerte der einzelnen Dienstleistungsaspekte. Dies sind wertvolle Informationen für den Entwicklungsprozess, da mit ihnen eine Dienstleistung von hoher wahrgenommener Qualität konzipiert werden kann. Aus diesem Grund findet die Conjoint-Analyse vermehrt im Service Engineering Anwendung.7

Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation entwickelte in Zusammenarbeit mit der DEKRA ein modulbasiertes Vorgehensmodell des Service Engineering, das den Entwicklungsprozess in einzelne Schritte einteilt, die sich insgesamt sechs zu Phasen zusammenfassen lassen.8

                                                                               Modulbasiertes Vorgehensmodell des Service Engineering

Die Conjoint-Analyse als Messmethode der Kundenpräferenzen lässt sich in diesem Modell drei Aufgaben zuordnen: "Marktanforderungen" und "Preisbildung" in der Anforderungsanalyse sowie "strategisches Marketing" in der Phase der Dienstleistungskonzeption.9

2.1 Analyse der Marktanforderungen

Wenn in einem Unternehmen die Entscheidung getroffen wird, eine Dienstleistungsidee weiterzuentwickeln, muss im nächsten Schritt in Erfahrung gebracht werden, welche Anforderungen die Kunden an jene Dienstleistung stellen. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Dienstleistung nicht „am Kunden vorbei“ konzipiert wird. Unter dem Schritt „Marktanforderungen“ wird der Blick auf die Kundenperspektive gerichtet und man geht der Frage „Was will der Kunde eigentlich?“ auf den Grund.10

An diesem Punkt ist die Nutzung der Conjoint-Analyse zur Erfassung und Priorisierung der Kundenanforderungen sinnvoll. Sie erlaubt dabei die Ermittlung der Kundenpräferenzen im Allgemeinen sowie der nutzengenerienden Teilaspekte der Dienstleistung im Einzelnen. Durch dieses Wissen können Unternehmen Innovationsflops aufgrund mangelnden Kundennutzens sowie Overengineering verhindern. Dies geht mit einer erheblichen Kostenersparnis einher. Die dadurch ermittelte „Optimaldienstleistung“ gilt für den weiteren Entwicklungsprozess als Standard und sichert somit die Dienstleistungsqualität. 

2.2 Nutzenorientierte Preisbildung

Nach Analyse der Kundenanforderungen („Was will der Kunde?“) sowie der Unternehmensanforderungen („Was kann das Unternehmen?“) schließt sich eine erste Analyse des späteren Preises der Dienstleistung an. Unternehmen stehen dabei in einem Spannungsdreieck zwischen Kundennutzen, Kosten und Konkurrenzumfeld. Die Kosten der Herstellung stellen die unterste Preisgrenze dar, die maximale Zahlungsbereitschaft des Kunden die Obergrenze. Eine interessante Stellung nimmt der Kundennutzen ein. Je höher der Nutzen der Dienstleistung subjektiv eingeschätzt wird, desto höher ist die Zahlungsbereitschaft. Auch hier wird abermals die herausragende Bedeutung der kundenorientierten Dienstleistungsausrichtung deutlich.11

Durch das Einfügen des Teilaspektes „Preis“ in das Modell kann die Conjoint-Analyse die Zahlungsbereitschaft der Kunden ermitteln und so Grundlage für den Preisbildungsprozess sein. Dadurch ist es möglich, zu erfahren, ob ein Kunde mit einer schlechteren Leistung einverstanden wäre, wenn sich dementsprechend auch der Preis verringern würde, und umgekehrt.

Es kann weiterhin in Erfahrung gebracht werden, ob das Angebot von mehrpreisfähigen Sonderleistungen in Betracht gezogen werden sollte. Dies wäre der Fall, wenn der Kunde dazu bereit wäre, für einen subjektiv besonders wichtigen Teilaspekt der Dienstleistung einen Aufpreis zu bezahlen. Typische Anwendungsbeispiele aus dem Alltag sind die Behandlung durch den Chefarzt, Expressversand oder ein Hotelzimmer mit Meerblick.

Die Conjoint-Analyse trägt somit zu einer nachfrageorientierten Preisbildung innerhalb der Anforderungsanalyse bei.

2.3 Strategisches Marketing

Neben der Unterstützung der Ermittlung der Kundenanforderungen und der Zahlungsbereitschaft bzgl. der zu entwickelnden Dienstleistung, kann die Conjoint-Analyse ebenso in der sich anschließenden Phase der Dienstleistungskonzeption Anwendung finden. In der Marketingkonzeption sollen sowohl die Marketingstrategie als auch die konkreten Instrumente der Vermarktung erstellt werden. Wichtige Grundlage hierfür ist die Ermittlung des Marktsegmentes, welches durch die Dienstleistung angesprochen werden soll.

Eine mögliche Methode der Marktsegmentierung ist die verhaltensbezogene Einteilung, wobei der Kundennutzen ein wichtiges Segmentierungskriterium darstellt.12 An dieser Stelle können die bereits erhobenen Präferenzdaten aus der Conjoint-Analyse verwendet werden, um in einem zweiten Schritt ähnliche Teilnutzenwerte zu Gruppen zusammenzufassen. Für diese so genannte post hoc-Segmentierung wird zumeist ein Clusterverfahren verwendet.13

3. Beispielhafte Anwendung der Conjoint-Analyse


Zum besseren Verständnis werden in den nächsten Abschnitten exemplarisch die Voraussetzungen, Ablaufschritte und Implikationen der Conjoint-Analyse anhand eines Falles aus der Telekommunikationsbranche betrachtet. Hierfür wird das Produkt Entertain der Deutschen Telekom, welches ein hybrides Leistungsbündel darstellt,  herangezogen.

3.1 Das Produkt Entertain

Das Angebot Entertain der Deutschen Telekom soll dem Kunden ermöglichen, eine Dreifachlösung für Internet, Telefon und Fernsehen aus einer Hand zu bekommen. Dabei bietet die Telekom aktuell drei verschiedene Lösungen zur Auswahl: Entertain Sat, Entertain Comfort und Entertain Premium. Jedes dieser Angebote besitzt einen unterschiedlichen Leistungsumfang in den drei Komponenten Telefon, Internet und Fernsehen und ist dementsprechend jeweils zu einem anderen Preis erhältlich. 

3.2 Conjoint-Analyse zur Optimierung des Produktes Entertain

Das Produkt Entertain kann mit den möglichen Zusatzoptionen innerhalb der drei verschiedenen Lösungen sehr umfangreich und individuell gestaltet werden. Damit die Deutsche Telekom die Kundenanforderungen zukünftig aber noch besser erfüllen kann, sollen mittels der Conjoint-Analyse, die für die Kunden wichtigsten zusätzlichen Produkteigenschaften abgefragt werden. Das dadurch generierte Wissen soll anschließend zur Optimierung des Produktangebots genutzt werden. Die Conjoint-Analyse ist hierbei sinnvoll, da sie sich insbesondere dazu eignet herauszufinden, welche Dienstleistungsmerkmale und welche Ausprägungen dieser Merkmale für den Kunden besonders wichtig zur Erzielung eines hohen Gesamtnutzens sind. Daraus können dann Implikationen zur Anpassung des Entertain Angebotes abgeleitet werden. 

3.3 Ablauf der Conjoint-Analyse

Die Conjoint-Analyse soll hier beispielhaft zur Abfrage der Kundenpräferenzen bezüglich der Zusatzoptionen der Entertain Pakete genutzt werden. Diese fiktiven Ergebnisse können dann zur Optimierung und Anpassung des Angebots an die Kundenwünsche genutzt und der Telekom Implikationen zur Umsetzung gegeben werden.  

Zu Beginn der Conjoint-Analyse gilt es die relevanten Eigenschaften zu identifizieren. Zur Bestimmung dieser relevanten Eigenschaften müsste zunächst ein direktes (z.B. Interview), projektives (z.B. Assoziationstest ) oder vergleichendes (z.B. Repertory-Grid-Technik ) Verfahren angewendet werden.14  Zur Vereinfachung werden bei diesem Beispiel die Zusatzoptionen der Entertain Lösungen als relevante Eigenschaften als gegeben angenommen.

3.3.1 Schritt 1 - Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen

Der erste Schritt in der Conjoint-Analyse befasst sich mit der Identifikation der Produkteigenschaften, die in die Untersuchung einbezogen werden sollen. Bei dem Produkt Entertain werden die folgenden Zusatzoptionen der Angebote heraus gegriffen: VDSL, Big TV und TV Paket Film. 

Diese müssen sieben Bedingungen erfüllen, damit die Conjoint-Analyse ohne Probleme und Fehler durchgeführt werden kann.

Alle drei Eigenschaften können als relevant festgelegt werden. Damit ist die erste Bedingung erfüllt. Alle diese Eigenschaften sind weiterhin von der Deutschen Telekom beeinflussbar und unabhängig voneinander (Das Vorhandensein von VDSL hängt nicht davon ab, ob der Kunde Big TV in seinem Entertain Paket hat). Außerdem können die Eigenschaften realisiert werden. Zusätzlich stehen sie in kompensatorischer Beziehung zueinander und schließen einander damit nicht aus. Das letzte Kriterium der Begrenztheit wird ebenfalls erfüllt, da die drei Eigenschaften jeweils maximal drei Ausprägungen besitzen. Würden diese die Anzahl von drei stark überschreiten, wäre der Befragungsaufwand enorm.

In der nachfolgenden Tabelle sind die relvanten Eigenschaften mit ihren jeweiligen Ausprägungen aufgelistet:

Eigenschaft

Eigenschaftsausprägung

A: VDSL

1: nicht zubuchbar

 

2: zubuchbar für 10€ monatlich

B: Big TV

1: nicht zubuchbar

 

2: zubuchbar für 8,95€ monatlich

 

3: zubuchbar für 16,95€ monatlich

C: TV Paket Film

1: nicht zubuchbar

 

2: zubuchbar für 5,95€ monatlich

 

3: enthalten

3.3.2 Schritt 2 - Erhebungsdesign

Die Entscheidung über das Erhebungsdesign hängt maßgeblich von der Anzahl der Eigenschaften und deren Ausprägungen ab. Die Stimuli, die von den Kunden bewertet werden, ergeben sich durch die verschiedenen Kombinationen der Eigenschaftsausprägungen (z.B. A1, B2, etc.). Dies kann mit der Profil-Methode oder der Zwei-Faktoren-Methode durchgeführt werden.

Bei der Zwei-Faktoren-Methode werden zur Bildung eines Stimulus je zwei Eigenschaften und deren Ausprägungen zusammengesetzt.

Bei der Profilmethode, die bei dieser Fallstudie angewendet wird und grundsätzlich eher für die Praxis geeignet ist, wird ein Stimulus aus einer beliebigen Kombination aller Ausprägungen der Eigenschaften (hier Zusatzoptionen) gebildet. Der erste Stimulus (siehe Tabelle) setzt sich aus VDSL nicht zubuchbar (A1), Big TV nicht zubuchbar (B1) und TV Paket Film nicht zubuchbar (C1) zusammen. Es ergeben sich dementsprechend nach dieser Methode (2x3x3=) 18 Stimuli.

Stimuli

A1B1C1

A2B1C1

A1B1C2

A2B1C2

A1B1C3

A2B1C3

A1B2C1

A2B2C1

A1B2C2

A2B2C2

A1B2C3

A2B2C3

A1B3C1

A2B3C1

A1B3C2

A2B3C2

A1B3C3

A2B3C3

3.3.3 Schritt 3 - Bewertung der Stimuli

Da die Deutsche Telekom alle möglichen Stimuli bewertet haben möchte, müssten die verschiedenen Kombinationen (Stimuli) des vollständigen Designs normalerweise den Kunden vorgelegt und von diesen bewertet werden. Hierfür gibt es verschiedene Möglichkeiten. In diesem Fall wird die Rangordnung der einzelnen Stimuli präferiert. Folgende Rangreihenfolge wird beispielhaft angenommen:

Stimuli

Rang

Stimuli

Rang

A1B1C1

2

A2B1C1

17

A1B1C2

5

A2B1C2

A1B1C3

6

A2B1C3

7

A1B2C1

18

A2B2C1

12

A1B2C2

10

A2B2C2

15

A1B2C3

16

A2B2C3

1

A1B3C1

9

A2B3C1

14

A1B3C2

13

A2B3C2

4

A1B3C3

11

A2B3C3

3

3.3.4 Schritt 4 - Schätzung der Nutzenwerte

Im nächsten Schritt müssen nun die Teilnutzenwerte (β kl) der einzelnen Eigenschaftsausprägungen (A1, A2, B1, B2, B3, C1, C2, C3) berechnet werden. Zunächst wird dafür der mittlere Präferenzwert (μ) über alle Stimuli berechnet (μ = Summe aller Ränge (=18!)/Anzahl der Stimuli (=18). Weiterhin werden die mittleren Präferenzwerte für jede Ausprägung (p kl) bestimmt.

Ausprägung

p kl

μ

β kl  = p kl - μ

A1 (k=1, l=1)

90/9=10

9,5

0,5

A2 (k=1, l=2)

81/9=9

9,5

-0,5

B1 (k=2, l=1)

45/9=5

9,5

-4,5

B2 (k=2, l=2)

72/9=8

9,5

-1,5

B3 (k=2, l=3)

54/9=6

9,5

-3,5

C1 (k=3, l=1)

72/6=12

9,5

2,5

C2 (k=3, l=2)

55/6=9,2

9,5

-0,3

C3 (k=3, l=3)

44/6=7,3

9,5

-2,2

An diesem Ergebnis der Teilnutzenwerte lässt sich erkennen, welche Ausprägungen, welchen Beitrag am empfundenen Gesamtnutzen der Kunden leisten. In diesem Fall tragen VDSL nicht zubuchbar11= 0,5) und TV Paket Film (β 31= 2,5) positiv zum Nutzen bei. Bei Big TV hingegen zeigen alle Teilnutzenwerte einen negativen Beitrag.

Aus diesen ermittelten Teilnutzenwerte lassen sich weiterhin die absoluten und die relativen Wichtigkeiten (w k) der Zusatzoptionen ermitteln. Die Berechnung der Wichtigkeit erfolgt durch die Subtraktion des geringsten Teilnutzenwertes vom größten Teinutzenwert (Wichtigkeit=maxβ kl - minβ kl). Es kann somit festgestellt werden, welche der Optionen für den einzelnen Kunden am wichtigsten ist.

Eigenschaft

absolute Wichtigkeit (= maxβ kl - minβ kl)

relative Wichtigkeit w k

A: VDSL

0,5 - (-0,5) = 1

1 / 8,9 * 100 % = 11,2 %

B: Big TV

-1,5 - (-4,5) = 3

3 / 8,9 * 100 % = 33,7 %

C: TV Paket Film

2,5 - (-2,2) = 4,9

4,9 / 8,9 * 100 % = 55,1 %

Summe

1 + 3 + 4,9 = 8,9

11,2 % + 33,7 % + 55,1 % = 100 %

Aus dieser Tabelle lässt sich erkennen, dass die Zusatzoption TV Paket Film am wichtigsten ist (55,1 Prozent). Die Leistung Big TV mit einer einer relativen Wichtigkeit von 33,7 Prozent belegt den zweiten Wichtigkeitsrang und VDSL ist für den Kunden am unwichtigsten (11,2 Prozent).

3.3.5 Schritt 5 - Aggregation der Nutzenwerte

Der letzte Schritt der Conjoint-Analyse bezieht sich auf die Ermittlung des Gesamtnutzens der verschiedenen Stimuli. Dieser berechnet sich folgendermaßen: y = μ + β A+ β B+ β C. Damit kann bespielweise für Stimuli A1B1C1 ein Gesamtnutzen von 9,5 + 0,5 + (-4,5) + 2,5 = 12 errechnet werden.

Es ergeben sich somit folgende Gesamtnutzenwerte für die einzelnen Stimuli:

Stimuli

Gesamtnutzen

Stimuli

Gesamtnutzen

A1B1C1

12

A2B1C1

7

A1B1C2

5,2

A2B1C2

4,2

A1B1C3

3,3

A2B1C3

2,3

A1B2C1

11

A2B2C1

10

A1B2C2

8,2

A2B2C2

7,2

A1B2C3

6,3

A2B2C3

5,3

A1B3C1

9

A2B3C1

8

A1B3C2

6,2

A2B3C2

5,2

A1B3C3

4,3

A2B3C3

3,3

Daran lässt sich erkennen, dass der Gesamtnutzen bei Stimuli A1B1C1 (VDSL nicht zubuchbar, Big TV nicht zubuchbar, TV Paket Film nicht zubuchbar) am größten für den Kunden ist. Hingegen schneidet Stimuli A2B1C3 (VDSL zubuchbar für 10€ monatlich, Big TV nicht zubuchbar, TV Paket Film enthalten) am schlechtesten ab.

3.4 Handlungsempfehlungen

Nach der beispielhaften Durchführung der Conjoint-Analyse am Produkt Entertain können der Deutschen Telekom aufgrund der Ergebnisse folgende Handlungsempfehlungen ausgesprochen werden, um den Kundennutzen zu steigern. Es sollte insbesondere auf die relativen Wichtigkeiten der Zusatzoptionen geachtet werden. Je größer hier die Spanne zwischen dem geringsten und größten Teilnutzenwert ist, als desto wichtiger kann die jeweilige Option für den Kunden eingeschätzt werden. In diesem Beispiel sollte die Telekom dementsprechend bei der Konzeption neuer Lösungen bzw. der Optimierung der zusätzlichen Leistungen beachten, dass das TV Paket Film den höchsten Anteil zum Kundennutzen beiträgt. Weiterhin legt die Analyse nahe, dass es sinnvoll ist, das Basisangebot (Entertain Sat) beizubehalten, da dieses die Mögllichkeiten der Zubuchung der drei Zusatzoptionen (VDSL, Big TV und TV Paket Film) nicht bietet. Diese Schlussfolgerung ergibt sich daraus, da sich bei dem Stimulus A1B1C1 (VDSL nicht zubuchbar, Big TV nicht zubuchbar, TV Paket Film nicht zubuchbar) der größte Gesamtnutzen für die Kunden zeigte.

4. Einzelnachweise


Footnotes
Ref Notes
1 Kennzahlen der Dienstleistungswirtschaft: http://www.bundesverband-dienstleistungswirtschaft.de/der-bdwi/die-dienstleistungswirtschaft.html
2 DESTATIS - Umsatz und Beschäftigte in ausgewählten Dienstleistungsbereichen: https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/Wirtschaftsbereiche/Dienstleistungen/Tabellen/UmsatzBeschaeftigteDLBereiche.html
3 Bruhn, M. (2008): Qualitätsmanagement für Dienstleistungen: Grundlagen, Konzepte, Methoden, 7. Auflage, Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 4f.
4 Bruhn, M. (2008): Qualitätsmanagement für Dienstleistungen: Grundlagen, Konzepte, Methoden, 7. Auflage, Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 5f.
5 Reichwald, R./Schaller, C. (2006): Innovationsmanagement von Dienstleistungen - Herausforderungen und Erfolgsfaktoren in der Praxis, in: Bullinger, H.-H./Scheer, A.-W. (Hrsg.): Service Engineering - Entwicklung und Gestaltung innovativer Dienstleistungen, 2. Aufl., Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 168
6 Bruhn, M. (2008): Qualitätsmanagement für Dienstleistungen: Grundlagen, Konzepte, Methoden, 7. Auflage, Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 129f.
7 Braier, D./Brusch, M. (2009): Erfassung von Kundenpräferenzen für Produkte und Dienstleistungen, in: Braier, D./Brusch, M. (Hrsg): Conjointanalyse: Methoden – Anwendungen – Praxisbeispiele, Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 8
8 Schneider, K./Daun, C./Behrens, H./Wagner, D. (2006): Vorgehensmodelle und Standards zur systematischen Entwicklung von Dienstleistungen, in: Bullinger, H.J./Scheer, A.W. (Hrsg.): Service Engineering - Entwicklung und Gestaltung innovativer Dienstleistungen, 2. Aufl., Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 134
9 Braier, D./Brusch, M. (2009): Erfassung von Kundenpräferenzen für Produkte und Dienstleistungen, in: Braier, D./Brusch, M. (Hrsg): Conjointanalyse: Methoden – Anwendungen – Praxisbeispiele, Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 9
10 Meiren, T. /Barth, T. (2002): Service Engineering in Unternehmen umsetzen. Leitfaden für die Entwicklung von Dienstleistungen. Stuttgart: IRB-Verlag, S. 20
11 Haller, S. (2012): Dienstleistungsmanagement: Grundlagen – Konzepte – Instrumente, 5. Aufl., Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 128ff.
12 Haller, S. (2012): Dienstleistungsmanagement: Grundlagen – Konzepte – Instrumente, 5. Aufl., Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 100
13 vgl. Steiner, W.J./Baumgartner, B. (2003): Conjoint-Analyse und Marktsegmentierung, Diskussionsbeiträge zur Wirtschaftswissenschaft, Nr. 382, Universität Regenburg
14 Weiber, R./Mühlhaus, D. (2009): Erfassung von Kundenpräferenzen für Produkte und Dienstleistungen, in: Braier, D./Brusch, M. (Hrsg): Conjointanalyse: Methoden – Anwendungen – Praxisbeispiele, Berlin und Heidelberg: Springer Verlag, S. 50

5. Weiterführende Literatur


Braier, D./Brusch, M. (Hrsg) (2009): Conjointanalyse: Methoden – Anwendungen – Praxisbeispiele, Berlin und Heidelberg: Springer Verlag.

Bullinger, H.J./Scheer, A.W. (Hrsg.) (2006): Service Engineering - Entwicklung und Gestaltung innovativer Dienstleistungen, 2. Aufl., Berlin und Heidelberg: Springer Verlag.


Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO