Messung von Zahlungsbereitschaften und ihr Einsatz für die Preisbündelung

Anmerkung: Die Autoren danken dem Herausgeber und zwei anonymen Gutachtern für zahlreiche wertvolle Hinweise, die zu einer deutlichen Ver-besserung des Artikels beigetragen haben.

Abhandlungen

Prof. Dr. Dr. h. c. SönkeAlbers ist Inhaber desLehrstuhls für Innovation,Neue Medien und Mar-keting an der Christian-Albrechts-Universitätzu Kiel, Westring 425,24118 Kiel, Tel.: 0431/880-1541, Fax: 0431/880-1166; E-Mail:[email protected]

Dr. Jan Becker ist Wis-senschaftlicher Assistentam Lehrstuhl für Innova-tion, Neue Medien undMarketing an der Christi-an-Albrechts-Universitätzu Kiel, Westring 425,24118 Kiel, Tel.: 0431/880-1541, Fax: 0431/880-1166; E-Mail:[email protected]

Prof. Dr. Michel Clementist Inhaber des Lehr-stuhls für Marketing undMedienmanagement ander Universität Hamburg,Von-Melle-Park 5,20146 Hamburg,Tel.: 040/4 28 38-4279,Fax: 040/4 28 38-3559,E-Mail: [email protected]

Dipl.-Kfm. Dominik Pa-pies ist Wissenschaft-licher Mitarbeiter amLehrstuhl für Marketingund Medienmanagementan der Universität Ham-burg, Von-Melle-Park 5,20146 Hamburg,Tel.: 040/4 28 38-4157,Fax: 040/4 28 38-3559,E-Mail: [email protected]

Dipl.-Kfm. Holger Schnei-der ist Doktorand amLehrstuhl für Innovation,Neue Medien und Mar-keting an der Christian-Albrechts-Universitätzu Kiel, Westring 425,24118 Kiel, Tel.: 0431/880-1541, Fax: 0431/880-1166; E-Mail:[email protected]

Messung von Zahlungsbereitschaften und ihr Einsatzfür die PreisbündelungEine anwendungsorientierte Darstellung am Beispiel digitaler TV-Programme

Von Sönke Albers, Jan Becker, Michel Clement, Dominik Papies und Holger Schneider

Bei der Einführung von Nutzungsinnovatio-nen stellt sich das dreifache Problem, welcheProdukte und Services für welche Segmentegeeignet sind, wie die Charakteristika derSegmente für das kommunikationspolitischeTargeting und wie dafür optimale Preisbündelbestimmt werden können. Es wird gezeigt,wie mit Hilfe der Latent-Class-Analyse auf derBasis von Daten, die durch eine Choice-based Conjoint Analysis gewonnen wordensind, für alle drei Problembereiche simultanLösungen aufgezeigt werden können. AmBeispiel des digitalen Fernsehens wird ver-deutlicht, welche produkt-, kommunikations-und preispolitischen Implikationen sich ablei-ten lassen. Die Ergebnisse werden mit realenMarktdaten verglichen und deuten auf einegute Anpassung des hier vorgestellten inte-grativen Ansatzes hin.

Executive Summary

Bei der Einführung von Nutzungsinnovationen, wie z. B.dem digitalen Fernsehen, sind zentrale Entscheidungenim Rahmen des Innovationsmanagements zu treffen. Inder Produktpolitik stehen Manager vor der Frage, welcheZahlungsbereitschaften die potenziellen Kundensegmen-te für die einzelnen Dienste haben. Da in der Praxis häu-fig die Nutzungsinnovationen als Service-Bündel ange-boten werden (z. B. Video-on-Demand und Kommunika-tionsdienste bei T-Home), richtet sich das Augenmerkder Preispolitik neben der Messung der Zahlungsbereit-schaft auf die Bereitstellung optimal bepreister Bündel-angebote. Diese Dienstebündel müssen dann mit einergeeigneten Kommunikationspolitik so auf die Kunden-segmente ausgerichtet sein, dass die anvisierten Kunden-segmente auch erreicht werden.

Dieser Aufsatz verfolgt das Ziel, Managern von Nut-zungsinnovationen wie dem digitalen Fernsehen mög-lichst verlässliche Informationen zur Höhe der Zahlungs-bereitschaften ihrer (potenziellen) Kunden zukommen zulassen, um so sowohl produkt- als auch preispolitischeImplikationen abzuleiten. Dabei bedienen wir uns zur

MARKETING · ZFP · 29. Jg. · 1/2007 · S. 7–23 7

Bestimmung der Zahlungsbereitschaften der Latent-Class-Analyse von Daten aus Choice-based Conjoint-Experimenten (CBC). Die Latent-Class-Analyse ermög-licht einen integrativen Ansatz zur Ermittlung von Zah-lungsbereitschaften sowohl auf Segmentebene als auchauf individueller Ebene. Segmentinformationen könnenfür die Produktpolitik herangezogen werden, währenddie Segmentcharakteristika für das Targeting in derKommunikationspolitik verwendet werden können. Ausdenselben Ergebnissen lassen sich auch individuelleZahlungsbereitschaften für die Preispolitik ableiten. Dievorgestellte Vorgehensweise deutet auf der Basis einesVergleichs der gemessenen Zahlungsbereitschaften fürinnovative Dienste im digitalen Fernsehen aus dem Jahre2004 mit den zurzeit im Markt beobachteten Preisen fürvergleichbare Dienste (Stand: November 2006) auf einegute Anpassung hin.

Aus inhaltlicher Sicht zeigt sich für die Produktpolitik,dass für Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste imdigitalen Fernsehen eine Zahlungsbereitschaft besteht,die im Rahmen bestehender Markt-Angebote noch im-mer 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-)Rückka-nals neue Angebotsbündel schnüren könnten, um dieseZahlungsbereitschaft mittels geeigneter Angebote abzu-schöpfen.

Bezüglich des Targeting der fünf identifizierten Segmen-te mit Hilfe der Kommunikationspolitik zeigen sich deut-liche Unterschiede hinsichtlich der demografischen Zu-sammensetzung, so dass die Segmente durchaus trenn-scharf sind, was eine relativ genaue Adressierung der je-weiligen Zielgruppen durch geeignete Kommunikations-mittel ermöglicht.

Bezüglich der Preispolitik wird anhand der individuellenZahlungsbereitschaften für Sport- und Erotikinhaltedeutlich, dass diese sehr gut im Bündel angeboten wer-den können, da so ein Umsatzmaximum erreicht werdenkann. Bei den innovativen Unterhaltungs- und Kommu-nikationsdiensten ist es dagegen vorteilhaft, die Diensteentbündelt anzubieten.

1. Einleitung

Angesichts des rasanten technologischen Wandels undhoher Entwicklungs- und Implementierungskosten stelltsich insbesondere für Nutzungsinnovationen (Albers2001), bei denen Services basierend auf innovativenTechnologien angeboten werden, die Frage, wie diese zuvermarkten und bepreisen sind, um sowohl marktfähigals auch wirtschaftlich zu sein. So erfordert eine Vielzahlvon Nutzungsinnovationen erhebliche Investitionen inden Auf- bzw. Ausbau bestehender Netzinfrastrukturen(z. B. UMTS, Stromnetze oder digitales Fernsehen), be-vor dem Kunden überhaupt die für ihn interessantenDienstleistungen (z. B. Kommunikations- oder Daten-

dienste) bereitgestellt werden können. Hinzu kommt eineKostenstruktur, bei der ein sehr hoher Fixkostenanteilbesteht, so dass die Preise nicht auf der Basis von variab-len Kosten plus Aufschlag bestimmt werden können. Da-mit sind sowohl die Chancen als auch das Risiko in die-sen fixkostengetriebenen Industrien sehr hoch. Entspre-chend hoch ist das Interesse von Managern in der Tele-kommunikations-, Medien- oder auch Energiewirtschaftan einer Methode, die alle erforderlichen Daten für dieBeurteilung der Profitabilität von Produktentscheidun-gen liefern kann, welche simultan auch die Ableitung op-timaler Maßnahmen für die Kommunikations- und Preis-politik erlauben.

Bei der Einführung von Nutzungsinnovationen (z. B. demdigitalen Fernsehen) müssen in der Regel folgende Pro-blembereiche simultan gelöst werden: In der Produktpoli-tik will man diejenigen Dienste herausfinden, für die diepotenziellen Kunden oder einzelne Segmente die höchstenZahlungsbereitschaften aufweisen. Da zudem die Servicesvon Nutzungsinnovationen meist als Bündel angebotenwerden (z. B. Sprach- und Datendienste in der Telekom-munikationsindustrie oder Sport- und Filmpakete in derTV-Industrie), richtet sich das Augenmerk der Preispoli-tik neben der Messung der Zahlungsbereitschaft auf dieBereitstellung optimal bepreister Bündelangebote. DieAngebote gilt es gleichzeitig mit einem geeigneten Targe-ting so an die Kundensegmente auszurichten, dass dieseim Rahmen der Kommunikationspolitik auch erreicht wer-den. Hierbei rückt vor allem das Interesse hinsichtlich derGröße und der Charakteristika der einzelnen Marktseg-mente in den Vordergrund (Hönighaus 2006), um so dieDienstleistungen in der Innovationsphase optimal pro-dukt- und kommunikationspolitisch zu positionieren.

Dieser Aufsatz richtet sich vor allem an Manager, dienach einem Ansatz suchen, der Segment-Informationenfür die Produkt- und Kommunikationspolitik bereitstellt,aber gleichzeitig Preisentscheidungen auf der Basis indi-vidueller Zahlungsbereitschaften unterstützen kann. AmBeispiel des digitalen Fernsehens wird ein integrierterAnsatz vorgestellt, der den gesamten Prozess von derPräferenzmessung über die segmentspezifische Betrach-tung bis zur Berechnung der optimalen (Bündel-)preisein sich vereint und damit die bestehenden Forschungsan-sätze zu den einzelnen Teilproblemen integrativ zusam-menführt. Im Einzelnen erlaubt der Ansatz

(1) produktpolitische Entscheidungen auf der Basis derZahlungsbereitschaften von Segmenten zu treffen,

(2) die identifizierten Segmente auf der Basis von be-obachtbaren Merkmalen (Kovariate), die in demselben Datensatz enthalten sind, kommunikations-politisch zu adressieren

(3) und gleichzeitig individuelle Zahlungsbereitschaf-ten zu errechnen, um so optimale Preise für einzelneServices oder Bündel bestimmen zu können.

Wir greifen hierfür auf die Choice-based Conjoint-Ana-lyse (CBC) zurück, die bisher kaum praxisorientierte An-wendungen für die Ableitung von Zahlungsbereitschaf-

Albers/Becker/Clement/Papies/Schneider, Messung von Zahlungsbereitschaften

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ten gefunden hat. Dies ist insofern verwunderlich, alsdass der vorgeschlagene integrative Ansatz, in dem dieCBC als Latent-Class Analysis angewendet wird, da-durch besticht, dass er zum einen in einem ersten Analy-seschritt segmentspezifische Zahlungsbereitschaften er-mittelt, so dass unmittelbar managementrelevante Infor-mationen für die Produktpolitik und das Targeting gene-riert werden. Zum anderen können aber auch in tiefer ge-henden Analyseschritten mit Hilfe der Wahrscheinlich-keiten, mit denen Befragte gemäß ihren Charakteristikazu Segmenten gehören, individuelle Zahlungsbereit-schaften berechnet werden, die für Preisbündelungsent-scheidungen notwendig sind. Zwar kann man aus CBC-Daten grundsätzlich auch mit Hilfe der Hierarchical-Ba-yes-Methode (HB) individuelle Zahlungsbereitschaftenermitteln, doch liefert HB keine Segment-spezifischenInformationen, welche in der Praxis aufgrund ihrer leich-teren Überschaubarkeit vorrangig verwendet werden, sodass die HB-Methode hier nicht weiter betrachtet wird.

Grundsätzlich sind die Erhebung von Daten über denAnsatz der Choice-based Conjoint-Analyse und ihreAuswertung mit Hilfe der Latent-Class-Analyse in derLiteratur bekannt. Unser Beitrag besteht deshalb nicht inder Vorstellung eines neuartigen methodischen Ansatzes,sondern vielmehr in der Darstellung, wie mit Hilfe einesCBC-Datensatzes und der Latent-Class-Analyse simul-tan produkt- und kommunikationspolitische Entschei-dungen auf Segmentebene unterstützt und gleichzeitigindividuelle Zahlungsbereitschaften abgeleitet werden,auf deren Basis optimale Preise für Services und Bündelbestimmt werden können. So erstaunt nämlich die Tatsa-che, dass die CBC in der Präferenzmessung als verläss-liches Instrument etabliert ist, jedoch nur wenige An-wendungen veröffentlicht wurden, in denen explizit dieCBC für die Messung der Zahlungsbereitschaft einge-setzt wird. Als Ausnahmen können hier beispielsweiseNitschke/Völckner (2006), Sapede/Girod (2002), Back-haus/Brzoska (2004) und Lusk/Schroeder (2004) genanntwerden. Allein Nitschke/Völckner (2006) nehmen einedisaggregierte Schätzung mit Hilfe des Hierachical-Bay-es-Ansatzes vor und berichten (nach Kenntnis der Auto-ren) erstmalig eine Schätzung der individuellen Zah-lungsbereitschaft mit der CBC. Der Fokus von Nitschke/Völckner (2006) liegt allerdings auf dem Aspekt der Ri-sikomodellierung, so dass die Vorgehensweise und dieSchätzprozedur nur rudimentär diskutiert werden. KeineStudie nimmt jedoch segmentspezifische Schätzungenvor und kommt damit dem Praktikerwunsch nach, Infor-mationen zu Marktsegmenten zu liefern. Das liegt offen-bar darin begründet, dass der Fokus der bisherigen For-schung auf Methodenvergleichen liegt (Lusk/Schroeder2004; Backhaus/Brzoska 2004). Statt eines Methoden-vergleichs wollen wir jedoch das bisher kaum betrachtetepraxisorientierte Anwendungspotenzial unseres integra-tiven Ansatzes beleuchten und durch einen Vergleich mitrealen Marktdaten bewerten, inwieweit damit tatsächlichgeeignete Entscheidungen im Bereich des digitalen Fern-sehens abgeleitet werden können.

Die Überprüfung der Ergebnisse auf ihre Plausibilität er-folgt durch einen Vergleich der Schätzergebnisse ausdem Jahre 2004 mit den Marktgegebenheiten im digita-len TV-Markt aus 2006. So bietet eine eigene empirischeStudie aus dem Jahre 2004, die die Präferenzen von Per-sonen hinsichtlich verschiedener Sender- und Dienstan-gebote des zum Erhebungszeitpunkt noch wenig verbrei-teten digitalen Fernsehens erhob, die argumentativeGrundlage dieses Beitrags. Dabei wurden neben denZahlungsbereitschaften für vergleichbare Senderangebo-te auch die Zahlungsbereitschaften für innovative, demMedium zum Erhebungszeitpunkt fremde Dienste abge-fragt. Der Vorteil der Verwendung dieser Daten liegt da-bei in der Möglichkeit, die bisherige Marktentwicklungin die Interpretation einzubeziehen und die Ergebnisseder Studie aus 2004 anhand realer Preise (inkl. bestehen-der Preisbündel) und aktuell angebotener Produkte bzw.Servicelevel zu validieren.

Der bisherige Stand der Forschung wird somit in mehre-re Richtungen erweitert. Zum ersten erfolgt eine anwen-dungsorientierte Darstellung, wie man mit Hilfe derCBC und Latent-Class-Analyse segmentspezifische Zah-lungsbereitschaften ableiten kann, die die Basis für pro-dukt-, kommunikations- und preispolitische Entschei-dungen bilden. Im Einzelnen wird dargelegt, wie die seg-mentspezifischen Ergebnisse genutzt werden können, umeinerseits produktpolitische Implikationen und anderer-seits im Rahmen der Kommunikationspolitik Targeting-Strategien auf Basis der identifizierten Segmente abzu-leiten. Letzteres ist möglich, da für die Kundensegmenteauch Kundencharakteristika als erklärende Kovariate indie Segmentbildung eingeflossen sind. Darüber hinauswird gezeigt, wie man aus den Segmentinformationen in-dividuelle Zahlungsbereitschaften bestimmen kann, umauf deren Basis optimale Preise für einzelne Services,aber auch Bündel bestimmen zu können.

Der Aufsatz ist dabei wie folgt gegliedert. Zunächst wirddie methodische Vorgehensweise der Messung von Zah-lungsbereitschaften mit Hilfe der CBC dargestellt. Danachwird im dritten Abschnitt die Datenbasis der empirischenStudie adressiert. Im vierten Abschnitt folgt die Beschrei-bung des methodischen Vorgehens zur Ermittlung der seg-mentspezifischen Zahlungsbereitschaften, bevor die Er-gebnisse anhand ihrer Verwendbarkeit für Empfehlungenfür die Produktpolitik diskutiert werden. Daraufhin wirdim fünften Abschnitt auf die Ermittlung individueller Zah-lungsbereitschaften eingegangen, auf deren Basis Emp-fehlungen für die Preispolitik abgeleitet werden. Der Auf-satz schließt mit Implikationen für das Management.

2. Grundlagen der Messung von Zahlungs-bereitschaften mit Hilfe der Choice-basedConjoint-Analyse

Das Ziel der vorliegenden Untersuchung ist die Ermitt-lung der Zahlungsbereitschaft von Konsumenten fürNutzungsinnovationen, um daraus optimale Angebote


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ableiten zu können. Wir wollen dies am Beispiel vonDiensten und Programmen im digitalen Fernsehen disku-tieren. In der Literatur werden zahlreiche Verfahren fürdie Messung von Zahlungsbereitschaften diskutiert (z. B.Clement 2000; Skiera 1999 sowie im Überblick bei Völ-ckner 2006a; Völckner 2006b). Zahlungsbereitschaftenkönnen grundsätzlich auf der Basis von Kaufdaten, Nut-zungsangeboten oder Präferenzdaten ermittelt werden,wobei die interne Validität der unterschiedlichen Verfah-ren uneinheitlich bewertet wird und kaum Aussagen zurexternen Validität vorliegen.Bei der Wahl des optimalen Verfahrens wird der Alterna-tivenraum durch die Eigenschaften des untersuchten Pro-duktes erheblich eingeschränkt, da bei Diensten für dasdigitale Fernsehen als Nutzungsinnovation mit Netzef-fekten sowohl Kauf- und Nutzungsdaten als auch Nut-zungsangebote in Form von Auktionen oder Lotteriennicht angewendet werden können.

Kauf- und Nutzungsdaten lagen zum Erhebungszeitpunktim Jahre 2004 für existierende Dienste nur spärlich undfür neue Dienste gar nicht vor. Im Übrigen ist die Varianzdes Preises bei Kaufdaten typischerweise zu gering, alsdass sich aus Preis- und Absatzvariationen Zahlungsbe-reitschaften ableiten lassen. Zudem können nur Aussa-gen über bisherige Käufer und nicht über Nichtkäuferund deren Zahlungsbereitschaft gemacht werden. In neu-eren Untersuchungen werden darüber hinaus auch virtu-elle Märkte als Möglichkeit angesehen, um die Zah-lungsbereitschaft zu messen (Spann/Skiera 2003). Diesesind jedoch nur mit erheblichem Aufwand zu erstellenund dürften bei Nutzungsinnovationen mit Netzeffektenaufgrund der nur geringen Anzahl von anzubietendenProdukten eher als irreale Märkte wirken.

Auf Nutzungsangebote, beispielsweise in Form von Lot-terien oder Auktionen, die prinzipiell den Vorteil der An-reizkompatibilität bieten (Schulze/Gedenk/Skiera 2005;Wertenbroch/Skiera 2002), konnte im konkreten Fall ausmehreren Gründen nicht zurückgegriffen werden: DieDurchführung derartiger Erhebungen ist insbesonderebei Systemgütern wie dem digitalen Fernsehen proble-matisch, da hier die Zahlungsbereitschaft eine Funktionder erwarteten Netzwerkgröße ist, die aber bei Neupro-dukten nur schwer einzuschätzen ist und oft nur von In-novatoren als ausreichend angesehen wird. Mindestensebenso schwer wiegt aber die Einschränkung, dass eineAuktion nur dann dem Befragten einen Anreiz bietet,seine wahre Zahlungsbereitschaft offen zu legen, wenner eine Knappheit des zu ersteigernden Gutes erwartenkann (Backhaus et al. 2005a, S. 445). Dies ist aber beidigitalen Diensten, die mit minimalen Grenzkosten dis-tribuiert werden können, nicht gegeben. Des Weiterensind Auktionen für die Befragten mit einem erheblichenkognitiven Aufwand verbunden, was zu einer Beein-trächtigung der Validität führen kann (Sattler/Nitschke2003). Schließlich wird der Einsatz von anreizkompatib-len Lotterien und Auktionen dadurch erschwert, dass diefür die Anreizkompatibilität benötigte Kaufverpflichtungim Rahmen von Marktforschungen gegen den Verhal-

tens-Kodex der Marktforschungsinstitute verstößt (Al-bers et al. 2006; ICC/ESOMAR 2005) [1]. Aus diesenGründen konnten diese Verfahren bei der vorliegendenUntersuchung nicht zum Einsatz kommen, so dass aufindirekt erhobene Präferenzdaten zurückgegriffen wurde.

Hier wurde auf die Choice-based Conjoint-Analyse(Louviere/Woodworth 1983) zurückgegriffen, bei der dieBefragten sich zu entscheiden hatten, entweder eines vonjeweils zwei alternativen Angeboten (auf der Basis derangegebenen Preise) oder kein Angebot (no-choice) zuwählen. Dies bietet gegenüber der traditionellen Con-joint-Analyse den Vorteil, dass die abgefragten Wahlent-scheidungen die reale Entscheidungssituation eines Kon-sumenten eher abbilden als die in der traditionellen Con-joint-Analyse vom Konsumenten typischerweise zu bil-dende Rangfolge der betrachteten Angebote (Clement2000; Haaijer/Kamakura/Wedel 2001; Skiera 1999). Da-durch wird der CBC eine höhere theoretische und empi-rische Validität zugesprochen (Toubia/Hauser/Simester2004; Völckner 2006b, Völckner/Sattler 2005;). Zwarkommen Backhaus/Brzoska (2004) zu dem Ergebnis,dass die Zahlungsbereitschaft im Vergleich zum realenKaufverhalten (dies wurde durch eine Auktion simuliert)überschätzt wird, allerdings ist der Befund teilweise aufdas von den Autoren eingesetzte experimentelle Designzurückzuführen (vgl. zur detaillierten Kritik Nitschke/Sattler 2005). Da aber, wie oben diskutiert wurde, keineanreizkompatiblen Instrumente zur Messung von Zah-lungsbereitschaften bei Nutzungsinnovationen zur Verfü-gung stehen, wurde mit der CBC ein Verfahren herange-zogen, dessen hohe Validität prinzipiell anerkannt ist.

Obwohl die Anwendung einer hypothetischen Messungim untersuchten Kontext ohne Alternative ist (Backhauset al. 2005b), kann die Existenz eines ,hypothetical bias’nicht ausgeschlossen werden. Zahlungsbereitschaftensind ein hypothetisches Konstrukt, deren wahre Höhenicht feststellbar ist [2], jedoch kann davon ausgegan-gen werden, dass die wahre Zahlungsbereitschaft durcheine hypothetische Abfrage eher überschätzt als unter-schätzt wird (Sattler/Nitschke 2003). Um Hinweise aufdie Validität der Ergebnisse zu erhalten, werden die 2004mit der CBC ermittelten Zahlungsbereitschaften für digi-tale TV-Dienste mit der aktuellen Marktsituation im Jah-re 2006 verglichen. Die Einteilung der Befragten in Seg-mente wird jedoch nicht tangiert, da kein Grund zu derAnnahme besteht, dass die Existenz bzw. Höhe eines„hypothetical bias“ über die Segmente systematisch vari-iert.

Neben dem realitätsnahen Erhebungsverfahren bietet dieCBC als weiteren Vorteil gegenüber traditionellen Con-joint-Verfahren die Möglichkeit, eine so genannte „no-choice“-Option in die Befragung zu integrieren. Die „no-choice“-Option ermöglicht eine weitere Annäherung anreale Entscheidungssituationen, da nicht nur die Präfe-renz zwischen den Alternativen abgefragt wird, sondernauch, 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 gezwungenwird, die er in der Realität umgehen würde (Carson et al.1994; Haaijer/Kamakura/Wedel 2001).

Wie oben dargelegt wurde, ist für die Umsetzung vonMarketingmaßnahmen auf produktpolitischer Ebene vorallem die Kenntnis von Segmenten mit ihren spezifi-schen Präferenzen wichtig (Wedel/Kamakura 2001). Die-sem Bedürfnis der Praxis kann im Rahmen der CBC miteinem Latent-Class-Modell begegnet werden, das simul-tan Teilnutzenwerte und Segmentzugehörigkeitswahr-scheinlichkeiten berechnet. Die segmentspezifischeWahlwahrscheinlichkeit für eine Alternative j hängt hiervom Nutzen der betrachteten Alternative in Relation zumNutzen der anderen Alternativen ab (DeSarbo/Ramaswa-my/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-Stimulik = 1, ..., K Conjoint-Attribute und Dummy-Variablenw = 1, ..., W Choice SetsCw = Menge der Stimuli im w-ten Choice SetXjk = k-te Dummy-Variable des j-ten Conjoint-Profilss = 1, ..., S Marktsegmenteq ks = Teilnutzenwert des k-ten Attributes für Segment sq 0js= intrinsischer Nutzen der Alternative j für das Seg-

ment s.

P(j ∈Cw) =s = 1

S

7 [ sPs(j ∈Cw) (2)

Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Konsument die Alter-native j wählt, kann auch als nicht segmentspezifischeWahlwahrscheinlichkeit in der folgenden Form ausge-drückt werden:

Hierbei symbolisiert as die relative Größe des Segmentess. as kann damit auch als a priori Wahrscheinlichkeit auf-gefasst werden, dass ein Befragter zum Segment s ge-hört. (DeSarbo/Ramaswamy/Cohen 1995, S. 140). DieSchätzung der segmentspezifischen Parameter erfolgtmit einer auf (1) aufbauenden Maximum-Likelihood-Prozedur (DeSarbo/Ramaswamy/Cohen 1995 und Ver-munt/Magidson 2005). Die im Rahmen dieser Analyseidentifizierten Segmente können dann Grundlage füreine segmentspezifische Marktbearbeitung sein, die sichnicht primär an soziodemografischen oder anderen direktbeobachtbaren Merkmalen, sondern an den Präferenzender Konsumenten orientiert. Beobachtbare Merkmalekönnen aber als Kovariate zur Beschreibung der Seg-mente und zur Kundenansprache hinzugezogen werden.Darüber hinaus entsprechen segmentspezifische Markt-bearbeitungen der Arbeitsweise, die in der Praxis häufiganzutreffen ist, so dass die Implikationen des Latent-Class-Ansatzes leichter umgesetzt werden können.

3. Datenbasis der Choice-BasedConjoint-Analyse

Zur Analyse der Höhe sowie der zentralen Einflussfakto-ren auf die Zahlungsbereitschaft für Dienste im digitalenFernsehen wurde im September/Oktober 2004 eine On-line-Umfrage durchgeführt. Die Umfrage bestand auseinem allgemeinen Teil, in dem die Interessen der Teil-nehmer direkt abgefragt wurden, sowie aus dem Teil, indem die Präferenzen mittels der Choice-based Conjoint-Analyse erhoben wurden.

Insgesamt füllten 1.413 Personen aus dem gesamtenBundesgebiet den Fragebogen aus. Das Durchschnittsal-ter betrug 31,7 Jahre (Standardabweichung = 12,3), wo-bei auffällt, dass im Vergleich zu den Internetnutzern ins-gesamt die Gruppe der 20 bis 29-Jährigen auf Kosten derüber 40-Jährigen in der Stichprobe überrepräsentiert ist,während alle anderen Altersgruppen ziemlich genau ab-gebildet werden (van Eimeren/Frees 2005). Dies dürftedarauf zurückzuführen sein, dass die Umfrage an einerUniversität konzipiert und ein Teil der Probanden auchauf diesem Weg erreicht wurde. Die Stichprobe wirdleicht von männlichen Teilnehmern (65,7 %) dominiert,wobei dies für neue Medien häufig der Fall ist (van Ei-meren/Frees 2005). Weiterhin kommen die Befragten inder Mehrzahl aus einem Ein- oder Zwei-Personenhaus-halt und ihnen steht im Mittel ein Einkommen von bis zu1.500 Euro zur Verfügung. Die Demografika der Befrag-ten weichen insgesamt nicht gravierend und systematischvon den anderen Internetnutzern ab, und es lässt sichfesthalten, dass die Stichprobe durchaus die relevanteZielgruppe des digitalen Fernsehens abdeckt (Darschin/Gerhard 2004).

Die Erhebung der produktspezifischen Präferenzen undder Zahlungsbereitschaften erfolgte auf zweierlei Art. Sowurden zum einen das Interesse der Befragten an denverschiedenen Diensten und Technologien sowie derentechnische Ausstattung direkt in dem Online-Fragebogenabgefragt. Dazu wurden sie aufgefordert, unter anderemihr Interesse an „elektronischen Programmwegweisern“,„digitalem Teletext“, „Zusatzinformationen zum laufen-den Programm“, „interaktiver Werbung“, „Glücksspielenauf dem TV-Gerät“, „Kommunikationsdiensten auf demTV-Gerät“, „Abstimmungen per TV“, „interaktiven (Te-le-)Shopping-Sendungen“, „internationalen / fremdspra-chigen Sendern“ sowie dem Empfang der Spartensender„Sport“ und „Erotik“ auf einer 5er-Likert-Skala anzuge-ben. Um darüber hinaus das technische Involvement zumessen, wurden die Befragten nach ihrer bestehendentechnischen Ausstattung befragt, woraus der Index„Technikaffinität“ gebildet wurde [3].

Zum anderen wurden jedem Befragten Choice Sets mit jezwei Auswahlalternativen vorgelegt, aus denen er je-weils eine Alternative wählen konnte. Wenn dem Pro-banden keine der Alternativen zusagte, konnte er diesüber die Auswahl der „no-choice“-Option „keine der bei-den Alternativen“ zum Ausdruck bringen. Die Choice



Ausprägung 1 Ausprägung 2 Ausprägung 3

DiensteInformationsdienste Informationsdienste

Unterhaltungsdienste

Informationsdienste

Unterhaltungsdienste

Kommunikationsdienste

Senderzwei fremdsprachige bzw.

internationale Sender

zwei fremdsprachige bzw.


Sport-Kanal

zwei fremdsprachige bzw.


Sport-Kanal

Erotik-Kanal

Preis 2 Euro 4 Euro 8 Euro

Tab. 1: Abgefragte Merkmale und mögliche Ausprägungen

Sets bestanden aus Kombinationen von drei Merkmalen(Dienste, Sender, Preis) mit jeweils drei möglichen Aus-prägungen (siehe Tab. 1). Diese Merkmale wurden he-rangezogen, weil sie im Rahmen von moderierten Exper-tengesprächen mit Managern aus der TV-, Online- undTelekommunikationsindustrie auf mehreren Konferen-zen und Workshops sowie durch Fokusgruppen mit Kon-sumenten als zentral für die Kaufentscheidung angese-hen wurden [4]. Die hier einbezogenen Dienste- undSendermerkmale wurden ebenfalls in anderen Untersu-chungen als hochrelevant eingeschätzt (z. B. Clement/Becker 1999; Dietl/Franck 2000; Stipp 2003).

Um Verzerrungen durch eine zu große kognitive Inan-spruchnahme der Teilnehmer zu vermeiden, wurde dieAnzahl der Choice Sets pro Befragtem auf vier reduziert.Die geringe Anzahl von Choice Sets pro Befragtem istdann angebracht, wenn durch eine großzahlige Stichpro-be eine ausreichende Zahl an Freiheitsgraden für einestabile Schätzung gesichert wird. Auf die Wiederholungeines Choice Sets für Reliabilitätstests bzw. auf die Ab-frage eines weiteren Choice Sets zu Holdout-Zweckenwurde zugunsten einer geringen Beanspruchung der Be-fragten verzichtet – zumal der Marktvergleich zur Über-prüfung der externen Validität des Ansatzes im Vorder-grund stand.

Zur Verdeutlichung der neuen Dienste wurde auf dasetablierte Vorgehen des Information Acceleration zurückgegriffen (Clement 2000; Urban et al. 1997) und den Be-fragten wurden beispielhafte Anwendungen in Form vonZukunftsszenarien präsentiert. Im Fall der Informations-dienste wurden exemplarisch die elektronische Pro-grammzeitschrift (EPG) oder der digitale Teletext, beiden Unterhaltungsdiensten Spiele, Rätsel oder Votingssowie bei den Kommunikationsdiensten SMS- oder Chat-Anwendungen genannt. Die Merkmale und ihre mög-lichen Ausprägungen sind in der Tab. 1 dargestellt.

Die Kombination dieser drei Merkmale mit jeweils dreiAusprägungen liefert 27 (33) mögliche Stimuli. Die Zu-

sammenstellung dieser Stimuli zu Choice Sets mit je-weils zwei Alternativen ergibt 351 Kombinationen, ausdenen systematisch die Paarvergleiche eliminiert wur-den, in denen eine Alternative dominiert wird (Carson etal. 1994; Louviere/Woodworth 1983). Dies geschah unterder Annahme, dass alle Eigenschaftsausprägungen –vom Preis abgesehen – einen nicht-negativen Nutzenstiften, so dass dominierte Alternativen a priori identifi-ziert werden können. Im Falle von dominierten Alterna-tiven bietet die Wahlentscheidung des Befragten keinenInformationsgehalt, da die Entscheidung – rationalesVerhalten der Befragten vorausgesetzt – fehlerfrei vor-hersagbar ist.

Daher ist die Ausgewogenheit des Nutzens in einemChoice Set und somit die Abwesenheit dominierter Al-ternativen eine Voraussetzung effizienter Choice De-signs. Bei dieser Vorgehensweise ist jedoch zu beachten,dass die Ausgewogenheit des Nutzens in den Choice Setszu Lasten anderer Effizienzkriterien wie Orthogonalität,minimale Überlappung und Level Balance gehen kann(Huber/Zwerina 1996). Im vorliegenden Fall dürften da-durch jedoch nur geringe Verzerrungen entstehen, da je-de Eigenschaftsausprägung mit gleicher Häufigkeit indas Choice Design aufgenommen wurde. Nach dieserBereinigung verblieben 162 Choice Sets, die in der Be-fragung zum Einsatz kamen und aus denen jedem der1.413 Teilnehmer in der Conjoint-Analyse vier zufälligausgewählte Auswahlsituationen zur Entscheidung vor-gelegt wurden (siehe Abb. 1). Wie sich auf Basis der soerhobenen Daten Empfehlungen für produkt- und preis-politische Entscheidungen ableiten lassen, wird in denfolgenden Abschnitten beschrieben.



Abb. 1: Beispiel eines ChoiceSets der Befragung

4. Bestimmung der segmentspezifischenZahlungsbereitschaften zur Ableitungproduktpolitischer Empfehlungen

4.1. Methodische Vorgehensweise

Die in dem Choice-Experiment getroffenen Auswahlent-scheidungen können mit Hilfe geeigneter Software aus-gewertet werden, um Teilnutzenwerte für die Eigen-schaftsausprägungen zu ermitteln. In diesem Fall wurdedafür auf die Software Latent Gold Choice 4.0 zurückge-griffen (Vermunt/Magidson 2005). Die auf dem oben dis-kutierten Modell aufbauende Maximum-Likelihood-Funktion wird hier durch einen iterativen Expectation-Maximization-Algorithmus (EM) geschätzt. In dieSchätzung wurden nur die Probanden einbezogen, diemindestens einmal die „no-choice“-Option nicht gewählthaben. Alle Teilnehmer, deren Wahl immer die „no-choi-ce“-Option war, bringen als Erkenntnisgewinn lediglichdie Information, dass sie für keine der vorgelegten Alter-nativen eine Zahlungsbereitschaft haben. Darüber hinausgewähren ihre Antworten keine Einblicke in ihre Präfe-renzstrukturen. Daher werden diese 244 Befragten vonder Schätzung der Choice-based Conjoint-Analyse aus-geschlossen und a priori als ein Segment identifiziert,das eine Zahlungsbereitschaft von nahe Null aufweist.Die Probanden, die in keinem Choice Set die „no-choi-ce“-Option gewählt haben, wurden hingegen in die

Schätzung der Parameter aufgenommen, da auch ihrAuswahlverhalten das Ergebnis einer Abwägung zwi-schen dem Preis und Nutzen stiftenden Produktmerkma-len ist. Somit offenbaren auch diese Probanden Informa-tionen über den monetären Wert, den die Eigenschaft-sausprägungen für sie haben.

Die optimale Anzahl an Segmenten ist ex ante unbekanntund ist auch kein immanentes Ergebnis der Schätzproze-dur. Daher werden die auf dem Log-Likelihood basieren-den Informationskriterien herangezogen, um die Güte derAnpassung des Modells an die Daten in Abhängigkeit derSegmentanzahl zu beurteilen (Andrews/Currim 2003 undVermunt/Magidson 2005). Die relevanten Gütekriteriensind in Tab. 2 wiedergegeben und es zeigt sich, dass eineErhöhung der Segmentanzahl auch eine Verbesserung desLog-Likelihood-Wertes mit sich bringt. Diese Verbesse-rung geht jedoch mit einer Erhöhung der Anzahl der Para-meter einher, so dass die Informationskriterien, die dieAnzahl der zu schätzenden Parameter am härtesten bestra-fen (BIC und CAIC), bei der 5-Segment-Lösung ihr Mini-mum und somit ihr Optimum erreichen. Auch das R2 undder Klassifikationsfehler, der in der Spalte CE berichtetwird, weisen gute Werte auf, wobei sichtbar wird, dasssich die Erklärungsgüte des Modells durch die Segmentie-rung substantiell verbessert. Im Folgenden wird daher die5-Segment-Lösung berichtet, die zudem den Vorteil einerplausiblen Interpretierbarkeit und einer klaren Trennung



Gütekriterien LL AIC BIC CAIC CE R2

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

im Bezug auf die geäußerten Präferenzen bietet. DieTrennschärfe der identifizierten Segmentstruktur wirdauch durch das Entropiemaß (EN) unterstützt, das zwi-schen 0 und 1 skaliert ist und ein Maß darstellt, inwie-weit sich die Objekte den jeweiligen Segmenten eindeu-tig zuordnen lassen (Ramaswamy et al. 1993).

Die resultierenden Parameter für die fünf identifiziertenSegmente sind in Tabelle 3 zusammengefasst. Die Para-meter aller Eigenschaften sind – wie an der Wald-Statis-tik sichtbar wird – hoch signifikant mit p ‹ 0,01. Auch beiden Kovariaten wird nur in zwei Fällen das Signifikanz-niveau von p ‹ 0,05 knapp verfehlt. Angemerkt sei, dassdie Parameterwerte der Dienste und Sender als nicht-ne-gativ und der Preis als nicht-positiv restringiert wurden,da a priori die Annahme getroffen wurde, dass die Hin-zunahme einer weiteren Eigenschaft nicht zu einer Nut-zenreduktion führt, während ein höherer Preis gegenübereinem geringeren Preis einen Nutzenentgang bedeutet.Solche Restriktionen erhöhen üblicherweise die Stabili-tät der Lösung und auch die Akzeptanz in der Praxis. So-mit werden für diese Werte auch keine Signifikanzni-veaus ausgewiesen. Des Weiteren wird sichtbar, dass dieSegmente sich in ihren Präferenzen für die abgefragtenDienste und Sender deutlich unterscheiden. Dies wirdauch durch eine zweite Wald-Statistik unterstrichen, diein Tab. 3 als Wald(=) wiedergegeben wird. Diese wider-legt die Null-Hypothese der Gleichheit der Segmente mitgeringer Irrtumswahrscheinlichkeit. Für dieses Modellwurde ein Prognosefehler von 0,245 errechnet. Somitwerden mehr als 75 % der getroffenen Auswahlentschei-dungen durch das aufgestellte Modell richtig prognosti-ziert, was auf eine adäquate Modellgüte hindeutet. Auchdie inhaltliche Tatsache, dass die Verbesserung der An-passungsgüte nicht dadurch erreicht wird, dass extremkleine Ausreißersegmente abgespalten werden, sprichtfür die identifizierte Segmentstruktur. Um Hinweise aufdie Prognosevalidität des Modells zu erhalten, wurdeauch eine Schätzung durchgeführt, die auf drei ChoiceSets beruhte, um das vierte Choice Set als Hold-Out zuprognostizieren. So wurde eine Hit-Rate von 64,24 % er-mittelt, die im Vergleich zu 33,3 % bei zufälligen Urtei-len angesichts der geringen Anzahl an Choice Sets auf

eine akzeptable Prognosevalidität schließen lässt. ImFolgenden wird die Schätzung berichtet, die auf vierChoice Sets beruht, da hier die Anzahl der Freiheitsgradedeutlich größer ist.

Für eine aussagekräftige Interpretierbarkeit ist es sinn-voll, die Teilnutzenwerte in monetäre Werte, d. h. Zah-lungsbereitschaften, zu überführen. Die Vorgehensweiseerfolgt dabei in zwei Schritten, wobei sich der ersteSchritt die Existenz der Nichtwahloption zu Nutzemacht. Dieser Parameter steht dabei für den Fall, dassder Nutzen der gezeigten Alternativen geringer ist als derNutzen der Nichtwahl und kann zur Kalibrierung der ab-soluten Höhe des in Geldeinheiten bewerteten Nutzensherangezogen werden (Skiera 1999). Damit unterschei-det sich die CBC von rang- oder ratingbasierten Con-joint-Analysen, da in diesen stets eine explizite Model-lierung dieser Nichtkaufschwelle vorgenommen werdenmuss, wie dies beispielsweise bei der Limit Conjoint-Analyse der Fall ist (Voeth/Hahn 1998). Im Rahmeneiner wahlbasierten Conjoint-Analyse haben sich aberbisher nur wenige Veröffentlichungen diesen immanen-ten Vorteil der CBC bei der Messung von Zahlungsbe-reitschaften zu Nutze gemacht (Nitschke/Sattler 2005).Die „no-choice“-Option wurde im vorliegenden Fall alsDummy-Variable effekt-kodiert (1,-1). Entsprechend istder Nutzen des Basispakets mit dem mit -1 multiplizier-ten Nutzenwert der „no-choice“-Option gleichzusetzen.Schließlich ergibt sich die Zahlungsbereitschaft für dasBasispaket, wenn man diese Nutzenwerte durch den Pa-rameterwert für den Preis dividiert, da dieser Preispara-meter ja den Nutzenentgang pro Preiseinheit darstellt(Skiera 1999; Srinivasan 1982). Inhaltlich setzt sich dasBasispaket dabei aus den Eigenschaftsausprägungen ,In-formationsdienste’ und ,zwei fremdsprachige bzw. inter-nationale Sender, zusammen[5].

Analog dazu werden die marginalen Zahlungsbereit-schaften für die einzelnen Dienste und Sender ermittelt,in dem jeweils der segmentspezifische Nutzenwert durchden Preisparameter geteilt wird. Diese Werte könnendann als Zahlungsbereitschaft interpretiert werden, diedie Mitglieder dieses Segmentes für die jeweilige Eigen-



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

Unterhaltungsdienste0,158

(1,152)

0,224

(0,996)

0 1,630**

(7,353)

0,126

(0,413)

58,937 0,000 58,937 0,000

Kommunikationsdienste0,282*

(2,042)

0,045

(0,239)

0 0,870**

(4,418)

0 24,921 0,000 24,921 0,000

Sportsender0 0 2,433**

(8,930)

0 0,447

(0,959)

84,756 0,000 84,756 0,000

Erotiksender0 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

Informationskanal0,133

(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

Alter0,038**

(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

schaftsausprägung zusätzlich zum Basispaket zu zahlenbereit sind. Die Ergebnisse dieser Transformation sowiedie durchschnittlichen segmentspezifischen Ausprägun-gen ausgewählter Kovariate sind in Tab. 4 dargestellt.

Um Hinweise auf eine konvergierende Validität der CBCzu erhalten, wurde die Korrelation zwischen dem direktgeäußerten Interesse und der ermittelten Zahlungsbereit-schaft ermittelt. Diese fällt mit einem Korrelationskoeffi-zienten von 0,21 für das Basispaket und dem direkt geäu-ßerten Interesse an den enthaltenen Sendern und Diens-ten moderat aus. Die Korrelation zwischen dem Interessean Sport- bzw. Erotiksendern und der Zahlungsbereit-schaft liegt mit 0,54 und 0,53 deutlich höher, so dass aufkonvergierende Validität geschlossen werden kann.

Da es für die anschließende Diskussion der Ergebnissesinnvoll ist, die Interpretation der Segmentierung auf dieGesamtstichprobe zu beziehen, werden die im Vorwegeder Analyse ausgeschlossenen 244 Fälle, die durch aus-schließliche Wahl der „no-choice“-Option keine Präfe-renzen angeben haben, als Segment von Befragten ohneZahlungsbereitschaft in der Interpretation berücksichtigt.Wie im Folgenden beschrieben wird, lässt sich dieseGruppe aufgrund der inhaltlichen Nähe zum Segment 1hinzuzählen und gemeinsam interpretieren. Die angege-benen Segmentgrößen in der Tab. 4 beziehen sich auf dieGesamtstichprobe und berücksichtigen im Segment 1 be-reits die Fälle, die zur Schätzung der Teilnutzenwerte zu-nächst ausgeschlossen wurden.



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 Zahlungsbe-reitschaft für digitale Diensteund Senderpakete

4.2. Diskussion der Ergebnisse

Im Folgenden werden die Ergebnisse hinsichtlich ihrerInhaltsvalidität betrachtet. Grundlage des Vergleichs sindMarktdaten vom November 2006. Daher ist – wie bei al-len empirischen Studien, die eine externe Validierung an-streben – bei der folgenden Interpretation zu beachten,dass Abweichungen zwischen den Ergebnissen und denMarktdaten sowohl auf Messfehler als auch auf verän-derte Rahmenbedingungen zurückzuführen sein können.Die Ergebnisse in der Tab. 4 zeigen hinsichtlich der Zah-lungsbereitschaft der Befragten für die Dienste und Sen-der eine trennscharfe und inhaltlich nachvollziehbareSegmentierung. So befinden sich im vergleichsweisegrößten Segment 1 die Personen, die keine ausgeprägtePräferenz für Dienst- bzw. Senderangebote besitzen undderen Zahlungsbereitschaft daher nur sehr gering ist. Sieunterscheiden sich von den anderen Gruppen durch ihrDesinteresse an den angebotenen Inhalten sowie demvergleichsweise hohen Altersdurchschnitt von 36,2 Jah-ren. Angesichts der schon fast traditionell schleppendenDiffusion von Pay-TV-Angeboten in Deutschland ist diegroße Anzahl von Digital-TV-Verweigerern nicht ver-wunderlich. Die Ursachen dafür liegen in dem nach wievor umfangreichen und ansprechenden Free-TV-Ange-bot in Deutschland (Clement/Schneider/Albers 2005)[6].

Das Segment 2 umfasst die Personen, deren Zahlungsbe-reitschaft lediglich für das Basispaket besonders ausge-prägt ist. Da das Basispaket aus den zwei Komponenten,Informationsdienste’ und ,fremdsprachige Sender’ be-steht, ist es sinnvoll, auf die spezifischen Interessen zuschauen. In diesem Fall ist die Präferenz der tendenzielljüngeren Befragten (29,2 Jahre) an internationalen Sen-deangeboten in dem Segment signifikant überdurch-schnittlich. Die in 2004 ermittelte Zahlungsbereitschaftvon 6,95 c ist dabei durchaus realistisch. Für türkisch-,russisch- oder spanischsprachige Senderpakete werden

2006 beispielsweise bei Kabel Deutschland Internatio-nal (abhängig vom Umfang und den Inhalten) monat-liche Gebühren von bis zu 6,90 c verlangt [7]. Die Fo-kussierung auf diesen Teil des Basispakets wird durchdie Tatsache unterstützt, dass die Informationsdienste(wie EPG oder digitaler Teletext) vornehmlich technischgetrieben sind und mittlerweile weitgehend kostenlosverfügbar sind, jedoch die Technikaffinität der Befragtendes Segments 2 signifikant unter dem Durchschnitt liegt.

Eine ebenfalls eindeutige Position wird von den Befrag-ten im Segment 3 bezogen. Für die zumeist männlichen(80,2 %) und in der Tendenz jüngeren Personen (28,7Jahre) mit signifikant überdurchschnittlichem Einkom-men (1.558,25 c) besteht der Reiz des digitalen Fernse-hens eindeutig in dem Angebot eines dezidierten Sport-senders. Da das Sportangebot in der Umfrage nicht ex-plizit beschrieben wurde, so dass die Teilnehmer in ihrerAssoziation nicht beschränkt waren, ist die ermittelteZahlungsbereitschaft von 10,40 c mit dem existierendenAngebot Premiere Sport, das exklusive Motorsport-,Golf- und Eishockey-Übertragungen enthält, in inhalt-licher und preislicher Hinsicht vergleichbar.

Die in der Summe größte Zahlungsbereitschaft besitzendie Befragten des Segments 4. Im Unterschied zu denPersonen des zweiten und dritten Segments bezieht sichderen Zahlungsbereitschaft jedoch nicht auf bestimmteSenderangebote, sondern vielmehr auf das gesamteDienstespektrum. Die Höhe der Zahlungsbereitschaft istinsofern bemerkenswert, als dass das Haushaltseinkom-men in dem vierten Segment weit unter dem Durch-schnitt liegt (1066,25 c). Die in der Mehrzahl weiblichenBefragten (57,7 %) jüngeren Alters (26,3 Jahre) besitzeneine signifikant überdurchschnittliche Technikaffinität,was sich in der Zahlungsbereitschaft von 6,02 c für dieTechnikkomponente des Basispakets spiegelt. Darüberhinaus sind sie insbesondere an interaktiven Diensten in-



Kernpräferenz Internationale

SenderSportsender

Interaktive

Dienste*Erotiksender

Segmentergebnis Segment 2 Segment 3 Segment 4 Segment 5

Zahlungs-

bereitschaft 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

teressiert, was sich an der hohen Zahlungsbereitschaftfür Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste von inSumme 16,41 c verdeutlicht.

Das kleinste Segment ist das Segment 5. Ähnlich wie imdritten Segment ist die Präferenzstruktur der Befragteneindeutig und weist die höchste Zahlungsbereitschaft fürErotikinhalte auf. Das Segment setzt sich überwiegendaus männlichen Teilnehmern (78,0 %) mit geringem Ein-kommen (958,58 c) zusammen. Es ist aufgrund des sen-siblen Themas dabei durchaus möglich, dass die Befrag-ten ihre Präferenz für Erotikangebote geringer angege-ben haben als sie tatsächlich besteht (Blair et al. 1977).Insofern würden durch sozial erwünschtes Antwortver-halten die Werte für sowohl die Zahlungsbereitschaft alsauch die Segmentgröße zu gering geschätzt werden(Hahn/Jerusalem 2003). Zieht man als Referenz denPreis des im Angebotsbündel Premiere Thema für 9,99 c

enthaltenen Erotikprogramms Beate Uhse TV heran, liegtdie in der Analyse ermittelte Zahlungsbereitschaft von7,55 c preislich durchaus in der Nähe und findet somitebenfalls ein marktliches Äquivalent [8].

Wie aus der Darstellung der Segmentergebnisse bereitsdeutlich geworden ist, sind die beschreibenden Merkma-le der Gruppen inhaltlich plausibel. Zudem lässt sich dieQualität der aus der Choice-based Conjoint-Analyse er-mittelten Zahlungsbereitschaften auch extern validieren,da sich die Ergebnisse aus 2004 an den in der heutigenPraxis existierenden Markt-Angeboten messen lassen. Inder Tab. 5 werden die ermittelten Zahlungsbereitschaftenfür die Kernpräferenzen in den relevanten SegmentenReferenzangeboten und –preisen gegenübergestellt. Dieexemplarisch dargestellten Angebote und deren Preiseentstammen einer Marktanalyse aus dem November2006. Anhand ihrer wird deutlich, dass die Ende 2004prognostizierten Werte für die fremdsprachigen Sender

sowie die Sport- und Erotikangebote durchaus der Grö-ßenordnung der aktuellen Marktpreise entsprechen undsich daher anhand von realen Marktpreisen der wichtigs-ten Anbieter in Deutschland validieren lassen.

Neben der Validierung der ermittelten Zahlungsbereit-schaften für die existierenden Senderangebote lassen sichaus den segmentspezifischen Ergebnissen jedoch auchproduktpolitische Implikationen für die Nutzungsinnova-tionen ableiten. So liegt die offensichtlichste Erkenntnisdarin, dass es den aktuellen Angeboten der Fernsehsenderbzw. Kabelnetzbetreiber nach wie vor an dezidierten In-formations-, Unterhaltungs- und Kommunikationsdiens-ten mangelt. Abgesehen von dem vereinzelten Angebotsubventionierter Festplattenrecorder, die mit EPG ausge-stattet sind, existierten bislang bei den im Markt etablier-ten Anbietern des digitalen Fernsehens keine adäquatenDienste, die in der Lage wären, die in der Befragung er-mittelte Zahlungsbereitschaft von in Summe 21,97 c ab-zuschöpfen (Clement 2004). In genau diese Marktlückeist das im Oktober 2006 lancierte Angebot T-Home derDeutschen Telekom gestoßen, das mit einem integriertenFernseh-, Internet- und Telefonangebot erstmalig Triple-Play in Deutschland etabliert. Die T-Com bedient sich da-bei des Wettbewerbsvorteils, den Internet-Provider undKabelnetzbetreiber gegenüber etablierten Fernsehanbie-tern wie Premiere haben. Sie verfügen mit ihren Hig-hspeed-Internet-Anschlüssen de facto über den für dasAngebot interaktiver Dienste notwendigen Rückkanal(Clement/Schneider/Albers 2005). Mit dem Wissen umdie Höhe der Zahlungsbereitschaft sowie die Größe desSegments potenziell Interessierter lässt sich der Return-on-Investment für die Entwicklung und Vermarktungeines entsprechenden Angebots berechnen.

Bislang wurde deutlich, dass Befragungen mit Hilfe derCBC nicht nur erlauben, die Zahlungsbereitschaft für



existierende Produkte zu validieren, sondern darüberhinaus auch Angebotslücken für innovative Dienste zuidentifizieren. Dabei erweist es sich als besonders hilf-reich, die Zahlungsbereitschaften auf Segmentebene zuanalysieren, um die Existenz und Größe von Zielgruppenabschätzen zu können. Denn auf Basis der segmentspezi-fischen Charakteristika lassen sich für die einzelnen Pro-dukte und Leistungen zielgruppenspezifische Kommuni-kationsstrategien entwickeln, wodurch sich Streuverlustevermeiden lassen – ein zentraler Vorteil des hier vorge-stellten integrierten Ansatzes.

Jedoch können aus der segmentspezifischen Analyse nurbegrenzt Erkenntnisse darüber abgeleitet werden, in wel-cher Form die Produkte und Leistungen vertrieben undbepreist werden sollen. So besteht prinzipiell die Mög-lichkeit, Produkte oder Leistungen einzeln (unbundlingstrategy), gebündelt (pure bundling strategy) oder so-wohl als Einzelprodukt als auch als Bündel (mixed bund-ling strategy) zu vertreiben (Adams/Yellen 1976; Salin-ger 1995). Dabei gilt, dass sich durch die Bündelung vonProdukten im Vergleich zum Einzelverkauf unter be-stimmten Umständen höhere Umsätze realisieren lassen(Bakos/Brynjolfsson 1999; Bakos/Brynjolfsson 2000).

Auch in dem diskutierten Marktbeispiel lassen sich ver-schiedene Ausprägungen von Bündelungsstrategien fürdas Angebot von Sport- und Erotikprogrammen finden.Während das Basisangebot des Kabelanbieters KabelDeutschland auch Sportsender in das Programmportfoliounterschiedlicher Unterhaltungs- und Informationssen-der bündelt, bieten die Kabelkonkurrenten ish/iesy nebeneinem Basispaket von Unterhaltungs- und Informations-programmen zudem ein kombiniertes Sport- und Erotik-angebot gegen einen Aufpreis von 5,00 c an. Weitgehendentbündelt offeriert dagegen Premiere seine Sport- undErotikangebote, die in unterschiedlichen Paketen zu je-weils 9,99 c bestellbar sind.

Eine Indikation, welche der in der Praxis anzutreffendenBündelstrategien sinnvoll sind, lässt sich bereits aus derSegmentierungslösung ablesen. So deutet die Trenn-schärfe der Segmente 3 und 5 darauf hin, dass die Korre-lation zwischen Sport- und Erotikinhalten nur sehr ge-ring ist, während die Korrelation der im Segment 4 ver-einten Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste da-gegen höher zu sein scheint. Um das Umsatzmaximumzu erreichen, würde sich nach Schmalensee (1984) somitfür die Sport- und Erotiksender eine Bündelung der An-gebote anbieten, wohingegen die angebotenen Diensteeher einzeln vertrieben werden sollten. Wie jedoch dieEinzel- und Bündelpreise beschaffen sein müssen, umden Umsatz zu maximieren, muss, wie im Folgenden be-schrieben, auf Basis der individuellen Zahlungsbereit-schaften ermittelt werden.

5. Bestimmung der individuellenZahlungsbereitschaften für die Ableitungpreispolitischer Empfehlungen

5.1. Methodische Vorgehensweise

Um aus den oben ermittelten Ergebnissen neben den pro-duktpolitischen auch weitergehende preispolitische Im-plikationen und optimale Bündelpreise ableiten zu kön-nen, ist eine Überführung der Werte in Preisabsatzfunk-tionen sinnvoll, mit deren Hilfe ein umsatzmaximaler –bei Kenntnis der Kosten auch gewinnmaximaler – Preiserrechnet werden kann. Obwohl die Bedeutung vonPreisresponsefunktionen im Marketing weitgehend un-strittig ist, wird der empirischen Messung wenig Auf-merksamkeit geschenkt (Balderjahn 1991; Balderjahn1994). Daher soll im Folgenden erörtert werden, wie mitHilfe der Informationen aus der Latent Class CBC einePreisresponsefunktion ermittelt werden kann und sichaus den resultierenden individuellen Zahlungsbereit-schaften umsatzmaximale Preise bestimmen lassen. Indieser Anwendung waren keine variablen Kosten be-kannt, die vermutlich bei Nutzungsinnovationen auchsehr gering sind, so dass der Umsatz als Optimierungs-kriterium herangezogen wurde.Wie oben diskutiert wurde, nimmt der Latent Class-An-satz keine deterministische Zuordnung der Befragung-steilnehmer zu Segmenten vor, sondern berechnet eineindividuelle Segmentzugehörigkeitswahrscheinlichkeit.Diese kann herangezogen werden, um die segmentspezi-fischen Parameter in individuelle Werte zu überführenund addiert sich über alle Segmente pro Befragtem zuEins. Der individuelle Parameter entspricht dabei demgewichteten Durchschnitt der segmentspezifischen Para-meter, wobei der Gewichtungsfaktor die jeweilige Wahr-scheinlichkeit ist, mit der ein Individuum einem be-stimmten Segment angehört (Gensler 2003, S. 126; Ver-munt/Magidson 2005, S. 57). Diese individuellen Para-meter werden analog zur segmentspezifischen Vorge-hensweise in Zahlungsbereitschaften transformiert undkönnen dann als Preisresponsefunktionen grafisch darge-stellt werden. Dazu wird auf der Ordinate der Preis abge-tragen und auf der Abzisse die Anzahl der Marktteilneh-mer, die für den jeweiligen Preis das Produkt kaufenwürden.

Auf Basis der individuellen Zahlungsbereitschaften las-sen sich zudem Umsatzfunktionen bzw. umsatzmaximalePreise ermitteln. Deren Ermittlung ist im Fall der un-bundling bzw. pure bundling-Strategie sehr einfach inExcel darzustellen. Dazu werden die Befragungsteilneh-mer zunächst nach ihren Zahlungsbereitschaften sortiert.Um den Umsatz in Abhängigkeit des Preises zu erhalten,werden die Zahlungsbereitschaften für Produkte oderProduktbündel mit der Anzahl der Personen multipli-ziert, die diesen Preis noch zu zahlen bereit sind. Werdendiese Werte dann gegen die Zahlungsbereitschaft abge-tragen, lassen sich das Umsatzmaximum sowie der um-satzmaximale Preis einfach in der Liste identifizieren.Die Preisermittlung für Einzelprodukte sowie Produkt-



Umsatzmaximaler Preis: € 7,83

Umsatzfunktion

Zahlungs-

bereitschaft

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

1 201 401 601 801 1001

Befragte

Za

hlu

ng

sb

ere

its

ch

aft

(in

€)

0

500

1.000

1.500

2.000

2.500

Um

sa

tz (

in €

)

Umsatzmaximaler Preis: € 7,83

Umsatzfunktion

Zahlungs-

bereitschaft

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

1 201 401 601 801 1001

Befragte

Za

hlu

ng

sb

ere

its

ch

aft

(in

€)

0

500

1.000

1.500

2.000

2.500

Um

sa

tz (

in €

)

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 €

Abb. 2: Zahlungsbereitschaftenund Umsatzfunktion für einSport- und Erotikpaket

Tab. 6: Vergleich der Bünde-lungspreisstrategien für Sport-und Erotikangebote

bündel im Rahmen einer mixed bundling-Strategie kannebenfalls in Excel erfolgen, indem zunächst die Konsu-mentenrenten (Zahlungsbereitschaft abzüglich Preis) fürjedes einzelne Produkt und für das Produktbündel be-rechnet werden und dann für bestimmte Preise für jedenKonsumenten die Wahl des Produktes oder Bündels mitder höchsten individuellen Konsumentenrente bestimmtwird. Schließlich kann man dann die umsatzmaximalenPreise für die einzelnen Produkte und das Bündel simul-tan mit Hilfe des Solvers in Excel (Fylstra et al. 1998)bestimmen.

5.2. Diskussion der Ergebnisse

Die im Abschnitt 4.2 dargestellten Ergebnisse liefern be-reits wertvolle Informationen für Marketingentscheidun-gen hinsichtlich der Profitabilität von bestimmten Pro-dukten sowie deren Zielgruppen. Um detaillierte Aussa-gen zu deren optimalem Preisen treffen zu können, bietetsich die Analyse der individuellen Zahlungsbereitschaf-ten zur umsatzoptimalen Bestimmung von sowohl Ein-zel- als auch Bündelpreisen an (Choudhary et al. 2005).Da im Fall der Sport- und Erotikangebote bereits realePreiskombinationsstrategien vorliegen, lassen sich dieErgebnisse des vorliegenden Beispiels wiederum mitrealen Marktdaten vergleichen. Folgt man der Vorge-hensweise aus Abschnitt 5.1, ergeben sich zunächst imRahmen einer Entbündelungsstrategie als umsatzmaxi-male Preise für ein Sportangebot 7,30 c sowie 5,22 c füreinen Erotiksender (siehe Tab. 6). Der in der Stichprobe

ermittelte Erlös beträgt dabei 1.110 c für das Sport- und517 c für das Erotikprogramm (Summe: 1.627 c).

Jedoch lassen sich mit den Bündelungsstrategien durch-aus noch höhere Umsätze erzielen. So lässt sich die Zah-lungsbereitschaft für ein gebündeltes Produkt- oder Leis-tungspaket aus der Summe der Zahlungsbereitschaftenfür die einzelnen Komponenten berechnen (Schmalensee1984). Wie in der Preisresponsefunktion in Abb. 2 ver-deutlicht, ist der Preis für die Kombination aus Sport-und Erotiksender im Umsatzmaximum sehr viel geringerals die Summe beider Einzelpreise und beträgt 7,01 c.

Da der Umsatz für das Paket insgesamt 2.034 c beträgtund damit ca. 25 % über den Erlösen für die Einzelpro-dukte liegt, würde die aus der Analyse abzuleitendeEmpfehlung für die Spartenkanäle Sport und Erotik lau-ten, dem Beispiel von ish/iesy zu folgen und ein kombi-niertes Senderpaket für 7,01 c anzubieten. Diese purebundling-Strategie ist ebenfalls knapp der gemischtenBündelstrategie vorzuziehen, nach der der Umsatz 2.031c betragen würde. In dem Fall sollte das Sportangebotmit 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 Kunden nichtgänzlich abschöpfen. Dagegen liegen die Einzelpreiseder Senderangebote deutlich unter den von Premiere ver-langten Preisen von 9,99 c.



Strategie Unterhaltung KommunikationUnterhaltung +

KommunikationUmsatz

‚unbundling’ 7,82 € 4,16 € - 1.114 €

‚mixed bundling’ 7,81 € 4,19 € 11,97 € 1.109 € ‚pure bundling’ - - 11,98 € 1.114 €

Tab. 7: Vergleich der Bünde-lungspreisstrategien für Unter-haltungs- und Kommunikations-dienste

Die Erlössteigerung bei der Bündelungsstrategie vonSport- und Erotikangeboten ist auf die sehr geringe Kor-relation der individuellen Zahlungsbereitschaften von0,16 für die beiden Angebote zurückzuführen. Im Gegen-satz dazu zeigt sich am Beispiel der Zahlungsbereitschaf-ten für die Unterhaltungs- und Kommunikationsdienste,dass die Entbündelungsstrategie der gemischten sowieder reinen Bündelungsstrategie vorzuziehen ist, weil dieKorrelation der Zahlungsbereitschaften für die betrachte-ten Produkte mit 0,99 sehr hoch ist (Tab. 7). So addierensich die Umsätze der einzelnen Produkte im Rahmeneiner unbundling-Strategie auf insgesamt 1.114 c.

Auf Basis dieser Informationen lassen sich nicht nur dieEntscheidungen treffen, ob und mit welchen Investitionendie Einführung eines Unterhaltungs- und Kommunika-tionsdienstes zu erfolgen hat, sondern auch welche Preiseund Preiskombinationen damit einhergehen sollten.

6. Implikationen und Einschränkungen

Dieser Aufsatz verfolgt das Ziel, Managern von Nut-zungsinnovationen wie dem digitalen Fernsehen, die mitdem Risiko hoher Fixkosten während des Innovations-prozesses konfrontiert werden, möglichst verlässliche In-formationen zur Höhe der Zahlungsbereitschaften ihrer(potenziellen) Kunden zukommen zu lassen, um so so-wohl produkt- als auch preispolitische Implikationen ab-zuleiten. Dabei haben wir uns zur Bestimmung der Zah-lungsbereitschaften der Latent-Class-Analyse von Datenaus Choice-based Conjoint-Experimenten bedient, dieaus methodischer Sicht zwei wesentliche Vorteile bietet:

) Die Verwendung von Präferenzdaten im Rahmen derCBC bietet im Gegensatz zu Kauf- und Nutzungsda-ten die Möglichkeit des Einsatzes bei Innovationen.Zudem bietet die CBC realistische Präferenzsituatio-nen für Innovationen (insbesondere durch die Verwen-dung der „no-choice“-Option).

) Die Latent-Class-Analyse ermöglicht einen integrati-ven Ansatz zur Ermittlung von Zahlungsbereitschaf-ten sowohl auf Segmentebene als auch auf individuel-ler Ebene. Segmentinformationen können für die Pro-duktpolitik herangezogen werden, während die Seg-mentcharakteristika für das Targeting verwendet wer-den können. Aus denselben Ergebnissen lassen sichauch individuelle Zahlungsbereitschaften für diePreispolitik ableiten.

Obgleich die CBC mehrfach zur Schätzung von Zah-lungsbereitschaften eingesetzt wurde, blieb bislang frag-lich, ob die Ergebnisse externe Validität aufweisen. Der

hier vorgenommene Vergleich der gemessenen Zah-lungsbereitschaften aus dem Jahre 2004 mit den zurzeitim Markt beobachteten Preisen (Stand: November 2006)zeigt jedoch, dass die CBC zu plausiblen Ergebnissenkommt, was auf eine hohe externe Validität hindeutet.

Aus inhaltlicher Sicht wurde deutlich, dass die Ergebnis-se der CBC für das Marketing von Services im digitalenFernsehen von erheblicher Relevanz sind:

) Bezüglich der Produktpolitik zeigt sich, dass für Un-terhaltungs- und Kommunikationsdienste im digitalenFernsehen eine Zahlungsbereitschaft vorliegt, die imRahmen bestehender Markt-Angebote noch immernicht adäquat adressiert wird. Daraus wird deutlich,dass Internet Service Provider (z. B. T-Com oderAOL) sowie Kabelnetzbetreiber (z. B. Kabel Deutsch-land) durch die Nutzung des existierenden (Internet-)-Rückkanals neue Angebotsbündel schnüren könnten,um diese Zahlungsbereitschaft mittels geeigneter An-gebote abzuschöpfen.

) Bezüglich des Targeting der fünf identifizierten Seg-menten mit Hilfe der Kommunikationspolitik zeigensich deutliche Unterschiede hinsichtlich der demogra-fischen Zusammensetzung, so dass die Segmentedurchaus trennscharf sind, was eine relativ genaueAdressierung der jeweiligen Zielgruppen ermöglicht.

) Bezüglich der Preispolitik wird anhand der individuel-len Zahlungsbereitschaften für Sport- und Erotikinhal-te deutlich, dass diese sehr gut im Bündel angebotenwerden können, da so ein Umsatzmaximum erreichtwerden kann. Bei den innovativen Unterhaltungs- undKommunikationsdiensten ist es dagegen vorteilhaft,die Dienste entbündelt anzubieten.

Obgleich die Studie eine Reihe von methodischen undinhaltlichen Implikationen ableitet, unterliegt sie – wiejede empirische Studie – einer Reihe von Einschränkun-gen, die mögliche Anknüpfungspunkte für weitere For-schungsarbeiten liefern. So ist anzumerken, dass ein Ver-gleich von Schätzergebnissen aus dem Jahre 2004 mitMarktgegebenheiten aus 2006 natürlich auch immer auf-grund möglicher Marktschocks (die unserer Meinunghier nicht vorlagen) verzerrt sein kann. Obgleich es sichbei der Choice-based Conjoint-Analyse um eine umfang-reich getestete und etablierte Methode handelt, wurde siezur Schätzung von Zahlungsbereitschaften nur selteneingesetzt. Bei der Abwägung zwischen methodischWünschenswertem und geringer Belastung der Proban-den wurde im vorliegenden Fall wegen des anwendungs-orientierten Fokus zu Gunsten der geringen Inanspruch-nahme der Probanden entschieden. Somit wurde auf einewiederholte Vorlage von Choice Sets für Reliabilitäts-



prüfungen verzichtet. Zudem ist anzumerken, dass wirkein Holdout Choice Set erhoben haben, um so die un-mittelbare Prognosevalidität zu ermitteln. Allerdingsweisen die Ergebnisse des Markvergleichs auf eine guteexterne Validität der CBC hin.

Anmerkungen

[1] Die Kaufverpflichtung verstößt dann gegen den Verhaltensko-dex der Marktforschungsinstitute, wenn ein Verkauf unterdem Vorwand der Marktforschung geschieht. Eine Verkaufs-verpflichtung bei Probanden, die für eine Marktforschung ak-quiriert wurden, ist demzufolge nicht zulässig. Allein ein Ver-kauf, der für die Marktforschung relevante Informationen lie-fert, ist möglich (ICC/ESOMAR 2005; Albers et al. 2006).

[2] Es wird zwar vermutet, dass Zahlungsbereitschaften, die nichthypothetisch ermittelt werden, näher an dem „wahren“ Wertliegen (Wertenbroch/Skiera 2002). Dennoch sind auch in La-borsituationen zur Ermittlung realer ZahlungsbereitschaftenSituationen plausibel, die zu einer Verzerrung der Zahlungs-bereitschaft führen. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn dieBefragten ihre Zahlungsbereitschaft niedriger angeben, da ih-nen aufgrund der Laborsituationen die Möglichkeit des Preis-vergleiches und des Suchens des besten Angebotes genom-men wird (Völckner 2006a).

[3] Das Konstrukt der Technikaffinität setzt sich aus einem Indexder 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 wur-de so vorgenommen, dass mit zunehmender Gewichtung dieTechnologieaffinität zunimmt. Wir lehnen diese Indexbildungan die Ausstattung der Haushalte mit technischen Geräten an.Zudem haben wir diesen Index im Rahmen von Expertenge-sprächen diskutiert und für adäquat befunden.

[4] Persönliche Interviews wurden mit Vertretern von Set-Top-Box-Herstellern, Kabelnetzbetreibern, Mobilfunkunterneh-men sowie Fernsehsendern geführt. Darüber hinaus wurdenmehrere Fachveranstaltungen mit Expertengesprächen (u. a.DVB-T-Informationsveranstaltungen, ANGA-Cable 2004 so-wie Workshops im Rahmen des Projektes „Potentiale erwei-terter Datendienste im digitalen Fernsehen“) besucht.

[5] Die Messung des Preisparameters wurde mit einem Vektor-modell umgesetzt, da die Berechnung eines Teilnutzenwert-Modells ergeben hat, dass sich fast lineare fallende Preisfunk-tionen ermitteln lassen. Auf die Verwendung eines Teilnutzen-wert-Modells wurde jedoch verzichtet, da sich das gewählteVektor-Modell als sparsamer, stabiler und einfacher in der Ab-leitung der Zahlungsbereitschaften erwiesen hat.

[6] Es ist durchaus denkbar, dass die Anzahl der Verweigerer inder Grundgesamtheit noch weitaus größer ist. Die Diskrepanzzur Realität kann dabei auf eine durch einen self-selection biasgeschaffene Endogenität in den Daten zurückzuführen sein,der bei Internetbefragungen auftreten kann. Es hat sich abergezeigt, dass die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse auseiner Online-Befragung denen einer klassischen paper-and-pencil-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 Gebührenz. T. noch weit darüber (www.kabeldeutschland.de).

[8] Da das Angebot Premiere Thema darüber hinaus weitere Spar-tensender (z. B. Dokumentationen, Kinder- sowie Musikfern-sehen) umfasst, mag die Differenz von 7,55 c zu 9,99 c durchden Zusatznutzen aufgefangen werden.

[9] Der für die Sportsender aufgeführte Preis rührt von dem Preisfür das Produktbündel T-Home Complete Plus, in dem das An-gebot der Premium TV-Sender enthalten ist. Weder die Sport-sender noch die Premium TV-Sender können individuell ge-bucht werden.

[10] Das Angebot der T-Com umfasst neben den TV-Angebotenzudem einen Telefon- und Internetanschluss und verfügt abdem Angebotsbündel T-Home Complete Basic zudem einenEPG sowie einen digitalen Videorekorder.

[11] Da die hier ermittelten Preise naturgemäß mit einer Schätz-unsicherheit behaftet sind, sind bei der letztendlichen Preis-setzung auch andere Einflüsse zu beachten. So vertrauenviele Anbieter beispielsweise einer Preissetzung, die sich anPreisschwellen orientiert. Da auch in diesem Kontext voneinem relativ flachen Maximum der Gewinnfunktion ausge-gangen werden kann, sind Preisschwellen wie beispielswei-se 6,99 c bei einem errechneten umsatzmaximalen Preis von7,01 c ein in der Gesamtbetrachtung plausibler Wert (Ge-denk/Sattler 1999; Silver/Tull 1986).

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Summary

Managers facing the introduction of usage inno-vations have to cope with three interrelatedproblems: Which products are suitable for whichsegments, how to determine the characteristicsof the segments for targeting them, and how tooptimize the prices of bundles. We show thatthis can be achieved by applying a latent classanalysis based on data obtained with the help ofchoice-based conjoint experiments. Using sur-vey data on services in digital TV as an exam-ple, the authors show how strategic implicationsfor product configuration, targeting, and bundlepricing can be derived. A comparison with realmarket data indicate that the results obtained bythis procedure are highly plausible.



Schlüsselbegriffe

Choice-based Conjoint-Analyse, Segmentie-rung, Preisresponsefunktionen, Zahlungsbe-reitschaften, Preisbündelung, Digitales Fern-sehen

Keywords

Choice-based Conjoint-Analysis, Latent-ClassSegmentation, Price-response functions, Wi-llingness-to-Pay, Price bundling, Digital TV




Documents

Messung von Zahlungsbereitschaften und ihr Einsatz für die Preisbündelung