Anwendungsfall: Conjoint & MaxDiff
MaxDiff & Conjoint – ausgewertet auf der R-Engine
MaxDiff rechnet DataLion mit drei Schätzverfahren – bis zu individuellen Nutzenwerten. Choice-Based Conjoint läuft komplett nativ: balanciertes Design, Erhebung über die Umfrage, Schätzung auf R und ein Präferenz-Simulator mit Willingness-to-Pay. ISO-27001-Hosting, DSGVO-konform, Made in Munich.
DataLion wertet MaxDiff direkt auf der R-Engine aus – mit drei Schätzverfahren: Count (Best−Worst), Aggregate Logit und Random-Parameter-Logit für individuelle Nutzenwerte. Choice-Based Conjoint rechnen Sie komplett nativ: balanciertes Design, Erhebung über die Umfrage, Part-Worth-Schätzung (Logit/MNL) und ein Präferenz-Simulator mit Willingness-to-Pay. Dazu Relative Importance, Preis-Sensitivität und Segment-Auswertungen mit Signifikanz.
- 🇩🇪 Made in Munich
- DSGVO-konform
- AV-Vertrag inklusive
- Hosting in Deutschland
- 🌐 Oberfläche auf DE, EN, FR & NL
Marktforschung, Insights & Medien vertrauen DataLion
- 3 MaxDiff-Schätzverfahren
- Best − Worst Count-basierte Scores
- individuell Nutzenwerte (RP-Logit)
- 80–99 % Signifikanzniveaus
Warum Choice-Ergebnisse oft liegen bleiben
- Die Nutzenwerte stecken in einem Statistik-Output, den außerhalb der Mafo niemand liest.
- Es bleibt bei Gesamt-Scores – wer für welches Segment was will, wird nie getestet.
- Für jede Präsentation werden die Charts erneut von Hand gebaut.
Drei Wege, MaxDiff zu schätzen
DataLion wertet MaxDiff auf der R-Engine mit drei Schätzverfahren aus: Count (Best−Worst-Subtraktion: wie oft „am wichtigsten" minus „am unwichtigsten"), Aggregate Logit für robuste Gesamt-Scores und Random-Parameter-Logit für individuelle Nutzenwerte je Befragten.
So bringen Sie Features, Botschaften oder Claims in eine klare, erzwungene Rangfolge – ohne das „alles ist wichtig"-Problem von Rating-Skalen.
- Count: Best−Worst-Scores per Subtraktion
- Aggregate Logit: robuste Gesamt-Wichtigkeiten
- Random-Parameter-Logit: individuelle Nutzenwerte
- Erzwungene Trade-offs statt „alles wichtig"
Conjoint nativ: designen, erheben, schätzen, simulieren
Choice-Based Conjoint rechnen Sie in DataLion komplett nativ – kein Umweg über ein zweites Tool. Sie legen die Attribute und Stufen fest, DataLion erzeugt ein balanciertes Choice-Design, spielt die Auswahlaufgaben über die native Umfrage aus und schätzt die Part-Worth-Nutzenwerte auf der R-Engine (Logit/MNL).
Im Präferenz-Simulator stellen Sie anschließend Produkte gegeneinander und lesen die Präferenzanteile ab; liegt ein Preis-Attribut vor, gibt DataLion die Zahlungsbereitschaft (Willingness-to-Pay) aus. Ergebnisse lassen sich nach Segment vergleichen.
- Balanciertes Choice-Design aus Attributen und Stufen
- Auswahlaufgaben über die native Umfrage erheben
- Part-Worth-Schätzung auf R (Logit/MNL, kein HB)
- Präferenz-Simulator mit Präferenzanteilen & Willingness-to-Pay
Nutzenwerte je Segment – getestet
Wichtigkeiten und Nutzenwerte brechen Sie über Subspalten und verschachtelte Tabellen nach Zielgruppe herunter – und prüfen Unterschiede zwischen Segmenten direkt in der Tabelle auf Signifikanz (80–99 %, z-/Chi²-/t-Test).
So sehen Sie nicht nur die Gesamt-Rangfolge, sondern auch, für welches Segment welches Feature wirklich zählt.
- Wichtigkeiten je Segment über Subspalten
- Signifikanz auf 80/90/95/99 %
- z-, Chi²- und t-Test, paarweise und Komplement
- Verschachtelte Tabellen für mehrdimensionale Sichten
Ergebnisse, die Stakeholder selbst erkunden
Statt einer statischen Ergebnistabelle bekommen Ihre Stakeholder ein interaktives Dashboard, in dem sie live nach Segment filtern und Wichtigkeiten und Nutzenwerte selbst vergleichen.
Für die Präsentation exportieren Sie nativ nach PowerPoint, Excel oder PDF – die Auswertung bleibt dieselbe, nur das Format wechselt.
- Interaktives Dashboard statt statischer Tabelle
- Live nach Segment filtern
- Nativer Export nach PowerPoint, Excel und PDF
- Per Link teilen oder einbetten
Das bauen Sie mit DataLion
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MaxDiff-Auswertung
Count, Aggregate Logit & individuelle Nutzenwerte auf R.
Mehr dazu → -
Wichtigkeiten-Dashboard
Relative Importance interaktiv, nach Segment vergleichbar.
Mehr dazu → -
Preis-Sensitivität
Zahlungsbereitschaft und Preisbereiche als Charttyp.
Mehr dazu →
Sehen Sie DataLion mit Ihren eigenen Daten
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Was Nutzer über DataLion sagen
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Sehr professionelles Unternehmen, das auf die Kundenbedürfnisse eingeht – mit großartiger Software und großartigem Service.
Generoso M. CRM-Analyst · Automobilindustrie via G2 -
Die Ansprechpartner bei DataLion sind sehr engagiert. Bei Problemen kann man sich auf Hilfe verlassen. DataLion reagiert schnell auf Wünsche nach neuen Funktionen.
Robert Q. Geschäftsführer via G2 -
Benutzerfreundlichkeit, besonders für Marktforschungsthemen. Strukturiertes Backend mit vielen Anpassungsmöglichkeiten.
Verifizierter Nutzer Marktforschung via G2 -
Mit der Embedding-Funktion erstellen wir Insights aus unseren Daten für unser Publikum und unsere Kunden in weniger als der Hälfte der früher benötigten Zeit.
Verifizierter Nutzer Freizeit, Reise & Tourismus via G2
Wir arbeiten nun viel effizienter und haben so mehr Zeit, uns um die Ableitungen und Insights aus den Daten für die Kunden zu kümmern.
Die Plattform im Detail
Tiefer einsteigen
Häufige Fragen zu MaxDiff & Conjoint
Welche MaxDiff-Verfahren rechnet DataLion?
Rechnet DataLion auch Conjoint-Modelle?
Bekomme ich individuelle Nutzenwerte?
Kann ich Wichtigkeiten nach Segment testen?
Wie zeige ich Preis-Sensitivität?
Bereit, Ihre Choice-Daten auszuwerten?
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