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Analyse

puls analyse"Was passiert mit meinen Daten?" 

Sind die Daten erhoben, stellt sich die Frage, wie und was soll ausgewertet werden. In unserer spezialisierten Datenanalyse-Abteilung reicht unser Repertoire von der einfachen Häufigkeitsauszählung über die Clusteranalyse bis hin zur Conjointanalyse. 

Und auch wenn unser Team die gängigen multivariaten statistischen Analysen beherrscht, steht nicht die anspruchsvollste, sondern die passendste Analyse im Vordergrund. 

Im Folgenden sehen Sie eine kleine Auswahl unserer Analyseverfahren:

Clusteranalyse

"Welches Kundensegment muss ich ansprechen?"

"Wer ist an meinem Produkt interessiert?"

Die Clusteranalyse ermöglicht es uns, kundenspezifische Segmente, also Gruppen mit homogenen Präferenzstrukturen, in Ihrer Branche zu identifizieren. Dabei spielen nicht nur demographische Merkmale wie Alter, Geschlecht oder Wohnort eine wichtige Rolle, sondern auch Verhalten und Einstellung Ihrer Kunden. 

Conjointanalyse

"Was genau wollen meine Kunden?"

"Welche Eigenschaften eines Produktes sind meinen Kunden wichtig?"

Mit der Conjointanalyse ermitteln wir den optimalen Wert für jede Eigenschaft Ihres Produktes. Diese Eigenschaften werden dabei nicht nur einzeln analysiert, sondern in Kombination miteinander. 

Diskriminanzanalyse

"Wie unterscheidet sich mein Kundenkreis?"

Die Diskriminanzanalyse erlaubt es uns, Gruppenunterschiede aufzudecken. Somit können Sie zum einen Ihre Kunden in verschiedene Gruppen oder Klassen aufgrund diskriminierender Eigenschaften einordnen; zum anderen wird deutlich, welche Eigenschaften bei der Unterscheidung der Gruppen besonders wesentlich sind.

Faktorenanalyse

"Welche Motive haben meine Kunden?"

Die Faktorenanalyse ermöglicht es uns, Strukturzusammenhänge in den Daten aufzudecken. Diese Eigenschaften sind zumeist nicht unabhängig voneinander, sondern lassen sich zu einer überschaubaren Anzahl an Dimensionen ("Faktoren") reduzieren. Sie erhalten somit übersichtliche Informationen, die frei von Schwankungen aufgrund einzelner Eigenschaften sind. 

Korrelationsanalyse

"Welche Eigenschaften hängen mit der Gesamtzufriedenheit meines Kunden zusammen?"

Durch die Korrelationsanalyse ist es uns möglich, Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen aufzudecken. Im Vordergrund steht hierbei die Stärke dieses Zusammenhangs; auf Aussagen über Ursache und Wirkung wird verzichtet. Die Korrelationsanalyse bietet somit einen ersten Einblick in die Zusammenhänge der Daten.

Regressionsanalyse

"Wie verändert sich das Kaufverhalten meines Kunden wenn ich eine Produkteigenschaft ändere?"

Die Regressionsanalyse schätzt den Zusammenhang zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen, zu einer abhängigen Variable.