Priorisieren Sie Inhalte und Features im Sinne Ihrer Zielgruppe

In der Entwicklung von kundenzentrierten Produkten, Services und digitalen Anwendungen ist es elementar, Aufgaben, Ziele, Bedürfnisse und Motivationen der Zielgruppe zu erfüllen. Zeit, Budget und personelle Ressourcen setzen jedoch Restriktionen, man kann (und soll) nicht alles umsetzen.

Mittels KANO-Analyse und Maximum Difference Scaling (MaxDiff) identifizieren wir Begeisterungsmerkmale, Leistungsanforderungen und Kriterien, die aus Nutzersicht keine Relevanz haben. Finden Sie mit uns heraus, was Sie bieten müssen, mit welchen Aspekten Sie sich vom Wettbewerb absetzen und worauf Sie problemlos verzichten können.

Typische Fragestellungen

Digitale Anwendungen

  • Welche Priorität haben Funktionen für die Entwicklung der Anwendung?
  • Welche Relevanz haben Inhalte für das Nutzungsinteresse einer Anwendung?

Produkte und Services

  • Welche Eigenschaften werden grundsätzlich erwartet?
  • Wie priorisieren Kunden Produktmerkmale?
  • Welche Eigenschaften führen vorrangig zu einer Kaufentscheidung?

Mit dem KANO-Modell prüfen wir die Angemessenheit und Relevanz von Nutzungsanforderungen für Ihr Entwicklungsvorhaben. Ein Priorisierungsschema (Gesamt und Benutzergruppen) hilft, Ihre Roadmap zu optimieren.

Kano Modell in der Marktforschung

Ablauf der Kano-Analyse

  • Umsetzung als CAPI- oder als Onlineumfrage
  • Qualitative / semi-quantitative Stichproben (ab n=20)
  • Für kleinen Umfang an Merkmalen (bis 15) geeignet
  • Probanden bewerten Eigenschaften über funktionale und dysfunktionale Frage
  • Eigenschaften unterteilen sich in 3 Hauptmerkmale sowie unerhebliche und Rückweisungsmerkmale
  • Gütekriterien (Kategoriestärke, Totale Stärke, Fong-Test) helfen bei der Interpretation

Mit dem Maximum Difference Scaling (MaxDiff) priorisieren wir Eigenschaften und unterstützen Trade-off Situationen in der Produkt-, Service- oder Web-Entwicklung.

Maximum Difference Scaling (MaxDiff)

Ablauf des Maximum Difference Scaling

  • Umsetzung als CAPI- oder als Onlineumfrage
  • Quantitative Stichproben (ab n=150)
  • Für großen Umfang an Merkmalen (bis 45) geeignet
  • Probanden erhalten Auswahlmatrizen mit jeweils 3 bis 5 Eigenschaften.
  • Probanden treffen Trade-Off-Entscheidungen zwischen den Eigenschaften
  • Analyse der relativen Wichtigkeit mit multinominaler
    logistischer Regression

Gegenüberstellung
der Verfahren

Kano-Analyse

  • Kleine Stichproben und geringe Anzahl an Eigenschaften
  • Subjektive Methode, basierend auf Wünschen & Wahrnehmungen
  • Detaillierte Unterscheidung der Merkmale durch Klassifizierung
  • Ermöglicht die Identifikation verdeckter Erwartungen

Maximum Difference Scaling (MaxDiff)

  • Große Stichproben und hohe Anzahl an Eigenschaften
  • Geringere intellektuelle Anforderungen beim Bearbeiten der Item-Matrizen
  • Werte über dem ermittelten Erwartungswert sind Must-Haves
  • Metrische Daten für weitere Analysen verwendbar

„Mindfacts erlaubt uns, unser Produkt aus Sicht der Kunden zu sehen. Die Tests werden auf unsere Ansprüche zugeschnitten und sehr effizient durchgeführt. Kein Overhead, alles direkt auf den Punkt gebracht.“

Michael Grillhösl, Head of UX, KAYAK

Patrick Gallitz

Tel.: +49(0)89 / 44 45 45 43
E-Mail: gallitz@mindfacts.de

Geschäftsführender Gesellschafter
Diplom-Kaufmann: Markt- und Werbepsychologie (LMU)
UXQB® Certified Professional for User Experience (F / UT / UR)
Certified Instructor Eye Tracking (Tobii Technology)
Certifed Online Journalist

Siegel Tobii Certified Instructror