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[peski]

Hallo!

Ich habe eine Frage und zwar möchte ich gerne Präferenzen hinsichtlich Kaufentscheidungen des Kunden abbilden und herausfinden was dem Kunden wichtiger ist: Produktbewertung oder Promotion.

Dafür habe ich unterschiedliche Arten von Promotions in Kombination mit schlechten Kundenbewertungen (1, 2 und 3 Sterne) jeweils positiven Kundenbewertungen (4 + 5 Sterne) ohne Promotion gegenübergestellt (Bsp. 5 Sterne, normaler Preis mit 1 Stern vergünstigter Preis).

Ursprünglich dachte ich, ich müsste eine Conjoint machen, da ich hier aber ja dann auch unrealistische und irrelevante Kombination abfragen müsste für eine optimale Modellgüte (Bsp. 1 Stern mit vergünstigtem Preis), glaube ich, dass es nicht mehr die richtige Methode ist. Außerdem habe ich ja verschiedene Promotions, die eigentlich nicht substituierbar sein sollen sondern im einzelnen die Präferenzen abbilden sollte...

Ich tendiere daher momentan zu einer Regression, weiß aber noch nicht so richtig, wie ich die jeweiligen Entscheidungen der Probanden dann auswerten müsste... Hat hier jemand eine Idee?

Tausend Dank!

[mango]

Hallo,

meines Erachtens kommt das aufs Gleiche raus. Eine Conjoint-Analyse wertest du doch auch im GLM aus, oder sehe ich das falsch? Der einzige Unterschied wäre, dass du, wenn du z. B. von Kundenratings zu tatsächlichen Kaufentscheidungen gehst, nur noch dichotome Outcomes hast und Logit- oder Probit-Modelle benutzen müsstest.