Treffen Sie komplexe Entscheidungen mit dem Analytic Hierarchy Process

Allgemein ist das Ziel eines Analytic Hierarchy Process (AHP) die Bestimmung der optimalen Handlungsalternative aus einer Reihe von Möglichkeiten zur Lösung eines Entscheidungsproblems.

Mit questfox den AHP erstellen, auswerten und interpretieren:

1. Auflistung aller in Frage kommenden Alternativen
2. Strukturierung der möglichen Einflussfaktoren in eine Hierarchie von Kriterien
3. Bestimmung von subjektiven Bewertungen der relativen Wichtigkeit aller Kriterien bzw. Alternativen durch paarweise Vergleiche auf einer Skala von 1 (gleich wichtig) bis 9 (Absolut wichtiger)
4. Errechnung von Gewichten aus den paarweisen Vergleichen und Überprüfung auf Konsistenz
5. Bestimmung der besten Alternative anhand der so errechneten Gewichte
6. Analyse des Ergebnisses
7. Interpretation und Entscheidung

Der AHP in Ihrem Management: Sparen Sie Zeit, Geld und Ärger

Aus Kostenerwägungen kann durch den Einsatz dieser Methode Zeit gespart werden, weil die Problemstellung in einem Schritt analysiert wird. Darüber hinaus kann die AHP-Methode quantitative und qualitative Informationen verarbeiten und für die Entscheidungsfindung zusammenfügen.  Die entsprechenden Untersuchungen können prospektiv oder retrospektiv erfolgen, so dass der AHP sowohl zur Planung als auch zur nachträglichen Kontrolle von Entscheidungen benutzt werden kann.  Eine AHP Erhebung kann isoliert oder in Verbindung mit anderen Methoden zum Einsatz gelangen.  Die inhaltiche Freiheit der AHP-Methode macht es möglich unterschiedlichste Problemstellung damit zu analysieren. Der Nutzen der Methode wird in erster Linie durch die Qualität der zur Bewertung zugrundeliegenden Hierarchie bestimmt. Hier sollte Ihnen erfahrene AHP Experten behilflich sein.

Weitere Details zum Analytic Hierarchy Process

Der Analytic Hierarchy Process (AHP) wurde seit den 70er Jahren von THOMAS L. SAATY im Anschluss an eine Tätigkeit im Außenministerium der Vereinigten Staaten entwickelt und seitdem in verschiedensten Entscheidungssituationen zum Einsatz gebracht.

Der Name des AHP entstand aus folgenden Eigenschaften:

• Hierarchisch ist der AHP deshalb, weil Kriterien, die zur Lösung eines Problems herangezogen werden, stets in einer hierarchischen Struktur gebracht werden.
• Als analytisch wird der AHP wegen seines Vermögens bezeichnet, eine Prob-lemkonstellation in all seinen Abhängigkeiten umfassend zu analysieren.
• Als Prozess wird er bezeichnet, weil er einen prozessualen Ablauf vorgibt, wie Entscheidungen strukturiert und analysiert werden.

Ziel der AHP-Methode ist es, die Komplexität einer Entscheidungssituation durch Aufsplittung in Teilbereiche einer Bewertung zugänglich zu machen. Durch die Dekomposition wird die dem Entscheidungsobjekt inhärente Komplexität reduziert.

Bei diesem Verfahren wird dem Entscheidungsträger durch die Ermittlung eines normierten Nutzenwertes eine Auswahl aus mehreren Handlungsalternativen ermöglicht.  Dabei baut der AHP auf der Nutzwertanalyse auf.  Der AHP unterscheidet sich von klassischen Nutzwertanalysen jedoch dahingehend, dass er die Kriterien und Wahlalternativen nicht nur simultan sondern auch hintereinander bewerten kann.

Der AHP ist in seiner klassischen Form ein Decision Support System (DSS). Decision Support Systeme sind Software-Umgebungen, die einen Entscheidungsträger vor allem bei wenig strukturierten Entscheidungssituationen unterstützen sollen. Die Problemlösung wird wesentlich durch das subjektive Entscheidungsurteil des Entscheidungsträgers beeinflusst. Deshalb ist es auch nicht möglich die Entscheidungssituation durch ein sich geschlossenes mathematisches Modell abzubilden. Darüber hinaus bieten DSS eine flexible Modellentwicklung und die Analyse ermöglicht die Simulation von „what-if…“ Fragestellungen. Das Verfahren ist durch eine hohe Flexibilität und breite Anwendbarkeit gekennzeichnet und trifft selber keine Entscheidung, sondern versucht die Entscheidungsträger zu unterstützen.

Die AHP-Methode ist den Multi Attribute Decision Making- (MADM) Verfahren zuzuordnen. Zu den MADM-Verfahren gehören:

• Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations,
• Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,
• Ordered Weighted Averaging,
• Simple Additive Weighting,
• Data Envelopment Analysis
• ELECTRE Method and
• Fuzzy Ranking Method.

AHP vs. Conjoint-Analyse

Die Conjoint-Analyse (CA) und der AHP sind in ähnlicher Weise bemüht, Nutzenpräferenzen und Wahlentscheidungen in Kombination zu analysieren. Dennoch weist die AHP-Methode einige Unterschiede im Vergleich zur CA auf:

• Aufbauend auf der hierarchischen Struktur der AHP-Methode können Angebote weitaus komplexer modelliert werden. Conjoint-Analysen erlauben nur eine zweidimensionale Darstellung, was zu Verzerrungen führen kann.
• Die AHP-Methode erlaubt die Integration von Nutzenattributen. Dadurch kann direkt der Nutzen von Angeboten unter einer Marke analysiert werden. Aufgrund der zunehmenden Ausstauschbarkeit des Leistungsangebots ein zentraler Vorteil der AHP-Methode.
• Die AHP-Methode produziert auch für kleine Gruppen stabile Ergebnisse. Für eine Conjoint-Analyse ist je nach Methode und Erhebungsdesign eine gewisse Gruppengrösse notwendig (>100 Personen). Der AHP liefert schon für kleine Gruppen (30 Personen) stabile Ergebnisse.
• Zur Beantwortung einer AHP-Befragung benötigt man keine höhere Bildung. Zur Beantwortung einer CA ist diese in jedem Fall oft hilfreich. questfox hilft dementsprechend mit einer komplexen Methodik auch weniger involvierte Zielgruppen zu untersuchen. Die Methode eignet sich daher noch eher für die Online-Anwendung als die CA. Die Kosten der Incentivierung sind dementsprechend geringer.
• Je nach Art der Kaufentscheidung besteht der Vorteil und Nachteil der AHP-Methode darin, dass einzelne Paarvergleiche zu bewerten sind. Bei limitierten und habitualisierten Kaufentscheidungen können die Full-Profils der Conjoint-Analysen für die Teilnehmer einfacher zu bewerten sein. Bei extensiven Kaufentscheidungen ist meist die AHP-Methode vorzuziehen.

Während eine Conjoint-Analyse verschiedene Bereiche verknüpft, zerlegt der AHP das Problem von Anfang an in Teilbereiche und erhebt diese einzeln, um sie später wieder zusammenzusetzen. Der AHP reduziert dabei die Komplexität für den Befragten. In der Conjoint-Analyse muss der Befragte die komplexe Entscheidungssituation gesamthaft bewerten.

Beispiel einer vergleichsweise simplen Conjoint-Erhebung (siehe Grafik). Beispiel einer komplexen Conjoint-Analyse:

Eine AHP-Erhebung würde für ähnliche Fragestellungen sicherlich mehr Fragen benötigen, wäre danach aber auch in der Lage die relevanten Faktoren genau herauszuarbeiten. Der Befragte würde dabei stets nur mit einfachen Paarvergleichen konfrontiert (Bsp. Was ist Ihnen wichtiger: Motorleistung oder Land der Herstellung). Die Komplexitätsbewältigung erfolgt durch die questfox-Engine.

Vorteile der CA gegenüber der AHP-Methode:

• Die Conjoint-Analyse ist in der Lage auf Basis der erhobenen Daten Preisschwellen zu eruieren. Auf dieser Basis können Marktsimulationen gerechnet werden. Dies ist in der momentanen questfox Version noch nicht möglich. questfox erreicht diesen Effekt nur in Kombinationen mit anderen Erhebungstechniken. Eine derartige Kombination ergab in den ersten wissenschaftlichen Anwendungen viel versprechende Ergebnisse für die zukünftige Entwicklung. Bisher werden solche Fragestellungen in questfox in Kombination mit anderen Methodensets bewältigt.