Datenanalyse
Unsere Projektleiter beherrschen alle gängigen multivariaten Verfahren wie Faktoren-, Cluster-, Diskriminanz- und Regressionsanalysen. Auch sind wir mit den verschiedenen Methoden der Conjoint-Analyse wie auch Preisforschung vertraut.
Entscheidend für die Methodenauswahl ist das Projektziel – denn Analysemethoden sind kein Selbstzweck. Analysemethoden sind dazu da, Fragestellungen zu beantworten und praxisnahe konkrete Ergebnisse zu erhalten. Wir entscheiden bei jedem einzelnen Projekt aufs Neue, ob eine Häufigkeitsauszählung ausreichend ist oder ob dabei multivariate Verfahren eingesetzt werden.
Nur einen Tabellenband mit aufgearbeiteten Endergebnissen zu liefern, ist nicht das Ziel unserer Arbeit. Wir bieten Ihnen mehr – Ergebnisse in greifbarer und klar veranschaulichter graphischer Form dargestellt und strukturiert. Dabei werden komplexe Sachverhalte auf den Punkt kundengerecht fokussiert.
Dabei beschreiben wir nicht nur, was im Markt passiert, sondern auch warum. Besonderen Wert legen wir auf umsetzungsorientierte und klare Empfehlungen und konkrete Maßnahmen für Strategie, Kommunikation, Service, Marketing und Vertrieb.
Übersicht der von COBUS verwendeten multivariaten Methoden (Auszug)
Methode | Funktion, Nutzen |
|---|---|
Faktorenanalyse, Multidimen-sionale Skalierung (MDS) und Korrespondenzanalyse | Strukturieren und Zusammenfassen mehrerer Skalen auf wenige Dimensionen (z.B. „Mental Maps“), Positionierungs-analysen |
(Logistische) Multiple Regression | Wirkung mehrerer Faktoren („Prädiktoren“) auf ein interessierendes Kriterium (z.B. Kundenzufriedenheit) |
Clusteranalyse, Latente Klassen-analyse, Diskriminanzanalyse | Segmentierungen, Bestimmungen von Typologien |
CHAID Analyse | Entdecken komplexerer Zusammenhänge zur Erklärung eines Merkmals („Entscheidungsbäume“) |
Conjoint-Analyse | Produkt- und Preisanalyse („Dekomposition von Produkten“) |
Struktur-Gleichungsmodelle, Pfadanalyse, Kausalanalyse (LISREL, PLS) | Überprüfen komplexerer Ursache-Wirkungsgefüge, ggf. unter Berücksichtigung latenter (nicht direkt beobachtbarer) Variablen und gleichzeitig Tests der Güte von Modellen |
Neuronale Netzwerke | Dynamisches Erlernen von Assoziationsregeln, z.B. zur Abbildung von Lernprozessen von Verbrauchern |
Beispiel: Conjoint-Analysen
In den letzten Jahren sind Conjoint-Analysen zu einem immer wichtigeren Bestandteil der Marktforschung geworden. So lassen sich Nachfragepräferenzen individuell evaluieren, darauf aufbauende Segmentierungen im Wettbewerbsfeld durchführen und Tendenzaussagen über die Erfolgschancen alternativer Marketingstrategien ableiten.
Conjoint Analysen eignen sich insbesondere für die
- Überprüfung der Marktreife bereits etablierter Produkte / Marken
- Überprüfung, inwieweit neue Produkte für den Markt bereit sind
- Überprüfung der Auswirkungen von Produktveränderungen
- Überprüfung der Akzeptanz neuer Produktvarianten
- Schätzungen des Marktanteils für neue Produkte gegenüber dem Wettbewerbsfeld
- Preisforschung – Findung des gewinnoptimalen Preises
Generell beraten wir Sie zu Zielen, Einsatzgebieten, Methoden und dem Prozess der Conjoint-Analyse. Wir legen die geeignetste Verfahrensweise fest, die entsprechenden Produktmerkmale und das Design (Choice Based Conjoint CBC oder adaptive Conjoint-Analyse ACA). Wir führen die Untersuchung an festgelegten Zielgruppen durch. Nach der Feldphase werden die bereitgestellten Daten mittels Conjoint-Analyse verarbeitet und die einzelnen Nutzenwerte analysiert.