Maximum Difference Scaling (MaxDiff)

Was ist eine MaxDiff-Skalierung?

Beim Maximum Difference Scaling, auch bekannt als MaxDiff-Skalierung oder MaxDiff-Analyse, handelt es sich im Grunde um eine Umfrage, die die Präferenzen der Kunden gegenüber Leistungen eines Unternehmens erfasst. Der MaxDiff gibt, anders als beispielsweise die Likert-Skala, den befragten Kunden lediglich zwei Antwortmöglichkeiten vor. Diese Optionen verdeutlichen somit eine positive beziehungsweise eine negative Einstellung des Kunden – die “maximale Differenz” – gegenüber einer Dienstleistung oder eines Produkts. Aufgrund dieser strikten Vorgabe an Antwortmöglichkeiten wird die MaxDiff-Analyse auch häufig als “Best-Worst Scaling” bezeichnet.

Die MaxDiff-Analyse funktioniert also ähnlich wie ein Paarvergleich. Die einfach gehaltenen Bewertungsmöglichkeiten des zu bewertenden Gegenstands ermöglichen es dem Unternehmen, ein ausführliches Ranking der abgefragten Dienstleistungen zu erhalten. Diese Form der Umfrage ist daher dann sinnvoll, wenn Firmen auf der Suche nach einem Kompromiss sind oder eine Wahl zwischen zwei Möglichkeiten treffen müssen, um dann anhand der Ergebnisse die Customer Experience zu verbessern.

Anwendungsbereiche für MaxDiff

Die Bereiche, in denen eine MaxDiff-Skalierung Anwendung findet, unterscheiden sich in ihrem Grundgehalt meist nur unwesentlich. Informationen in den folgenden Bereichen werden in der Regel erfragt:

• Vorzug bei dem Design eines Logos
• Eigenschaften eines Produkts und ausschlaggebender Grund für den Kauf
• Werbebotschaft und inwiefern diese zur Marke passt
• Ansprüche der verschiedenen Zielgruppen
• Erfolgsaussichten von Waren in einem Online-Shop

Aufbau einer MaxDiff-Befragung

Bevor es an die Befragung der Probanden geht, erstellt das Unternehmen die Liste der Bestandteile, die Gegenstand der Umfrage sein sollen. Im Design muss dann eine intuitive Darstellungsweise für das MaxDiff umgesetzt werden, die eine klare Auswertung der Ergebnisse gewährleistet.

Im Anschluss erhalten die Umfrageteilnehmer eine Abfolge ähnlicher zu untersuchenden Fragen (Tasks), die in der Regel jeweils aus vier Attributen bestehen. Folgende Attribute zeichnen sich als klassische MaxDiff-Beispiele aus, die u. a. häufig von Firmen untersucht werden:

• Preisleistung
• Beratung
• Design
• Kompetenz

Die Probanden müssen aus diesen vier Attributen dann jene wählen, die für sie am besten/wichtigsten oder am schlechtesten/unwichtigsten sind. Daraufhin wechseln die Items, die Fragestruktur bleibt allerdings bestehen. So kann für jedes Item ein Wert eruiert und mit den anderen Items verglichen werden – die MaxDiff Scores werden ermittelt.

Vor- und Nachteile einer MaxDiff-Auswertung

MaxDiff – Vorteile

• Direkte Gegenüberstellung vielfältiger Variationen in unterschiedlichen Gebieten (Leistungen, Merkmale, Marken oder Preise usw.).
• Effektiv können bis zu 45 Variationen verglichen werden (vom technischen Aspekt wären auch mehrere 100 Vergleiche möglich).
• Sehr einfache und verständliche Befragung der Probanden gegeben, da pro Abschnitt der Umfrage lediglich vier Attribute erfragt werden.
• Eindeutiger, direkt vergleichbarer Datensatz aufgrund der Beschaffenheit der Umfrage (am besten/wichtigsten vs. am schlechtesten/unwichtigsten).
• Präzise Interpretation der erhaltenen Daten, da diese jeweils zwischen 0 und 100 bewertet werden. So ergibt sich am Ende eine Summe bis 100, welche den Ausdruck der Einzeldaten als Prozentwert ermöglicht.
• Jeder Umfrageteilnehmer liefert einen eigenen Wert, so kann nach der Befragung eine Gesamtbetrachtung des Segments erfolgen – weitere umfangreichere Analysen der Ergebnisse werden möglich.

MaxDiff – Nachteile

Gesammelte Daten könnten sich als nicht valide erweisen, da die Umfrage sowie die Darstellung der Ergebnisse recht simpel strukturiert sind.
Einige Punkte sind per MaxDiff nicht sinnvoll gegenüberzustellen (beispielsweise Preismodelle, da hier meist die günstigere Variante bevorzugt wird).
Bei diversen Vergleichen ist eine Conjoint-Analyse sinnvoller (z. B. bei einem Gesamtproduktvergleich).

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