Beim Durchführen von Marktforschung ist es entscheidend, so viele Informationen wie möglich über die Kundenpräferenzen zu sammeln. Ein typischer Ansatz besteht darin, dass die Befragten eine Liste von Themen von am wichtigsten bis am wenigsten wichtig bewerten. Eine weitere beliebte Technik ist jedoch die MaxDiff-Analyse, die anspruchsvollere Einblicke in das Verbraucherverhalten liefert. In diesem Beitrag werden wir den MaxDiff-Fragetyp definieren, Beispiele dafür geben, wie er sich von der Rangfolge unterscheidet, und erklären, warum er ein hervorragendes Werkzeug für die Marktforschung ist.

MaxDiff (auch bekannt als Maximum Difference Scaling) ist ein Frage-Typ zur Bewertung von Präferenzen, bei dem die Befragten gebeten werden, Merkmale nach ihrer Bedeutung zu rangieren (z.B. am wichtigsten oder am wenigsten wichtig, am ansprechendsten oder am wenigsten ansprechend).

Die Teilnehmer werden aufgefordert, aus einer Liste von Möglichkeiten in einer Sequenz von Fragen das Beste und das Schlechteste auszuwählen. Anschließend wählen die Teilnehmer aus jeder Gruppe die „beste“ und „schlechteste“ Alternative aus, was zu einer Punktzahl für jedes Element führt, abhängig davon, wie häufig es ausgewählt wurde. Die Forscher können die Häufigkeit analysieren, mit der jedes Element als beste oder schlechteste Option ausgewählt wurde, um zu bestimmen, welche Elemente von den Menschen als am bedeutendsten angesehen werden.

Wie definiert man ein Merkmal? Merkmale sind die Eigenschaften des Objekts, Produkts, der Marke, des Dienstes oder der Werbung, die verglichen werden.

Wie definiert man eine Gruppe? Eine Gruppe von Merkmalen wird gebildet, indem Merkmale zufällig ausgewählt werden.

Diese Art von Frage kann als Alternative zu Standard-Rating-Skalen-Ergebnissen verwendet werden, die den Eindruck erwecken könnten, dass alles gleich wichtig ist. Mit MaxDiff werden die Befragten gezwungen, zwischen Optionen zu wählen. Dadurch entstehen Bewertungen, die die relative Bedeutung der bewerteten Elemente auf der Grundlage der getroffenen Entscheidungen zeigen.

Betrachten Sie das obige Beispiel, in dem ein Befragter bewerten musste, was der Hauptkaufgrund war, der den Kunden zum Kauf des neuesten Smartphones führte:

• Betriebssystem vs. Preis
• Betriebssystem vs. Design
• Betriebssystem vs. Leistung
• Preis vs. Design
• Preis vs. Leistung
• Design vs. Leistung

Befragte, die angeben, dass das Betriebssystem am besten und die Leistung am schlechtesten ist, informieren uns über das Ergebnis von fünf der sechs Vergleiche. Wir können keinen Paarvergleich zwischen Design und Leistung ableiten, da wir nicht wissen, wie der Befragte diese beiden unterstützenden Kanäle vergleicht.

Sie können sehen, dass die Daten, die durch diese Frage erzeugt werden, besser sind als die einer Standard-Ranking-Frage. Die Tendenz der Menschen, Elemente am Extrem zu bewerten, ist viel stärker ausgeprägt als die Unterscheidung zwischen Elementen in der Mitte des Spektrums.

Als Marktforscher kann die Integration von MaxDiff in Ihre Umfragen dazu beitragen, ein tieferes Verständnis dafür zu gewinnen, was für Ihre Zielgruppe am wichtigsten ist, und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Schauen wir uns einige realistische Beispiele an, wie MaxDiff Ihnen bei Ihren Umfragen helfen kann:

Wenn Sie eine neue Smartphone-App erstellen möchten, aber unsicher sind, welche Funktionen für Ihre Zielgruppe am relevantesten sind, können Sie MaxDiff verwenden, um den Befragten eine Sammlung von Merkmalen zu zeigen und sie bitten, die wichtigsten und unwichtigsten auszuwählen. Durch die Analyse der Ergebnisse können Sie die wichtigsten Funktionen herausfinden, die Ihre Kunden wünschen, und deren Entwicklung priorisieren.

Markenwahrnehmungsforschung ist für jedes Unternehmen, das im Markt wettbewerbsfähig bleiben möchte, von großer Bedeutung. Sie können MaxDiff nutzen, um herauszufinden, welche Markeneigenschaften für Ihre Zielgruppe am wichtigsten sind und wie Ihre Marke im Vergleich zu Mitbewerbern abschneidet. Sie können beispielsweise den Befragten eine Liste von Eigenschaften wie „innovativ“, „vertrauenswürdig“ und „erschwinglich“ zur Bewertung vorlegen. Durch die Analyse der Daten können Sie die Stärken und Schwächen Ihrer Marke identifizieren und Strategien zur Verbesserung entwickeln.

Zum Beispiel können Sie eine Liste von Vorteilen für Mitarbeiter erstellen und sie bitten, diese in der Reihenfolge ihrer Priorität zu bewerten. Durch die Untersuchung der Daten können Sie die wichtigsten Vorteile für Ihre Mitarbeiter identifizieren und ihre Umsetzung priorisieren. Dies kann zu einer erhöhten Mitarbeiterzufriedenheit führen, die die Gesamtleistung des Unternehmens verbessern kann.

MaxDiff ist sehr hilfreich, wenn es um komplizierte oder multidimensionale Probleme geht, die mit herkömmlichen Bewertungsskalen nicht behandelt werden können. Wenn Sie beispielsweise wissen möchten, welche Aspekte eines Produkts für Kunden am wichtigsten sind, kann Ihnen MaxDiff helfen, sie zu ordnen. Ebenso kann MaxDiff Ihnen dabei helfen zu bestimmen, was Kunden zum Kauf inspiriert.

MaxDiff ist dazu gedacht, zwei häufige Probleme bei herkömmlichen Bewertungsskalen zu lösen:

• Schlechte Unterscheidung zwischen Alternativen
• „Yeah-saying“-Bias

Teilnehmer bewerten bei Verwendung herkömmlicher Bewertungsskalen zahlreiche Alternativen gleich, was zu einer schlechten Unterscheidung führt. Darüber hinaus geben einige Teilnehmer positivere Bewertungen ab als andere, ein Phänomen, das als „Yeah-saying“-Bias bekannt ist. Schauen wir uns an, wie die Verwendung von MaxDiff-Fragetypen in der Marktforschung diese Probleme mit Bewertungsskalen lösen kann.

Das Problem der schlechten Unterscheidung zwischen Alternativen ist ein häufiges Problem, mit dem Forscher bei Umfragen konfrontiert werden. Mehrere Optionen werden oft auf einem ähnlichen Niveau bewertet, was zu einer fehlenden Differenzierung führt. Da alle Optionen als gleich wichtig wahrgenommen werden, kann es schwierig sein, eine Wahl zu treffen.

Teilnehmer neigen dazu, mehrere Alternativen mit hohen Bewertungen zu versehen, was zu einer schlechten Unterscheidung zwischen den Alternativen führt. Dies wird als „Deckeneffekte“ bezeichnet. Die Teilnehmer tun dies aus verschiedenen Gründen, wie zum Beispiel um zustimmend zu erscheinen oder um negative Eindrücke zu vermeiden. Alternativ können einige Teilnehmer einfach eine positivere Lebensanschauung haben, die dazu führt, dass sie höhere Bewertungen abgeben.

Beispiel für den „Deckeneffekt“ bei Fragen mit traditionellen Bewertungsskalen

Marktforschende stehen oft vor Problemen bei der Diskriminierung zwischen Alternativen. Informierte Entscheidungen auf der Grundlage von Umfragedaten zu treffen, wird schwierig, wenn die Befragten keine Unterschiede zwischen den Optionen erkennen können.

Oft können traditionelle Bewertungsskalen Alternativen nicht genau unterscheiden, und die Verwendung von MaxDiff ist der richtige Weg, um dieses Problem zu überwinden. Durch die Aufforderung an die Befragten, zwischen den wichtigsten und unwichtigsten Optionen zu wählen, wird eine klare Differenzierung erreicht. MaxDiff vermeidet auch den „Deckeneffekt“ von traditionellen Bewertungsskalen.

Kundenzufriedenheitsumfragen, zum Beispiel: Wenn ein Verbraucher alle Aspekte eines Produkts oder einer Dienstleistung als „sehr zufrieden“ oder „sehr glücklich“ einstuft, ist es schwierig, Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungen vorgenommen werden können. Dies kann den Eindruck vermitteln, dass alles in Ordnung ist, wenn in Wirklichkeit Entwicklungsbedarf besteht.

In der Umfrageforschung tritt eine Ja-Sage-Verzerrung auf, wenn die Befragten tendenziell mit Aussagen übereinstimmen, selbst wenn sie nicht unbedingt glauben, dass sie wahr sind. Zu den Gründen für diese Verzerrung gehören:

• Sozial erwünschte Antwortverzerrung, bei der die Befragten das Bedürfnis verspüren, Antworten zu geben, die sozial akzeptabel sind.
• Zustimmungsverzerrung, die auftritt, wenn die Befragten Aussagen zustimmen, um einer Konfrontation oder Ablehnung aus dem Weg zu gehen.

Im Alltag wird das Wort „ja“ als affirmative Antwort verwendet. Die Ja-Sage-Verzerrung kann zu ungenauen Umfragedaten führen, da die Befragten Antworten geben können, die ihre wahren Meinungen nicht widerspiegeln. Bei Studien, die darauf abzielen, Einstellungen, Meinungen oder Präferenzen genau zu messen, kann dies eine Herausforderung darstellen.

Beispiel für die Ja-Sage-Verzerrung:

Ein Beispiel für das Ja-Sagen-Bias bei der Verwendung von Bewertungsskalen ist eine Mitarbeiterzufriedenheitsumfrage, bei der Personen möglicherweise alle Aspekte ihrer Beschäftigung auf einer 5-Punkte-Skala als „ausgezeichnet“ oder „sehr positiv“ bewerten möchten, auch wenn es Verbesserungsbereiche gibt. Dies könnte zu voreingenommenen Schlussfolgerungen führen und es schwer machen, Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren.

Besides improving discrimination between alternatives and reduced response bias using MaxDiff has some other advantages:

MaxDiff ist leicht verständlich für Umfrageteilnehmer, was zu einer höheren Rücklaufquote und einer geringeren Abbruchrate der Umfrage führt. Im Gegensatz zu bestimmten Umfragetypen ist MaxDiff einfach und intuitiv, was es für Befragte weniger einschüchternd macht.

Ein Bekleidungseinzelhändler möchte beispielsweise wissen, welche Merkmale für Käufer beim Kauf von Kleidungsmarken am wichtigsten sind. Sie könnten MaxDiff verwenden, um Kunden Variablen wie Preis, Stil und Qualität anzubieten und sie bitten, die wichtigsten und unwichtigsten auszuwählen. Dies würde der Organisation einfache Einblicke geben, was Menschen beim Kleidungseinkauf schätzen.

Schließlich ist MaxDiff eine vielseitige Fragestellung, die in verschiedenen Situationen angewendet werden kann. Sie kann genutzt werden, um verschiedene Produktmerkmale zu vergleichen und zu bewerten, sowie um Verbraucherpräferenzen zu verstehen und wichtige Treiber der Kundenzufriedenheit zu identifizieren.

Ein Softwareunternehmen möchte zum Beispiel wissen, welche Elemente ihres Produkts für Kunden am wertvollsten sind. Sie können MaxDiff verwenden, um Kunden verschiedene Funktionen wie Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit und Sicherheit zu zeigen und sie bitten, die wichtigsten und unwichtigsten Aspekte auszuwählen. Dadurch erhält das Unternehmen wichtige Informationen darüber, was Kunden priorisieren, wenn sie ihre Software nutzen.

Die Ergebnisse von MaxDiff können dazu genutzt werden, eine klare Rangfolge der Dinge aufgrund ihrer relativen Attraktivität zu generieren. Diese Punktzahl kann verwendet werden, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, wie z. B. zu entscheiden, welche Produktmerkmale priorisiert werden sollten, welche Waren eingeführt werden sollten und welche Preisstrategien angewendet werden sollten.

Im Vergleich zu anderen Fragearten wie Ranglisten oder Bewertungsskalen kann MaxDiff präzisere und zuverlässigere Daten liefern. MaxDiff erfordert von den Befragten eine Reihe von Auswahlentscheidungen zwischen verschiedenen Elementen, was bedeutet, dass jedes Element mit jedem anderen Element auf der Liste verglichen wird. Dadurch sind die Wahrnehmungen der Befragten über die Alternativen präziser und komplexer. MaxDiff ist auch weniger anfällig für Antwort- und Zustimmungstendenzen, die die Genauigkeit anderer Fragearten beeinträchtigen können.

Im Allgemeinen, wie vergleichen sich MaxDiff-Fragen und Rating-Skalen (Matrix-Fragen)? Zunächst müssen wir verstehen, was die Matrix ist, um einen Vergleich zu ziehen.

Die Rating-Skala oder Matrix ist eine geschlossene Umfragefrage, die zur Vergleichung von Antworten auf bestimmte Merkmale, Produkte oder Dienstleistungen verwendet wird. Innerhalb von Survalyzer werden Rating-Skala-Fragen als Matrix-Fragen bezeichnet und beinhalten in der Regel die Bitte an Teilnehmer, abstrakte Konzepte wie Zufriedenheit, Benutzerfreundlichkeit oder Empfehlungswahrscheinlichkeit zu bewerten.

Rating-Skalen sind eine Art von Matrix-Fragen, bei denen Zeilen eine Gruppe von Fragen zu einem bestimmten Thema (Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung) darstellen, während Spalten die entsprechenden Antwortoptionen (wie Zahlen von 1 bis 5) repräsentieren.

Diese Art von Fragen hat jedoch ihre eigenen Nachteile, wie z. B. zu starkem Bias, Schwierigkeiten für die Befragten bei der Bewertung, mangelnde Unterscheidungskraft, Erzeugung ordinaler Daten, die die Analyse einschränken, und die Nichtzulassung von Gleichstandsergebnissen.

Die MaxDiff-Analyse ermöglicht es Forschern, viele Variablen gleichzeitig zu vergleichen, wenn sie die Probleme und Einschränkungen verschiedener Umfrage-Fragetypen, insbesondere Rating-Skalen-Fragen, verstehen. Im Vergleich zu traditionellen Rating-Skalen-Fragen zeigen MaxDiff-Fragen auch:

• eine größere Unterscheidung zwischen den Elementen und den Antworten, die für jedes Element erhalten wurden, im Vergleich zu regulären Rating-Skalen-Fragen.
• MaxDiff-Umfragen produzieren vertrauenswürdigere Daten, da sie leichter auszufüllen sind.
• Bei einer MaxDiff-Umfrage bitten Sie die Befragten, zu wählen, anstatt ihre Stärke oder Vorliebe numerisch auszudrücken. Dadurch bleibt kein Raum für Bias in der Skalennutzung.

Wir haben unten eine detaillierte Vergleichstabelle zwischen MaxDiff und Rating-Skalen bereitgestellt: