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      Statistische
      Methoden

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      Wir beherrschen ein breites Spektrum an Analysemethoden und holen damit für Sie aus den Daten alles raus, was drin steckt.

      Unsere Standards: Multivariate Verfahren

      Über Regressionsanalysen ermitteln wir die Treiber der Kundenbindung und decken unerwartete Zusammenhänge in Erhebungsdaten auf. Mit Faktoren- und Clusteranalysen reduzieren wir komplexe Datenstrukturen und segmentieren Zielgruppen.

      Multidimensionale Skalierung (MDS) und Perceptual Mapping (PM)

      Eine Multidimensionale Skalierung ist ein hervorragendes statistisches Werkzeug, welches nicht nur die subjektiv wahrgenommenen Stärken und Schwächen Ihrer Angebote aus Sicht (potenzieller) Kunden transparent macht. Sie ermöglich darüber hinaus den Vergleich der eigenen mentalen Positionierung mit der von Wettbewerbern.

      In einer Perceptual Map werden dafür die verschiedenen Unternehmen und ihre Eigenschaften wie auf einer Landkarte abgebildet. Es lässt sich erkennen, welche Attribute mit dem jeweiligen Unternehmen assoziiert werden – eine optimale, statistisch fundierte Basis für strategische Marketingentscheidungen.

      MDS können beispielsweise diese Fragen beantworten:
      Mit welchen Eigenschaften wird ein Unternehmen, ein Service oder ein Produkt verbunden?
      Wie ist ein Unternehmen gegenüber Wettbewerbern innerhalb eines kompetitiven Marktes positioniert?
      Wie sieht die Marktstruktur aus und wie attraktiv ist diese für neue Services oder Produkte?
      Welche Positionierungschancen und profitable Lücken existieren im gegebenen Wettbewerbsumfeld?

      TURF Analysen

      Eine häufige Frage für Entscheidungen im strategischen Marketing ist die, mit welcher Kombination von Services und Produkten die größte Anzahl Kunden erreicht werden kann. Die Antwort liefert eine TURF-Analyse – eine einfache und effektive statistische Lösung. In einer TURF-Analyse werden alle möglichen Service- und Produktkombinationen berechnet und auf ihre Resonanz bei den Kunden geprüft. Eine Turf-Analyse hilft somit bei Entscheidungen darüber, welche Services und Produkte verstärkt angeboten und welche ausgemustert werden sollten. Eine Turf-Analyse liefert aber beispielsweise auch wertvolle Informationen, an welcher Stelle es sich besonders lohnt, auf Werbemaßnahmen zu setzen, um die Kundenresonanz zu steigern.

      Eine TURF Analyse kann beispielsweise diese Fragen beantworten:
      Welche Kombination von Services und Produkten verkauft sich am besten?
      Für welchen Bereich des Portfolios erzielt die investierte Medialeistung den größten Return-on-investment?

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      Conjoint-Analysen

      Die separate Relevanz-Messung einzelner Produktmerkmale zur Ermittlung der optimalen Produkt-Ausgestaltung führt häufig nicht zu einem optimalen Ergebnis. Wir setzen daher softwaregestützte Conjoint-Analysen ein, um mit vergleichsweise geringer Interviewzahl Produktdesigns mit der idealen Merkmalsausprägung zu bestimmen. Durch die Integration eines Preisschwellentests stellen wir sicher, dass die Zahlungsbereitschaft für die ermittelten Designs auch tatsächlich vorhanden ist.

      Entwicklung von Prognosemodellen

      Auf Basis von Primär- und Sekundärdaten entwickeln wir kundenspezifische Prognosemodelle wie z.B. Absatzprognosen für neue oder aktualisierte Dienstleistungen oder Produkte. Schlüsselfaktoren wie das erforderliche Media-Spending je Neukunde können dabei berücksichtigt werden. Alternativ können unterschiedliche Szenarien durchgespielt und die ideale Markterschließung modellbasiert bestimmt werden.

      Data Mining und Datenfusionen

      Neben der Analyse von Primärerhebungsdaten werten wir existierende Datenbestände jeder Art zielgerichtet statistisch aus und bereiten die Ergebnisse für Sie handlungsorientiert auf. Der häufigste Fall ist eine CRM-Datenanalyse. Diese macht oft in Begleitung einer Kundenbefragung Sinn.
      Wir sind Meister der Daten und fusionieren auch große heterogen strukturierte Datenbestände zu neuen Datensätzen. Die hierdurch gewonnenen Zusammenhangsinformationen werden wir multivariat aus und prüfen dies auf praktische Relevanz.

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