Heterogenität in der Präferenzanalyse: Ein Vergleich von hierarchischen Bayes-Modellen und Finite-Mixture-Modellen

Eine stärkere Orientierung an den Präferenzen der Konsumenten rückt heute immer mehr ins Zentrum von Marketingmaßnahmen. In diesem Zusammenhang werden häufig Ansätze diskutiert, die eine gezielte Ansprache der Kunden erlauben, wie das beispielsweise im Rahmen von personalisierten Angeboten oder Mass Customization möglich ist. Voraussetzung hierfür ist eine möglichst disaggregierte Analyse der Präferenzen der Konsumenten, damit die Heterogenität in den Präferenzen der Konsumenten angemessen berücksichtigt werden kann.

Anhand einer groß angelegten Simulationsstudie vergleicht Sonja Gensler die Conjoint-Analyse und die Choice-Based-Conjoint-Analyse als Methoden zur Erfassung und Analyse von Konsumentenpräferenzen und untersucht die Möglichkeiten zur Berücksichtigung heterogener Präferenzen durch Finite-Mixture-Modelle und hierarchische Bayes-Modelle. Sie zeigt, wo die Stärken und Schwächen der Methoden liegen und leitet Implikationen für den Einsatz in der Praxis ab.

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