value price concept on balance scale

Empirische Bestimmung von Elastizität – Teil 2

Daniel Lüttgau Blog, Data Science, Statistik

Wie kann man Preiselastizität bestimmen? Die Antwort auf diese Frage ist nicht eindeutig, sondern fallspezifisch. Es gibt viele Verfahren, um Preiselastizität empirischzu bestimmen. DirekteExpertenbefragungen, Kundenbefragungen, indirekte Kundenbefragungen durch Conjoint Analysen und vielfältige experimentelle Testmethoden.

Wenn die Datenlage es erlaubt, wenden wir Methoden an, die auf historischen Marktdaten basieren. Unterfüttert mit Daten zu Faktoren, wie Wettbewerbspreise, Werbeinformationen etc., lassen sich hier durch am erfolgreichsten die entscheidenden Wirkungsmechanismen für eine dynamische und automatisierte Preisgestaltung identifizieren.

In drei Blogposts sollen die verschiedenen Verfahren beleuchtet und ihre Vor- und Nachteile aufbereitet werden. Im vergangen ersten Teil wurden befragungsbasierten Verfahrenbesprochen. In diesem zweiten Teil wird der Fokus auf experimentellen Methoden und Conjoint Analysen liegen. Im darauf folgenden und abschließenden Post sollen gängige regressionsbasierte Verfahren Thema sein.

Die im vorherigen Blogbeitrag beschrieben Expertenbefragungen und direkte Kundenbefragungen sind in vielerlei Hinsicht schwierig. Experteninterviews vernachlässigen systematisch die Kundenperspektive. Kundenbefragungen sind inhaltlich problematisch, da sie fast zwingend eine isolierte Fokussierung auf die Preissetzung bewirken. Dies steht im Widerspruch zum eigentlichen Kaufprozess, der viel wahrscheinlicher einer Kosten-Nutzen-Abwägung entspricht.

Indirekte Verfahren

Um diesen Problemen auszuweichen, wird daher häufig auf indirekte Befragungsmethoden zurückgegriffen. Durch indirekte Befragungsverfahren sollen die Kaufsituation und die Kundenentscheidung realistischer abgebildet werden, als dies durch Befragungen möglich ist. Ein zentrales Konzept sind dabei Conjoint Analyse Verfahren. Conjoint Analysen sind ein zentrales und etabliertes Marketinginstrument mit vielfältigen auf die jeweilige Problemstellung zugeschnittene Varianten.

Grundsätzlich sollen Conjoint Analysen dabei helfen, die tatsächlichen Abwägungen und Präferenzen von Kunden zwischen verschiedenen Bedürfnissen besser nachzuvollziehen. Durch ein umfassenderes Verständnis der Kundenpräferenzen sollen dann Rückschlüsse auf die konkrete Fragestellung abgeleitet werden. Prinzipiell können so durch Conjoint Analysen vielfältige und komplexe Fragestellungen beantwortet werden.

Um die Zahlungsbereitschaft von Kunden abzufragen, werden Kunden z.B. verschiedene sogenannte Produkt-Preis-Profile zur Auswahl gestellt. Die verschiedenen Auswahlmöglichkeiten unterscheiden sich hinsichtlich im Voraus definierter Merkmale und bzgl. des Preises. Die Teilnehmer sind aufgefordert, zwischen diesen Alternativen zu wählen und Ihre Präferenzen darzulegen. Basierend auf diesen Präferenzaussagen werden die Wirkungen des Preises und der verschiedenen Produktmerkmale herausgearbeitet.

Der Erfolg von Conjoint Verfahren hängt wesentlich von den vorbereitenden Schritten bei der Produkt-Preis-Profi-Gestaltung ab. Eine Vielzahl von Entscheidungen müssen getroffen werden, z.B.:

  • Wie viele verschiedene Merkmale sollen verglichen werden? Dies ist nicht trivial, denn es kann schnell unübersichtlich werden. Entscheidet man sich für nur 3 Merkmale mit jeweils 3 Ausprägungen, so konfrontiert man den Konsumenten bereits mit bis zu 27 Alternativen. Wollte man hier mit Paarvergleichen arbeiten, dann müsste sich der Teilnehmer theoretisch durch 351 Paarvergleich arbeiten. In der Praxis werden natürlich
  • Wie viele Ausprägungen sollen je Merkmal auswählbar sein? Studien zu Folge werden Produkte mit mehr Auswahlmöglichkeiten von Teilnehmern als wichtiger erachtet. Es gibt viele ähnliche Beispiele dafür wie das Testdesign das Ergebnis beeinflusst. Problematisch wird dies, wenn die Wirkung des Testdesigns den tatsächlichen Kaufprozess entstellt.
  • Wie sollen den Teilnehmern die verschiedenen Alternativen präsentiert werden? Sollen alle Alternativen mit ihren unterschiedlichen Preisen gleichzeitig präsentiert werden (Vollprofile) oder sind Paarvergleiche besser? Vollprofile sind realitätsnäher, aber konfrontieren den Teilnehmer mit einer komplexeren Problemstellung, wodurch evtl. keine klaren Ergebnisse abgeleitet werden können.

Der Anwender von Conjoint Verfahren wird mit der komplexen Anforderungspalette konfrontiert, der man bei Experimenten oder bei der Fragebogenausgestaltung ebenfalls begegnet. Dennoch sind Conjoint Analysen ein beliebtes und häufig angewandtes Verfahren. Insbesondere Computergestützte Methoden helfen inzwischen die Komplexität zu reduzieren.

Ähnlich wie die anderen bereits beschriebenen Verfahren sind Conjoint-Analysen kein Instrument, das für ein fortlaufendes systematisches Elastizitäts-Monitoring geeignet ist. Conjoint Verfahren können für explorative Analysen, z.B. im Fall von Produktneueinführungen, ein sehr nützliches Instrument darstellen. Gilt es aber ein fortlaufendes, reaktives Preisgestaltungsinstrument zu entwickeln, so wird das Verfahren an seine Grenzen stoßen, insbesondere dann, wenn man ein breites Produktsortiment hat.

Experimente

Bei Experimenten werden Kunden(-Gruppen) in realen oder nachgestellten Kaufsituationen (Feld-bzw. Laborexperimente) verschiedene Preisalternativen vorgegeben. Aus dem Kaufverhalten der Testteilnehmer werden Rückschlüsse bzgl. des Effektes des Preises auf den Absatz abgeleitet. Ähnlich wie bei Conjoint Analysen gibt es bei der Ausgestaltung solcher Tests viele Vorgehensmöglichkeiten. Insbesondere der E-Commerce bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, da viele zusätzliche transaktionsspezifische Informationen bei der statistischen Auswertung des Experiments hinzugezogen werden können. Doch auch im Brick-And-Mortar-Bereich können durch klassische Store-Tests wichtige Rückschlüsse auf produktspezifische Zahlungsbereitschaften gewonnen werden.

Letztlich gibt es fast keine Grenzen bei der Ausgestaltung von preisbezogenen Experimenten, insbesondere dann, wenn auch Laborexperimente in Frage kommen. Hier stellt sich immer die Frage nach der externen Validität dieser Experimente. Künstliche Situationen können atypisches Verhalten verursachen. Ebenso kann es schwierig sein, aus den Erkenntnissen des Experiments praxisrelevante Schlüsse zu ziehen.

Ebenfalls problematisch sind die hohen Kosten, die mit Experimenten einhergehen. Insbesondere mit Feldexperimenten greift man direkt in das aktive Geschäft ein. Jede Preissenkung kann mit Profitverlust einhergehen, jede Preiserhöhung kann Absatzverluste bedeuten.

In unseren Projekten mit Kunden nutzen wir Feldexperimente als Validierungswerkzeug für unsere auf Marktdaten basierten Analyseverfahren. Modellgesteuerte Feldexperimente können genutzt werden, um die Prognosegüte eines Modells zu evaluieren und dessen Schwächen aufzudecken.

Alle bisher beschriebenen Verfahren haben ihre Funktion und können bei entsprechenden Rahmenbedingungen sinnvoll und richtig sein. Wenn die Datenlage es aber erlaubt, wenden wir Methoden an, die auf historischen Marktdaten basieren. Im abschließenden Post sollen gängige regressionsbasierte Verfahren Thema sein.

Über den Autor
Daniel Lüttgau

Daniel Lüttgau

I am a data science consultant at STATWORX. Exploring business concepts and thinking up ways to utilize data for our customers is what I enjoy most about my job. My freetime is commited to my dog, travelling and my wife and friends.

ABOUT US


STATWORX
is a consulting company for data science, statistics, machine learning and artificial intelligence located in Frankfurt, Zurich and Vienna. Sign up for our NEWSLETTER and receive reads and treats from the world of data science and AI. If you have questions or suggestions, please write us an e-mail addressed to blog(at)statworx.com.