Market Research for Sustainability Innovation

Market Research forSustainability Innovation Prof. Dr. Rolf Wüstenhagen Vize-Direktor IWÖ-HSG, Universität St. Gallen MSC-Anwendungsfeld “Nachhaltige Unternehmensleistungen” Vorlesung 6 17. November 2008 rolf.wuestenhagen@unisg.ch www.iwoe.unisg.ch/wuestenhagen

Warm-Up: Two questions to you • What do you remember from last week‘s course? • Sustainability news of the week?

Sustainability News of the Week FT 10.11.2008

Sustainability News of the Week John Doerr, partner at Kleiner Perkins Caufield Byers, declared green technology to be “the growing thing in Silicon Valley” and said kick-starting energy research will be President-elect Barack Obama’s most important task. Kleiner was responsible for Internet investments like Google (GOOG) and has now allocated a third of its fund to green investments — equal to the amount it’s pumping into digital media/web plays. Doerr even told the audience that Kleiner partner Bill Joy would be a good choice for Obama’s Chief Technology Officer; Joy has stated for the past year that he is staying away from most Internet investments and focusing entirely on innovations to fight climate change. Energy alone is a $6 trillion market, compared to $100 billion for the Internet. Over three decades GE has sold eight or nine generations of medical devices, but only one generation of energy technology. http://gigaom.com/2008/11/11/web-firms-step-into-green-shadow-in-the-valley/

http://www.iwoe.unisg.ch > Aktuelles

Sustainability News of the Week Gore's (…) aggressive energy plan for the U.S., (…) calls for 100 percent of the country’s electricity to come from renewables within 10 years. “We would be fools not to make a transition to renewables.” http://earth2tech.com/2008/11/07/al-gore-calls-for-web-20-to-fight-climate-change/

Sustainability News of the Week: Oil FT 13.11.2008

SustainabilityNews of theWeek:Decliningoil demand

The Bigger Picture: Peak Oil? http://meteo.sf.tv/sf1/kassensturz/index.php?docid=20080610

Outline • Theoretical Background on Market Research • What is the Market Research Problem for Product Innovations? • What is the Market Research Problem for Sustainability? • Qualitative Methods: Focus Groups • Quantitative Methods: conjoint analysis • Conclusions

Market Research for Sustainability InnovationIntroductory Question • Has anyone of you worked in market research before (e.g. internship)? • Which market research methods do you know? • What is different doing market research for mobile phones today compared to doing the same thing 10 years ago?

Theoretical Background: Market Research Terms Field Research Desk Research Quantitative M.R. Qualitative M.R. Objective Data Subjective Data Stimulus Mediating Variable Response B2C B2B

Thinking in Variables Source: Metzger/Spoun 2004

Overview: Research Methods Source: Metzger/Spoun 2004

Forms of Data Collection Data Generation Reactive Non-reactive Survey Written Personal Telephone Observation Personal Scanning Measurement etc. Acausal Descriptive Measuring Level of Causality Experiment Cross-Sectional Longitudinal Causal Explicatory Experimential e.g. Store-Test e.g. Recall-Test Source: Trommsdorff 1993

Forms of Quantitative Data Analysis • Analysis of Interdependencies (no dependent variable) • Factor Analysis • Cluster Analysis • Multidimensional Scaling • Analysis of Dependencies (at least 1 dependent variable) • Regression Analysis • Variance Analysis • Discriminance Analysis • Conjoint Analysis • Structural Equation Modelling (LISREL)

Challenges in Doing Market Research for New, Innovative Products • Customers are unaware of their preferences • Customers don‘t know what they might need the product for • Customers are unaware of possible product features • Customers are unaware of realistic prices for product features • It is unclear who customers will be -> Many market research methods that work well with established products will not provide valid results in the context of new, innovative products!

Market Research for Sustainability • When it comes to social or environmental issues, people have a tendency to provide socially desirable answers. • The more direct they are asked, the more biased they will answer. • This may lead to an overestimation of people‘s willingness to buy sustainable products or to pay for environmental issues.

Example for Challenges in Market Research for Sustainability38 % of Europeans state that they are willing to pay for Green Electricity NB: 88 % say that global warming and climate change are serious issues which need immediate action Source: Eurobarometer „Energy“, 2002

Challenges in Market Research for SustainabilityStated Willingness to pay for Green Electricity Stated preference (A) Actual purchasing bevaviour (B) x Source: Wüstenhagen 2000

What happens between intention (A) and behaviour (B)? • Stated preference was not the true preference (socially desirable answer) • Conflicting preference (mediating variable) that was not controlled for in the survey situation (e.g. price, convenience) • The product was not available • The marketing message did not meet the consumer preference • etc.

What can be done? • Qualitative methods to gain a deeper understanding of underlying needs, preferences • More sophisticated quantitative methods that avoid socially desirable answers • Shift from ex-ante market research to test markets (ex-post)

Focus Groups • Moderierte Gruppendiskussionen zu einem spezifischen Thema (dem „Fokus“). • Der Einsatz der Fokusgruppe erlaubt es, eine Gruppe von Personen schrittweise mit dem Thema in Berührung zu bringen und die entsprechenden Entwicklung der Einstellungen zu untersuchen. • Die Situation der Gruppendiskussion ist ein Abbild der sozialen Prozesse, die bei der Adoption von Innovationen eine Rolle spielen. • Es werden in der Diskussion Bewertungen und Argumente geäussert, mit denen die Teilnehmer auch in ihrem privaten und beruflichen Umfeld konfrontiert sein werden. • Durch einen entsprechenden Aufbau der Gruppendiskussion kann eine stufenweise Vermittlung von Informationen (ähnlich wie diese etwa durch die Medien geschehen würde) nachgebildet werden. • Realitätsnähere Abbildung der Prozesse der Präferenzbildung bei Konsumenten im Vergleich zu schriftlicher Einzelbefragung. Quelle: Truffer 2001

Focus Groups: Weaknesses • Meist hohe Diversität in den Diskussionsverläufen. • Dominanz einzelner Gruppenmitglieder kann zu Übergewichtung gewisser Themen führen (keine Repräsentativität). • Auswertung: Zustimmung zu einer bestimmten Äusserung geschieht meist nicht explizit. Es ist also schwierig festzuhalten, wieviele Teilnehmende wirklich mit einer geäusserten Position einverstanden sind. • Attitude Depolarization: Interaktion zwischen Gruppenmitgliedern führt zur Nivellierung von Randmeinungen (realitätsnäher für B2B als B2C?) • Rekrutierung ist entscheidend und nicht trivial Quelle: Truffer 2001, Bristol/Fern 2003, eigene Forschung

Focus Group Example: Market Research for Clean Energy in the US Six focus groups, consisting of consumers, businesses and opinion leaders and led them through exercises that required participants to: 1) write an obituary for fossil fuels; 2) draw a picture of their clean energy world, name it and date it; 3) review concept ads that reflected a range of potential messaging themes; 4) select those messages that most resonated. -> See Handout “Marketing Clean Energy in the United States” Quelle: http://www.smartpower.org/

SmartPower Energy Smart Ad Challenge http://www.youtube.com/watch?v=BXJ7ShQGAXo http://www.youtube.com/watch?v=uOxZ1pGgiCY

Another example of focus group results

Fallbeispiel 1: Wahlentscheidungen im Strommarkt Quelle: Sankt Galler Stadtwerke

Choice-Based Conjoint-Analyse 4-5 Ausprägungen je Attribut Die 7 wichtigsten Attribute bei der Kauf-entscheidung – möglichst unabhängig voneinander Konsument entscheidet sich für das präferierte Produkt 15 Choice Tasks mit variierenden Ausprägungen

Theoretische Grundlage der Conjoint Analyse (Lancaster 1966: Produkte als Nutzenbündel) • Utility function and decision rule: Ujk = utility of product k for consumer j • vjk = vector of deterministic relevant decision attributes which subsumes feasible product attributes of product k for consumer j (zjk) • jk = stochastic random variable which comprises unobservable product attributes zjk*, unobservable personal attributes sj* and measurement errors jk. • Discrete Choice Analysis: Pjk = probability that consumer j chooses product k • Multinominal logit model (MNL) • Maximum likelihood estimation

Hypothesen: Kundennutzen im Strommarkt H0: Der Nutzen eines Stromprodukts lässt sich darstellen als die Summe der Teilnutzen seiner Attribute. Die Höhe dieser Teilnutzen ist empirisch messbar. H1: Der heute auf dem Markt angebotene Strommix stiftet einen mindestens gleich hohen Kundennutzen wie alternative Produkte. H2: Da die Umweltverträglichkeit erneuerbarer Energien ein Sozialnutzen ist, schlägt sie sich nicht in einem höheren Kundennutzen nieder. H3: Öko-Labels (Signalling) stiften einen positiven Kundennutzen, weil sie die Vertrauenseigenschaft Umweltverträglichkeit in eine Sucheigenschaft transformieren.

Design der Befragung: Attribute und Ausprägungen H0 H1 H2 H3

Daten und Vorgehen bei der empirischen Analyse • Experteninterviews und telefonische Vorbefragung (N=30) zur Validierung der Attribute • Schriftliche Teilnahmeeinladung an 10‘000 Stromkunden in der Region Ostschweiz • 774 Teilnehmer an der Online-Befragung (Choice-Based Conjoint Analyse) , davon 666 vollständig ausgefüllte Fragebögen • 628 Datensätze mit je 15 Choice Tasks (= 9'420 Wahlentscheidungen) flossen nach einer abschliessenden Konsistenzprüfung in die Endauswertung ein • Design der Choice Tasks und Auswertung mit Sawtooth CBC

Ergebnisse der Choice-Based Conjoint Analyse (1) Quelle: Burkhalter/Kaenzig/Wüstenhagen forthcoming * Signifikant bei einem Konfidenzniveau von 90%. ** Signifikant bei einem Konfidenzniveau von 95%. *** Signifikant bei einem Konfidenzniveau von 99%. N = 9420

Ergebnisse (2): Implizite Zahlungsbereitschaften für Ausprägungen der einzelnen Attribute / Monat / Monat / Monat / Monat / Monat / Monat N=628

N=628

Resultate: Kundennutzen im Strommarkt H0: Der Nutzen eines Stromprodukts lässt sich darstellen als die Summe der Teilnutzen seiner Attribute. Die Höhe dieser Teilnutzen ist empirisch messbar.  H1: Der heute auf dem Markt angebotene Strommix stiftet einen mindestens gleich hohen Kundennutzen wie alternative Produkte.  Der heutige Mix liegt in der Gunst der Kunden an vorletzter Stelle. H2: Da die Umweltverträglichkeit erneuerbarer Energien ein Sozialnutzen ist, schlägt sie sich nicht in einem höheren Kundennutzen nieder.  Produktvarianten mit erneuerbarer Energie stiften in den Trade-Off Entscheidungen der Befragten einen höheren Nutzen. H3: Öko-Labels (Signalling) stiften einen positiven Kundennutzen, weil sie die Vertrauenseigenschaft Umweltverträglichkeit in eine Sucheigenschaft transformieren. /  Öko-Labels spielen im Strommarkt (noch) eine geringere Rolle als z.B. bei energieeffizienten Geräten.

Fallbeispiel 2: Bedeutung von Öko-Labelling für Kaufentscheidungen bei Hausgeräten • Projekt im Auftrag des Bundesamtes für Energie (Evaluation Energieetikette, Kooperation mit Infras), Dez. 2003-Mrz. 2005 • 300 Interviews am POS (Media Markt, Fust) • Ziel: Analyse der Kundenpräferenzen in Bezug auf Marke vs. Energielabel • Methode: Choice Based Conjoint Analyse

ignorant consumers light green dark green Target groups beyond the eco-niche Basic Browns Sprouts Greenback Greens Grousers Signalling is key for environmental products‘ transition from niche to mainstream market Market Share t True-Blue Greens Source: Wüstenhagen 2000 and Roper Starch Worldwide 1998

Survey design • Objects: • Light bulbs: cheap (1-20 EUR) , habitual buying decision • Washing machines: expensive (250-3000 EUR), extensive buying decision • Cars (subcompact car, medium-class car): expensive (16’000-30’000 EUR), extensive buying decision • Survey: • Stated preference approach • 2/3 of the interviews: German-speaking part of Switzerland • 1/3 of the interviews: French-speaking part of Switzerland

Survey design • Washing machine/light bulb survey: • Sample: 150 consumers of washing machines and 150 consumers of light bulbs * 20 Choice Tasks • Point of sale: Fust, Media Markt (washing machines); Coop Bau&Hobby, Lumimart (light bulbs) • Personal interviews (paper and pencil) • Subcompact car/medium-class car survey: • Sample: 159 subcompact car buyers, 156 medium-class car buyers * 21 Choice Tasks • Personal Interviews (phone)

Softwareseitige Umsetzung

Our Hypotheses • H1: The energy label positively influences consumers’ buying decisions for household appliances. • H2: The relative importance of the energy label as a buying criterion is higher for products that are characterized by low-involvement buying decisions. • H3: A-labelled energy efficient products cause a willingness to pay that is at least equal to the monetary value of reduced energy consumption over the lifetime of a product.

Methodology: Discrete Choice Analysis • Discrete Choice (auch bezeichnet als Choice-Based-Conjoint-Analyse) ist eine Form der Conjoint-Analyse • Im Gegensatz zu anderen Conjoint-Analyse-Ansätzen werden bei Discrete Choice von den Auskunftspersonen Präferenzurteile in Form von Auswahlentscheidungen verlangt • Die Bewertung der Stimuli erfolgt dabei durch wiederholte Auswahl eines Stimulus (Produktvariante) aus einem Alternativen-Set (Paarvergleich, Games) • Theoretische Grundlage: Zufallsnutzentheorie • Vorteil: Annäherung an realistische Kaufentscheidungssituation • Mit Hilfe eines multinomialen Logit-Modells lassen sich auf Basis der aggregierten Auswahlentscheidungen die relevanten Parameter berechnen (keine Berechnung individueller Nutzenwerte) • Ergebnis: relative Wichtigkeit von Produkteigenschaften (z.B. Marke, Leistung, energieEtikette) (indirekte Ermittlung!!!) • Marktsimulationen

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