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MKWI 2010 – IT-Ressourcenmanagement 315

Der Einfluss von ökologischen

Produkteigenschaften bei PCs auf die

Kaufentscheidung

Ergebnisse einer Conjoint-Analyse

Timo Schmidtchen1, Nils-Holger Schmidt1, Lutz M. Kolbe1, Jutta Geldermann2

1Professur für Informationsmanagement, Georg-August-Universität Göttingen

2Professur für Produktion und Logistik, Georg-August-Universität Göttingen

1 Einleitung

Aus der zunehmenden Bedeutung von Informationssystemen für die Wirtschaft resultieren ein steigender Energiebedarf und eine zunehmende Umweltbelastung.

Im Jahr 2005 benötigten Server und deren Infrastruktur weltweit 123.000 Gigawattstunden Energie. Von insgesamt 820 Millionen Tonnen CO2-Ausstoß pro Jahr gehen zwei Prozent zu Lasten der IT (Heng 2009, S. 1). Dabei spielt die Diskussion um Green IT eine wesentliche Rolle. (Schmidt et al. 2009, S. 1) Wissenschaftliche Literatur zur Green IT befasst sich überwiegend mit der Situation in Unternehmen. Entscheidend für ein Umdenken in der Gesellschaft kann nicht ausschließlich die Unternehmensseite sein. Zwangsläufig muss die Frage gestellt werden, ob ökologische Produkteigenschaften einen Einfluss auf die Kaufentscheidung von Konsumenten ausüben. Beispielsweise verfolgt der ITHardwarehersteller Apple mit dem MacBook Pro bereits eine Green-IT-Strategie für Notebooks. Der Bildschirm dieser Produktvariante soll nach Herstellerangaben 23 % weniger Strom im Vergleich zu den anderen Bildschirmen der Produktreihe benötigen und frei von Quecksilber und Arsen sein (Apple Inc. 2009, S. 1-3).

Andere Forschungsarbeiten haben gezeigt, dass nachhaltige Produkte das Konsumentenverhalten positiv beeinflussen können (Du et al. 2007, S. 224-241;

Lichtenstein et al. 2004, S. 16-32; Luo und Bhattacharya 2006, S. 1-18). Daraus leitet sich die Frage ab, ob ökologische Produkteigenschaftenauch bei PCs (Personal Computer) einen Einfluss auf das Konsumentenverhalten haben. Im Rahmen dieser Arbeit wurden 500 Personen unterschiedliche PC-Konzepte zur Bildung einer Präferenzreihenfolge vorgelegt. Mittels einer Conjoint-Analyse wurden dann die partiellen Teilnutzenwerte von ökologischen Produkteigenschaftenbei PCs bestimmt und eine Cluster- und Diskriminanzanalyse durchgeführt. Hieraus lassen Timo Schmidtchen, Nils-Holger Schmidt, Lutz M. Kolbe, Jutta Geldermann sich Handlungsempfehlungen für die Produktentwicklung und das Marketing von IT-Hardwarehersteller sowie IT-Organisationen ableiten, die umweltorientierte Kundenbedürfnisse zukünftig stärker bedienen wollen.

2 Grundlagen und Fragestellungen Für Green IT finden sich in Praxis und Wissenschaft zahlreiche unterschiedliche Definitionen. Im deutschsprachigen Raum hat sich die Definition des Branchenverbandes BITKOM (Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation

und neue Medien e.V.) durchgesetzt, der Green IT wie folgt definiert:

„Der Begriff Green IT umfasst [...] die Gesamtheit aller ITK-basierten Potenziale für Energie- und Ressourceneffizienz – und dies über den gesamten Lebenszyklus vom Design zur Produktion über die Nutzung bis hin zur Entsorgung. Dabei steht der Energieeinsatz bzw. die Energieeffizienz in der Gebrauchsphase von ITK-Geräten im Vordergrund aktueller Aktivitäten” (BITKOM 2009b, S. 1).

Green IT umfasst somit den energieeffizienten Gebrauch und die umweltgerechte Entsorgung von ITK (Informations- und Telekommunikationstechnologie), zu der auch PCs gezählt werden.

Erste Untersuchungen haben gezeigt, dass ökologische Produkteigenschaften, operationalisiert durch den Energieverbrauch und die Entsorgungseigenschaften,

einen Einfluss auf die Beurteilung von ITK, zum Beispiel Notebooks, Mobiltelefonen und PCs haben (BITKOM 2009a, S. 1). Daraus leitet sich für den spezifischen Fall der PCs die Frage ab, ob Konsumenten ökologische Produkteigenschaftenbei ihrer Kaufentscheidung mit berücksichtigen:

Frage 1: Welchen Einfluss haben ökologische Produkteigenschafteneines PCs auf die Kaufentscheidung der Konsumenten?

Gemäß der Operationalisierung von ökologischen Produkteigenschaften nach BITKOM (2009a, S. 1) in Energie- und Entsorgungseigenschaften folgen daraus

zwei abgeleitete Fragestellungen:

Frage 2: Welchen Einfluss haben Energieeigenschaften eines PCs auf die Kaufentscheidung der Konsumenten?

Frage 3: Welchen Einfluss haben Entsorgungseigenschaften eines PCs auf die Kaufentscheidung der Konsumenten?

Im nächsten Schritt stellt sich die Frage, wie groß der potenzielle Markt für PCs mit ökologischen Produkteigenschaften ist. Anhaltspunkte hierfür gibt die Konsumentengruppe der sogenannten „LOHAS”. „LOHAS“ steht für Lifestyle of Health and Sustainability und beschreibt eine „Bewegung mit starkem Einfluss auf Konsum und Werteentwicklung“ (Wenzel et al. 2007, S. 6) in der Gesellschaft. Der MKWI 2010 – IT-Ressourcenmanagement 317 Lebensstil beschreibt keine elitäre Zielgruppe, sondern „eine neue gesellschaftliche Mehrheit“ (Wenzel et al. 2007, S. 3). Der Trend in der Lebensmittelbranche hin zu Bio-Produkten wird laut Wenzel et al. (2007, S. 118) weitere Branchen erreichen.

Der wachsende Anteil der LOHAS auf dem deutschen Markt wurde im Jahr 2007 auf ein Drittel geschätzt (Wenzel et al. 2007, S. 111). Werden diese Erkenntnisse auf den Markt für PCs übertragen, so kann vermutet werden, dass ca. ein Drittel der Konsumenten einen PC mit ökologischen Produkteigenschaften einem konventionellen PC vorziehen würde.





Frage 4: Wie groß ist der potenzielle Markt für PCs mit ökologischen Produkteigenschaften?

3 Methodik Die Conjoint-Analyse wird für die Planung von neuen Produkten und Dienstleistungen verwendet. Eine Conjoint-Analyse beschreibt „empirische Verfahren, welche die Nutzenvorstellungen beziehungsweise Präferenzen von Testpersonen ermitteln“ (Meffert 2000, S. 170). Mithilfe der traditionellen Conjoint-Analyse können Marktanteile mit einer Abweichung von 5,1 % vorhergesagt werden (Heidbrink 2006, S. 110). Es handelt sich um ein multivariates Verfahren der Interdependenzanalyse. Der Conjoint-Analyse wird eine große Bedeutung in der Marktforschung beigemessen (Dellaert et al. 1996, S. 1; Wittink et al. 1994, S. 51). Eine Simulation mittels Conjoint-Analyse ermöglicht es, alternative Produktkonzepte für den Markt zu testen (Wyner 1992, S. 43). Dabei haben die Befragten die Aufgabe eine repräsentative Auswahl von Produktkonzepten in eine der Präferenz nach geordnete Reihenfolge zu bringen. Anhand dieser Gesamturteile lassen sich relative Wichtigkeiten und Teilnutzenwerte der Eigenschaftsausprägungen berechnen. Für die reale Kaufbereitschaft sind durch die Conjoint-Analyse im Vergleich zu einem kompositionellen Verfahren genauere Ergebnisse zu erwarten (Heidbrink 2006, S. 110; Backhaus et al. 2006, S. 558; Diller 2008, S. 190; Foscht und Swoboda 2007, S. 72-73; Görts und Behringer 2003, S. 285-286; Meffert 2000, S. 170; Müller-Hagedorn 2005, S. 115-116). Für die Durchführung einer Conjoint-Analyse empfiehlt sich der Einsatz eines Online-Fragebogens, um Daten schneller, mit einer größeren Stichprobe und zugleich geringeren Kosten erheben zu können (Zerr 2003, S. 13-14).

Für die Erhebung der Daten wurde ein Online-Fragebogen mit zwölf verschieden Produktkonzepte von PCs entwickelt. Drei dieser Produktkonzepte dienten als Prüffälle zur Bestimmung der Validität. Zur Durchführbarkeit der Conjoint-Analyse wurden die PCs durch die vier Eigenschaften Preis, Leistung, Energieverbrauch und Entsorgung mit jeweils drei Eigenschaftsausprägungen beschrieben.

Timo Schmidtchen, Nils-Holger Schmidt, Lutz M. Kolbe, Jutta Geldermann Die Ergebnisse dieser Untersuchung beschränken sich damit auf diese Eigenschaften und die jeweiligen Eigenschaftsausprägungen. Andere Eigenschaften von PCs, die eine wichtige Rolle hätten spielen können, wurden nicht betrachtet.

Die Eigenschaftsausprägungen orientieren sich an markttypischen Merkmalen von PCs. In der Regel werden Eigenschaften im Rahmen einer Conjoint-Analyse als diskret betrachtet (Albers 1984, S. 311). Daher wurde die Annahme getroffen, dass es sich bei den Eigenschaftsausprägungen für Preis, Leistung, Energieverbrauch und Entsorgungseigenschaften um diskrete Merkmale handelt.

Befragt wurden Internetnutzer, die per Bannerrotation auf ca. 30.000 deutschsprachigen Internetseiten auf den Fragebogen aufmerksam gemacht wurden. Im Zeitraum vom 16. Mai 2009 bis 11. Juli 2009 nahmen 556 Personen an der Umfrage teil. Aufgrund offensichtlicher Falschangaben und nicht logischer Zusammenhänge wurde die Umfrage um 56 Datensätze bereinigt, sodass 500 Datensätze zur weiteren Analyse zur Verfügung standen.

Die Aussagen dieser Studie sind limitiert auf Onlinenutzer aus dem deutschsprachigen Raum. Die Selbstselektion der Teilnehmer bei der Erhebung der Daten war nicht zu umgehen. Daraus ergibt sich, dass möglicherweise Konsumenten, die sich im höheren Maße für PCs interessieren als der Durchschnitt, mit einer höheren Wahrscheinlichkeit an der Umfrage teilgenommen haben.

Neben den Präferenzen bezüglich der verschiedenen Produktkonzepte wurden zusätzlich soziodemographische Faktoren und allgemeine Daten zur Nutzung von PCs erfasst. Die Stichprobe setzt sich zu 80,2 % aus Männern und zu 19,8 % aus Frauen zusammen. Das Durchschnittsalter liegt bei 26,6 Jahren.

4 Analyse und Interpretation der Ergebnisse Die Bildung einer Präferenzreihenfolge zeigt, welche PCs die erste Präferenz für die Befragten hatten (vgl. Tabelle 1). Bei der Beschreibung der Leistung handelt es sich streng genommen nicht um reale Prozessoren, sondern um einen Prozessor mit mehreren Kernen.

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Bei den Teilnutzenwerten handelt es sich um absolute Werte. Ein positiver Teilnutzenwert steht für einen Nutzenzuwachs und ein negativer Wert für eine Nutzenminderung. Unter der Bedingung eines additiven Modells werden die TeilnutTimo Schmidtchen, Nils-Holger Schmidt, Lutz M. Kolbe, Jutta Geldermann zen der realen Ausprägungen und der Basisnutzen, der für alle Teilnehmer in diesem Fall 5,000 beträgt, addiert. Den größten Nutzenzuwachs bringt der Prozessor mit der höchsten Leistung. Diese Ausprägung belegt den ersten Rang. Der zweithöchste Nutzenzuwachs wird dadurch erreicht, dass der PC komplett recycelt werden kann.

Um die Qualität der Conjoint-Analyse besser einschätzen zu können, werden die Korrelationen zwischen beobachteten und geschätzten Präferenzen berechnet.

Sowohl für die Korrelation nach Pearson als auch für die Rangkorrelation KendallTau ergibt sich ein Wert von 1,000 bei einer Signifikanz von 0,000. Beim KendallTau für die drei Prüffälle (Konzepte zur Prüfung auf Validität) ergibt sich ein Wert von 1,000 bei einer Signifikanz von 0,059. Dies unterstreicht, dass die Ergebnisse der Conjoint-Analyse die beobachteten Werte sehr gut verdichten.

Backhaus et al. (2006, S. 609) empfehlen, die Ergebnisse einer ConjointAnalyse zu klassifizieren. Es ist anzunehmen, dass die Antworten nur selten homogen sind. Zur Klassifizierung wird daher eine Clusteranalayse nach der WardMethode durchgeführt. Zur Distanzbestimmung wird der quadrierte Euklidische Abstand herangezogen (Backhaus et al. 2006, S. 609).

Für eine Clusteranalyse muss die optimale Anzahl an Clustern bestimmt werden. Die Berechnung sollte auf statistischen Kriterien beruhen und nicht aufgrund von sachlogischen Zusammenhängen wie der Einteilung in LOHAS und NichtLOHAS erfolgen (Backhaus et al. 2006, S. 534). Daher wird die Fehlerquadratsumme der Distanzen der Personen untereinander bestimmt. Nach der sogenannten „Elbow“-Methode wird die optimale Anzahl an Clustern ermittelt, die im vorliegenden Fall vier beträgt.

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Bei vorgegebener Anzahl an Clustern zeigt sich durch die Clusteranalyse, dass jeweils eine Eigenschaft für die Teilnehmer besonders wichtig ist. Die Cluster werden daher als Leistungs-, Preis-, Energie- und Entsorgungsorientierte bezeichnet (vgl. Tabelle 3). Den größten Anteil nehmen die Leistungsorientierten mit 45,6 % ein, gefolgt von den Preisorientierten mit 27,8 %. Der Anteil der Befragten, für die ökologische Produkteigenschaften eine besondere Rolle bei der Kaufentscheidung spielen, liegt zusammen bei 26,6 %. Hiervon stellen die Entsorgungsorientierten 62 % und die Energieorientierten 38 %.



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