Data Science

Eine grundlegende Expertise von IfaD ist die „angewandte Datenanalyse“. Der Institutsname ist uns Verpflichtung. Unsere Spezialität ist die Verbindung neuester wissenschaftlicher Methoden mit den Anforderungen Ihres Alltags.

Als Kunde profitieren Sie von unserer breitgefächerten Erfahrung, unserer Praxisorientierung und der Tatsache, dass wir im wahrsten Sinne des Wortes gemeinsam mit Ihnen Lösungen erarbeiten.

Wir bieten …

  • Beratung bei der Konzeption von Untersuchungen
  • Anwendung multivariater Analysemethoden
  • Interpretation von Ergebnissen

Data Science zu leben heißt bei uns, Wissenschaft und Praxis zu verschmelzen. Um stets Brücken zwischen beiden Welten zu schlagen, bieten wir auch praxisbezogene und maßgeschneiderte Workshops an.
Zu unserem Selbstverständnis als Institut gehört es, Kenntnisse und Methoden-Know-how an interessierte Marktforscher und Studenten weiterzugeben. Im Internet stellen wir daher umfangreiche, fundierte und vor allem aktuelle Informationen kostenlos zur Verfügung – quasi ein Kompendium der relevanten Methoden für Marktforscher.


Lösungen in der Praxis

Gewinner-Claims fokussieren

Wenn es um werbliche Aussagen für ein Produkt beispielsweise auf einer Verpackung geht, können die aufgedruckten Claims entscheidend für die Kaufbereitschaft am Regal sein. Eine größere Anzahl infrage kommender Claims kann in qualitativen Vorstudien, in der Produktentwicklung, von Agenturen usw. generiert werden. Überdies können sie im Pitch zu den aktuellen, etablierten Claims stehen. Nicht selten geht es aber darum, mehr als nur eine Aussage zu platzieren. Welche sind also die besten? Und welche davon sollten miteinander kombiniert werden? Und auf welchen zentralen Claim sollte insbesondere fokussiert werden?

Die wichtigsten und besten dieser Produktaussagen können im Rahmen eines quantitativen Erhebungsverfahrens in der Zielgruppe identifiziert werden. Eine einfache Abfragetechnik bietet die Möglichkeit, ein komplettes Ranking aller Claims zu ermitteln.

Dieses Ranking bildet die Datenbasis für den zweiten Analyseschritt, in dem die Nettoreichweite von Claimkombinationen maximiert wird: welche Aussagen sollten idealerweise auf der Verpackung kombiniert werden, um die Kaufbereitschaft der Shopper im Moment der Wahrheit zu maximieren?

Im abschließenden dritten Schritt wird – basierend auf einem Verfahren aus der kooperativen Spieltheorie – das Bedeutungsgewicht jedes des in der Kombination verwendeten Claims für die Kaufbereitschaft ermittelt. Ein Claim mit einem besonders hohen Gewicht sollte entsprechend exponiert auf der Verpackung platziert werden.

Merkmale identifizieren

Die Bewertung und Beschreibung von Produkten, Dienstleistungen, Anbietern oder potenziellen Kunden sind zentrale Elemente der Marketing-Praxis. Sie bilden gleichsam die Basis für alle Marktforschungsaufgaben und die daraus abgeleiteten Marketingentscheidungen.

Um eine möglichst hohe Effizienz von Marktstudien zu erreichen, müssen die dafür verwendeten Merkmale relevant, verständlich, differenziert und eindeutig sein.

Die Formulierung von Items „am grünen Tisch“ wird immer die erste Stufe eines solchen Auswahlprozesses sein. Inwieweit jedoch eine derart definierte Itemliste „valide“ ist, lässt sich am besten mit Hilfe geeigneter Multivariater Verfahren ermitteln. Solche Verfahren zeigen, welche grundlegenden Bewertungsdimensionen es gibt und ob die konstruierten Items diese Bereiche zufriedenstellend abdecken. Schwächen in den Formulierungen können so korrigiert, Lücken aufgefüllt und Redundanzen eliminiert werden.

Durch die Verwendung der Grunddimensionen wird zudem eine vereinfachte und übersichtliche Darstellung der Ergebnisse möglich. Relevante Verfahren sind …

Kaufentscheidung erklären

Das Produkt eines Herstellers zeigt hervorragende Performance-Werte in vielen Teilbereichen. Sogar bessere als die der Wettbewerber. Dennoch sinken die Marktanteile. Häufig werden Ressourcen verschwendet, weil man nicht weiß, worauf es eigentlich ankommt. Produkte werden zuweilen in Bezug auf Kriterien optimiert, die dem Konsumenten relativ unwichtig sind.

Worauf es bei der Gestaltung von Produkten oder Dienstleistungen eines Unternehmens eigentlich ankommt, kann in den seltensten Fällen direkt – also z.B. durch die Abfrage „Wie wichtig ist Ihnen …?“ – gemessen werden. Solche Abfragen decken lediglich die kognitive Ebene einer Entscheidung ab und können zu erheblichen Fehleinschätzungen und damit zu kostspieligen Fehlentscheidungen im Marketing führen. Aspekte, die die Entscheidung wirklich steuern, werden durch Verfahren gemessen, die die dahinter liegenden Zusammenhänge berücksichtigen.

Dazu gehören

Preise optimieren

Welches ist der optimale Preis für ein Produkt? Diese Frage wird im Spannungsfeld von Globalisierung und Individualisierung der Märkte immer schwerer zu beantworten. Wurde früher auf die Fertigungskosten und die Vertriebskosten ein angemessener Überschuss aufgeschlagen, um einen Marktpreis zu bestimmen, ist diese Vorgehensweise heute weitgehend unbrauchbar. Auch die stringente Orientierung am Wettbewerb führt nicht zum Ziel.

Dabei ist der Preis bei fast allen Kaufentscheidungen ein sehr wichtiger Faktor. Konkret geht es bei Preisoptimierungen um das Ermitteln des Preises für ein neues Produkt, um Preismodifikationen bei Produktänderungen (Relaunch) oder auch neue Preisfindungen unter ganz bestimmten Zielrichtungen wie z.B. Umsatzsteigerung oder Gewinnoptimierung.

Neben dem Conjoint-Measurement, das die Analyse des optimalen Preises im Umfeld von Produktmerkmalen und Wettbewerbern ermöglicht, gibt es Verfahren, deren Fokus speziell auf der Preisfindung liegt. Dazu gehören:

Zielgruppen erkennen

Welche Ansprüche haben meine (potenziellen) Kunden? Wie lassen sich meine Mitarbeiter beschreiben? Antworten auf solche Fragen sind wichtig, wenn unter Berücksichtigung von Kosten und Kapazitäten, technischen Machbarkeiten und sozialen Erwägungen Entscheidungen für Strategien und Maßnahmen getroffen werden – sowohl im Marketing als auch im Personalbereich.

Sie können aber nur selten global beantwortet werden, da die wenigsten Menschen dem Durchschnitt entsprechen. Die meisten weichen mehr oder weniger stark von der „Norm“ ab. Das hat zur Folge, dass eine Betrachtung und Ansprache des Durchschnittskonsumenten oder -mitarbeiters in den meisten Fällen ineffizient ist. Niemand fühlt sich wirklich angesprochen.

Segmentierungsverfahren ermöglichen es, aus einem diffusen unscharfen Gesamtbild mehrere scharfe Einzelbilder zu erstellen. Meistens lässt sich die Gesamtgruppe in 3 bis 6 Untergruppen aufteilen. Durch Verwendung dieser wenigen Gruppenprofile lassen sich dann alle Mitglieder der Gesamtstichprobe relativ genau beschreiben. Oft haben solche Gruppenprofile für den fachkundigen Betrachter einen hohen „Wiedererkennungswert“. Das unterstreicht die praktische Relevanz solcher Ergebnisse.

Markt-Positionierungen

In der Marktforschungspraxis gibt es häufig folgende Situationen:

  • Aus einer Konsumentenbefragung liegt eine Fülle von Urteilen der eigenen Marke und der Wettbewerber vor
  • Die Ergebnisse einer Mitarbeiter-Zufriedenheitsuntersuchung lassen sich nach Abteilungen untergliedern

Die tabellarische Darstellung solcher Ergebnisse ist oft mühsam, da die in solchen „Zahlenwiesen“ enthaltenen Strukturen nur schwer erkennbar sind.

Das erschwert die zentrale Marketing-Aufgabe, gezielt und planmäßig die Positionen der eigenen Angebote zu analysieren, zu stärken und sich vom Wettbewerb abzusetzen. Denn nur Unternehmen oder Produkte mit einer außergewöhnlichen Marktstellung haben im Konkurrenzkampf gute Chancen.

Mapping-Verfahren ermöglichen es, schneller die Übersicht zu gewinnen. Getreu dem Sprichwort „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“ (in diesem Falle: „Zahlen“). Leicht wird erkennbar, welche Produkte ähnlich sind, welche Produkte Nischen abdecken, und welche Schwächen sie im Vergleich zum Wettbewerb aufweisen. Relevante Verfahren sind …

Loyalitäten steigern

Kunden und Mitarbeiter zählen zu den wichtigsten Werten von Unternehmen. Kunden zufriedenzustellen ist oft schwierig, aber im Allgemeinen weitaus einfacher als neue Kunden zu gewinnen. Zufriedene Mitarbeiter leisten mehr als unzufriedene und sind dem Unternehmen gegenüber loyaler und damit eher bereit, in schwierigen Situationen besonderen Einsatz zu zeigen. Sie tragen ein positives Bild des Unternehmens nach außen.

Diese Zusammenhänge sind allgemein anerkannt. Die zentralen Dimensionen valide zu messen und in positiver und effizienter Weise zu verändern, bedarf jedoch einiger spezifischer Kenntnisse und Methoden.

Loyalität respektive Bindung sind komplexe latente Variablen, die mit Hilfe verschiedener Indikatoren quantifiziert werden können. Ebenso komplex sind häufig die Zusammenhänge zwischen Einflussvariablen auf verschiedenen Ebenen und der Loyalität. Diese wiederum wirkt sich unter anderem auf verschiedene Aspekte auf der Verhaltensebene aus, wie die Tendenz, Kunde bei einem Unternehmen zu bleiben, die Beziehung zu intensivieren oder das Unternehmen weiterzuempfehlen. Oder die Tendenz, langfristig in einem Unternehmen tätig zu sein und sich mit großem Engagement einzusetzen.

Komplexe kausalanalytische Verfahren erlauben es, die direkten und indirekten Einflüsse in solchen Beziehungsgeflechten zu quantifizieren und diese Erkenntnisse im Rahmen von CSM (Customer Satisfaction Management) und ESM (Employee Satisfaction Management) Systemen zu nutzen.

WORKSHOPS


Angebots-Übersicht

Wir bieten Ihnen zu Data Science verschiedene Workshop-Formate  an. Online, bei Ihnen im Unternehmen oder bei uns in Hamburg, ein- oder zweitätig, mit einem oder zwei Referenten. Zeitpunkt und Inhalte stimmen Sie mit uns individuell ab. Alle Workshops haben den Charakter von Intensivseminaren mit hohem Praxisbezug.

Inhalte

Die Inhalte richten sich nach den Schwerpunkten und Ihren speziellen Wünschen. Folgende Verfahren (alphabetisch) können berücksichtigt und behandelt werden:

  • Adaptive Choice Based Conjoint (ACBC)
  • Adaptive Conjoint Analyse (ACA)
  • Analytic Hierarchy Process (AHP)
  • Choice Based Conjoint (CBC)
  • Clusteranalysen
  • HIT Conjoint
  • Klassische Conjoint Analyse (KCA)
  • Marktsimulationen mit Conjointdaten (MASIM)
  • Mapping-Verfahren
  • Maximum Difference Scaling (MaxDiff)
  • Menu Based Choice (MBC)
  • Multistage Designs
  • Paired Comparisons
  • Strukturgleichungsmodelle
  • Treiberanalysen
  • TURF Analysen (G/TURF)

Praxisnutzen aller IfaD-Workshops

Ob online, bei uns in Hamburg oder bei Ihnen:

  • Sicherheit bei der Auswahl der richtigen Methode gewinnen
  • Beratungskompetenz gegenüber Ihren Kunden stärken
  • Erweiterung des eigenen Leistungsspektrums durch Kennenlernen neuer Methoden
  • Intuitives Verständnis für die wichtigsten Verfahren gewinnen

Vorteile der Inhouse-Workshops

Sie profitieren, wenn wir zu Ihnen kommen:

  • Flexibilität in der Terminierung
  • Keine Reisekosten für Ihre Mitarbeiter
  • Einbettung in Ihren Alltag
  • Themenzusammenstellung nach Maß
  • Vertrauliche Diskussion Ihrer Themen
  • Teamgeist durch Teamwork

Unsere Referenten

Anneke Schwier:
Diplom-Ökonomin, Leitung des Bereichs Data Science, verantwortlich für die methodische Beratung, Anwendung der Analyseverfahren und Schulungen.
Schwerpunkt: Präferenzanalysen

Prof. Dr. Heiko Schimmelpfennig:
Diplom-Kaufmann, Projektleiter für Data Science bei IfaD
Verantwortlich für die methodische Beratung, Anwendung der Analyseverfahren und Schulungen. Professur an der Business and Information Technology School (BiTS) am Standort Hamburg für quantitative Methoden der Betriebswirtschaftslehre.

Kontakt

Ansprechpartnerin

Anneke Schwier
+ 49 40 25 17 13 26
aschwier@ifad.de