Ein empirischer Validitätsvergleich zwischen Adaptive Self-Explicated Approach (ASE), Pairwise Comparison-based Preference Measurement (PCPM) und Adaptive Conjoint Analysis (ACA)

Die zunehmende Komplexität vieler Produkte stellt hohe Anforderungen an die Verfahren zur Messung von Konsumentenpräferenzen. In praktischen Anwendungen kommt in solchen Fällen häufig die Adaptive Conjoint Analysis (ACA) zum Einsatz. Aber auch rein kompositionelle Ansätze haben sich hier als leistungsfähig erwiesen. Von Srinivasan und Netzer (2011) wurde jüngst mit dem Adaptive Self-Explicated Approach (ASE) ein vielversprechendes, kompositionell arbeitendes Verfahren für die Präferenzmessung bei komplexen Produkten vorgestellt, das in einer ersten Anwendung eine deutlich höhere Prognosevalidität als die ACA aufwies. Als vorteilhaft stellte sich auch das von Scholz et al. (2010) vorgeschlagene Pairwise Comparison-based Preference Measurement (PCPM) heraus. Der vorliegende Beitrag hat die Gegenüberstellung der populären ACA und der beiden neuen, kompositionellen Ansätze zum Gegenstand und diskutiert Ergebnisse eines umfassenden empirischen Validitätsvergleichs anhand einer komplexen Dienstleistung für den Freizeitmarkt. Das PCPM führt bei zwei von drei Kriterien z. T. zu einer signifikant höheren Prognosevalidität sowie einer Halbierung der Befragungszeit.