Verwenden von Schlüsselfaktoren zum Analysieren von Vermessungsdaten

Advanced Surveys Forschungsmethoden für kundenorientierte Berichte

Vermessungsdaten eignen sich gut für einen Prozess, der als Schlüsseltreiberanalyse bezeichnet wird . Durch die Identifizierung und Analyse der wichtigsten Treiber können Werbetreibende und Werbetreibende Antworten auf Fragen wie die folgenden finden: Was veranlasst meine Kunden, zu einer anderen Marke zu wechseln? Was trägt zur Neigung eines Verbrauchers bei, mein Produkt zu kaufen? Welche Verbrauchergruppe ist mit unseren Dienstleistungen am zufriedensten?

Wie bei jeder Recherche werden im ersten Schritt Fragen identifiziert, die die Umfrage beantworten soll.

Der Vermarkter muss feststellen, ob das Forschungsziel prädiktiv, erklärend oder beschreibend ist (selten für eine Umfrage). Was ist, wenn beide Arten von Zielen wichtig sind?

Schwierigkeitsgrad: Durchschnitt

Zeitaufwand: Eine Woche

Hier ist wie:

1. Es geht um Beziehungen

   Eine breite Palette von abhängigen und unabhängigen Variablen kann durch Schlüsseltreiberanalyse untersucht werden, und typischerweise ist die Analyse auf eine oder mehrere abhängige Variablen und mehrere unabhängige Variablen gerichtet. Im Mittelpunkt der Forschung steht der statistisch signifikante Effekt der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable. Auf der einen Seite gibt es eine strategische Eigenschaft (wie Marktanteil), die für den Kunden von Interesse ist. Auf der anderen Seite gibt es eine Reihe von Leistungsindikatoren oder beschreibenden Attributen, von denen angenommen wird, dass sie in irgendeiner Weise mit dem strategischen Merkmal zusammenhängen.

2. Key Driver-Analyse kann "Warum?"

   Die gewählten relevanten Variablen und die für die Schlüsseltreiberanalyse gewählte Analysemethode hängen weitgehend vom Forschungsziel ab: Erklärung, Vorhersage, Beschreibung.

   Wenn eine Erklärung das Ziel ist, wird angenommen, dass die ausgewählten unabhängigen Variablen die beobachtete Variation in der abhängigen Variablen beeinflussen. Die unabhängigen Variablen sollten auch umsetzbar sein. Zum Beispiel hängt die Gesamtzufriedenheit mit dem Kundendienst (der abhängigen Variable) wahrscheinlich mit der Wartezeit, der Einfachheit der Rücksendungen und der Rückerstattungsrichtlinie zusammen (alle unabhängigen Variablen und auf Änderungen oder Maßnahmen ansprechend).

1. Key Driver-Analyse kann beantworten "Was wäre wenn?"

   Wenn Vorhersage das Forschungsziel ist, werden unabhängige Variablen gesucht, die vielversprechend für die Vorhersage eines Ergebnisses sind. In diesem Fall müssen die unabhängigen Variablen nicht umsetzbar sein. Das Ziel der prädiktiven Forschung besteht nicht darin, die abhängige Variable zu verändern, sondern etwas darüber vorherzusagen. Zum Beispiel könnte die Analyse der Schlüsselfaktoren darauf abzielen, Rückfälle nach der Teilnahme an einem Rauchpräventionsprogramm vorherzusagen, aber die Forscher könnten auch eine andere Gruppe unabhängiger Variablen untersuchen, von denen angenommen wird, dass sie die Erfolgsrate ihres Raucherentwöhnungsprogramms verbessern.

1. Key Driver-Analyse ist Umfrage freundlich

   Markenattribute fallen häufig in eine von drei Kategorien: Zufriedenheit, Zustimmung oder Leistungsbewertung. Eine Vielzahl von Skalen kann verwendet werden, um die Bewertungen der Umfrageteilnehmer oder das Ranking der Attribute in diesen Kategorien zu erfassen. Die gebräuchlichste Bewertungsskala ist der Likert, der leicht auf Zufriedenheits- und Übereinstimmungsaussagen angewendet werden kann. Wenn Umfrageteilnehmer viele Attribute eines Produkts oder einer Dienstleistung oder Attribute mehrerer Marken bewerten, können sie ein Kästchen für "Ja" markieren, wobei die resultierenden Daten mit 1/0 codiert sind. Diese binären Daten werden zum Zwecke der statistischen Analyse leicht umgewandelt.

2. Verschiedene Schlüsselfaktoren für unterschiedliche Marktsegmente

   Marktsegmentierungsforschung zeigt, dass verschiedene Schlüsselfaktoren in verschiedenen Märkten wichtig sein können und dass einige Schlüsselfaktoren in allen Marktsegmenten wichtig sein können. Wichtige Treiberanalysen können das Umfragedesign vereinfachen, da ein Attribut nur einmal in einer Umfrage angefordert werden kann. Die resultierenden Daten können jedoch in verschiedene "Schnitte" oder Tranchen gefiltert werden, die einzelne Kundengruppen widerspiegeln. Zum Beispiel können Kürzungen Demographie, Alter, Geschlecht, sozioökonomischen Status, Einkommen oder Bildungsstand widerspiegeln.

3. Die Schlüsseltreiberanalyse kann mit kategorischen Werten verwendet werden

   Eine Vielzahl von Analysetechniken kann verwendet werden, um eine Schlüsseltreiberanalyse durchzuführen. Einige abhängige Variablen sind kategorial, nicht skaliert und können daher nicht durch lineare Regression analysiert werden. Stattdessen werden lineare Diskriminanzanalyse oder logistische Regression verwendet. Kategoriale Variablen können in Umfragen mit Vorhersage- und Erklärungszielen verwendet werden. Kundenzufriedenheits- oder Loyalitätserhebungen verwenden häufig kategorische Werte, die beispielsweise den Status der Kundenbeziehung (aktiv / nicht aktiv) angeben.

1. Linearität - Noch eine Sache zu beachten

   Ein Schlüsseltreiber ist ein Attribut mit einer statistisch signifikanten Beziehung zu einem gewünschten Ergebnis oder strategischen Merkmal. Die unabhängige Variable wird als linear betrachtet, wenn sie eine lineare Beziehung mit der abhängigen Variablen hat. Ein Beispiel wäre die Preiselastizität - als Preis für Produktänderungen tritt ein lineares Umsatzmuster als Reaktion auf diese Änderungen auf. Wenn nicht eine sehr hohe Vorhersagegüte erforderlich ist, können lineare Daten in einer gut konzipierten Studie nichtlineare Daten darstellen, ohne auf fortschrittlichere Techniken zurückgreifen zu müssen.

2. Software-Anwendungen für die Analyse von Schlüsselfaktoren

   Viele Softwarepakete sind so konzipiert, dass sie die statistischen Prozesse ausführen, die für die Analyse wichtiger Treiber benötigt werden. Quirk's Magazin veröffentlicht Software-Reviews.

   Die beiden hier aufgeführten umfassen die Palette der verfügbaren Optionen von den einfachsten Anwendungen, die als Microsoft Excel-Add-Ins für umfassende Plattformen wie SPSS konzipiert sind.

   ALLSTAT ist eine kostengünstige Datenanalyse- und Statistiklösung für Microsoft Excel.

   SPSS ist der Standard und hat viele Revisionen durchlaufen - eines davon scheint IBM SSPS Direct Marketing für Marktforscher besonders funktional zu sein.

1. Vorteile der Key Driver-Analyse

   Da die Analyse von Schlüsselfaktoren effizient und skalierbar ist, hilft sie, die Budget- und Ressourcengrenzen von Umfragedesign und -analyse zu erhalten. Bestehende Markentreiber, die Kunden bekannt sind, die jährlich eine Umfrage durchführen, können innerhalb bestehender Umfrage-Frameworks verwendet werden; Umfragen, die eine Schlüsselanalyse durchführen, müssen nicht länger oder komplizierter sein. Client-bezogene Fragebögen müssen sich nicht wesentlich ändern, um die wichtigsten Treiberanalysen zu berücksichtigen. Eine Geschichte, die Schlüsseltreiberanalyse verwendet, ist verständlich und eignet sich für eine visuelle Darstellung der Daten für die Präsentation.

2. Referenz

   Quirk's Market Research Review veröffentlicht Artikel zu einem breiten Spektrum von Marktforschungsthemen. Ihre Reihen zu Datennutzung und Forschungstechniken und Trends sind besonders nützlich für Forscher, die an den Grundlagen der Umfrageforschung interessiert sind.

   Quellen

   • Quirk's Artikel Nr. 20010104 - Eine Übersicht über Analysemethoden von Rajan Sambandam (vom Response Center in Fort Washington, PA)
   • Quirk's Artikel Nr. 20010297 - > Key Driver Analyse von Michael Lieberman (von Multivariate Solutions, New York