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Die Vorgehensweise der Conjoint Analyse besitzt einen experimentellen Charakter. Aus diesem Grund bestehen hohe Freiheitsgrade in der Gestaltung der Untersu-chung. Nachfolgend sollen beispielhaft häufig genutzte Untersuchungsdesigns und einige wichtige Besonderheiten der Conjoint Analyse dargestellt werden. Ein generelles Problem, das sich beim Design von Conjoint Analysen ergibt, ist der Konflikt zwischen der Anzahl relevanter Merkmale sowie ihren Ausprägungen und der zunehmenden Beanspruchung der Probanden bei entsprechend vielen Paar-vergleichen. Konzepte, die diese Problematik zu lösen versuchen, sind hybride Conjoint Analysen und sogenannte „Self-Explication Approaches“. Hybride Conjoint Analysen sind aufgrund ihres Designs oft computergestützt (Adaptive Conjoint Ana-lyse) und vereinen einen kompositionelllen und dekompositionellen Befragungsteil. Beim kompositionellen findet eine direkte Präferenzmessung der Merkmale statt, bevor dann im dekompositionellen Teil, wie oben erläutert, die Merkmale gegen-übergestellt werden. Die Besonderheit der Adaptiven Conjoint Analyse besteht dar-in, dass die Antwort eines Probanden den Ausgangspunkt für die nächste Frage bildet. Für die Befragten wird dadurch die Komplexität reduziert. Eine weitere Me-thode, um eine große Anzahl an Produktmerkmalen bearbeiten zu können, ist der „Self-Explication Approach“. Hierbei bewertet der Proband die relevanten Produkt-attribute je nach seiner Einstellung auf einer Skala von eins bis zehn. In einem zweiten Schritt verteilt der Proband z.B. 100 Punkte je nach Wichtigkeit auf alle Produktattribute. Somit können die relativen Wichtigkeiten ermittelt werden. Die Nutzenteilwerte werden dann durch einfache Multiplikation der Höhe der Einstel-lung mit der Wichtigkeit ermittelt. Eine weitere Abwandlung der Conjoint Analyse ist die Choice-Based Conjoint (Disc-rete Choice Analyse). Bei diesem Konzept wird nicht nach Präferenzen oder Kauf-wahrscheinlichkeiten gefragt, sondern nach diskreten Wahlentscheidungen. Die Choice-Based Conjoint wird am Computer durchgeführt und der Proband hat sich für eine der bis zu zwölf Produktalternativen zu entscheiden. Ziel ist es, dadurch eine möglichst realistische Kaufsituation zu simulieren, in der auch Nicht-Käufe möglich sind. Bei diesem Ansatz ist jedoch nur eine geringe Anzahl von Merkmalen sowie Merkmalsausprägungen möglich. Bei der Anwendung der Conjoint Analyse in verschiedenen Branchen können ent-sprechende Besonderheiten auftreten. So gilt es z.B. in der Automobilbranche zu beachten, dass sich ein Fahrzeug durch hohe Komplexität auszeichnet und dies bei der Auswahl der Produktmerkmale für die Befragung Beachtung finden sollte. Des Weiteren neigen Konsumenten dazu, ein Automobil anhand abstrakter Dimensio-nen, anstatt konkreter Produktmerkmale zu beurteilen. Dies dient dem Kunden un-bewusst zur Komplexitätsreduktion. Die Aufgabe der unternehmensseitigen Markt-forschung ist es daher, diesen Prozess der hierarchischen Informationsintegration zu simulieren und die abstrakten Dimensionen in Form von Konstrukten zusam-menzufassen, um somit eine Befragung im Rahmen der Conjoint Analyse zu er-möglichen. Trotz einiger Einschränkungen ist die Conjont Analyse heutzutage eine der wich-tigsten Ansätze zur kundenorientierten Preisbildung. Automobilkäufer beziehen in den letzten Jahren jedoch verstärkt alternative Marken mit in ihren Kaufentschei-dungsprozess mit ein, deshalb wird neben der rein kundenorientierten Preisbildung die wettbewerbsorientierte Preisbildung zunehmend wichtiger.