Advanced Analytics

In einer rein tabellarischen Grundauswertung stehen die erhobenen Daten mehr oder weniger unverbunden nebeneinander - welche Strukturen ihnen zugrunde liegen, ist durch eine rein deskriptive Auswertung von Einzelmerkmalen häufig kaum zu erschließen. Um das volle Potential von Marktforschungsstudien auszuschöpfen, bietet Synovate die gesamte Bandbreite fortgeschrittener Analyseverfahren an. Synovate schließt die Lücke durch Analysetechniken, die lösungs- und anwendungsorientiert ausgewählt und an die spezifischen Fragestellungen der Studie angepasst werden.

Relevanzanalysen

Hinter vielen Marktforschungsstudien steht letzten Endes die Fragestellung, durch welche Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung Kundenzufriedenheit und –bindung gesteigert werden können. Von dem Versuch einer direkten Abfrage von bedeutsamen Einflussgrößen ist abzuraten: Neben der generellen Schwierigkeit, implizite Bewertungssysteme korrekt wiederzugeben, werden die Ergebnisse durch eine Anspruchsinflation (alle Aspekte werden als wichtig genannt) verfälscht. Empfehlenswert ist deswegen die indirekte Berechnung der Merkmalswichtigkeiten: Korrelative und regressionsanalytische Verfahren ermitteln die Stärke des Zusammenhangs zwischen Einfluss- und Zielgrößen und zeigen dadurch diejenigen Stellhebel auf, deren gezielte Veränderungen sich am stärksten auf Kundenzufriedenheit und –bindung auswirken.

Conjointanalysen

Conjointanalysen stellen einen Spezialfall der Relevanzanalysen dar: In der Realität treten viele Einzelaspekte gemeinsam auf (siehe Faktorenanalysen), so dass ihre jeweiligen Auswirkungen auf die Zielgröße in Relevanzanalysen nicht eindeutig voneinander getrennt werden können. In der Conjoint-Analyse werden Einzelmerkmale systematisch zu fiktiven Produkten bzw. Dienstleistungsangeboten zusammengesetzt und mehrfach in wechselnden Kombinationen zur Bewertung vorgelegt. Durch diese planmäßige Bedingungsvariation können die einzelnen Einflussgrößen unabhängig voneinander betrachtet und ihre Bedeutsamkeit geschätzt werden.

Faktorenanalysen

Einzelne Produkt- bzw. Dienstleistungsaspekte stehen nicht unverbunden nebeneinander, sondern ähneln sich aufgrund gemeinsamer, impliziter und deswegen nicht direkt abfragbarer Qualitätsdimensionen mehr oder weniger stark. Die Identifizierung dieser Dimensionen durch die Faktorenanalyse ermöglicht neben einem tieferen Verständnis der grundlegenden Struktur dessen, was ein Produkt oder eine Dienstleistung ausmacht, die Ableitung ökonomischer Handlungsempfehlungen: Anstatt eine Vielzahl von Einzelmerkmalen betrachten zu müssen, zeigt die Faktorenanalysen, die für eine Qualitätsdimensionen zentral sind.

Kausalanalysen bzw. Structural Equation Modelling (SEM)

Kausalanalysen gehen einen Schritt weiter als Relevanzanalysen: Die Relevanzanalyse geht von der bloßen, aber meist plausiblen Annahme aus, dass ein kausaler Zusammenhang zwischen der Wahrnehmung von Einzelaspekten eines Produkts oder einer Dienstleistung und dessen Gesamtbewertung besteht. In der Kausalanalyse werden die angenommenen Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in Strukturgleichungsmodelle übersetzt und durch den kombinierten Einsatz regressions- und faktorenanalytischer Techniken überprüft sowie ihre Stärke quantifiziert.

Marktsegmentierungen

Marktsegmentierungen zeigen Ansätze zu einem zielgruppenspezifischen Marketing auf. Mittels clusteranalytischer Verfahren werden Kunden in Gruppen unterteilt, die sich in ihren Lebensverhältnissen, Ansprüchen, Einstellungen und Verhaltensweisen unterscheiden. In der Regel existiert eine Vielzahl möglicher clusteranalytischer Lösungen, die in ihrer statistischen Güte gleichwertig sind. Entscheidende Qualitäts- und Auswahlkriterien einer Marktsegmentierung sind deswegen ihre eindeutige Interpretier- und Umsetzbarkeit in Marketingmaßnahmen.