So lesen Sie den Penalty-Plot
Jeder Punkt steht für eine Seite eines Attributs. Die horizontale Achse zeigt den Anteil der Befragten auf dieser Seite, die vertikale Achse den Mean Drop. Punkte oben rechts – viele Betroffene und großer Verlust – sind die Prioritäten. Punkte links der gestrichelten Handlungsschwelle betreffen zu wenige Personen, um eine Rezepturänderung zu rechtfertigen, auch wenn der Verlust groß ist; solche hohen Punkte sind oft Rauschen kleiner Gruppen.
Ein negativer Mean Drop bedeutet, dass diese Seite das Produkt sogar besser bewertet als die Gruppe „genau richtig“. Das deutet meist auf ein Skalenmissverständnis oder eine sehr kleine Gruppe hin, nicht auf eine echte Präferenz.
Die Formel
Gewichtete Penalty = (mittleres Gefallen der Gruppe „genau richtig“ − mittleres Gefallen dieser Seite) × Anteil der Befragten auf dieser Seite.
Die Gruppe „genau richtig“ ist der Skalenmittelpunkt (3 auf der 5er-, 2 auf der 3er-, 4 auf der 7er-Skala); darunter liegt „zu wenig“, darüber „zu viel“, und beide Seiten werden getrennt ausgewertet. Optional prüft ein Welch-t-Test die Gruppe „genau richtig“ gegen jede Seite, mit Freiheitsgraden nach Welch-Satterthwaite.
Rechenbeispiel
„Beispieldaten verwenden“ lädt einen synthetischen Snack-Produkttest: 600 Befragte bewerten das Gesamtgefallen (1–9) sowie Süße, Salzigkeit und Knusprigkeit auf 5-stufigen JAR-Skalen. Bei der Süße finden 38,2 % das Produkt genau richtig (mittleres Gefallen 6,42), 40,8 % zu süß (Mittel 4,77) und 21,0 % nicht süß genug (Mittel 6,02).
Der Mean Drop für „zu süß“ beträgt 1,65 Punkte, die gewichtete Penalty also 1,65 × 40,8 % ≈ 0,67. Sortiert nach gewichteter Penalty ist unter den Seiten über der 20-%-Schwelle „zu süß“ am größten (40,8 %, Mean Drop 1,65, gewichtete Penalty 0,67), gefolgt von „nicht salzig genug“ (35,7 %, Mean Drop 0,99, gewichtete Penalty 0,35). Bei der Knusprigkeit liegen die beiden Seiten bei 23,3 % und 22,3 %, mit Mean Drops von nur 0,22 und 0,35.
Für die Rezepturoptimierung heißt das: zuerst die Seite mit der größten gewichteten Penalty angehen, dann die zweite; Attribute mit sehr kleinem Mean Drop können unverändert bleiben.
Wann die Penalty-Analyse passt – und wann nicht
Die Penalty-Analyse beantwortet die Frage, welches Attribut in welche Richtung verändert werden sollte – vorausgesetzt, die Skala hat einen klaren Mittelpunkt „genau richtig“.
- Geeignet: Produkt- und Konzepttests mit JAR-Skalen und einer Frage zum Gesamtgefallen.
- Geeignet: entscheiden, welche Attribute in welche Richtung angepasst werden.
- Geeignet: mehrere Prototypen auf denselben Attributen vergleichen.
- Nicht geeignet: Intensitäts- oder Gefallensskalen ohne Mittelpunkt „genau richtig“.
- Nicht geeignet: sehr kleine Stichproben – mit weniger als etwa 20 Personen auf einer Seite ist der Mean Drop instabil.
- Nicht geeignet: gekoppelte Attribute (etwa Süße und Geschmacksintensität) – ihre Penaltys überlappen und lassen sich nicht einfach addieren.
So interpretieren Sie die Ergebnisse
Priorisieren Sie Seiten, die zugleich häufig (mindestens 20 % der Befragten) und teuer sind (auf einer 9er-Skala etwa 0,5 Punkte Mean Drop oder mehr), und sortieren Sie nach gewichteter Penalty. Entscheiden Sie nicht auf Basis großer Verluste in kleinen Gruppen, solange der Signifikanztest das nicht stützt.