Conjointanalytische_Lösungsansätze_Im_Personalmarketing_Eine_Kritische_Analyse

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg - Fakultät für Wirtschaftswissenschaft - Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbes. Unternehmensführung und Organisation [pic] Seminararbeit Conjointanalytische Lösungsansätze im Personalmarketing eine kritische Analyse „Personalmarketing und Employer Branding” Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis III 1 Einleitung 1 2 Conjoint Analyse 2 2.1 Aufbau und Vorgehensweise 2 2.1.1 Festlegung der Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen 3 2.1.2 Erhebungsdesign 4 2.1.3 Bewertung der Stimuli 5 2.1.4 Schätzung der Nutzwerte 5 2.1.5 Aggregation der Nutzenwerte 6 2.2 Verfahrensvarianten der CA 7 2.2.2 Hybrid-Conjoint-Analyse (HCA) 9 2.2.3 Adaptive- Conjoint-Analyse (ACA) 10 3. Die Conjoint Analyse im Personalmarketing 11 3.1 Auswahl der High Potentials 12 3.2 Auswahl attraktiver Arbeitgeber 13 4 Vergleich der Conjoint Analyse mit bisherigen Verfahren im Personalmarketing 16 5. Zusammenfassung 18 Tabellen 19 Literaturverzeichnis 20 Abkürzungsverzeichnis CA Conjoint Analyse ACA Adaptive Conjoint Analyse HCA Hybride Conjoint Analyse 1 Einleitung In Zeiten der Globalisierung und des schärfer werdenden Wettbewerbs, ist es unumgänglich Kernkompetenzen zu schaffen bzw. zu erhalten, um so den Wettbewerbsvorteil zu sichern und den langfristigen Unternehmenserfolg zu gewährleisten. Unternehmen müssen sich deshalb auch im Wettbewerb um hoch qualifizierte Führungskräfte, den High Potentials, beweisen.[1] Mit der Identifikation der High Potentials und dem Wissen über ihre Präferenzen, kann das Unternehmen aktiv Strategien entwickeln, um als Sieger im Wettbewerb um die Besten der Besten hervorzugehen. Wie kann man High Potentials identifizieren und was macht ein Unternehmen, aus Sicht dieser hochqualifizierten Studenten, attraktiv' Mit Hilfe der Conjoint Analyse, einer indirekten Befragungstechnik, soll diese Frage im vorliegenden Paper geklärt werden. Zuerst wird der Schwerpunkt auf die traditionelle bzw. klassische Conjoint Analyse gelegt. Dazu wird sie in ihre Ablaufschritte zerlegt und die Vorgehensweise beschrieben. Da es neben der Traditionellen weitere Varianten des Conjoint Measurements gibt, wird kurz vergleichend auf die Hybrid-Conjoint-Analyse und die auswählbasierte Conjoint Analyse eingegangen. Nachdem die Grundlagen geschaffen wurden, nimmt das Paper auf den Einsatz der Conjoint Analyse im Personalmarketing Bezug. Sowohl deren Gebrauch aus Sicht der Unternehmen zur Identifikation hochqualifizierter Führungskräfte, als auch aus Sicht der High Potentials zur Wahl des attraktivsten Arbeitgebers wird hier genauer betrachtet. Abschließend legt ein Vergleich zwischen der bisherigen, im Personalmarketing weit verbreiteten, direkten Befragungstechnik und der Conjoint Analyse Vor- und Nachteile beider Verfahren dar. 2 Conjoint Analyse Die Conjoint Analyse (CA), aus dem Englischen Considered jointly[2] zusammengesetzt, ist ein Verfahren, dass zur Messung und Analyse von Präferenzen, Einstellungen und Prognosen einer einzelnen Person dient. Es findet vor allem in den Bereichen Einsatz, in denen Entscheidung im Bezug auf die Ganzheitlichkeit eines Objektes getroffen werden und im Anschluss daran, die Gesamtbeurteilungen bezüglich der Eigenschaften und Ausprägungen einzelner Objekte zerlegt werden können.[3] Dieser dekompositionelle Ansatz ist charakteristisch für die CA, sowohl bei der Traditionellen als auch der Auswahlbasierten. Auf diese beiden Verfahrensgruppen wird im Kapitel 2.1. genauer eingegangen. Da die einzelne Person und dessen subjektive Beurteilung einer Menge von Objekten im Vordergrund stehen, sind CAs Individualanalysen, mit deren Hilfe individuelles Verhalten nachvollziehbar ist.[4] Ziel ist es, die Wichtigkeit einzelner Eigenschaften für das Zustandekommen der Gesamtpräferenz zu ermitteln um daraus die Präferenzen der Konsumenten für alternative Produktkonzepte[5] bzw. Präferenzen der Arbeitgeber/High Potentials für fiktive Studenten/fiktive Unternehmen zu erklären, zu beeinflussen und vorherzusagen.[6] 2.1 Aufbau und Vorgehensweise In der CA lassen sich zwei Verfahrensgruppen unterscheiden, die Auswahlbasierten und die Traditionellen bzw. Klassischen. Je nachdem welches Ziel durch die Bewertung einer Menge von Objekten erlangt werden soll kommen oben genannte Gruppen zum Einsatz. Im Gegensatz zu der traditionellen CA, bei der die subjektiven Nutzenvorstellungen einer Person in Gestalt von Objekt-Präferenzen im Vordergrund stehen[7], vernachlässigt die auswahlbasiert CA die Präferenzurteile und zielt auf eine konkrete Auswahlentscheidung aus den angegebenen Alternativen ab.[8] Im Folgenden wird hier die traditionell, klassischen CA detaillierter untersucht, angefangen mit ihrem Ablauf. 1.Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen 2. Erhebungsdesign 3. Bewertung der Stimuli 4. Schätzung der Nutzwerte 5. Aggregation der Nutzwerte[9] 2.1.1 Festlegung der Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen Um die Teilnutzenwerte der Merkmalsausprägungen und dessen Anteil am Gesamtnutzen des Objekts ermitteln zu können, ist es von großer Bedeutung, vorab die zu beurteilenden Eigenschaften und Ausprägungen festzulegen.[10] Somit können aufgrund der Ergebnisse der Befragten Prognosen, Erklärungen aber auch zu ergreifende Maßnahmen bestimmt werden.[11] Um dies sicherzustellen sollten folgende Vorraussetzungen bei der Bestimmung der Eigenschaften beachtet werden. Es dürfen nur solche Eigenschaften in die Befragung eingehen, die eine hohe Relevanz für die Entscheidung des Befragten haben und somit relevant für dessen Gesamtnutzenbewertung sind. Des Weiteren müssen Eigenschaften und Eigenschaftsvariationen beeinflussbar und Eigenschaftsausprägungen realisierbar sein. Um dem additiven Modell der CA nicht zu widersprechen ist die Unabhängigkeit der ausgewählten Eigenschaften wichtig. Auch muss dem Befragten die Möglichkeit gegeben sein Ausprägungen der einen Eigenschaft durch Ausprägungen einer anderen zu kompensieren, um die Gesamtbeurteilung des Objekts zu gewährleisten, z.B. niedrigeres Gehalt durch höhere Aufstiegschancen auszugleichen. Somit ist der Einsatz von Ausschlusskriterien, Eigenschaftsausprägungen, die für den Befragten grundlegend wichtig sind, ausgeschlossen.[12] Die, für die Präsentation der Stimuli typische Trade-off oder Profilmethode der traditionellen CA ist bei einer großen Anzahl von Eigenschaften und Ausprägungen schwierig, deshalb wird durch verschiedene Verfahren wie der hybriden CA (HCA) und der adaptiven CA (ACA) der Befragungsaufwand reduziert. In diesem Zusammenhang sei auch die auswahlbasierte CA zu nennen, bei der keine Präferenzurteile, sondern Auswahlentscheidungen herangezogen werden.[13] Auf die verschiedenen Varianten wird in Kapitel 2.2. näher eingegangen. 2.1.2 Erhebungsdesign Hier werden fiktive Produkte, sogenannte Stimuli, Kombinationen von Eigenschaftsausprägungen, die dem Befragten zur Beurteilung vorgelegt werden, festgelegt.[14] Bei der Wahl der Art der Stimuli kommen zwei Varianten zum tragen, die Profilmethode, oder die Zwei- Faktor- Methode, auch unter Trade–off Methode bekannt. Zwar ist der Zeitaufwand bei Letzterer, durch die Beobachtung von nur zwei Eigenschaften mit den dazugehörigen Ausprägungen, geringer, jedoch spielt bei der CA der nahe Bezug zur Realität eine große Rolle, welches für die Profilmethode spricht. Des Weiteren wird im folgenden Kapitel die CA im Zusammenhang mit dem Personalmarketing untersucht, wobei z.B. die Simulation von Berufseinstiegsentscheidungen so real wie möglich zu gestalten ist.[15] Durch die Möglichkeit der Drosselung der Stimuli auf eine geringere, mit möglichst wenig Informationsverlust verbundene Reduzierung durch z.B. das lateinische Quadrat, kann so der Zeitaufwand verringert werden. Nachteil hierbei ist allerdings, dass sowohl durch das resultierende unvollständige Untersuchungsdesign als auch durch sogenannte missing values Lücken bei den Rangdaten entstehen können.[16] Gemäß Backhaus et al. kann davon ausgegangen werden, dass eine Anzahl von bis zu sechs Stimuli zumutbar ist und der Befragte seine individuellen Präferenzrangordnungen bezüglich der Ausprägungen ohne Probleme angeben kann. Ob Profil- oder Trade-off Methode angemessen ist, wird in Kapitel 2.2. genauer untersucht. Nicht zu vergessen ist die Validitätsprüfung, ein Verfahren zur Prüfung der Gültigkeit einer Messung, das klarstellen soll in welchem Grade ein Verfahren wirklich das misst, was es messen soll.[17] Dazu werden den Befragten Konzeptkarten, sog. Holdout Karten, zur Beurteilung ausgegeben.[18] 2.1.3 Bewertung der Stimuli Der Befragte muss nun die einzelnen Stimuli mit ihren Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen nach seinen Nutzenvorstellungen ordnen. Gewöhnlich erfolgt diese Bewertung durch Rangreihung und wird mit Rangwerten bewertet, die vor allem bei computergestützten Interviews über Rating-Skalen oder Paarvergleiche erfolgen.[19] Um die Rangreihung korrekt interpretieren zu können müssen die Zusammenhänge zwischen Eigenschaften und den ermittelten Präferenzurteilen aus Sicht des Anwenders definiert werden. Besteht eine negativ quadratische Beziehung wird von einem sog. „Idealwert“ ausgegangen. Wird von diesem abgewichen, werden auch die Präferenzverluste größer, wohingegen in der positiv quadratischen Beziehung, Differenzen zu der schlechtesten Variablenausprägung, dem „Antiideal“, zu einer höheren Präferenz führen. Besteht ein linearer Zusammenhang ist es wichtig zu wissen, ob mit einer höheren Ausprägungsnummer auch eine höhere oder eher eine niedrigere Präferenz einhergeht.[20] 2.1.4 Schätzung der Nutzwerte Nachdem der Menge der Stimuli nach subjektivem Nutzen Rangwerte zugeordnet wurden, werden für alle Eigenschaftsausprägungen Teilnutzenwerte ermittelt, welche durch Addition zum Gesamtnutzen eines Stimulus führen. Hierbei wird zuerst ein Durchschnittsrang über alle Rangdaten gebildet, welcher bei der Differenzwertbildung von dem durchschnittlich empirischen Rangwert jeder Eigenschaftsausprägung abgezogen wird. Dieser daraus resultierende Differenzwert stellt den empirischen Schätzwert, den Teilnutzenwert einer Eigenschaftsausprägung, dar. So ergibt sich der Gesamtnutzen eines Stimulus aus der Addition des Durchschnittrangs mit den Teilnutzenwerten der Eigenschaftsausprägungen. Ein sog. Standardfehler, errechnet durch die Differenz zwischen der empirische Rangordnung und dem Gesamtnutzen, dient hierbei als Qualitätscheck der CA.[21] Um so kleiner der Fehler nach der Berechnung der quadratischen Abweichung , um so präziser die Korrelation zwischen den empirischen Rangwerten und den geschätzten Nutzenwerten.[22] Die Schätzung der Teilnutzenwerte sollte also so erfolgen, dass dieser Fehler möglichst klein bleibt. Neben dieser metrischen Varianzanalyse kommt man auch mit nicht metrischen Verfahren, wie der monotonen Varianzanalyse, zur gleichen Lösung des Problems. Da diese aber ein iteratives Verfahren ist, wird aufgrund des hohen Rechenaufwandes hier nur die metrische Varianzanalyse aufgeführt.[23] 2.1.5 Aggregation der Nutzenwerte Nachdem die Individualnutzen für jeden einzelnen Befragten aufgestellt wurden, werden diese nun untereinander verglichen, um eine mittlere Nutzenstruktur zu erhalten. Dies kann mit Hilfe der Aggregation der empirischen Teilnutzenwerte der Individualanalyse oder der sog. gemeinsamen CA geschehen. Da bei Letzterer die erstellten Rangdaten jedes Befragten nicht ohne Verlust nachgebildet werden können wird im Rahmen dieses Papers nur die Individualanalyse genauer betrachtet.[24] Um die Aggregation vornehmen zu können, müssen für alle Auskunftspersonen sowohl die gleichen Skaleneinheiten als auch ein gleicher Nullpunkt, die Merkmalsausprägung mit geringstem Nutzenbeitrag, festgelegt werden. Zur Berechnung der transformierten Teilnutzenwerte wird für jedes Merkmal die Differenz zwischen dessen Teilnutzenwert und dem kleinsten empirischen Schätzwert des entsprechenden Merkmals gebildet.[25] Anschließend wird diese durch die Summe der höchsten, transformierten Teilnutzenwerte je Merkmal geteilt, um normierte Teilnutzenwerte zu erlangen. Die normierten Teilnutzenwerte einzelner Merkmale, die in ihrer Summe eins ergeben, zeigen, welcher Stimulus am höchsten präferiert wird. Allerdings lassen die einzelnen, absoluten Höhen der Teilnutzenwerte nicht auf die relative Wichtigkeit einer Eigenschaftsausprägung für den Gesamtnutzenwert schließen. Es kann lediglich erkannt werden, dass diese Merkmalsausprägung bedeutend für den Gesamtnutzenwert des Stimulus ist. Um die Wichtigkeit eines Merkmals auf den Gesamtnutzen zu errechnen ist die sogenannte Spannweite von Bedeutung. Wendet man diese bei normierten Teilnutzenwerten an, so ist zu erkennen, dass die größten normierten Teilnutzenwerte je Eigenschaft gleichzeitig auch eine Aussage über die relative Wichtigkeit der Eigenschaften machen.[26] Nachdem in diesem Kapitel die traditionelle CA in ihre Ablaufschritte zerlegt wurde wird im Folgenden auf Vor- und Nachteile verschiedener Verfahrensvarianten eingegangen. 2.2 Verfahrensvarianten der CA Zunächst ist zu klären, wann der Einsatz der Profilmethode oder der Trade-off Methode im Rahmen der traditionellen CA sinnvoll ist. Außerdem werden die Grenzen der traditionellen CA aufgezeigt und es wird auf verschiedene Verfahrensvarianten wie die HCA, ACA oder auch die auswahlbasiert CA eingegangen. 2.2.1 Profilmethode oder Trade-off Methode Wie schon in Abschnitt 2.1.1 erwähnt, gibt es verschiedene Gesichtspunkte, die herangezogen werden, um die Entscheidung über den Einsatz einer der beiden Methoden zu treffen. Tabelle 1:Vor- und Nachteile beider Methoden | |Profilmethode |Auswirkungen |Trade-Off Methode |Auswirkungen | | |Vorteile/ Nachteile | |Vorteile/Nachteile | | |Ansprüche an |-hoher Erklärungsaufwand |Motivationsverlust | +niedriger | Sinkende Kosten | |Auskunftsperson |-Bewältigung schwerer |Hohe Kosten |Erklärungsaufwand | | | | | |+Bewältigung leichter | | |Realitätsbezug | + realitätsnäher |Detaillierte Einschätzung |- realitätsferner |Unvollständige Erstellung | | | |kompletter Objekte | |einer Simulation | | | |Simulationen möglich | | | |Zeitaufwand |- sehr hoch |Sinnvolle Bewertung kaum |+ gering |Sinkende Kosten | | | |möglich | |Sinnvolle Bewertung möglich | | | |Hohe Kosten | | | | | |Motivation sinkt | | | Quelle : In Anlehnung an Backhaus et al. (2008),S. 459f. 1. Ansprüche an die Auskunftsperson. Da der Profilmethode ein vollständiges Design zu Grunde liegt, ist sie sehr umfassend und impliziert einen hohen Erklärungsaufwand gegenüber dem Befragten, was zu Motivationsverlust bei der Auskunftsperson führen könnte und zu erhöhten Kosten, da ein Interviewer zur Erklärung hinzugezogen werden muss. Im Gegensatz dazu ist die Trade-off Methode ein einfacheres Verfahren, da nur jeweils zwei Eigenschaften gleichzeitig zur Auswahl stehen, zwischen denen man sich entscheiden muss. Somit fallen die Kosten für den Erklärungsbedarf weg bzw. verringern sich. 2. Wie schon in 2.1.2 erwähnt stellt der Realitätsbezug ein wichtiges Kriterium dar. Unter diesem Aspekt liegt der Vorteil bei der Profilanalyse, da sie, auf Grund des vollständigen Designs, realitätsnäher und anschaulicher ist. Ein Hochschulabsolvent beispielshalber vergleicht potentielle Arbeitgeber in Bezug auf das komplette Unternehmensbild und nicht bezüglich einzelner isolierter Merkmale. Genauso geht auch ein Arbeitgeber bei der Suche nach High Potentials vor. Da die Trade-off Methode nur zwei Eigenschaften mit jeweiligen Ausprägungen heranzieht, kann hierbei ein realitätsgetreues Abbild des Untersuchungsgegenstandes nicht vollständig zustande kommen. 3. Zeitaufwand. Gegen die Profilmethode spricht eindeutig der hohe Zeitaufwand. Die Zahl der Stimuli nimmt bei der Erhöhung von Merkmalen und ihren Ausprägungen schneller zu als bei der Trade-off Methode. Damit werden die Aussagen unpräziser und die Bewertung der Stimuli könnte an Genauigkeit abnehmen. [27] Obwohl die Profilmethode mehr Nachteile als die Trade-off Methode aufweist, wird die Profilmethode aufgrund ihres Realitätsbezugs präferiert. Der Nachteil des Zeitaufwands kann durch einige Verfahren, wie z. B durch das lateinische Quadrat, reduziert werden, wie schon in Anschnitt 2.1.1 aufgeführt. Ein Nachteil, der alle Verfahrensarten trifft und der bei jeder empirischen Untersuchung auftritt, sind die missing values.[28] Das sind „Variablenwerte, die von den Befragten entweder außerhalb des zulässigen Beantwortungsintervalls vergeben wurden oder überhaupt nicht eingetragen wurden“[29] und welche dann bei der weiteren Berechnung durch eine Null ersetzt werden und somit nicht für die weitere Berechnung eingehen. Im Endeffekt ist es gleichgültig, ob Daten aufgrund von missing values oder durch die Reduzierung des vollständigen Designs auf ein Reduziertes verloren gegangen sind.[30] Hierauf wird im Rahmen dieses Papers nicht näher eingegangen. Ein weiterer Nachteil der CA sehen Böhler/Scigliano in der mangelnden Validität[31], während Franke in seiner Studie die CA aufgrund der genaueren Validität gutheißt.[32] Wiltinger schreibt in Bezug auf die CA im Personalmanagment mangelnde Validität eher den direkten Befragungsmethoden zu, bei denen durch Furcht vor intellektuellem Unvermögen oder Scham, vor allem hinsichtlich der Eigenschaft Einkommen, die Befragten häufig nicht ehrlich antworten und somit das Ergebnis verzerrt wird, was die Validität in Frage stellt.[33] In den letzten Jahren wurden viele Verbesserungen durch weitere Verfahren und Berechnungsarten gemacht, was die Vermutung zulässt, dass die Validität in der CA im Vergleich zu direkten Fragetechniken hierbei höher geworden ist. Auf den Vergleich von indirekten, wie die CA, und direkten Fragetechniken wird in Kapitel 4 eingegangen. 2.2.2 Hybrid-Conjoint-Analyse (HCA) Bei diesem Verfahren werden dekompositionelle, ganzheitliche Bewertung ausgewählter Merkmalskombinationen wie sie bei der traditionellen CA zu finden sind, und kompositionelle Präferenzmessungen, direkte Beurteilung aller Merkmale und derer Ausprägungen wie sie bei den Self-Explicated Modellen auftreten, miteinander verknüpft. Das Self-Explicated Modell liefert die subjektiven Wichtigkeiten der Eigenschaften und ihrer Eigenschaftsauspägungen durch die Vergabe von Punkten.[34] Beim dekompositionellen Ansatz konnte nicht auf die relative Wichtigkeit einer Eigenschaftsausprägung für den Gesamtnutzen geschlossen werden, sondern es konnte nur erkannt werden, dass eine Merkmalsausprägung bedeutend für den Gesamtnutzenwert des Stimulus ist. Wie dieses Punktebewertungssystem genauer abläuft, wird hier nicht betrachtet. Unter die Hybrid-Modelle fällt auch die adaptive CA. 2.2.3 Adaptive- Conjoint-Analyse (ACA) Im Gegensatz zu der traditionellen CA können, mithilfe des in der ACA individuell angepassten Erhebungsdesigns, auch eine höhere Anzahl von Merkmalen und ihren Ausprägungen betrachtet werden, ohne das Risiko einzugehen, den Befragten zu überfordern und so Verzerrungen auftreten zu lassen. Der Einsatz des Computers und die Anpassung an das individuelle Bewertungsverhalten lassen die Erstellung eines individuellen Erhebungsdesigns zu. Somit kann hier der Begriff „echte Individualanalyse“ angewendet werden.[35] Im Rahmen dieses Papers soll auch hier nicht weiter drauf eingegangen werden. 2.2.4 Die auswahlbasierte Conjoint-Analyse Hierbei werden Präferenzurteile auf Basis von Auswahlentscheidungen der Konsumenten ermittelt. Im Gegensatz zu der oben beschriebenen klassischen CA werden hierbei die Stimuli nicht durch Ordnen der Eigenschaften und Eigenschaftsausprägung nach Nutzenvorstellungen bewertet, sondern aus einem Alternativen-Set wird ein Stimulus einmal oder mehrmals ausgewählt. Hierzu dienen sogenannte Holdout- Karten. Bei dieser Analyse ist es auch möglich, keine der gegebenen Alternativen auszuwählen, welches bei allen anderen Verfahren nicht möglich ist.[36] Die auswahlbasierte CA findet auch im Personalmarketing Gebrauch, z.B. bei der Entscheidung eines Berufseinsteigers zwischen potentiellen Unternehmen als zukünftiger Arbeitgeber. Auf diesen Punkt wird der Vergleich in Kapitel 4 weiter eingehen. Die auswahlbasierte CA darf nicht mit der Trade–off Methode der traditionellen CA verwechselt werden, bei welcher ein Paarvergleich zwischen Eigenschaften und nicht zwischen Alternativen Sets durchgeführt wird. Tabelle 2: Vergleich der Varianten der CA |Beurteilungskriterium |Klassische CA |Adaptive CA |Auswahlbasierte CA | |Erhebungsart: | | | | |Persönlich |+ |( |( | |Computergestützt |( |( |( | |Schriftlich |( |( |( | |Telefonisch |( |( |(() | |Erhebungssituation | | | | |Große Merkmalsanzahl |( |( |( | |Individualanalyse |( |( |( | |Auswertungssituation | | | | |Inferenzstatistik |( |( |( | Legenden: ( gut ( durchschnittlich ( ungeeignet Quelle: in Anlehnung an Backhaus et al (2008), S.495. 3. Die Conjoint Analyse im Personalmarketing Nachdem in den beiden vorangegangen Kapiteln die Theorie der CA betrachtet wurde, wird nun die CA in Verbindung mit dem Personalmarketing gebracht. In zweierlei Hinsicht kann dies erläutert werden. Zum einen wird aus Sicht der Unternehmen die Wahl sog. High Potentials betrachtet, zum anderen die Frage beantwortet, wie und unter welchen Gesichtspunkten Berufseinsteiger und vor allem High Potentials den Arbeitgeber ihrer Zukunft auswählen. Es wird erläutert, welche Anforderungen gegenseitig gestellt werden und wie jede Seite seine Attraktivität für die Andere erhöhen kann. 3.1 Auswahl der High Potentials Wie ein Unternehmen sich im nationalen und internationalen Wettbewerb schlägt, hängt vom jeweiligen Wettbewerbsvorteil ab. Hierbei spielt die Ressource Humankapital eine wichtige Rolle. Darum ist es für Unternehmen wichtig zu erkennen, welches Personal mit welchen Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen zu ihm passt. Einerseits ist dies hilfreich, um langfristig am Markt Stärke zu beweisen und gegebenenfalls seine Personalmarketingstrategien zu ändern, andererseits Strategien zu entwickeln, um als Unternehmen für den erwünschten High Potential attraktiv zu sein. Vor allem sog. High Potentials stehen im Mittelpunkt des Wettbewerbs um das beste Humankapital. High Potentials sind Studenten, die sich durch hohe Qualifikation von den übrigen deutlich abheben. Welche Eigenschaften und ab welchem Ausprägungsmaß ein Student zu den begehrten High Potentials zählt, untersuchte Franke in seinem empirischen Projekt.[37] Ein „Realbild der Eigenschaften, Werte und Wünsche der bisher weitgehend unbekannten Elite der High Potentials unter den wirtschaftswissenschaftlichen Studenten zu gewinnen“ ist Ziel der CA.[38] Wie zu erkennen ist, ist der Bezug zur Realität sehr wichtig, was laut Tabelle 1 für die Profilmethode der traditonellen CA spricht. Ein Problem der Auswahl einer überschaulichen und aussagekräftigen Anzahl von Indikatoren zur Messung der Leistungsfähigkeit zeigt sich in der Frage der Gewichtung jeder einzelnen Merkmalsausprägungen und in der Berechnung des aggregierten Gesamtnutzens des Studentenpotentials. Dem Nutzenbeitrag einzelner Ausprägungen wird eine hohe Notwendigkeit zugeschrieben, da so zu erkennen ist, ob verschiedene Indikatoren KO Kriterien oder z.B. Sprünge enthalten. Ein Verfahren, welches diesen ermittelt und eine gültige Identifikation der High Potentials mit sich bringt ist die CA. Den Vorteil sieht Franke in der Globalurteilabgabe, welches in der auswahlbasierten CA zum Tragen kommt. Durch die Bewertung des Gesamten wird somit eine reale Entscheidungssituation imitiert, wodurch die Gefahr der Verzerrung vermindert wird. Der Nachteil dieser realitätsnahen Analyse ist die steigende Anzahl an fiktiven Stimuli, fiktive Studenten, bei steigenden Merkmalen und Variablenausprägungen. Franke verringert dies, indem er keine weiteren Differenzierungen bezüglich Praktikabewerbern oder Berufseinsteiger macht und kaum valide Faktoren von vornherein weg lässt.[39] Die Befragten der Studie, Personalmitarbeiter verschiedener Unternehmen, brachten die fiktiven Studenten nun in eine individuelle Präferenzreihenfolge, welches für sie eine realitätsnahe, vertraute Tätigkeit ist und somit für die Validität der Ergebnisse spricht. Das Ergebnis zeigte, dass gute Noten als notwendig betrachtet werden, während schlechte Leistungsnachweise und fehlende Praktika als K.O Kriterien gelten. Wie in 2.1.4 beschrieben werden nun die Teilnutzenwerte errechnet um damit den Gesamtnutzen, das Potential des Studenten, zu ermitteln. Mit dieser Kenntnis lassen sich anschließend die High Potentials von den übrigen Studenten herausfiltern.[40] Franke vergleicht anschließend beide Gruppen, High Potentials und übrige Studenten, unter Einbezug der selber Eigenschaften, z.B. Vordiplomsnote, Anzahl der geleisteten Praktika und Auslandsaufenthalt miteinander. Es lässt sich erkennen, dass bei allen Eigenschaften High Potentials bessere Noten, größere Anzahl an Praktika und mehr als die Hälfte einen Auslandsaufenthalt nachweisen konnten. Damit hat Franke die Bezeichnung High Potentials für diese überdurchschnittliche Gruppe von Studenten als angemessen nachweisen können.[41] Des Weiteren spielen Motivation und damit zusammenhängend verschiedenen Persönlichkeitstypen eine Rolle, die durch die sogenannte Cluster Analyse ermittelbar sind,[42] auf die dieses Paper nicht weiter eingeht. Mit Hilfe der durch die CA erworbenen Daten kann ein Unternehmen auf seiner Suche nach den geeigneten Mitarbeitern ansetzen, um so herauszufinden welche Unternehmensstrategie, welches Unternehmensimage und welche weiteren Kriterien für diese Leistungsstärksten bei der Wahl des Arbeitgebers eine ausschlaggebende Rolle spielen [43], welches in 3.2 erläutert wird. 3.2 Auswahl attraktiver Arbeitgeber Wie schon im vorangegangenen Abschnitt erwähnt, ist der umworbene und sich bewerbende High Potential derjenige, der im Mittelpunkt eines jeden Unternehmens stehen sollte. Auch im Hinblick auf den Bewerberprozess, lässt sich erkennen, dass der Bewerber eine tragende Rolle spielt. Allein in der vierten, der insgesamt fünf Stufen des Bewerberprozesses, hat das Unternehmen eine Entscheidung zu treffen, nämlich die, der Selektion der High Potentials. Damit es aber überhaupt zu dieser Entscheidung des Unternehmens kommt, muss erstmals der Bewerber viele Entscheidungen treffen. Auch nach der letzten Stufe steht es in der Macht des Bewerbers, für welches Unternehmen er sich letztendlich entscheidet. Diese Abhängigkeit der Unternehmen vom Bewerber wird im klassischen Personalmanagement unterschätzt. Mit Hilfe der CA wird die Bedeutung, welche einem Bewerber zugeschrieben wird, hervorgehoben. Bekanntheit und Attraktivität des Unternehmens stehen nach Ansicht Herman et al. bei der Selektion potentieller Arbeitnehmer aus Sicht der Bewerber an erster Stelle des Bewerbungsprozesses und stellen somit den Ansatzpunkt für den ersten Schritt der CA dar, die Wahl der zu untersuchenden Eigenschaften und deren Ausprägungen. Die aggregierte Wahrnehmung eines Unternehmens als Arbeitgeber durch eine Zielgruppe, ist das wichtigste Kriterium bei der Wahl.[44] Auch Wiltinger sieht den Erfolg eines Unternehmens im Wettbewerb um High Potentials, in der Kongruenz zwischen den Anforderungen der Bewerber und des Unternehmensbilds, der corporate identity. Aufgrund von Validitätszweifeln bei bisherigen Methoden zur Anforderungsmessung, verwendet Wiltinger nun die CA zur Messung der Anforderungen. Ein weiterer Grund für die Verwendung der CA ist die Zulässigkeit der Quantifizierung des Erfolges eines Unternehmens. Durch die Simulationen der Entscheidungen von Bewerbern, die in früheren Messungen von Personalimages nicht möglich war, kann das Unternehmen jetzt den Schluss aus seinen Anforderungsanpassungsmaßnahmen ziehen.[45] Auf den Unterschied zwischen der CA und bisherigen Methoden wird in Kapitel 4 eingegangen. In verschiedenen Untersuchungen der Anforderungsmessung lassen sich die in Kapitel 2 beschriebene CA Strukturen erkennen. Zuerst werden Eigenschaften wie z.B. das Betriebsklima oder die Bezahlung und Sicherheit des Arbeitsplatzes aufgestellt. Nach der individuellen Präferenzbewertung der Befragten ließ sich das Einkommen als am attraktivsten ermitteln. In den Ergebnissen von Hermann et al. allerdings zeigte sich das Unternehmensimage als stärkstes Anforderungsmerkmal. Dieser Dissens lässt sich auf die eingesetzten CA anstatt der bisherigen Methoden zurückschließen. Siehe Kapitel 4. Die CA, die Wiltinger zur Untersuchung heranzieht, ist in folgende Stufen gegliedert:[46] 1.Festlegung relevanter Merkmale 2. Festlegung der Merkmalsausprägungen 3. Befragung 4. Erreichung von Teilnutzenpunkten für die Merkmalsausprägungen Wie auch in Abschnitt 2.1.1 erklärt, sollen bei der Auswahl der Merkmale und Merkmalsausprägungen die Gesichtspunkte der Präferenzrelevanz, Beeinflussbarkeit und Realisierbarkeit eingehalten werden, hier z.B. durch die Einbeziehung der Ergebnisse von Vorstudien. Die Begrenzung der Anzahl der Eigenschaften erfolgt durch sogenannte Faktoranalysen und subjektiven Überlegungen. Mit Vorsicht zu betrachten ist die Einbeziehung des Firmennamens bei der CA, da hieraus Unstimmigkeiten mit anderen Eigenschaften auftreten können und somit eine Fehlschätzung der Teilnutzenwerte möglich wäre.[47] Die Unabhängigkeit der Variablen zählt ebenfalls zu den Vorraussetzungen bei der Wahl der Eigenschaften. Auch hier kann die Nennung des Firmennamen zur, wenn auch unterbewussten, Beeinflussung von Nutzen anderer Merkmalsausprägungen führen. Stimuli sind hier verschiedene Arbeitsplatzangebote, die in Paarvergleichen gegenübergestellt werden und unter Verwendung der ACA durchgeführt und mit individuellen Präferenzangaben mit Hilfe von Rangwerten bewertet werden,[48] wie unter 2.1.3 erläutert. Anschließend werden mit der CA die in 2.1.4 erwähnten individuellen Nutzenwerte geschätzt und letztendlich durch deren Aggregation der Gesamtnutzen eines Unternehmens für den Bewerber bestimmt. Um die Gültigkeit der geschätzten Daten in Bezug auf die empirisch erhobenen zu testen, wird in der Praxis Kendall`s ( verwendet, die Differenz aus übereinstimmenden und nicht übereinstimmenden Paarvergleichen geteilt durch die Gesamtzahl der Paarvergleiche. Umso näher ( =1 , umso konformer die CA.[49] Wie unter 2.1.5, ist zur Ermittlung der individuellen Eigenschaftsgewichtung, die Spannweite zwischen niedrigstem und höchstem Teilnutzenwert der Ausprägung einer Eigenschaft von Bedeutung, um die Präferenzränge auf Individualitätsbasis betrachten zu können. Die daraus errechenbare Aggregation der individuellen Merkmalsgewichte zeigt Resultate, die sich im Vergleich zu nicht CA-Methoden unterscheiden, wie z.B. die Wichtigkeit des Einkommens als Anforderungsmerkmal. Welche Vorteile und Nachteile die CA, im Gegensatz zu der bisherigen, direkten Befragungsmethode, mit sich bringt wird im folgenden Kapitel 4 genauer hervorgehoben. 4 Vergleich der Conjoint Analyse mit bisherigen Verfahren im Personalmarketing In diesem Kapitel wird ein Vergleich zwischen der CA und bisherigen Befragungstechniken durchgeführt, ein Vergleich zwischen indirekten und direkten Befragungstechniken. Zuerst wird der Aspekt der Validität der Anforderungsmessung beider Verfahren genauer untersucht. Sowohl Herman et al. als auch Wiltinger sehen bei der direkten Befragung ein Validitätsproblem. Ergebnisse könnten durch sozial erwünschte Aussagen sowie durch Fehleinschätzung des Befragten über sich selber verzerrt werden. Durch die indirekte Fragetechnik kann dies umgangen werden, da der Befragte nicht den vollständigen Gesamthintergrund durchschauen kann. „Die Komplexität der Befragungssituation macht es nahezu unmöglich, ein Merkmal konsistent über alle Paarvergleiche hinweg bewusst auf- oder abzuwerten.“[50] Somit wird die Verzerrung, welche durch nicht wahrheitsgemäße Aussagen auftreten, verringert. Die Furcht vor intellektuellem Unvermögen, den Einfluss des Ansehens des Unternehmens oder den Druck seine eigene Persönlichkeit positiv darstellen zu müssen, sind einige der Gründe, die das Verhalten eines Befragten beeinflussen. Vor allem die Anforderungsmerkmale hohes Einkommen und die Bedeutung des Personalimage werden bei beiden Verfahren unterschiedlich bewertet. Beide Eigenschaften werden bei Durchführung der direkten Befragung geringer bewertet, als es das Ergebnis mit Hilfe der CA ergibt. Dies lässt sich auf den Druck der sozial erwünschten Antworten zurückführen und spricht im Hinblick auf die Validitätsfrage für die CA.[51] Wiltinger unterstreicht dies durch die Berechnung des in 3.2 beschriebenen Kendall`s (, welches die hohe Anpassungsgüte der CA bestätigt.[52] Nachteile der CA bestehen im Aufwand der indirekten Befragungsmethode. Herman et al. zeigen in ihrer Studie unter Einbeziehung der Bewertung von acht Anforderungsmerkmalen, dass die CA zehn bis fünfzehn Minuten in Anspruch nimmt, während die direkte Befragung unter einer Minute liegt.[53] Hierbei kommt es u.a. auch darauf an, welche Methode der CA gewählt wird. Wie in 2.2 gesehen, lässt sich durch die Trade-off Methode Zeit sparen und somit die Kosten im Gegensatz zur Profilmethode verringern. Im Allgemeinen wirkt sich ein Anstieg der Anzahl der Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen negativ bei der CA aus, da dieser zu einer intellektuellen Überforderung der Befragten führen kann und bei einer Reduzierung des Designs Daten verloren gehen können. Durch direkte Befragung lassen sich mehrer Merkmale ohne weiteres bewerten.[54] Den Konflikt zwischen Vollständigkeit und Einfachheit der Durchführung sieht auch Franke problematisch, denn bei der Erstellung der Stimuli ergibt sich das Problem zu entscheiden, wie viele Ausprägungen einer Variable den fiktiven Studenten gut genug charakterisieren.[55]Als Abschluss wird die Realitätsnähe betrachtet, die Möglichkeit, durch die Befragung eine möglichst reale Simulation nachzustellen. Vor allem die Simulation der Berufseinstiegsentscheidung der High Potentials hat für Unternehmen eine hohe Aussagekraft, um das Personalimage bei Bedarf langfristig verbessern zu können. Der Vorteil der CA liegt des Weiteren in diesem Punkt, denn durch die Auswahl zwischen fiktiven Angeboten muss der Bewerber, wie im realen Leben, Entscheidungen treffen.[56] Durch die Abgabe von Globalurteilen sieht auch Franke die Anpassung an reale Entscheidungssituationen gegeben.[57] Bei bisherigen Messungen des Personalimages wurden Multi-Item-Skalen herangezogen, die durch Vergleichsaussagen zweier Unternehmen eine Erfolgsmessung der Veränderung des Unternehmenserfolgs durch Verbesserungen im Personalimage nicht zulassen. Durch die CA und ihre realitätsnahe Simulationsmöglichkeit, ist dies aber zu erreichen.[58] Mit Hilfe der CA eine Realsituation in einer Testsituation realitätsgetreu nachzustellen, spricht auch für die Validität des Messverfahrens CA.[59] 5. Zusammenfassung Abschließend lässt sich sagen, dass die direkte Befragungsmethode, aufgrund ihrer leichteren Durchführbarkeit in der Praxis ein hohes Maß an Anwendung findet. Doch vor allem aufgrund der Validitätsmängel jener, sollte die Conjoint Analyse zumindest unterstützend eingesetzt werden. Durch die indirekte Befragung wird die Verzerrung aufgrund der Verhinderung sozial erwünschter Antworten eingedämmt und wie in der vorliegenden Arbeit sichtbar, lässt z.B. die Eigenschaft Einkommen, je nach Befragungstechnik, andere Ergebnisse in der Wichtigkeit dieser Eigenschaft erkennen. Durch die Realitätsnähe des Conjoint Measurement, z.B. unter Einbezug der auswahlbasierten Conjoint Analyse, kann eine realitätsgetreue Simulation nachgestellt werden, mit Hilfe der es einem Unternehmen möglich ist, herauszufinden wo seine Stärke und wo seine Schwächen bzgl. der Attraktivität als potentieller Arbeitgeber liegen. Strategien zur Sicherung und Verbesserung des Unternehmensbildes lassen sich mit Wissen darüber erstellen und einsetzen. Des Weiteren ist es wichtig, Umweltveränderungen einzubeziehen, da jene ein eventueller Grund für Änderungen der individuellen Präferenzen sein können. Eine, sich kontinuierlich wiederholende, Durchführung von Befragungen ist dabei vorauszusetzen, welche aufgrund der hohen Kosten zur Bevorzugung der schnelleren und günstigeren, direkten Befragungsmethode führt. Durch Kombination beider Verfahren sieht der Autor dieser Arbeit die Möglichkeit, Nachteile der Einen durch Vorteile der Anderen teilweise zu kompensieren. Tabellen Tabelle 1:Vor- und Nachteile beider Methoden Tabelle 2:Vergleich der Varianten der CA Literaturverzeichnis Backhaus, Klaus/ Erichson, Bernd/ Plinke, Wulff/ Weiber, Rolf: Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung, 12. Aufl., Berlin Heidelberg 2008, Springer Verlag. Böhler, Heymo/ Scigliano, Dino: Traditionelle Conjointanalyse. In: Conjointanalyse – Methoden – Anwendungen – Praxisbeispiele, hrsg. Von Daniel Bayer und Michael Brusch, 1. Aufl., Berlin Heidelberg 2009, Springer Verlag. Franke, Nikolaus: High Potentials - Conjointanalytische Identifikation und empirisches Realbild zukünftiger kaufmännischer Führungseliten. In: ZfB 69. Jg. (1999), H.8,889-911, Gabler-Verlag. Hillig, Thomas: Verfahrensvarianten der Conjoint Analyse zur Prognose von Kaufentscheidungen – eine Monte-Carlo-Simulation, 1. Aufl., Wiesbaden 2006, Deutscher Universitäts-Verlag. Homburg, Christian/ Krohmer, Harley: Marketingmanagement – Strategie – Instrumente – Umsetzung – Unternehmensführung, 3. Aufl., Wiesbaden 2009, Betriebswirtschaftlicher Verlag-Gabler. Simon, Hermann/ Wiltinger, Kai/ Sebastian, Karl-Heinz/ Tacke, Georg: Effektives Personalmarketing – Strategien – Instrumente – Fallstudien. 1. Aufl., Wiesbaden 1995, Gabler Verlag. Wiltinger, Kai: Personalmarketing auf Basis von Conjoint-Analaysen. In: ZfB- Ergänzungsheft 3/97, Wiesbaden 1996, Gabler Verlag. ----------------------- [1] Vgl. Franke (1999), S. 890. [2] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 452. [3] Vgl. Hillig, (2006); S. 1. [4] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 452f. [5] Vgl. Ebenda (2008), S. 452. [6] Vgl. Ebenda (2008), S. 452. [7] Vgl. Ebenda (2008), S. 452. [8] Vgl. Böhler/ Scigliano (2009), S. 102f. [9] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 456. [10] Vgl. Ebenda (2008), S. 456. [11] Vgl. Böhler/ Scigliano (2009), S. 103. [12] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 456f. [13] Vgl. Böhler/ Scigliano (2008), S. 102f. [14] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 158. [15] Vgl. Wiltinger (1996), S. 70. [16] Vgl. Backhaus et al., S. 470. [17] Vgl. Homburg/ Krohmer (), S. 256. [18] Vgl. Böhler/ Scigliano (2008), S. 107. [19] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 458 - 462. [20] Vgl. Ebenda (2008), S. 477. [21] Vgl. Ebenda (2008), S. 463. [22] Vgl. Böhler/ Scigliano (2009), S. 107. [23] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 465f. [24] Ebenda (2008), S. 472. [25] Ebenda (2008), S. 471. [26] Ebenda (2008), S. 471f. [27] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 459f. [28] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 470. [29] Ebenda (2008), S. 490. [30] Ebenda (2008), S. 470. [31] Vgl. Böhler/ Scigliano (2009), S. 111. [32] Vgl. Franke (1999), S. 892f. [33] Vgl. Wiltinger (1996), S. 61. [34] Vgl. Backhaus et al. (2008), S. 492. [35] Vgl. Ebenda (2008), S. 493f. [36] Vgl. Ebenda (2008), S. 494. [37] Vgl. Franke (1999), S. 890. [38] Ebenda (1999), S. 890f. [39] Vgl. Franke (1999), S. 892f. [40] Vgl. Ebenda (1999), S. 893-896. [41] Vgl. Ebenda (1999), S. 897f. [42] Vgl. Ebenda (1999), S. 898f. [43] Vgl. Herman et al. (1995), S. 59f. [44] Vgl. Herman et al. (1995), S. 55-59. [45] Vgl. Wiltinger (1996), S. 56ff. [46] Vgl. Wiltinger (1996), S. 61. [47] Vgl. Ebenda (1996), S. 62f. [48] Vgl. Ebenda (1996), S. 63f [49] Vgl. Ebenda (1996), S. 64. [50] Wiltinger (1996), S. 69. [51] Vgl. Herman et al. (1995), S. 77-80. [52] Vgl. Wiltinger (1996), S. 64. [53] Vgl. Herman et al. (1995), S. 80. [54] Vgl. Wiltinger (1996), S. 69. [55] Vgl. Franke (1999), S. 893. [56] Vgl. Hermann et al. (1995), S. 78f. [57] Vgl. Franke ( 1999), S. 893. [58] Vgl. Wiltinger (1996), S. 56. [59] Vgl. Herman et al. (1995), S. 79.