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Die Lücke schließen: Advanced Analytics
Schöpfen Sie das volle Potenzial von Marktforschungsstudien aus: Synovate bietet die gesamte Bandbreite fortgeschrittener Analyseverfahren. Damit schließen wir die Lücke zwischen rein tabellarischen Grundauswertungen und tiefergehenden Strukturanalysen. Unsere Analysetechniken wählen wir lösungs- und anwendungsorientiert aus, je nach Ihrer spezifischen Frage, die die Studie beantworten soll.
Relevanzanalysen
Welche Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung steigern Kundenzufriedenheit und -bindung? Diese Frage steht hinter vielen Marktforschungsstudien. Um aussage-
kräftige Antworten zu finden, können verschiedene Verfahren eingesetzt werden.
Einfach gesprochen:
Soll die Wichtigkeit von Merkmalen befragt oder indirekt berechnet werden? Während diese Frage immer noch oft als Kontroverse empfunden wird, hat jedes Verfahren seine Vor- und Nachteile. Entscheidend ist, was man mit den Ergebnissen anfangen möchte.
Wir besprechen mit Ihnen die Zielsetzung und empfehlen das geeignete Verfahren.
So ermitteln Sie, wie stark der Zusammenhang zwischen Einfluss- und Zielgrößen ist, setzen bewährte Verfahren ein, ohne Standards zu verwenden, die knapp aber letztlich doch am Ziel vorbeiführen.
Conjointanalysen
Conjointanalysen sind spezielle Relevanzanalysen, welche dem Umstand Rechnung tragen, dass die Zielgrösse eine Funktion von Merkmalskombinationen ist, wobei jedes Merkmal seine Bedeutung für die Zielgrösse erst in der Kombination erlangt.
("Blau ist schön, Ferrari ist schön, aber blauer Ferrari geht nicht"). So wird durch das Conjoint-Design die Entscheidungssituation für den Probanden realistischer, weil er sich für Merkmalsbündel entscheidet, wie er es auch vor dem Regal tun muss, wo er sich i.d.R. auch nicht die einzelnen Merkmale beliebig zu einem Produkt zusammenstellen kann.
Das Conjoint-Design erlaubt in der Analyse dann aber durchaus die Bestimmung der Merkmalsbedeutung jeden einzelnen Merkmals wie auch des Nutzens jeder Merkmals-
ausprägung. Der entscheidende Vorteil dieses Verfahrens liegt einmal in der authenti-
scheren Entscheidungssituation, vor die der Proband gestellt wird und zum anderen in
der resultierenden Nutzenfunktion, welche sowohl Bedeutung als auch Nutzen der Merkmalsausprägungen quantifiziert und dadurch Simulationen zur optimalen Preis- und/oder Produktgestaltung erlaubt.
Faktorenanalysen
Einzelne Aspekte von Produkten und Dienstleistungen ähneln einander. Der Grund sind gemeinsame Qualitätsdimensionen, die implizit sind und sich daher nicht direkt abfragen lassen. Die Faktorenanalyse identifiziert diese Dimensionen. So erschließt sie ein tieferes Verständnis dessen, was ein Produkt oder eine Dienstleistung ausmacht. Daraus lassen sich dann gezielt ökonomische Handlungsempfehlungen ableiten.
Kausalanalysen
Kausalanalysen gehen einen Schritt weiter als Relevanzanalysen, die grundsätzlich einen kausalen Zusammenhang zwischen Einzelaspekten eines Produkts/einer Dienstleistung und dessen Gesamtbewertung annehmen. Diesen Zusammenhang übersetzt die Kausalanalyse in Strukturgleichungsmodelle (Structural Equation Modelling - SEM).
Außerdem überprüft sie ihn durch den kombinierten Einsatz regressions- und faktorenanalytischer Techniken und quantifiziert so seine Stärke. Der Vorteil von Kausalanalysen liegt darin, dass die mannigfaltigen Wechselwirkungen innerhalb
wie auch zwischen manifesten und latenten Variablen bestimmt werden, was wiederum Rückschlüsse auf die Wirkungskette einer Konsumentenentscheidung zulässt.
Marktsegmentierungen
Zielgruppenspezifisches Marketing wird noch präziser durch Marktsegmentierungen. So
funktioniert es: Clusteranalytische Verfahren unterteilen Kunden in Gruppen, die sich in
ihren Lebensverhältnissen, Ansprüchen, Einstellungen und Verhaltensweisen unter-
scheiden. In der Regel existieren zahlreiche mögliche clusteranalytische Lösungen, die in
ihrer statistischen Güte gleichwertig sind. Empfehlung für die Auswahl: beleuchten, welche
dieser Lösungen sich eindeutig interpretieren und in Marketingmaßnahmen umsetzen
lassen.
