Sönke Albers, Jan Becker, Michel Clement, Dominik Papies, Holger Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften und ihr Einsatz für die Preisbündelung in:

Marketing ZFP, page 8 - 23

MAR, Volume 29 (2007), Issue 1, ISSN: 0344-1369, ISSN online: 0344-1369, https://doi.org/10.15358/0344-1369-2007-1-8

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Anmerkung: Die Autoren danken dem Herausgeber und zwei anonymen Gutachtern für zahlreiche wertvolle Hinweise, die zu einer deutlichen Verbesserung des Artikels beigetragen haben. Abhandlungen Prof. Dr. Dr. h. c. Sönke Albers ist Inhaber des Lehrstuhls für Innovation, Neue Medien und Marketing an der Christian- Albrechts-Universität zu Kiel, Westring 425, 24118 Kiel, Tel.: 0431/ 880-1541, Fax: 0431/ 880-1166; E-Mail: albers@bwl.uni-kiel.de Dr. Jan Becker ist Wissenschaftlicher Assistent am Lehrstuhl für Innovation, Neue Medien und Marketing an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Westring 425, 24118 Kiel, Tel.: 0431/ 880-1541, Fax: 0431/ 880-1166; E-Mail: becker@bwl.uni-kiel.de Prof. Dr. Michel Clement ist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing und Medienmanagement an der Universität Hamburg, Von-Melle-Park 5, 20146 Hamburg, Tel.: 040/4 28 38-4279, Fax: 040/4 28 38-3559, E-Mail: michel@michelclement.com Dipl.-Kfm. Dominik Papies ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Marketing und Medienmanagement an der Universität Hamburg, Von-Melle-Park 5, 20146 Hamburg, Tel.: 040/4 28 38-4157, Fax: 040/4 28 38-3559, E-Mail: dominik.papies @uni-hamburg.de Dipl.-Kfm. Holger Schneider ist Doktorand am Lehrstuhl für Innovation, Neue Medien und Marketing an der Christian- Albrechts-Universität zu Kiel, Westring 425, 24118 Kiel, Tel.: 0431/ 880-1541, Fax: 0431/ 880-1166; E-Mail: holger.schneider@bwl. uni-kiel.de Messung von Zahlungsbereitschaften und ihr Einsatz für die Preisbündelung Eine anwendungsorientierte Darstellung am Beispiel digitaler TV-Programme Von Sönke Albers, Jan U. Becker, Michel Clement, Dominik Papies und Holger Schneider Bei der Einführung von Nutzungsinnovationen stellt sich das dreifache Problem, welche Produkte und Services für welche Segmente geeignet sind, wie die Charakteristika der Segmente für das kommunikationspolitische Targeting und wie dafür optimale Preisbündel bestimmt werden können. Es wird gezeigt, wie mit Hilfe der Latent-Class-Analyse auf der Basis von Daten, die durch eine Choicebased Conjoint Analysis gewonnen worden sind, für alle drei Problembereiche simultan Lösungen aufgezeigt werden können. Am Beispiel des digitalen Fernsehens wird verdeutlicht, welche produkt-, kommunikationsund preispolitischen Implikationen sich ableiten lassen. Die Ergebnisse werden mit realen Marktdaten verglichen und deuten auf eine gute Anpassung des hier vorgestellten integrativen Ansatzes hin. 1. Einleitung Angesichts des rasanten technologischen Wandels und hoher Entwicklungs- und Implementierungskosten stellt sich insbesondere für Nutzungsinnovationen (Albers 2001), bei denen Services basierend auf innovativen Technologien angeboten werden, die Frage, wie diese zu vermarkten und bepreisen sind, um sowohl marktfähig als auch wirtschaftlich zu sein. So erfordert eine Vielzahl von Nutzungsinnovationen erhebliche Investitionen in den Auf- bzw. Ausbau bestehender Netzinfrastrukturen (z. B. UMTS, Stromnetze oder digitales Fernsehen), bevor dem Kunden überhaupt die für ihn interessanten Dienstleistungen (z. B. Kommunikations- oder Datendienste) bereitgestellt werden können. Hinzu kommt eine Kostenstruktur, bei der ein sehr hoher Fixkostenanteil besteht, so dass die Preise nicht auf der Basis von variablen Kosten plus Aufschlag bestimmt werden können. Damit sind sowohl die Chancen als auch das Risiko in diesen fixkostengetriebenen Industrien sehr hoch. Entsprechend hoch ist das Interesse von Managern in der Telekommunikations-, Medien- oder auch Energiewirtschaft an einer Methode, die alle erforderlichen Daten für die Beurteilung der Profitabilität von Produktentscheidun- MARKETING · ZFP · 29. Jg. · 1/2007 · S. 7–22 7 gen liefern kann, welche simultan auch die Ableitung optimaler Maßnahmen für die Kommunikations- und Preispolitik erlauben. Bei der Einführung von Nutzungsinnovationen (z. B. dem digitalen Fernsehen) müssen in der Regel folgende Problembereiche simultan gelöst werden: In der Produktpolitik will man diejenigen Dienste herausfinden, für die die potenziellen Kunden oder einzelne Segmente die höchsten Zahlungsbereitschaften aufweisen. Da zudem die Services von Nutzungsinnovationen meist als Bündel angeboten werden (z. B. Sprach- und Datendienste in der Telekommunikationsindustrie oder Sport- und Filmpakete in der TV-Industrie), richtet sich das Augenmerk der Preispolitik neben der Messung der Zahlungsbereitschaft auf die Bereitstellung optimal bepreister Bündelangebote. Die Angebote gilt es gleichzeitig mit einem geeigneten Targeting so an die Kundensegmente auszurichten, dass diese im Rahmen der Kommunikationspolitik auch erreicht werden. Hierbei rückt vor allem das Interesse hinsichtlich der Größe und der Charakteristika der einzelnen Marktsegmente in den Vordergrund (Hönighaus 2006), um so die Dienstleistungen in der Innovationsphase optimal produkt- und kommunikationspolitisch zu positionieren. Dieser Aufsatz richtet sich vor allem an Manager, die nach einem Ansatz suchen, der Segment-Informationen für die Produkt- und Kommunikationspolitik bereitstellt, aber gleichzeitig Preisentscheidungen auf der Basis individueller Zahlungsbereitschaften unterstützen kann. Am Beispiel des digitalen Fernsehens wird ein integrierter Ansatz vorgestellt, der den gesamten Prozess von der Präferenzmessung über die segmentspezifische Betrachtung bis zur Berechnung der optimalen (Bündel-)preise in sich vereint und damit die bestehenden Forschungsansätze zu den einzelnen Teilproblemen integrativ zusammenführt. Im Einzelnen erlaubt der Ansatz (1) produktpolitische Entscheidungen auf der Basis der Zahlungsbereitschaften von Segmenten zu treffen, (2) die identifizierten Segmente auf der Basis von beobachtbaren Merkmalen (Kovariate), die in dem selben Datensatz enthalten sind, kommunikationspolitisch zu adressieren (3) und gleichzeitig individuelle Zahlungsbereitschaften zu errechnen, um so optimale Preise für einzelne Services oder Bündel bestimmen zu können. Wir greifen hierfür auf die Choice-based Conjoint-Analyse (CBC) zurück, die bisher kaum praxisorientierte Anwendungen für die Ableitung von Zahlungsbereitschaften gefunden hat. Dies ist insofern verwunderlich, als dass der vorgeschlagene integrative Ansatz, in dem die CBC als Latent-Class Analysis angewendet wird, dadurch besticht, dass er zum einen in einem ersten Analyseschritt segmentspezifische Zahlungsbereitschaften ermittelt, so dass unmittelbar managementrelevante Informationen für die Produktpolitik und das Targeting generiert werden. Zum anderen können aber auch in tiefer gehenden Analyseschritten mit Hilfe der Wahrscheinlichkeiten, mit denen Befragte gemäß ihren Charakteristika zu Segmenten gehören, individuelle Zahlungsbereitschaften berechnet werden, die für Preisbündelungsentscheidungen notwendig sind. Zwar kann man aus CBC- Daten grundsätzlich auch mit Hilfe der Hierarchical-Bayes-Methode (HB) individuelle Zahlungsbereitschaften ermitteln, doch liefert HB keine Segment-spezifischen Informationen, welche in der Praxis aufgrund ihrer leichteren Überschaubarkeit vorrangig verwendet werden, so dass die HB-Methode hier nicht weiter betrachtet wird. Grundsätzlich sind die Erhebung von Daten über den Ansatz der Choice-based Conjoint-Analyse und ihre Auswertung mit Hilfe der Latent-Class-Analyse in der Literatur bekannt. Unser Beitrag besteht deshalb nicht in der Vorstellung eines neuartigen methodischen Ansatzes, sondern vielmehr in der Darstellung, wie mit Hilfe eines CBC-Datensatzes und der Latent-Class-Analyse simultan produkt- und kommunikationspolitische Entscheidungen auf Segmentebene unterstützt und gleichzeitig individuelle Zahlungsbereitschaften abgeleitet werden, auf deren Basis optimale Preise für Services und Bündel bestimmt werden können. So erstaunt nämlich die Tatsache, dass die CBC in der Präferenzmessung als verlässliches Instrument etabliert ist, jedoch nur wenige Anwendungen veröffentlicht wurden, in denen explizit die CBC für die Messung der Zahlungsbereitschaft eingesetzt wird. Als Ausnahmen können hier beispielsweise Nitschke/Völckner (2006), Sape`de/Girod (2002), Backhaus/Brzoska (2004) und Lusk/Schroeder (2004) genannt werden. Allein Nitschke/Völckner (2006) nehmen eine disaggregierte Schätzung mit Hilfe des Hierachical-Bayes-Ansatzes vor und berichten (nach Kenntnis der Autoren) erstmalig eine Schätzung der individuellen Zahlungsbereitschaft mit der CBC. Der Fokus von Nitschke/ Völckner (2006) liegt allerdings auf dem Aspekt der Risikomodellierung, so dass die Vorgehensweise und die Schätzprozedur nur rudimentär diskutiert werden. Keine Studie nimmt jedoch segmentspezifische Schätzungen vor und kommt damit dem Praktikerwunsch nach, Informationen zu Marktsegmenten zu liefern. Das liegt offenbar darin begründet, dass der Fokus der bisherigen Forschung auf Methodenvergleichen liegt (Lusk/Schroeder 2004; Backhaus/Brzoska 2004). Statt eines Methodenvergleichs wollen wir jedoch das bisher kaum betrachtete praxisorientierte Anwendungspotenzial unseres integrativen Ansatzes beleuchten und durch einen Vergleich mit realen Marktdaten bewerten, inwieweit damit tatsächlich geeignete Entscheidungen im Bereich des digitalen Fernsehens abgeleitet werden können. Die Überprüfung der Ergebnisse auf ihre Plausibilität erfolgt durch einen Vergleich der Schätzergebnisse aus dem Jahre 2004 mit den Marktgegebenheiten im digitalen TV-Markt aus 2006. So bietet eine eigene empirische Studie aus dem Jahre 2004, die die Präferenzen von Personen hinsichtlich verschiedener Sender- und Dienstangebote des zum Erhebungszeitpunkt noch wenig verbreiteten digitalen Fernsehens erhob, die argumentative Grundlage dieses Beitrags. Dabei wurden neben den Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften 8 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 Zahlungsbereitschaften für vergleichbare Senderangebote auch die Zahlungsbereitschaften für innovative, dem Medium zum Erhebungszeitpunkt fremde Dienste abgefragt. Der Vorteil der Verwendung dieser Daten liegt dabei in der Möglichkeit, die bisherige Marktentwicklung in die Interpretation einzubeziehen und die Ergebnisse der Studie aus 2004 anhand realer Preise (inkl. bestehender Preisbündel) und aktuell angebotener Produkte bzw. Servicelevel zu validieren. Der bisherige Stand der Forschung wird somit in mehrere Richtungen erweitert. Zum ersten erfolgt eine anwendungsorientierte Darstellung, wie man mit Hilfe der CBC und Latent-Class-Analyse segmentspezifische Zahlungsbereitschaften ableiten kann, die die Basis für produkt-, kommunikations- und preispolitische Entscheidungen bilden. Im Einzelnen wird dargelegt, wie die segmentspezifischen Ergebnisse genutzt werden können, um einerseits produktpolitische Implikationen und andererseits im Rahmen der Kommunikationspolitik Targeting- Strategien auf Basis der identifizierten Segmente abzuleiten. Letzteres ist möglich, da für die Kundensegmente auch Kundencharakteristika als erklärende Kovariate in die Segmentbildung eingeflossen sind. Darüber hinaus wird gezeigt, wie man aus den Segmentinformationen individuelle Zahlungsbereitschaften bestimmen kann, um auf deren Basis optimale Preise für einzelne Services, aber auch Bündel bestimmen zu können. Der Aufsatz ist dabei wie folgt gegliedert. Zunächst wird die methodische Vorgehensweise der Messung von Zahlungsbereitschaften mit Hilfe der CBC dargestellt. Danach wird im dritten Abschnitt die Datenbasis der empirischen Studie adressiert. Im vierten Abschnitt folgt die Beschreibung des methodischen Vorgehens zur Ermittlung der segmentspezifischen Zahlungsbereitschaften, bevor die Ergebnisse anhand ihrer Verwendbarkeit für Empfehlungen für die Produktpolitik diskutiert werden. Daraufhin wird im fünften Abschnitt auf die Ermittlung individueller Zahlungsbereitschaften eingegangen, auf deren Basis Empfehlungen für die Preispolitik abgeleitet werden. Der Aufsatz schließt mit Implikationen für das Management. 2. Grundlagen der Messung von Zahlungsbereitschaften mit Hilfe der Choice-based Conjoint-Analyse Das Ziel der vorliegenden Untersuchung ist die Ermittlung der Zahlungsbereitschaft von Konsumenten für Nutzungsinnovationen, um daraus optimale Angebote ableiten zu können. Wir wollen dies am Beispiel von Diensten und Programmen im digitalen Fernsehen diskutieren. In der Literatur werden zahlreiche Verfahren für die Messung von Zahlungsbereitschaften diskutiert (z. B. Clement 2000; Skiera 1999 sowie im Überblick bei Völckner 2006a; Völckner 2006b). Zahlungsbereitschaften können grundsätzlich auf der Basis von Kaufdaten, Nutzungsangeboten oder Präferenzdaten ermittelt werden, wobei die interne Validität der unterschiedlichen Verfahren uneinheitlich bewertet wird und kaum Aussagen zur externen Validität vorliegen. Bei der Wahl des optimalen Verfahrens wird der Alternativenraum durch die Eigenschaften des untersuchten Produktes erheblich eingeschränkt, da bei Diensten für das digitale Fernsehen als Nutzungsinnovation mit Netzeffekten sowohl Kauf- und Nutzungsdaten als auch Nutzungsangebote in Form von Auktionen oder Lotterien nicht angewendet werden können. Kauf- und Nutzungsdaten lagen zum Erhebungszeitpunkt im Jahre 2004 für existierende Dienste nur spärlich und für neue Dienste gar nicht vor. Im Übrigen ist die Varianz des Preises bei Kaufdaten typischerweise zu gering, als dass sich aus Preis- und Absatzvariationen Zahlungsbereitschaften ableiten lassen. Zudem können nur Aussagen über bisherige Käufer und nicht über Nichtkäufer und deren Zahlungsbereitschaft gemacht werden. In neueren Untersuchungen werden darüber hinaus auch virtuelle Märkte als Möglichkeit angesehen, um die Zahlungsbereitschaft zu messen (Spann/Skiera 2003). Diese sind jedoch nur mit erheblichem Aufwand zu erstellen und dürften bei Nutzungsinnovationen mit Netzeffekten aufgrund der nur geringen Anzahl von anzubietenden Produkten eher als irreale Märkte wirken. Auf Nutzungsangebote, beispielsweise in Form von Lotterien oder Auktionen, die prinzipiell den Vorteil der Anreizkompatibilität bieten (Schulze/Gedenk/Skiera 2005; Wertenbroch/Skiera 2002), konnte im konkreten Fall aus mehreren Gründen nicht zurückgegriffen werden: Die Durchführung derartiger Erhebungen ist insbesondere bei Systemgütern wie dem digitalen Fernsehen problematisch, da hier die Zahlungsbereitschaft eine Funktion der erwarteten Netzwerkgröße ist, die aber bei Neuprodukten nur schwer einzuschätzen ist und oft nur von Innovatoren als ausreichend angesehen wird. Mindestens ebenso schwer wiegt aber die Einschränkung, dass eine Auktion nur dann dem Befragten einen Anreiz bietet, seine wahre Zahlungsbereitschaft offen zu legen, wenn er eine Knappheit des zu ersteigernden Gutes erwarten kann (Backhaus et al. 2005a, S. 445). Dies ist aber bei digitalen Diensten, die mit minimalen Grenzkosten distribuiert werden können, nicht gegeben. Des Weiteren sind Auktionen für die Befragten mit einem erheblichen kognitiven Aufwand verbunden, was zu einer Beeinträchtigung der Validität führen kann (Sattler/Nitschke 2003). Schließlich wird der Einsatz von anreizkompatiblen Lotterien und Auktionen dadurch erschwert, dass die für die Anreizkompatibilität benötigte Kaufverpflichtung im Rahmen von Marktforschungen gegen den Verhaltens-Kodex der Marktforschungsinstitute verstößt (Albers et al. 2006; ICC/ESOMAR 2005) [1]. Aus diesen Gründen konnten diese Verfahren bei der vorliegenden Untersuchung nicht zum Einsatz kommen, so dass auf indirekt erhobene Präferenzdaten zurückgegriffen wurde. Hier wurde auf die Choice-based Conjoint-Analyse (Louviere/Woodworth 1983) zurückgegriffen, bei der die Befragten sich zu entscheiden hatten, entweder eines von Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 9 jeweils zwei alternativen Angeboten (auf der Basis der angegebenen Preise) oder kein Angebot (no-choice) zu wählen. Dies bietet gegenüber der traditionellen Conjoint-Analyse den Vorteil, dass die abgefragten Wahlentscheidungen die reale Entscheidungssituation eines Konsumenten eher abbilden als die in der traditionellen Conjoint-Analyse vom Konsumenten typischerweise zu bildende Rangfolge der betrachteten Angebote (Clement 2000; Haaijer/Kamakura/Wedel 2001; Skiera 1999). Dadurch wird der CBC eine höhere theoretische und empirische Validität zugesprochen (Toubia/Hauser/Simester 2004; Völckner 2006b, Völckner/Sattler 2005;). Zwar kommen Backhaus/Brzoska (2004) zu dem Ergebnis, dass die Zahlungsbereitschaft im Vergleich zum realen Kaufverhalten (dies wurde durch eine Auktion simuliert) überschätzt wird, allerdings ist der Befund teilweise auf das von den Autoren eingesetzte experimentelle Design zurückzuführen (vgl. zur detaillierten Kritik Nitschke/ Sattler 2005). Da aber, wie oben diskutiert wurde, keine anreizkompatiblen Instrumente zur Messung von Zahlungsbereitschaften bei Nutzungsinnovationen zur Verfügung stehen, wurde mit der CBC ein Verfahren herangezogen, dessen hohe Validität prinzipiell anerkannt ist. Obwohl die Anwendung einer hypothetischen Messung im untersuchten Kontext ohne Alternative ist (Backhaus et al. 2005b), kann die Existenz eines ,hypothetical bias’ nicht ausgeschlossen werden. Zahlungsbereitschaften sind ein hypothetisches Konstrukt, deren wahre Höhe nicht feststellbar ist [2], jedoch kann davon ausgegangen werden, dass die wahre Zahlungsbereitschaft durch eine hypothetische Abfrage eher überschätzt als unterschätzt wird (Sattler/Nitschke 2003). Um Hinweise auf die Validität der Ergebnisse zu erhalten, werden die 2004 mit der CBC ermittelten Zahlungsbereitschaften für digitale TV-Dienste mit der aktuellen Marktsituation im Jahre 2006 verglichen. Die Einteilung der Befragten in Segmente wird jedoch nicht tangiert, da kein Grund zu der Annahme besteht, dass die Existenz bzw. Höhe eines „hypothetical bias“ über die Segmente systematisch variiert. Neben dem realitätsnahen Erhebungsverfahren bietet die CBC als weiteren Vorteil gegenüber traditionellen Conjoint-Verfahren die Möglichkeit, eine so genannte „nochoice“-Option in die Befragung zu integrieren. Die „nochoice“-Option ermöglicht eine weitere Annäherung an reale Entscheidungssituationen, da nicht nur die Präferenz zwischen den Alternativen abgefragt wird, sondern auch, ob das Produkt überhaupt gekauft werden würde. Ein Befragungsdesign ohne die Nichtwahloption hätte eine Verzerrung der ermittelten Präferenzen zur Folge, da der Befragte zu einer Wahlentscheidung gezwungen wird, die er in der Realität umgehen würde (Carson et al. 1994; Haaijer/Kamakura/Wedel 2001). Wie oben dargelegt wurde, ist für die Umsetzung von Marketingmaßnahmen auf produktpolitischer Ebene vor allem die Kenntnis von Segmenten mit ihren spezifischen Präferenzen wichtig (Wedel/Kamakura 2001). Diesem Bedürfnis der Praxis kann im Rahmen der CBC mit einem Latent-Class-Modell begegnet werden, das simultan Teilnutzenwerte und Segmentzugehörigkeitswahrscheinlichkeiten berechnet. Die segmentspezifische Wahlwahrscheinlichkeit für eine Alternative j hängt hier vom Nutzen der betrachteten Alternative in Relation zum Nutzen der anderen Alternativen ab (DeSarbo/Ramaswamy/Cohen 1995, S. 139; Teichert 2000, S. 228): Ps(j ∈Cw) = exp ⎛ ⎢⎝ q 0js + k=1 K 7 Xjk q ks ⎞ ⎢⎠ a ∈Cw 7 exp ⎛ ⎢⎝ q 0as + k = 1 K 7 Xak q ks ⎞ ⎢⎠ (1) mit: j = 1, ..., J Conjoint-Stimuli k = 1, ..., K Conjoint-Attribute und Dummy-Variablen w = 1, ..., W Choice Sets Cw = Menge der Stimuli im w-ten Choice Set Xjk = k-te Dummy-Variable des j-ten Conjoint-Profils s = 1, ..., S Marktsegmente q ks = Teilnutzenwert des k-ten Attributes für Segment s q 0js= intrinsischer Nutzen der Alternative j für das Segment s. P(j ∈Cw) = s = 1 S 7 [ sPs(j ∈Cw) (2) Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Konsument die Alternative j wählt, kann auch als nicht segmentspezifische Wahlwahrscheinlichkeit in der folgenden Form ausgedrückt werden: Hierbei symbolisiert [ s die relative Größe des Segmentes s. [ s kann damit auch als a priori Wahrscheinlichkeit aufgefasst werden, dass ein Befragter zum Segment s gehört. (DeSarbo/Ramaswamy/Cohen 1995, S. 140). Die Schätzung der segmentspezifischen Parameter erfolgt mit einer auf (1) aufbauenden Maximum-Likelihood- Prozedur (DeSarbo/Ramaswamy/Cohen 1995 und Vermunt/Magidson 2005). Die im Rahmen dieser Analyse identifizierten Segmente können dann Grundlage für eine segmentspezifische Marktbearbeitung sein, die sich nicht primär an soziodemografischen oder anderen direkt beobachtbaren Merkmalen, sondern an den Präferenzen der Konsumenten orientiert. Beobachtbare Merkmale können aber als Kovariate zur Beschreibung der Segmente und zur Kundenansprache hinzugezogen werden. Darüber hinaus entsprechen segmentspezifische Marktbearbeitungen der Arbeitsweise, die in der Praxis häufig anzutreffen ist, so dass die Implikationen des Latent- Class-Ansatzes leichter umgesetzt werden können. 3. Datenbasis der Choice-Based Conjoint-Analyse Zur Analyse der Höhe sowie der zentralen Einflussfaktoren auf die Zahlungsbereitschaft für Dienste im digitalen Fernsehen wurde im September/Oktober 2004 eine Online-Umfrage durchgeführt. Die Umfrage bestand aus Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften 10 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 Ausprägung 1 Ausprägung 2 Ausprägung 3 Dienste x Informationsdienste x Informationsdienste x Unterhaltungsdienste x Informationsdienste x Unterhaltungsdienste x Kommunikationsdienste Sender x zwei fremdsprachige bzw. internationale Sender x zwei fremdsprachige bzw. internationale Sender x Sport-Kanal x zwei fremdsprachige bzw. internationale Sender x Sport-Kanal x Erotik-Kanal Preis x 2 Euro x 4 Euro x 8 Euro Tab. 1: Abgefragte Merkmale und mögliche Ausprägungen einem allgemeinen Teil, in dem die Interessen der Teilnehmer direkt abgefragt wurden, sowie aus dem Teil, in dem die Präferenzen mittels der Choice-based Conjoint- Analyse erhoben wurden. Insgesamt füllten 1.413 Personen aus dem gesamten Bundesgebiet den Fragebogen aus. Das Durchschnittsalter betrug 31,7 Jahre (Standardabweichung = 12,3), wobei auffällt, dass im Vergleich zu den Internetnutzern insgesamt die Gruppe der 20 bis 29-Jährigen auf Kosten der über 40-Jährigen in der Stichprobe überrepräsentiert ist, während alle anderen Altersgruppen ziemlich genau abgebildet werden (van Eimeren/Frees 2005). Dies dürfte darauf zurückzuführen sein, dass die Umfrage an einer Universität konzipiert und ein Teil der Probanden auch auf diesem Weg erreicht wurde. Die Stichprobe wird leicht von männlichen Teilnehmern (65,7 %) dominiert, wobei dies für neue Medien häufig der Fall ist (van Eimeren/Frees 2005). Weiterhin kommen die Befragten in der Mehrzahl aus einem Ein- oder Zwei-Personenhaushalt und ihnen steht im Mittel ein Einkommen von bis zu 1.500 Euro zur Verfügung. Die Demografika der Befragten weichen insgesamt nicht gravierend und systematisch von den anderen Internetnutzern ab, und es lässt sich festhalten, dass die Stichprobe durchaus die relevante Zielgruppe des digitalen Fernsehens abdeckt (Darschin/ Gerhard 2004). Die Erhebung der produktspezifischen Präferenzen und der Zahlungsbereitschaften erfolgte auf zweierlei Art. So wurden zum einen das Interesse der Befragten an den verschiedenen Diensten und Technologien sowie deren technische Ausstattung direkt in dem Online-Fragebogen abgefragt. Dazu wurden sie aufgefordert, unter anderem ihr Interesse an „elektronischen Programmwegweisern“, „digitalem Teletext“, „Zusatzinformationen zum laufenden Programm“, „interaktiver Werbung“, „Glücksspielen auf dem TV-Gerät“, „Kommunikationsdiensten auf dem TV-Gerät“, „Abstimmungen per TV“, „interaktiven (Tele-)Shopping-Sendungen“, „internationalen / fremdsprachigen Sendern“ sowie dem Empfang der Spartensender „Sport“ und „Erotik“ auf einer 5er-Likert-Skala anzugeben. Um darüber hinaus das technische Involvement zu messen, wurden die Befragten nach ihrer bestehenden technischen Ausstattung befragt, woraus der Index „Technikaffinität“ gebildet wurde [3]. Zum anderen wurden jedem Befragten Choice Sets mit je zwei Auswahlalternativen vorgelegt, aus denen er jeweils eine Alternative wählen konnte. Wenn dem Probanden keine der Alternativen zusagte, konnte er dies über die Auswahl der „no-choice“-Option „keine der beiden Alternativen“ zum Ausdruck bringen. Die Choice Sets bestanden aus Kombinationen von drei Merkmalen (Dienste, Sender, Preis) mit jeweils drei möglichen Ausprägungen (siehe Tab. 1). Diese Merkmale wurden herangezogen, weil sie im Rahmen von moderierten Expertengesprächen mit Managern aus der TV-, Online- und Telekommunikationsindustrie auf mehreren Konferenzen und Workshops sowie durch Fokusgruppen mit Konsumenten als zentral für die Kaufentscheidung angesehen wurden [4]. Die hier einbezogenen Dienste- und Sendermerkmale wurden ebenfalls in anderen Untersuchungen als hochrelevant eingeschätzt (z. B. Clement/ Becker 1999; Dietl/Franck 2000; Stipp 2003). Um Verzerrungen durch eine zu große kognitive Inanspruchnahme der Teilnehmer zu vermeiden, wurde die Anzahl der Choice Sets pro Befragtem auf vier reduziert. Die geringe Anzahl von Choice Sets pro Befragtem ist dann angebracht, wenn durch eine großzahlige Stichprobe eine ausreichende Zahl an Freiheitsgraden für eine stabile Schätzung gesichert wird. Auf die Wiederholung eines Choice Sets für Reliabilitätstests bzw. auf die Abfrage eines weiteren Choice Sets zu Holdout-Zwecken wurde zugunsten einer geringen Beanspruchung der Befragten verzichtet – zumal der Marktvergleich zur Überprüfung der externen Validität des Ansatzes im Vordergrund stand. Zur Verdeutlichung der neuen Dienste wurde auf das etablierte Vorgehen des Information Acceleration zurück Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 11 Abb. 1: Beispiel eines Choice Sets der Befragung gegriffen (Clement 2000; Urban et al. 1997) und den Befragten wurden beispielhafte Anwendungen in Form von Zukunftsszenarien präsentiert. Im Fall der Informationsdienste wurden exemplarisch die elektronische Programmzeitschrift (EPG) oder der digitale Teletext, bei den Unterhaltungsdiensten Spiele, Rätsel oder Votings sowie bei den Kommunikationsdiensten SMS- oder Chat- Anwendungen genannt. Die Merkmale und ihre möglichen Ausprägungen sind in der Tab. 1 dargestellt. Die Kombination dieser drei Merkmale mit jeweils drei Ausprägungen liefert 27 (33) mögliche Stimuli. Die Zusammenstellung dieser Stimuli zu Choice Sets mit jeweils zwei Alternativen ergibt 351 Kombinationen, aus denen systematisch die Paarvergleiche eliminiert wurden, in denen eine Alternative dominiert wird (Carson et al. 1994; Louviere/Woodworth 1983). Dies geschah unter der Annahme, dass alle Eigenschaftsausprägungen – vom Preis abgesehen – einen nicht-negativen Nutzen stiften, so dass dominierte Alternativen a priori identifiziert werden können. Im Falle von dominierten Alternativen bietet die Wahlentscheidung des Befragten keinen Informationsgehalt, da die Entscheidung – rationales Verhalten der Befragten vorausgesetzt – fehlerfrei vorhersagbar ist. Daher ist die Ausgewogenheit des Nutzens in einem Choice Set und somit die Abwesenheit dominierter Alternativen eine Voraussetzung effizienter Choice Designs. Bei dieser Vorgehensweise ist jedoch zu beachten, dass die Ausgewogenheit des Nutzens in den Choice Sets zu Lasten anderer Effizienzkriterien wie Orthogonalität, minimale Überlappung und Level Balance gehen kann (Huber/Zwerina 1996). Im vorliegenden Fall dürften dadurch jedoch nur geringe Verzerrungen entstehen, da jede Eigenschaftsausprägung mit gleicher Häufigkeit in das Choice Design aufgenommen wurde. Nach dieser Bereinigung verblieben 162 Choice Sets, die in der Befragung zum Einsatz kamen und aus denen jedem der 1.413 Teilnehmer in der Conjoint-Analyse vier zufällig ausgewählte Auswahlsituationen zur Entscheidung vorgelegt wurden (siehe Abb. 1). Wie sich auf Basis der so erhobenen Daten Empfehlungen für produkt- und preispolitische Entscheidungen ableiten lassen, wird in den folgenden Abschnitten beschrieben. 4. Bestimmung der segmentspezifischen Zahlungsbereitschaften zur Ableitung produktpolitischer Empfehlungen 4.1. Methodische Vorgehensweise Die in dem Choice-Experiment getroffenen Auswahlentscheidungen können mit Hilfe geeigneter Software ausgewertet werden, um Teilnutzenwerte für die Eigenschaftsausprägungen zu ermitteln. In diesem Fall wurde Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften 12 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 Gütekriterien LL AIC BIC CAIC CE R 2 EN 1 Segmente -4593,218 9198,4359 9228,8193 9234,8194 0 0,1205 1,0000 2 Segmente -4263,9006 8569,8013 8676,1432 8697,1432 0,0869 0,2592 0,6716 3 Segmente -4030,7561 8125,5121 8287,5571 8319,5571 0,1316 0,3796 0,6932 4 Segmente -3900,1429 7896,2858 8139,3532 8187,3532 0,1401 0,4592 0,7241 5 Segmente -3827,1104 7778,2207 8092,1828 8154,1828 0,1668 0,4874 0,7177 6 Segmente -3787,1937 7722,3875 8097,1164 8171,1163 0,188 0,5037 0,7049 Tab. 2: Bewertung der segmentspezifischen Lösungen dafür auf die Software Latent Gold Choice 4.0 zurückgegriffen (Vermunt/Magidson 2005). Die auf dem oben diskutierten Modell aufbauende Maximum-Likelihood- Funktion wird hier durch einen iterativen Expectation- Maximization-Algorithmus (EM) geschätzt. In die Schätzung wurden nur die Probanden einbezogen, die mindestens einmal die „no-choice“-Option nicht gewählt haben. Alle Teilnehmer, deren Wahl immer die „no-choice“-Option war, bringen als Erkenntnisgewinn lediglich die Information, dass sie für keine der vorgelegten Alternativen eine Zahlungsbereitschaft haben. Darüber hinaus gewähren ihre Antworten keine Einblicke in ihre Präferenzstrukturen. Daher werden diese 244 Befragten von der Schätzung der Choice-based Conjoint-Analyse ausgeschlossen und a priori als ein Segment identifiziert, das eine Zahlungsbereitschaft von nahe Null aufweist. Die Probanden, die in keinem Choice Set die „no-choice“-Option gewählt haben, wurden hingegen in die Schätzung der Parameter aufgenommen, da auch ihr Auswahlverhalten das Ergebnis einer Abwägung zwischen dem Preis und Nutzen stiftenden Produktmerkmalen ist. Somit offenbaren auch diese Probanden Informationen über den monetären Wert, den die Eigenschaftsausprägungen für sie haben. Die optimale Anzahl an Segmenten ist ex ante unbekannt und ist auch kein immanentes Ergebnis der Schätzprozedur. Daher werden die auf dem Log-Likelihood basierenden Informationskriterien herangezogen, um die Güte der Anpassung des Modells an die Daten in Abhängigkeit der Segmentanzahl zu beurteilen (Andrews/Currim 2003 und Vermunt/Magidson 2005). Die relevanten Gütekriterien sind in Tab. 2 wiedergegeben und es zeigt sich, dass eine Erhöhung der Segmentanzahl auch eine Verbesserung des Log-Likelihood-Wertes mit sich bringt. Diese Verbesserung geht jedoch mit einer Erhöhung der Anzahl der Parameter einher, so dass die Informationskriterien, die die Anzahl der zu schätzenden Parameter am härtesten bestrafen (BIC und CAIC), bei der 5-Segment-Lösung ihr Minimum und somit ihr Optimum erreichen. Auch das R2 und der Klassifikationsfehler, der in der Spalte CE berichtet wird, weisen gute Werte auf, wobei sichtbar wird, dass sich die Erklärungsgüte des Modells durch die Segmentierung substantiell verbessert. Im Folgenden wird daher die 5-Segment-Lösung berichtet, die zudem den Vorteil einer plausiblen Interpretierbarkeit und einer klaren Trennung im Bezug auf die geäußerten Präferenzen bietet. Die Trennschärfe der identifizierten Segmentstruktur wird auch durch das Entropiemaß (EN) unterstützt, das zwischen 0 und 1 skaliert ist und ein Maß darstellt, inwieweit sich die Objekte den jeweiligen Segmenten eindeutig zuordnen lassen (Ramaswamy et al. 1993). Die resultierenden Parameter für die fünf identifizierten Segmente sind in Tabelle 3 zusammengefasst. Die Parameter aller Eigenschaften sind – wie an der Wald-Statistik sichtbar wird – hoch signifikant mit p ‹ 0,01. Auch bei den Kovariaten wird nur in zwei Fällen das Signifikanzniveau von p ‹ 0,05 knapp verfehlt. Angemerkt sei, dass die Parameterwerte der Dienste und Sender als nicht-negativ und der Preis als nicht-positiv restringiert wurden, da a priori die Annahme getroffen wurde, dass die Hinzunahme einer weiteren Eigenschaft nicht zu einer Nutzenreduktion führt, während ein höherer Preis gegenüber einem geringeren Preis einen Nutzenentgang bedeutet. Solche Restriktionen erhöhen üblicherweise die Stabilität der Lösung und auch die Akzeptanz in der Praxis. Somit werden für diese Werte auch keine Signifikanzniveaus ausgewiesen. Des Weiteren wird sichtbar, dass die Segmente sich in ihren Präferenzen für die abgefragten Dienste und Sender deutlich unterscheiden. Dies wird auch durch eine zweite Wald-Statistik unterstrichen, die in Tab. 3 als Wald(=) wiedergegeben wird. Diese widerlegt die Null-Hypothese der Gleichheit der Segmente mit geringer Irrtumswahrscheinlichkeit. Für dieses Modell wurde ein Prognosefehler von 0,245 errechnet. Somit werden mehr als 75 % der getroffenen Auswahlentscheidungen durch das aufgestellte Modell richtig prognostiziert, was auf eine adäquate Modellgüte hindeutet. Auch die inhaltliche Tatsache, dass die Verbesserung der Anpassungsgüte nicht dadurch erreicht wird, dass extrem kleine Ausreißersegmente abgespalten werden, spricht für die identifizierte Segmentstruktur. Um Hinweise auf die Prognosevalidität des Modells zu erhalten, wurde auch eine Schätzung durchgeführt, die auf drei Choice Sets beruhte, um das vierte Choice Set als Hold-Out zu Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 13 Segment 1 2 3 4 5 Wald p-Wert Wald(=) p-Wert Größe 29,0 % 23,3 % 22,0 % 15,1 % 10,5 % „no-choice“-Option -0,554** (-7,405) -5,176** (-2,055) -0,626** (-3,044) -0,916** (-4,506) -0,041 (-0,167) 113,010 0,000 11,245 0,024 Unterhaltungsdienste 0,158 (1,152) 0,224 (0,996) 0 1,630** (7,353) 0,126 (0,413) 58,937 0,000 58,937 0,000 Kommunikationsdienste 0,282* (2,042) 0,045 (0,239) 0 0,870** (4,418) 0 24,921 0,000 24,921 0,000 Sportsender 0 0 2,433** (8,930) 0 0,447 (0,959) 84,756 0,000 84,756 0,000 Erotiksender 0 0 0,257 (1,125) 0,179 (0,843) 3,364** (7,319) 54,319 0,000 54,319 0,000 Preis -0,489** (-12,375) -0,745** (-7,524) -0,234** (-5,752) -0,152** (-3,597) -0,445** (-5,579) 340,176 0,000 75,630 0,000 Kovariate Internationale Sender -0,002 (-0,031) 0,250** (3,453) 0,128 (1,543) -0,118 (-1,339) -0,259** (-2,513) 18,733 0,001 Interaktive Dienste -0,425** (-3,588) -0,070 (-0,612) -0,322* (-2,307) 1,189** (8,102) -0,372* (-2,024) 71,405 0,000 Informationskanal 0,133 (1,147) 0,277** (2,373) -0,034 (-0,228) 0,088 (0,564) -0,464** (-2,477) 9,095 0,059 Interesse Sportsender -0,226** (-3,379) -0,263** (-3,993) 0,786** (5,526) -0,168* (-1,851) -0,129 (-1,041) 40,599 0,000 Interesse Erotiksender -0,578** (-6,296) -0,405** (-4,683) 0,205* (1,929) -0,182* (-1,663) 0,959** (7,212) 71,703 0,000 Technikaffinität 0,357 (0,855) -0,786* (-1,785) 0,758 (1,407) 0,758 (1,408) -1,086 (-1,550) 9,035 0,060 Alter 0,038** (4,903) -0,016* (-1,767) -0,011 (-0,992) -0,019 (-1,458) 0,008 (0,625) 36,177 0,000 Geschlecht (weiblich) 0,085 (0,929) 0,193* 2,067 0,166 (1,290) -0,390** (-3,335) -0,054 (-0,324) 13,658 0,009 Einkommen -0,067 (-1,354) 0,103* (1,960) 0,037 (0,571) -0,121 (-1,584) 0,048 (0,556) 9,380 0,052 z-Werte in Klammern; ** signifikant mit p<0,01; * signifikant mit p<0,05 Tab. 3: Segmentspezifische Parameter prognostizieren. So wurde eine Hit-Rate von 64,24 % ermittelt, die im Vergleich zu 33,3 % bei zufälligen Urteilen angesichts der geringen Anzahl an Choice Sets auf eine akzeptable Prognosevalidität schließen lässt. Im Folgenden wird die Schätzung berichtet, die auf vier Choice Sets beruht, da hier die Anzahl der Freiheitsgrade deutlich größer ist. Für eine aussagekräftige Interpretierbarkeit ist es sinnvoll, die Teilnutzenwerte in monetäre Werte, d. h. Zahlungsbereitschaften, zu überführen. Die Vorgehensweise erfolgt dabei in zwei Schritten, wobei sich der erste Schritt die Existenz der Nichtwahloption zu Nutze macht. Dieser Parameter steht dabei für den Fall, dass der Nutzen der gezeigten Alternativen geringer ist als der Nutzen der Nichtwahl und kann zur Kalibrierung der absoluten Höhe des in Geldeinheiten bewerteten Nutzens herangezogen werden (Skiera 1999). Damit unterscheidet sich die CBC von rang- oder ratingbasierten Conjoint-Analysen, da in diesen stets eine explizite Modellierung dieser Nichtkaufschwelle vorgenommen werden muss, wie dies beispielsweise bei der Limit Conjoint- Analyse der Fall ist (Voeth/Hahn 1998). Im Rahmen einer wahlbasierten Conjoint-Analyse haben sich aber bisher nur wenige Veröffentlichungen diesen immanenten Vorteil der CBC bei der Messung von Zahlungsbereitschaften zu Nutze gemacht (Nitschke/Sattler 2005). Die „no-choice“-Option wurde im vorliegenden Fall als Dummy-Variable effekt-kodiert (1,-1). Entsprechend ist der Nutzen des Basispakets mit dem mit -1 multiplizier- Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften 14 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 Segment 1 2 3 4 5 ™ Größe 40,7 % 21,6 % 17,5 % 11,9 % 8,4 % 100 % Basispaket 1,13 € 6,95 € 2,68 € 6,02 € 0,09 € 3,46 € Unterhaltungsdienste 0,32 € 0,30 € 0,00 € 10,70 € 0,28 € 1,81 € Kommunikationsdienste 0,58 € 0,06 € 0,00 € 5,71 € 0,00 € 1,04 € Sportsender 0,00 € 0,00 € 10,40 € 0,00 € 1,00 € 2,40 € Erotiksender 0,00 € 0,00 € 1,10 € 1,17 € 7,55 € 1,21 € Kovariate Mittelwert Alter 36,17 29,19 28,72 26,29 30,66 31,73 Männlich/weiblich (%) 66/34 62/38 80/20 42/58 78/22 65/35 Technikaffinität 0,42 0,41 0,45 0,49 0,40 0,43 Einkommen 1209,39 1276,40 1558,25 1066,25 958,58 1269,51 Tab. 4: Monatliche Zahlungsbereitschaft für digitale Dienste und Senderpakete ten Nutzenwert der „no-choice“-Option gleichzusetzen. Schließlich ergibt sich die Zahlungsbereitschaft für das Basispaket, wenn man diese Nutzenwerte durch den Parameterwert für den Preis dividiert, da dieser Preisparameter ja den Nutzenentgang pro Preiseinheit darstellt (Skiera 1999; Srinivasan 1982). Inhaltlich setzt sich das Basispaket dabei aus den Eigenschaftsausprägungen ,Informationsdienste’ und ,zwei fremdsprachige bzw. internationale Sender, zusammen [5]. Analog dazu werden die marginalen Zahlungsbereitschaften für die einzelnen Dienste und Sender ermittelt, in dem jeweils der segmentspezifische Nutzenwert durch den Preisparameter geteilt wird. Diese Werte können dann als Zahlungsbereitschaft interpretiert werden, die die Mitglieder dieses Segmentes für die jeweilige Eigenschaftsausprägung zusätzlich zum Basispaket zu zahlen bereit sind. Die Ergebnisse dieser Transformation sowie die durchschnittlichen segmentspezifischen Ausprägungen ausgewählter Kovariate sind in Tab. 4 dargestellt. Um Hinweise auf eine konvergierende Validität der CBC zu erhalten, wurde die Korrelation zwischen dem direkt geäußerten Interesse und der ermittelten Zahlungsbereitschaft ermittelt. Diese fällt mit einem Korrelationskoeffizienten von 0,21 für das Basispaket und dem direkt geäu- ßerten Interesse an den enthaltenen Sendern und Diensten moderat aus. Die Korrelation zwischen dem Interesse an Sport- bzw. Erotiksendern und der Zahlungsbereitschaft liegt mit 0,54 und 0,53 deutlich höher, so dass auf konvergierende Validität geschlossen werden kann. Da es für die anschließende Diskussion der Ergebnisse sinnvoll ist, die Interpretation der Segmentierung auf die Gesamtstichprobe zu beziehen, werden die im Vorwege der Analyse ausgeschlossenen 244 Fälle, die durch ausschließliche Wahl der „no-choice“-Option keine Präferenzen angeben haben, als Segment von Befragten ohne Zahlungsbereitschaft in der Interpretation berücksichtigt. Wie im Folgenden beschrieben wird, lässt sich diese Gruppe aufgrund der inhaltlichen Nähe zum Segment 1 hinzuzählen und gemeinsam interpretieren. Die angegebenen Segmentgrößen in der Tab. 4 beziehen sich auf die Gesamtstichprobe und berücksichtigen im Segment 1 bereits die Fälle, die zur Schätzung der Teilnutzenwerte zunächst ausgeschlossen wurden. 4.2. Diskussion der Ergebnisse Im Folgenden werden die Ergebnisse hinsichtlich ihrer Inhaltsvalidität betrachtet. Grundlage des Vergleichs sind Marktdaten vom November 2006. Daher ist – wie bei allen empirischen Studien, die eine externe Validierung anstreben – bei der folgenden Interpretation zu beachten, dass Abweichungen zwischen den Ergebnissen und den Marktdaten sowohl auf Messfehler als auch auf veränderte Rahmenbedingungen zurückzuführen sein können. Die Ergebnisse in der Tab. 4 zeigen hinsichtlich der Zahlungsbereitschaft der Befragten für die Dienste und Sender eine trennscharfe und inhaltlich nachvollziehbare Segmentierung. So befinden sich im vergleichsweise größten Segment 1 die Personen, die keine ausgeprägte Präferenz für Dienst- bzw. Senderangebote besitzen und deren Zahlungsbereitschaft daher nur sehr gering ist. Sie unterscheiden sich von den anderen Gruppen durch ihr Desinteresse an den angebotenen Inhalten sowie dem vergleichsweise hohen Altersdurchschnitt von 36,2 Jahren. Angesichts der schon fast traditionell schleppenden Diffusion von Pay-TV-Angeboten in Deutschland ist die große Anzahl von Digital-TV-Verweigerern nicht verwunderlich. Die Ursachen dafür liegen in dem nach wie vor umfangreichen und ansprechenden Free-TV-Angebot in Deutschland (Clement/Schneider/Albers 2005)[6]. Das Segment 2 umfasst die Personen, deren Zahlungsbereitschaft lediglich für das Basispaket besonders ausgeprägt ist. Da das Basispaket aus den zwei Komponenten ,Informationsdienste’ und ,fremdsprachige Sender’ be- Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 15 Kernpräferenz Internationale Sender Sportsender Interaktive Dienste* Erotiksender Segmentergebnis Segment 2 Segment 3 Segment 4 Segment 5 Zahlungsbereitschaft 6,95 € 10,40 € 22,43 € 7,55 € Referenzangebote (Preis) Premiere Premiere International (ab 4,99 €) Premiere Sport (9,99 €) kein Angebot Beate Uhse TV (9,99 €) Kabel BW / Kabel Deutschland Kabel Digital International (ab 2,90 €) Kabel Digital Home (10,90 €) kein Angebot Kabel Digital Home (10,90 €) ish / iesy tividi International (ab 2,95 €) tividi Extra (5,00 €) kein Angebot tividi Extra (5,00 €) T-Home Fremdsprachenpaket (ab 4,95 €) Premium TV-Sender (39,90 €)[9] Complete Basic (ab 29,90 €)[10] keine Angabe * Informations-, Unterhaltungs-, Kommunikationsdienste Tab. 5: Vergleich der Zahlungsbereitschaften mit realen Referenzpreise und -angeboten steht, ist es sinnvoll, auf die spezifischen Interessen zu schauen. In diesem Fall ist die Präferenz der tendenziell jüngeren Befragten (29,2 Jahre) an internationalen Sendeangeboten in dem Segment signifikant überdurchschnittlich. Die in 2004 ermittelte Zahlungsbereitschaft von 6,95 c ist dabei durchaus realistisch. Für türkisch-, russisch- oder spanischsprachige Senderpakete werden 2006 beispielsweise bei Kabel Deutschland International (abhängig vom Umfang und den Inhalten) monatliche Gebühren von bis zu 6,90 c verlangt [7]. Die Fokussierung auf diesen Teil des Basispakets wird durch die Tatsache unterstützt, dass die Informationsdienste (wie EPG oder digitaler Teletext) vornehmlich technisch getrieben sind und mittlerweile weitgehend kostenlos verfügbar sind, jedoch die Technikaffinität der Befragten des Segments 2 signifikant unter dem Durchschnitt liegt. Eine ebenfalls eindeutige Position wird von den Befragten im Segment 3 bezogen. Für die zumeist männlichen (80,2 %) und in der Tendenz jüngeren Personen (28,7 Jahre) mit signifikant überdurchschnittlichem Einkommen (1.558,25 c) besteht der Reiz des digitalen Fernsehens eindeutig in dem Angebot eines dezidierten Sportsenders. Da das Sportangebot in der Umfrage nicht explizit beschrieben wurde, so dass die Teilnehmer in ihrer Assoziation nicht beschränkt waren, ist die ermittelte Zahlungsbereitschaft von 10,40 c mit dem existierenden Angebot Premiere Sport, das exklusive Motorsport-, Golf- und Eishockey-Übertragungen enthält, in inhaltlicher und preislicher Hinsicht vergleichbar. Die in der Summe größte Zahlungsbereitschaft besitzen die Befragten des Segments 4. Im Unterschied zu den Personen des zweiten und dritten Segments bezieht sich deren Zahlungsbereitschaft jedoch nicht auf bestimmte Senderangebote, sondern vielmehr auf das gesamte Dienstespektrum. Die Höhe der Zahlungsbereitschaft ist insofern bemerkenswert, als dass das Haushaltseinkommen in dem vierten Segment weit unter dem Durchschnitt liegt (1066,25 c). Die in der Mehrzahl weiblichen Befragten (57,7 %) jüngeren Alters (26,3 Jahre) besitzen eine signifikant überdurchschnittliche Technikaffinität, was sich in der Zahlungsbereitschaft von 6,02 c für die Technikkomponente des Basispakets spiegelt. Darüber hinaus sind sie insbesondere an interaktiven Diensten interessiert, was sich an der hohen Zahlungsbereitschaft für Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste von in Summe 16,41 c verdeutlicht. Das kleinste Segment ist das Segment 5. Ähnlich wie im dritten Segment ist die Präferenzstruktur der Befragten eindeutig und weist die höchste Zahlungsbereitschaft für Erotikinhalte auf. Das Segment setzt sich überwiegend aus männlichen Teilnehmern (78,0 %) mit geringem Einkommen (958,58 c) zusammen. Es ist aufgrund des sensiblen Themas dabei durchaus möglich, dass die Befragten ihre Präferenz für Erotikangebote geringer angegeben haben als sie tatsächlich besteht (Blair et al. 1977). Insofern würden durch sozial erwünschtes Antwortverhalten die Werte für sowohl die Zahlungsbereitschaft als auch die Segmentgröße zu gering geschätzt werden (Hahn/Jerusalem 2003). Zieht man als Referenz den Preis des im Angebotsbündel Premiere Thema für 9,99 c enthaltenen Erotikprogramms Beate Uhse TV heran, liegt die in der Analyse ermittelte Zahlungsbereitschaft von 7,55 c preislich durchaus in der Nähe und findet somit ebenfalls ein marktliches Äquivalent [8]. Wie aus der Darstellung der Segmentergebnisse bereits deutlich geworden ist, sind die beschreibenden Merkmale der Gruppen inhaltlich plausibel. Zudem lässt sich die Qualität der aus der Choice-based Conjoint-Analyse ermittelten Zahlungsbereitschaften auch extern validieren, da sich die Ergebnisse aus 2004 an den in der heutigen Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften 16 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 Praxis existierenden Markt-Angeboten messen lassen. In der Tab. 5 werden die ermittelten Zahlungsbereitschaften für die Kernpräferenzen in den relevanten Segmenten Referenzangeboten und –preisen gegenübergestellt. Die exemplarisch dargestellten Angebote und deren Preise entstammen einer Marktanalyse aus dem November 2006. Anhand ihrer wird deutlich, dass die Ende 2004 prognostizierten Werte für die fremdsprachigen Sender sowie die Sport- und Erotikangebote durchaus der Grö- ßenordnung der aktuellen Marktpreise entsprechen und sich daher anhand von realen Marktpreisen der wichtigsten Anbieter in Deutschland validieren lassen. Neben der Validierung der ermittelten Zahlungsbereitschaften für die existierenden Senderangebote lassen sich aus den segmentspezifischen Ergebnissen jedoch auch produktpolitische Implikationen für die Nutzungsinnovationen ableiten. So liegt die offensichtlichste Erkenntnis darin, dass es den aktuellen Angeboten der Fernsehsender bzw. Kabelnetzbetreiber nach wie vor an dezidierten Informations-, Unterhaltungs- und Kommunikationsdiensten mangelt. Abgesehen von dem vereinzelten Angebot subventionierter Festplattenrecorder, die mit EPG ausgestattet sind, existierten bislang bei den im Markt etablierten Anbietern des digitalen Fernsehens keine adäquaten Dienste, die in der Lage wären, die in der Befragung ermittelte Zahlungsbereitschaft von in Summe 21,97 c abzuschöpfen (Clement 2004). In genau diese Marktlücke ist das im Oktober 2006 lancierte Angebot T-Home der Deutschen Telekom gestoßen, das mit einem integrierten Fernseh-, Internet- und Telefonangebot erstmalig Triple- Play in Deutschland etabliert. Die T-Com bedient sich dabei des Wettbewerbsvorteils, den Internet-Provider und Kabelnetzbetreiber gegenüber etablierten Fernsehanbietern wie Premiere haben. Sie verfügen mit ihren Highspeed-Internet-Anschlüssen de facto über den für das Angebot interaktiver Dienste notwendigen Rückkanal (Clement/Schneider/Albers 2005). Mit dem Wissen um die Höhe der Zahlungsbereitschaft sowie die Größe des Segments potenziell Interessierter lässt sich der Returnon-Investment für die Entwicklung und Vermarktung eines entsprechenden Angebots berechnen. Bislang wurde deutlich, dass Befragungen mit Hilfe der CBC nicht nur erlauben, die Zahlungsbereitschaft für existierende Produkte zu validieren, sondern darüber hinaus auch Angebotslücken für innovative Dienste zu identifizieren. Dabei erweist es sich als besonders hilfreich, die Zahlungsbereitschaften auf Segmentebene zu analysieren, um die Existenz und Größe von Zielgruppen abschätzen zu können. Denn auf Basis der segmentspezifischen Charakteristika lassen sich für die einzelnen Produkte und Leistungen zielgruppenspezifische Kommunikationsstrategien entwickeln, wodurch sich Streuverluste vermeiden lassen – ein zentraler Vorteil des hier vorgestellten integrierten Ansatzes. Jedoch können aus der segmentspezifischen Analyse nur begrenzt Erkenntnisse darüber abgeleitet werden, in welcher Form die Produkte und Leistungen vertrieben und bepreist werden sollen. So besteht prinzipiell die Möglichkeit, Produkte oder Leistungen einzeln (unbundling strategy), gebündelt (pure bundling strategy) oder sowohl als Einzelprodukt als auch als Bündel (mixed bundling strategy) zu vertreiben (Adams/Yellen 1976; Salinger 1995). Dabei gilt, dass sich durch die Bündelung von Produkten im Vergleich zum Einzelverkauf unter bestimmten Umständen höhere Umsätze realisieren lassen (Bakos/Brynjolfsson 1999; Bakos/Brynjolfsson 2000). Auch in dem diskutierten Marktbeispiel lassen sich verschiedene Ausprägungen von Bündelungsstrategien für das Angebot von Sport- und Erotikprogrammen finden. Während das Basisangebot des Kabelanbieters Kabel Deutschland auch Sportsender in das Programmportfolio unterschiedlicher Unterhaltungs- und Informationssender bündelt, bieten die Kabelkonkurrenten ish/iesy neben einem Basispaket von Unterhaltungs- und Informationsprogrammen zudem ein kombiniertes Sport- und Erotikangebot gegen einen Aufpreis von 5,00 c an. Weitgehend entbündelt offeriert dagegen Premiere seine Sport- und Erotikangebote, die in unterschiedlichen Paketen zu jeweils 9,99 c bestellbar sind. Eine Indikation, welche der in der Praxis anzutreffenden Bündelstrategien sinnvoll sind, lässt sich bereits aus der Segmentierungslösung ablesen. So deutet die Trennschärfe der Segmente 3 und 5 darauf hin, dass die Korrelation zwischen Sport- und Erotikinhalten nur sehr gering ist, während die Korrelation der im Segment 4 vereinten Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste dagegen höher zu sein scheint. Um das Umsatzmaximum zu erreichen, würde sich nach Schmalensee (1984) somit für die Sport- und Erotiksender eine Bündelung der Angebote anbieten, wohingegen die angebotenen Dienste eher einzeln vertrieben werden sollten. Wie jedoch die Einzel- und Bündelpreise beschaffen sein müssen, um den Umsatz zu maximieren, muss, wie im Folgenden beschrieben, auf Basis der individuellen Zahlungsbereitschaften ermittelt werden. 5. Bestimmung der individuellen Zahlungsbereitschaften für die Ableitung preispolitischer Empfehlungen 5.1. Methodische Vorgehensweise Um aus den oben ermittelten Ergebnissen neben den produktpolitischen auch weitergehende preispolitische Implikationen und optimale Bündelpreise ableiten zu können, ist eine Überführung der Werte in Preisabsatzfunktionen sinnvoll, mit deren Hilfe ein umsatzmaximaler – bei Kenntnis der Kosten auch gewinnmaximaler – Preis errechnet werden kann. Obwohl die Bedeutung von Preisresponsefunktionen im Marketing weitgehend unstrittig ist, wird der empirischen Messung wenig Aufmerksamkeit geschenkt (Balderjahn 1991; Balderjahn 1994). Daher soll im Folgenden erörtert werden, wie mit Hilfe der Informationen aus der Latent Class CBC eine Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 17 Strategie Sport Erotik Sport + Erotik Umsatz ‚unbundling’ 7,30 € 5,22 € - 1.627 € ‚mixed bundling’ 6,32 € 6,18 € 7,00 € 2.031 € ‚pure bundling’ - - 7,01 € 2.034 € Tab. 6: Vergleich der Bündelungspreisstrategien für Sportund Erotikangebote Preisresponsefunktion ermittelt werden kann und sich aus den resultierenden individuellen Zahlungsbereitschaften umsatzmaximale Preise bestimmen lassen. In dieser Anwendung waren keine variablen Kosten bekannt, die vermutlich bei Nutzungsinnovationen auch sehr gering sind, so dass der Umsatz als Optimierungskriterium herangezogen wurde. Wie oben diskutiert wurde, nimmt der Latent Class-Ansatz keine deterministische Zuordnung der Befragungsteilnehmer zu Segmenten vor, sondern berechnet eine individuelle Segmentzugehörigkeitswahrscheinlichkeit. Diese kann herangezogen werden, um die segmentspezifischen Parameter in individuelle Werte zu überführen und addiert sich über alle Segmente pro Befragtem zu Eins. Der individuelle Parameter entspricht dabei dem gewichteten Durchschnitt der segmentspezifischen Parameter, wobei der Gewichtungsfaktor die jeweilige Wahrscheinlichkeit ist, mit der ein Individuum einem bestimmten Segment angehört (Gensler 2003, S. 126; Vermunt/Magidson 2005, S. 57). Diese individuellen Parameter werden analog zur segmentspezifischen Vorgehensweise in Zahlungsbereitschaften transformiert und können dann als Preisresponsefunktionen grafisch dargestellt werden. Dazu wird auf der Ordinate der Preis abgetragen und auf der Abzisse die Anzahl der Marktteilnehmer, die für den jeweiligen Preis das Produkt kaufen würden. Auf Basis der individuellen Zahlungsbereitschaften lassen sich zudem Umsatzfunktionen bzw. umsatzmaximale Preise ermitteln. Deren Ermittlung ist im Fall der unbundling bzw. pure bundling-Strategie sehr einfach in Excel darzustellen. Dazu werden die Befragungsteilnehmer zunächst nach ihren Zahlungsbereitschaften sortiert. Um den Umsatz in Abhängigkeit des Preises zu erhalten, werden die Zahlungsbereitschaften für Produkte oder Produktbündel mit der Anzahl der Personen multipliziert, die diesen Preis noch zu zahlen bereit sind. Werden diese Werte dann gegen die Zahlungsbereitschaft abgetragen, lassen sich das Umsatzmaximum sowie der umsatzmaximale Preis einfach in der Liste identifizieren. Die Preisermittlung für Einzelprodukte sowie Produktbündel im Rahmen einer mixed bundling-Strategie kann ebenfalls in Excel erfolgen, indem zunächst die Konsumentenrenten (Zahlungsbereitschaft abzüglich Preis) für jedes einzelne Produkt und für das Produktbündel berechnet werden und dann für bestimmte Preise für jeden Konsumenten die Wahl des Produktes oder Bündels mit der höchsten individuellen Konsumentenrente bestimmt wird. Schließlich kann man dann die umsatzmaximalen Preise für die einzelnen Produkte und das Bündel simultan mit Hilfe des Solvers in Excel (Fylstra et al. 1998) bestimmen. 5.2. Diskussion der Ergebnisse Die im Abschnitt 4.2 dargestellten Ergebnisse liefern bereits wertvolle Informationen für Marketingentscheidungen hinsichtlich der Profitabilität von bestimmten Produkten sowie deren Zielgruppen. Um detaillierte Aussagen zu deren optimalem Preisen treffen zu können, bietet sich die Analyse der individuellen Zahlungsbereitschaften zur umsatzoptimalen Bestimmung von sowohl Einzel- als auch Bündelpreisen an (Choudhary et al. 2005). Da im Fall der Sport- und Erotikangebote bereits reale Preiskombinationsstrategien vorliegen, lassen sich die Ergebnisse des vorliegenden Beispiels wiederum mit realen Marktdaten vergleichen. Folgt man der Vorgehensweise aus Abschnitt 5.1, ergeben sich zunächst im Rahmen einer Entbündelungsstrategie als umsatzmaximale Preise für ein Sportangebot 7,30 c sowie 5,22 c für einen Erotiksender (siehe Tab. 6). Der in der Stichprobe ermittelte Erlös beträgt dabei 1.110 c für das Sport- und 517 c für das Erotikprogramm (Summe: 1.627 c). Jedoch lassen sich mit den Bündelungsstrategien durchaus noch höhere Umsätze erzielen. So lässt sich die Zahlungsbereitschaft für ein gebündeltes Produkt- oder Leistungspaket aus der Summe der Zahlungsbereitschaften für die einzelnen Komponenten berechnen (Schmalensee 1984). Wie in der Preisresponsefunktion in Abb. 2 verdeutlicht, ist der Preis für die Kombination aus Sportund Erotiksender im Umsatzmaximum sehr viel geringer als die Summe beider Einzelpreise und beträgt 7,01 c. Da der Umsatz für das Paket insgesamt 2.034 c beträgt und damit ca. 25 % über den Erlösen für die Einzelprodukte liegt, würde die aus der Analyse abzuleitende Empfehlung für die Spartenkanäle Sport und Erotik lauten, dem Beispiel von ish/iesy zu folgen und ein kombiniertes Senderpaket für 7,01 c anzubieten. Diese pure bundling-Strategie ist ebenfalls knapp der gemischten Bündelstrategie vorzuziehen, nach der der Umsatz 2.031 c betragen würde. In dem Fall sollte das Sportangebot mit 6,32 c, der Erotiksender mit 6,18 c und das Sport- und Erotikpaket mit 7,00 c bepreist werden (Tab. 6) [11]. Das ermittelte Preisniveau von 7,01 c legt nahe, dass ish/iesy, die ihre Sport-/Erotik-Kombination nur für 5,00 c anbieten, die Zahlungsbereitschaft ihrer Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften 18 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 Strategie Unterhaltung Kommunikation Unterhaltung + Kommunikation Umsatz ‚unbundling’ 7,82 € 4,16 € - 1.114 € ‚mixed bundling’ 7,81 € 4,19 € 11,97 € 1.109 € ‚pure bundling’ - - 11,98 € 1.114 € Umsatzmaximaler Preis: € 7,83 Umsatzfunktion Zahlungsbereitschaft 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 1 201 401 601 801 1001 Befragte Z a h lu n g s b e re it s c h a ft ( in € ) 0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 U m s a tz ( in € ) Z a h lu n g s b e re it s c h a ft ( in € ) U m s a tz ( in € ) Tab. 7: Vergleich der Bündelungspreisstrategien für Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste Abb. 2: Zahlungsbereitschaften und Umsatzfunktion für ein Sport- und Erotikpaket Kunden nicht gänzlich abschöpfen. Dagegen liegen die Einzelpreise der Senderangebote deutlich unter den von Premiere verlangten Preisen von 9,99 c. Die Erlössteigerung bei der Bündelungsstrategie von Sport- und Erotikangeboten ist auf die sehr geringe Korrelation der individuellen Zahlungsbereitschaften von 0,16 für die beiden Angebote zurückzuführen. Im Gegensatz dazu zeigt sich am Beispiel der Zahlungsbereitschaften für die Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste, dass die Entbündelungsstrategie der gemischten sowie der reinen Bündelungsstrategie vorzuziehen ist, weil die Korrelation der Zahlungsbereitschaften für die betrachteten Produkte mit 0,99 sehr hoch ist (Tab. 7). So addieren sich die Umsätze der einzelnen Produkte im Rahmen einer unbundling-Strategie auf insgesamt 1.114 c. Auf Basis dieser Informationen lassen sich nicht nur die Entscheidungen treffen, ob und mit welchen Investitionen die Einführung eines Unterhaltungs- und Kommunikationsdienstes zu erfolgen hat, sondern auch welche Preise und Preiskombinationen damit einhergehen sollten. 6. Implikationen und Einschränkungen Dieser Aufsatz verfolgt das Ziel, Managern von Nutzungsinnovationen wie dem digitalen Fernsehen, die mit dem Risiko hoher Fixkosten während des Innovationsprozesses konfrontiert werden, möglichst verlässliche Informationen zur Höhe der Zahlungsbereitschaften ihrer (potenziellen) Kunden zukommen zu lassen, um so sowohl produkt- als auch preispolitische Implikationen abzuleiten. Dabei haben wir uns zur Bestimmung der Zahlungsbereitschaften der Latent-Class-Analyse von Daten aus Choice-based Conjoint-Experimenten bedient, die aus methodischer Sicht zwei wesentliche Vorteile bietet: ) Die Verwendung von Präferenzdaten im Rahmen der CBC bietet im Gegensatz zu Kauf- und Nutzungsdaten die Möglichkeit des Einsatzes bei Innovationen. Zudem bietet die CBC realistische Präferenzsituationen für Innovationen (insbesondere durch die Verwendung der „no-choice“-Option). ) Die Latent-Class-Analyse ermöglicht einen integrativen Ansatz zur Ermittlung von Zahlungsbereitschaften sowohl auf Segmentebene als auch auf individueller Ebene. Segmentinformationen können für die Produktpolitik herangezogen werden, während die Segmentcharakteristika für das Targeting verwendet werden können. Aus denselben Ergebnissen lassen sich auch individuelle Zahlungsbereitschaften für die Preispolitik ableiten. Obgleich die CBC mehrfach zur Schätzung von Zahlungsbereitschaften eingesetzt wurde, blieb bislang fraglich, ob die Ergebnisse externe Validität aufweisen. Der hier vorgenommene Vergleich der gemessenen Zahlungsbereitschaften aus dem Jahre 2004 mit den zurzeit im Markt beobachteten Preisen (Stand: November 2006) zeigt jedoch, dass die CBC zu plausiblen Ergebnissen kommt, was auf eine hohe externe Validität hindeutet. Aus inhaltlicher Sicht wurde deutlich, dass die Ergebnisse der CBC für das Marketing von Services im digitalen Fernsehen von erheblicher Relevanz sind: ) Bezüglich der Produktpolitik zeigt sich, dass für Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste im digitalen Fernsehen eine Zahlungsbereitschaft vorliegt, die im Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007 19 Rahmen bestehender Markt-Angebote noch immer nicht adäquat adressiert wird. Daraus wird deutlich, dass Internet Service Provider (z. B. T-Com oder AOL) sowie Kabelnetzbetreiber (z. B. Kabel Deutschland) durch die Nutzung des existierenden (Internet-) Rückkanals neue Angebotsbündel schnüren könnten, um diese Zahlungsbereitschaft mittels geeigneter Angebote abzuschöpfen. ) Bezüglich des Targeting der fünf identifizierten Segmente mit Hilfe der Kommunikationspolitik zeigen sich deutliche Unterschiede hinsichtlich der demografischen Zusammensetzung, so dass die Segmente durchaus trennscharf sind, was eine relativ genaue Adressierung der jeweiligen Zielgruppen ermöglicht. ) Bezüglich der Preispolitik wird anhand der individuellen Zahlungsbereitschaften für Sport- und Erotikinhalte deutlich, dass diese sehr gut im Bündel angeboten werden können, da so ein Umsatzmaximum erreicht werden kann. Bei den innovativen Unterhaltungs- und Kommunikationsdiensten ist es dagegen vorteilhaft, die Dienste entbündelt anzubieten. Obgleich die Studie eine Reihe von methodischen und inhaltlichen Implikationen ableitet, unterliegt sie – wie jede empirische Studie – einer Reihe von Einschränkungen, die mögliche Anknüpfungspunkte für weitere Forschungsarbeiten liefern. So ist anzumerken, dass ein Vergleich von Schätzergebnissen aus dem Jahre 2004 mit Marktgegebenheiten aus 2006 natürlich auch immer aufgrund möglicher Marktschocks (die unserer Meinung nach hier nicht vorlagen) verzerrt sein kann. Obgleich es sich bei der Choice-based Conjoint-Analyse um eine umfangreich getestete und etablierte Methode handelt, wurde sie zur Schätzung von Zahlungsbereitschaften nur selten eingesetzt. Bei der Abwägung zwischen methodisch Wünschenswertem und geringer Belastung der Probanden wurde im vorliegenden Fall wegen des anwendungsorientierten Fokus zu Gunsten der geringen Inanspruchnahme der Probanden entschieden. Somit wurde auf eine wiederholte Vorlage von Choice Sets für Reliabilitätsprüfungen verzichtet. Zudem ist anzumerken, dass wir kein Holdout Choice Set erhoben haben, um so die unmittelbare Prognosevalidität zu ermitteln. Allerdings weisen die Ergebnisse des Markvergleichs auf eine gute externe Validität der CBC hin. Anmerkungen [1] Die Kaufverpflichtung verstößt dann gegen den Verhaltenskodex der Marktforschungsinstitute, wenn ein Verkauf unter dem Vorwand der Marktforschung geschieht. Eine Verkaufsverpflichtung bei Probanden, die für eine Marktforschung akquiriert wurden, ist demzufolge nicht zulässig. Allein ein Verkauf, der für die Marktforschung relevante Informationen liefert, ist möglich (ICC/ESOMAR 2005; Albers et al. 2006). [2] Es wird zwar vermutet, dass Zahlungsbereitschaften, die nicht hypothetisch ermittelt werden, näher an dem „wahren“ Wert liegen (Wertenbroch/Skiera 2002). Dennoch sind auch in Laborsituationen zur Ermittlung realer Zahlungsbereitschaften Situationen plausibel, die zu einer Verzerrung der Zahlungsbereitschaft führen. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn die Befragten ihre Zahlungsbereitschaft niedriger angeben, da ihnen aufgrund der Laborsituationen die Möglichkeit des Preisvergleiches und des Suchens des besten Angebotes genommen wird (Völckner 2006a). [3] Das Konstrukt der Technikaffinität setzt sich aus einem Index der technischen Ausstattung der Befragten zusammen (Index „Technische Ausstattung“ = (1*Analoger Videorecorder + 4*Digitaler Videorecorder + 2*DVD-Player + 2*Desktop PC + 3*Laptop PC + 3*Spielekonsole)/15). Die Gewichtung wurde so vorgenommen, dass mit zunehmender Gewichtung die Technologieaffinität zunimmt. Wir lehnen diese Indexbildung an die Ausstattung der Haushalte mit technischen Geräten an. Zudem haben wir diesen Index im Rahmen von Expertengesprächen diskutiert und für adäquat befunden. [4] Persönliche Interviews wurden mit Vertretern von Set-Top- Box-Herstellern, Kabelnetzbetreibern, Mobilfunkunternehmen sowie Fernsehsendern geführt. Darüber hinaus wurden mehrere Fachveranstaltungen mit Expertengesprächen (u. a. DVB-T-Informationsveranstaltungen, ANGA-Cable 2004 sowie Workshops im Rahmen des Projektes „Potentiale erweiterter Datendienste im digitalen Fernsehen“) besucht. [5] Die Messung des Preisparameters wurde mit einem Vektormodell umgesetzt, da die Berechnung eines Teilnutzenwert- Modells ergeben hat, dass sich fast lineare fallende Preisfunktionen ermitteln lassen. Auf die Verwendung eines Teilnutzenwert-Modells wurde jedoch verzichtet, da sich das gewählte Vektor-Modell als sparsamer, stabiler und einfacher in der Ableitung der Zahlungsbereitschaften erwiesen hat. [6] Es ist durchaus denkbar, dass die Anzahl der Verweigerer in der Grundgesamtheit noch weitaus größer ist. Die Diskrepanz zur Realität kann dabei auf eine durch einen self-selection bias geschaffene Endogenität in den Daten zurückzuführen sein, der bei Internetbefragungen auftreten kann. Es hat sich aber gezeigt, dass die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse aus einer Online-Befragung denen einer klassischen paper-andpencil-Befragung nicht unterlegen ist (Deutskens et al. 2006). [7] Abhängig von der Zielgruppe und den Sendeinhalten (bspw. türkische oder russische Pay-TV-Sender) liegen die Gebühren z. T. noch weit darüber (www.kabeldeutschland.de). [8] Da das Angebot Premiere Thema darüber hinaus weitere Spartensender (z. B. Dokumentationen, Kinder- sowie Musikfernsehen) umfasst, mag die Differenz von 7,55 c zu 9,99 c durch den Zusatznutzen aufgefangen werden. [9] Der für die Sportsender aufgeführte Preis rührt von dem Preis für das Produktbündel T-Home Complete Plus, in dem das Angebot der Premium TV-Sender enthalten ist. Weder die Sportsender noch die Premium TV-Sender können individuell gebucht werden. [10] Das Angebot der T-Com umfasst neben den TV-Angeboten zudem einen Telefon- und Internetanschluss und verfügt ab dem Angebotsbündel T-Home Complete Basic zudem einen EPG sowie einen digitalen Videorekorder. [11] Da die hier ermittelten Preise naturgemäß mit einer Schätzunsicherheit behaftet sind, sind bei der letztendlichen Preissetzung auch andere Einflüsse zu beachten. So vertrauen viele Anbieter beispielsweise einer Preissetzung, die sich an Preisschwellen orientiert. Da auch in diesem Kontext von einem relativ flachen Maximum der Gewinnfunktion ausgegangen werden kann, sind Preisschwellen wie beispielsweise 6,99 c bei einem errechneten umsatzmaximalen Preis von 7,01 c ein in der Gesamtbetrachtung plausibler Wert (Gedenk/Sattler 1999; Silver/Tull 1986). Literaturverzeichnis Adams, W.J./Yellen, J.L. (1976): Commodity Bundling and the Burden of Monopoly, in: Quarterly Journal of Economics, Vol. 90, No. 3, S. 475–498. Albers, S. 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In diesem Buch erfahren Sie alles über Direktmarketing-Kampagnen, über Mailings und Coupon-Anzeigen, die Zusammenarbeit mit Druckereien und Lettershops sowie die Möglichkeiten der Erfolgskontrolle und des Database-Marketing. TV- und Funk-Werbung werden ebenso behandelt wie Telefon- und Online-Marketing. Darüber hinaus lernen Sie, selber erfolgreiche Texte zu schreiben. Über die Autoren: Uwe Neumann kommt vom Text. Er war Werbeleiter und hatte als Cheftexter in verschiedenen Werbeagenturen sowohl mit klassischer Werbung als auch mit Direktmarketing zu tun. Dipl.-Kfm. Thomas Nagel war als Produkt-Manager in mehreren Unternehmen, speziell des Versandhandels, tätig. Heute betreut er als Berater bei einem großen deutschen Dienstleister eine Vielzahl unterschiedlicher Unternehmen im In- und Ausland bei der Planung und Durchführung ihrer Direktmarketing-Maßnahmen. Das Praxisbuch mit Online-Marketing Pr ei s i nk l. M wS t. / 1 46 90 4 Beck-Wirtschaftsberater im Toubia, O./Hauser, J.R./Simester, D.I. (2004): Polyhedral Methods for Adaptive Choice-Based Conjoint Analysis, in: Journal of Marketing Research, Vol. 41, No. 1, S. 116–131. Urban, G.L./Hauser, J.R./Qualls, W.J./Weinberg, B.D./Bohlmann, J.D./Chicos, R.A. (1997): Information Acceleration: Validation and Lessons From the Field, in: Journal of Marketing Research, Vol. 34, No. 1, S. 143–153. van Eimeren, B./Frees, B. (2005): ARD/ZDF-Online-Studie 2005 – Nach dem Boom: Größter Zuwachs in internetfernen Gruppen, in: Media Perspektiven, o. Jg., Nr. 8, S. 362–379. Vermunt, J.K./Magidson, J. (2005): Technical Guide for Latent GOLD Choice 4.0: Basic and Advanced., Belmont. Voeth, M./Hahn, C. (1998): Limit Conjoint-Analyse, in: Marketing ZFP, 20. Jg., Nr. 2, S. 119–132. Völckner, F. (2006a): An empirical comparison of methods for measuring consumers’ willingness to pay, in: Marketing Letters, Vol. 17, No. 2, S. 137–149. Völckner, F. 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We show that this can be achieved by applying a latent class analysis based on data obtained with the help of choice-based conjoint experiments. Using survey data on services in digital TV as an example, the authors show how strategic implications for product configuration, targeting, and bundle pricing can be derived. A comparison with real market data indicates that the results obtained by this procedure are highly plausible. Schlüsselbegriffe Choice-based Conjoint-Analyse, Segmentierung, Preisresponsefunktionen, Zahlungsbereitschaften, Preisbündelung, Digitales Fernsehen Keywords Choice-based Conjoint-Analysis, Latent-Class Segmentation, Price-response functions, Willingness-to-Pay, Price bundling, Digital TV 22 MARKETING · ZFP · Heft 1 · 1. Quartal 2007

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Abstract

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