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Erkennen Sie, was Ihren Kunden wirklich wichtig ist.
MaxDiff (Best-Worst Scaling) ist eine umfragestützte Forschungsmethode zur Messung der wahren relativen Bedeutung von Ideen, Merkmalen, Botschaften oder Vorteilen.
Anstatt Befragte zu bitten, Elemente einzeln zu bewerten, präsentiert MaxDiff wiederholt kleine Mengen von Optionen und bittet Menschen, die wichtigsten und am wenigsten wichtigen auszuwählen.
Dies erzwingt echte Kompromisse und liefert klare, diskriminierungsreiche Ergebnisse — frei von Skalierungsverzerrung und Überbewertung.
MaxDiff ist besonders leistungsstark, wenn Entscheidungen Priorisierung erfordern: Produktmerkmale, Wertangebote, Preistreiber, Messaging, Vorteile oder Richtlinienoptionen.
Die Ausgabe ist ein robustes, verhältnisskaliertes Ranking, das zeigt, was wirklich wichtig ist — und in welchem Ausmaß.
MaxDiffPro ist die Lösung von 'AXYZ Analytics' für MaxDiff. is a survey-based research method used to measure the true relative importance of ideas, features, messages, or benefits.
Instead of asking respondents to rate items one by one, MaxDiff repeatedly presents small sets of options and asks people to choose the most and least important.
This forces real trade-offs and produces clear, discrimination-rich results — free from scale bias and over-rating.
MaxDiff is particularly powerful when decisions require prioritization: product features, value propositions, pricing drivers, messaging, benefits, or policy options.
The output is a robust, ratio-scaled ranking that reveals what truly matters — and by how much.
MaxDiffPro is 'AXYZ Analytics' solution for MaxDiff.
Vergleichen Sie Botschaften, Motivationen und Argumente, die Präferenz und Handlung antreiben.
Fallstudie - Hunde ▶ VIDEO
Fallstudie - Getränke ▶ VIDEO
Fallstudie - Lotterie ▶ VIDEO
Case Study - Drinks ▶ VIDEO
Case Study - Lottery
Validieren Sie Identität, Packaging und visuelle Assets mit klaren Präferenz-Rankings.
Fallstudie - Logo ▶ VIDEO
Fallstudie - Packaging ▶ VIDEO ▶ VIDEO
Case Study - Packaging ▶ VIDEO
Priorisieren Sie Anreize und Angebote, die Konversion und Rentabilität maximieren.
Fallstudie - Pricing ▶ VIDEO ▶ VIDEO
Testen Sie politische Themen und Zielgruppen-Abwägungen zur Steuerung der strategischen Kommunikation.
Fallstudie - Wahlen
Ordnen Sie Mitarbeitervorteile nach Präferenz, um Zufriedenheit und Bindung mit dem besten Kosten-Nutzen-Verhältnis zu maximieren.
Fallstudie - Mitarbeitervorteile
Identifizieren Sie die attraktivsten Menüformeln und optimieren Sie Ihr Angebot zur Maximierung von Kundenzufriedenheit und Umsatz.
Fallstudie - Burger-Restaurant
Bestimmen Sie, welche Leistungen ins Abo gehören und welche als Zusatzoptionen angeboten werden, um Anmeldungen und Mitgliederzufriedenheit zu maximieren.
Fallstudie - Fitness-Startup
Identifizieren Sie die attraktivsten Merkmale für ein neues Coffee Shop — von Spezialitätenkaffee und Coworking bis hin zu mobiler Bestellung und Abonnements.
Fallstudie - Coffee Shop
Ermitteln Sie, welche Massagearten die Anwohner am meisten wünschen, bevor Sie in Renovierungen und Therapeuten investieren — Risikominimierung für neue Unternehmer.
Fallstudie - Massagezentrum
Priorisieren Sie die Funktionen, die für Ihren nächsten Produktlaunch am wichtigsten sind — konzentrieren Sie die F&E auf das, was die Kaufabsicht wirklich antreibt.
Fallstudie - Kaffeemaschine
Identifizieren Sie die Initiativen mit der stärksten wahrgenommenen Wirkung über verschiedene Besuchersegmente hinweg.
Fallstudie - Hotel Nachhaltigkeit
Fallstudie - Skigebiet Nachhaltigkeit
Case Study - Ski Resort Sustainability
MaxDiff, eine Abkürzung für "maximale Differenz", ist eine Methodik zum Bewerten der Vorlieben einer Person über eine Reihe von Optionen. Sie wurde von Professor Jordan Louviere entwickelt und hieß ursprünglich Best–Worst Scaling (BWS). Dieser Ansatz fordert die Befragten auf, Elemente zu vergleichen, um sie nach relativer Präferenz einzustufen. Die Analyse kann dann auf spezifische Gruppen wie Jugendliche oder Frauen oder auf andere gezielt ausgewählte Subpopulationen erweitert werden.
Heute umfasst der Begriff MaxDiff oft BWS, besonders im Marketing. Aus akademischer Perspektive sollte es jedoch möglicherweise umgekehrt sein.
Logos
Markennamen
Slogans
Gründe zu glauben
Abonnementmodelle
Verpackung
Lieblingprodukt
Neue Funktionen
Traditionelles MaxDiff (Best–Worst Scaling) bietet einen klaren Vorteil bei der Erfassung präziser und zuverlässiger Daten. Es verbessert das Umfrageerlebnis, indem es Befragte ermutigt, explizite Kompromisse einzugehen und so ihre wahren Vorlieben zu erfassen. Diese Methode steht in scharfem Kontrast zu Bewertungsskalen, die häufig mehrdeutige oder aufgeblasene Ergebnisse liefern.
Erfahren Sie mehr über Traditionelles MaxDiff (Best–Worst Scaling) [LINK zum entsprechenden Blog]
Unsere MaxDiffPro-Studien können eine "Dual Response"-Frage enthalten, um die gewonnenen Erkenntnisse zu vertiefen. Diese Option ist anpassbar, um den individuellen Anforderungen Ihrer Studie gerecht zu werden.
Nachdem die erste Wahl in einer MaxDiffPro-Aufgabe identifiziert wurde, stellen wir den Teilnehmern eine "Dual Response"-Frage, um ihr wahres Engagement für ihre Präferenz zu messen und festzustellen, ob sie realistisch abonnieren, kaufen oder damit interagieren würden.
Wir passen die Dual Response an Ihre Studie an – von der Bereitschaft, einer Partei "beizutreten", ein Fitnessstudio zu "abonnieren", bis hin zu Entscheidungen über "Kaufen" oder "Mieten". Ziel ist es, die Auswirkung jeder Option auf Ihr spezifisches Ergebnis zu verstehen.
Vorteile:
Verhaltensvalidierung: Unterscheidet relative Präferenz von tatsächlicher Handlungsbereitschaft. Distinguishes relative preference from actual commitment to act.
Stärkere Gewinnererkennung: Identifiziert, welche führenden Elemente robust bleiben, wenn eine echte Entscheidung erforderlich ist. Identifies which leading items remain robust when a real decision is required.
KPI-Ausrichtung: Fügt eine Verhaltensebene hinzu, die Nutzenwerte besser mit Marktergebnissen verbindet. Adds a behavioral layer that better connects utilities to market outcomes.
Verbesserte Simulationen: Ermöglicht realistischere Prognosen durch Einbeziehung der Konversions- oder Adoptionswahrscheinlichkeit. Enables more realistic forecasts by incorporating likelihood of conversion or uptake.
Bias-Reduzierung: Deckt Übertreibungseffekte auf und verhindert die Auswahl fragiler Gewinner. Reveals overstatement effects and prevents the selection of fragile winners.
Schärfere Priorisierung: Hilft, Ressourcen auf Optionen zu konzentrieren, die tatsächlich Engagement fördern. Helps focus resources on options that truly drive engagement.
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Wir verwenden einen hauseigenen Algorithmus, um ein 'ausgewogenes Design' umzusetzen, anstatt auf zufällige Anzeigen zu setzen. So werden mehr Paare und Drillinge für fairere Bewertungen angezeigt. Dieser Ansatz vermeidet Verzerrungen und ungleichmäßige Verteilung der Elemente und liefert genauere, zuverlässigere und verwertbare Umfragedaten.
Vorteile:
Verbesserte Datenqualität: Gewährleistet Datenzuverlässigkeit und -genauigkeit durch konsistente Repräsentation. Ensures data reliability and accuracy through consistent representation.
Reduzierte systematische Verzerrung: Minimiert Bias durch gleichmäßige Verteilung der Elemente über Vergleiche. Minimizes bias by evenly distributing items across comparisons.
Erhöhte Diskriminierungskraft: Identifiziert Elementpräferenzen effektiver und erfasst logische Muster (z.B. wenn A > B und B > C, dann A > C). Identifies item preferences more effectively, capturing logical patterns (e.g., if A > B and B > C, then A > C).
Einfachere Analyse: Vereinfacht die Datenanalyse und -interpretation durch logische Strukturierung der Vergleiche. Simplifies data analysis and interpretation by structuring comparisons logically.
Reduzierte Teilnehmerermüdung: Verhindert Überexposition gegenüber denselben Elementen und erhält das Engagement. Prevents overexposure to the same items, maintaining engagement.
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