Maximum Difference Scaling: Präferenzfindung leichtgemacht
Maximum Difference Scaling (MaxDiff) ist ein hocheffizientes Verfahren, um Präferenzunterschiede zwischen einer relativ großen – theoretisch sogar unbegrenzten – Anzahl ähnlich gearteter Stimuli bzw. Attribute zu ermitteln. Es arbeitet in der Abfrage fast wie ein einfacher Paarvergleich.
Fragestellungen
Fragestellungen, bei denen MaxDiff sich anbietet, sind z.B. welche Produkteigenschaften die höchste Relevanz für die Kaufentscheidung haben, welche Eigenschaften am besten zu einer Marke oder einem Produkt passen oder welche Benefits oder Claims die höchste Aussagekraft für die Kommunikation bzw. Werbung haben.
Meist werden für diese Fragestellungen skalierte Abfragen (Rating: Zutreffens-Skala) und Rankings (passt am besten etc.) eingesetzt. Diese Frage-Techniken haben allerdings auch bekannte Schwächen bzw. Einschränkungen:
Vorsicht bei…
Ratingskalen sind häufig nicht trennscharf genug (man erhält ähnliche Werte für alle skalierten Stimuli). Zudem sind sie anfällig für Antworttendenzen (wie z.B. Vereinfachungsstrategien, soziale Erwünschtheit …) und kulturelle Effekte (man neigt in dem einen Land mehr und in dem anderen Land weniger stark zu ausgeprägten Differenzierungen), um nur die wichtigsten zu nennen.
Rankings, also Rangreihen, stoßen allein schon dann schnell an ihre Grenzen, wenn eine große Anzahl von Stimuli vorliegt.
