Datenanalyse/ Datamining

PositioningMultivariate Verfahren ermöglichen die Reduktion auf wesentliche Zusammenhänge. Sie erweitern den Blick für Lösungs- und Entscheidungsoptionen. Sie sind Basis für real verwertbare Empfehlungen und Handlungsoptionen.

Die klassischen Methoden der Datenanalysen (univariate und bivariate (Tabellen-) Analysen) untersuchen stets nur einzelne, mehr oder weniger subjektiv ausgewählte Merkmale, aber niemals simultan den jeweilig relevanten Datenbestand. Dies führt nicht selten zu einer „ungerechtfertigten“ Überbetonung oder Fehlanalyse von Eigenschaften oder Zusammenhängen.

Multivariate Analyseverfahren verarbeiten dagegen das jeweilig relevante Datenmaterial simultan. Das Ziel multivariate Analyseverfahren ist es, an die Stelle einer verwirrenden, unüberschaubaren Fülle von Einzelbeziehungen wenige charakteristische Kenngrößen oder Zusammenhänge zu ermitteln, die die im Datenmaterial vorherrschende Grundbeziehung beschreiben und transparent machen, ohne willkürlich bestimmte Relationen zu unterschlagen oder zu bevorzugen.

Multivariate Verfahren ermöglichen die Reduktion auf wesentliche Zusammenhänge und führen zu einer völlig neuen Transparenz komplexer Sachverhalte und erhöhen damit den Informationsgehalt der Untersuchung
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  • Verdichtung auf Kenngrößen: Je komplexer das Datenmaterial, desto bedeutsamer wird die Aufgabe, die Fülle der Einzelinformationen auf wenige Kenngrößen zu verdichten. Diese Ergebnisverdichtung ist besonders wichtig bei der Betrachtung von Untersuchungen über mehrere Zeitpunkte (Frühwarnfunktion von Kenngrößen).
  • Beantwortung spezifischer Fragestellung: Bestimmte Fragestellungen lassen sich an Hand einzelner Variablen nicht oder nur unvollständig und ungenau beantworten.
    • Welche Dimensionen bestimmen die Zufriedenheit mit einem Produkt/ Service?
    • Wie sind die einzelnen Marken im Wettbewerbsumfeld positioniert und welche Stärken/ Schwächen zeichnen die Marken aus?
  • Relevanz der Ergebnisse: Will man die Relevanz einzelner Merkmale eines Produktes im Konzert mit anderen Merkmalen beurteilen, so helfen direkte Abfragen für die einzelnen Produktmerkmale nicht weiter. Die Befragten nehmen keine Differenzierung in der Wichtigkeit der Produktmerkmale vor. Vielmehr „ist alles wichtig“ und man wünscht sich „beste Qualität zum geringsten Preis“ (Anspruchsinflation). Die Conjoint-Analyse ist ein indirektes Verfahren, das die Probleme der direkten Abfrage umgeht. Die Befragten beurteilen die Produkte ganzheitlich und wägen ähnlich wie bei einer tatsächlichen Kaufentscheidung Vor- und Nachteile der Produkte gegeneinander ab.
Conjoint-Analyse

Die Conjoint-Analyse identifiziert über eine realistische Nachbildung der Einkaufssituation die Bedeutung von Produktmerkmalen bei einer Kaufentscheidung.

  • Was sind die zentralen Kaufentscheidungskriterien der Kunden?
  • Gibt es Kundengruppen mit homogenen Präferenzen bzw. Bedürfnissen?
  • Welche Auswirkungen haben Produkt- und Preisänderungen auf Präferenz- bzw. Marktanteile?
  • Wie viel würden die Kunden für Zusatzleistungen/ Zusatzfeatures mehr bezahlen?
  • Welche Angebote wählen Kunden in bestimmten Markt- und Wettbewerbssituationen?
  • Welche Substitutions- bzw. Kannibalisierungseffekte bestehen zwischen unterschiedlichen Angeboten?
  • Wie wirken sich preis- und produktpolitische Maßnahmen der Konkurrenten auf die eigene Marktposition aus (z.B. Innovationen, „Me-too“-Strategie)?
Regressions-Analyse

Regressions- und Korrelationsanalyse sind wichtige statistische Verfahren, um Abhängigkeiten zwischen zwei und mehr Variablen zu ermitteln. In der Korrelationsanalyse erhält man ein quantitatives Maß für einen Zusammenhang, während in der Regressionsanalyse ein funktionaler Zusammenhang aufgedeckt wird.

Mapping-Verfahren

Keine Markenpositionierung hält ewig. Marken müssen im Spannungsdreieck „Kontinuität der Markenidentität“, „Marktveränderungen und Anpassungsnotwendigkeiten“ sowie „neue Deutungsmacht von Konsumenten“ behutsam an neue Gegebenheiten angepasst werden. Das Wissen um die aktuelle Positionierung Ihrer Marke im Wettbewerbsumfeld stellt dabei eine notwendige Voraussetzung dar.

Mapping-Verfahren sind ideale Instrumente zur Beantwortung folgender Positionierungsfragestellungen:

Zeitreihen-Analyse

Angesichts der kontinuierlich wachsenden Zahl von geeignetem Datenmaterial und der zunehmenden Relevanz von Internet-Datenquellen steigt auch das Interesse an diesem Verfahren. Nur über diese Verfahren lassen sich fundiert zum Beispiel folgende Fragestellungen beantworten: