Aufgabenstellung
Sie haben Kunden-Stammdaten und wollen wissen, welche Kunden am ehesten auf eine Mailing-Aktion reagieren? Oder aufgrund einer Kundenbefragung liegen Ihnen Akzeptanzwerte Ihrer Marke vor und Sie wollen wissen, bei welchen Kunden und unter welchen Bedingungen die Gefahr eines Wechsels zur Konkurrenz besonders groß ist?
Abb. 1: Einflüsse kategorialer Daten auf die Response-Rate einer Mailing-Aktion
Das sind typische Aufgabenstellungen für CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector). In einem übersichtlichen Baumdiagramm wird in hierarchischer Abfolge gezeigt, welche Teilgruppen eher zu den Beantwortern bzw. zu den Unzufriedenen gehören. So lässt sich leicht ablesen, ob es Merkmale gibt, die zu einer Trennung zwischen den Kategorien der Zielvariablen führen. Vom "Stamm" bis zu den "Zweigen" sind diese Merkmale nach ihrer statistischen Sicherheit angeordnet.
Voraussetzungen
Die Variablen müssen in Kategorien (ordinal oder nominal) vorliegen. Im Vorfeld der Analyse müssen Entscheidungen getroffen werden, mit welcher statistischen Sicherheit gearbeitet werden soll und bis zu welchen Fallzahlen Gruppen getrennt oder zusammengefasst werden sollen.
Die Analyse liefert keine linearen Zusammenhänge der Form "je ... desto ..." wie z.B. die Regressionsanalyse. Es werden Aussagen über einzelne Kategorien und Kombinationen von Kategorien gemacht.
