Verwendung von Schlüsseltreibern zur Analyse von Umfragedaten

Umfragedaten eignen sich gut für einen Prozess, der als Schlüsseltreiberanalyse bekannt ist. Identifizieren und Analysieren von Schlüsseltreibern kann Vermarkter und Werbetreibende dabei unterstützen, Antworten auf Fragen wie: Was treibt meinen Kunden dazu an, zu einer anderen Marke zu wechseln? Was trägt dazu bei, dass ein Verbraucher mein Produkt kaufen möchte? Welche Verbrauchergruppe ist mit unseren Dienstleistungen am zufriedensten?

Wie in jeder Forschung besteht der erste Schritt darin, Fragen zu identifizieren, die die Umfrage beantworten soll.

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

Schwierigkeitsgrad: Durchschnitt

Benötigte Zeit: Eine Woche

So geht's:

1. Es geht um Beziehung

   Ein breites Spektrum von abhängigen und unabhängigen Variablen kann durch die Analyse von Schlüsseltreibern untersucht werden. In der Regel ist die Analyse auf eine oder mehrere abhängige Variablen und mehrere unabhängige Variablen ausgerichtet. Es ist der statistisch signifikante -Effekt der unabhängigen Variablen der abhängigen Variablen, der im Mittelpunkt der Forschung steht. 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 in Zusammenhang stehen.

2. Key Driver Analysis kann antworten "Why?"

   Die Auswahl der relevanten Variablen und die gewählte Analysemethode für die Key-Driver-Analyse sind größtenteils eine Funktion des Forschungsziels: Erklärung, Vorhersage, Beschreibung.

   Wenn Erklärung das Ziel ist, wird angenommen, dass die ausgewählten unabhängigen Variablen die in der abhängigen Variablen beobachtete Variation beeinflussen. Die unabhängigen Variablen sollten ebenfalls umsetzbar sein. Zum Beispiel hängt die allgemeine Zufriedenheit mit dem Kundenservice (der abhängigen Variablen) wahrscheinlich von der Wartezeit, der Einfachheit der Rücksendungen und der Erstattungsrichtlinie ab (alle unabhängigen Variablen, die auf Änderungen oder Aktionen reagieren).

3. Schlüsseltreiberanalyse kann antworten "Was wäre wenn?"

   Wenn Vorhersage das Forschungsziel ist, werden unabhängige Variablen gesucht, die für die Vorhersage eines Ergebnisses vielversprechend sind. In diesem Fall müssen die unabhängigen Variablen nicht umsetzbar sein. Das Ziel in der vorausschauenden Forschung ist nicht, die abhängige Variable zu verändern, sondern etwas darüber vorherzusagen. Zum Beispiel könnte eine Schlüssel-Fahrer-Analyse entworfen werden, um eine Rückfälligkeit nach Teilnahme an einem Raucherpräventionsprogramm vorherzusagen, aber die Forscher könnten auch eine andere Gruppe unabhängiger Variablen untersuchen, von denen angenommen wird, dass sie die Erfolgsrate ihres Raucherentwöhnungsprogramms verbessern.

4. Key Driver Analysis ist umfragefreundlich

   Markenattribute fallen oft in eine von drei Kategorien: Zufriedenheit, Übereinstimmung oder Leistungsbewertungen.Eine Vielzahl von Skalen kann verwendet werden, um die Bewertungen der Befragten oder das Ranking der Attribute in diesen Kategorien aufzuzeichnen. Die am weitesten verbreitete Bewertungsskala ist der Likert, der leicht auf Zufriedenheitserklärungen und Vereinbarungen angewendet werden kann. Wenn Umfrageteilnehmer viele Attribute eines Produkts oder einer Dienstleistung oder Attribute über mehrere Marken bewerten, können sie ein Kästchen für "ja" aktivieren, wobei die resultierenden Daten mit 1/0 codiert sind. Diese Binärdaten können leicht zu statistischen Zwecken konvertiert werden.

5. Unterschiedliche Schlüsseltreiber für unterschiedliche Marktsegmente

   Die Marktsegmentierungsforschung zeigt, dass verschiedene Schlüsselfaktoren in verschiedenen Märkten wichtig sein können und dass einige Schlüsselfaktoren in allen Marktsegmenten wichtig sein können. Eine Haupttreiberanalyse kann das Erhebungsdesign vereinfachen, da ein Attribut nur einmal in einer Umfrage abgefragt werden kann, aber die resultierenden Daten können in verschiedene "Schnitte" oder Tranchen gefiltert werden, die diskrete Verbrauchergruppen widerspiegeln. Zum Beispiel können Kürzungen Demografie, Alter, Geschlecht, sozioökonomischen Status, Einkommen oder Bildungsstand widerspiegeln.

6. Key Driver Analysis kann mit kategorialen 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. Kategorische Variablen können in Umfragen mit sowohl Vorhersage- als auch Erklärungszielen verwendet werden. In Kundenbefragungen oder Kundenbefragungen werden häufig kategoriale Werte verwendet, die beispielsweise den Status der Kundenbeziehung (aktiv / nicht aktiv) anzeigen.

7. Linearität - eine weitere zu berücksichtigende Eigenschaft

   Ein Schlüsseltreiber ist ein Attribut mit einer statistisch signifikanten Beziehung zu einem gewünschten Ergebnis oder einer strategischen Eigenschaft. Die unabhängige Variable wird als linear angesehen, wenn sie eine lineare Beziehung mit der abhängigen Variablen hat. Ein Beispiel wäre die Preiselastizität - wenn sich der Preis von Produkten ändert, tritt als Reaktion auf diese Änderungen ein lineares Umsatzvolumen auf. Wenn in einer gut konzipierten Studie nicht ein sehr hohes Maß an prädiktiver Validität erforderlich ist, können lineare Daten ziemlich nichtlineare Daten darstellen, ohne auf fortgeschrittenere Techniken zurückgreifen zu müssen.

8. Softwareanwendungen für die Key-Treiber-Analyse

   Viele Software-Pakete sind so konzipiert, dass sie die statistischen Prozesse ausführen, die für die Analyse wichtiger Treiber erforderlich sind. Quirk's Zeitschrift veröffentlicht Software-Reviews.

   Die beiden hier aufgelisteten Optionen umfassen den Bereich der verfügbaren Optionen von den grundlegendsten Anwendungen, die als Microsoft Excel-Add-Ins für umfassende Plattformen wie SPSS entwickelt wurden.

   ALLSTAT ist eine kostengünstige Datenanalyse und statistische Lösung für Microsoft Excel.

   SPSS ist der Standard und wurde mehrfach überarbeitet - eines davon scheint für Marktforscher besonders geeignet zu sein.

9. Vorteile der Key-Driver-Analyse

   Da die Key-Treiber-Analyse effizient und skalierbar ist, trägt sie zur Aufrechterhaltung der Budget- und Ressourcengrenzen des Survey-Designs und der Analyse bei.Bestehende Markentreiber, die beispielsweise Kunden bekannt sind, die jährlich eine Umfrage durchführen, können innerhalb bestehender Umfrage-Frameworks verwendet werden. Umfragen, die eine Schlüsselfaktoranalyse verwenden, müssen nicht länger oder komplizierter gemacht werden. Kundenseitige Fragebögen müssen sich nicht merklich ändern, um die Haupttreiberanalyse zu berücksichtigen. Eine Geschichte, die eine Key Driver-Analyse verwendet, ist verständlich und eignet sich für die visuelle Darstellung der Daten für die Präsentation.

10. Referenz

    Der Marktforschungsbericht von Quirk veröffentlicht Artikel zu einer breiten Palette von Marktforschungsthemen. Ihre Reihen über Datenverwendung und Forschungstechniken und -trends sind besonders nützlich für Forscher, die an den Grundlagen der Umfrageforschung interessiert sind.

    Quellen

    • Quirk's Artikel # 20010104 - Eine Übersicht der Analysemethoden von Rajan Sambandam (vom Response Center in Fort Washington, Pennsylvania)
    • Quirk's Artikel # 20010297 - >> Key Driver Analysis von Micheal Lieberman (von Multivariate Solutions, New York