Datenanalyse

Analysespektrum

Effektiv und zuverlässig

In der Datenanalyse beherrschen wir die klassischen Auswertungsinstrumente genauso wie die neuesten statistischen Verfahren. Durch multivariate Analysemethoden erkennen wir Zusammenhangs- und Abhängigkeitsstrukturen im relevanten Markt und im Verhalten Ihrer Zielgruppen. Damit schaffen die Voraus­setzungen für Marketing- und Erfolgs­verantwortliche, gut informierte, tragfähige Entscheidungen zu treffen. Auf diesem soliden Fundament lassen sich Veränderungen aktiv voran­treiben, die Marketing­kommunikation optimieren und schließlich der Unternehmens­erfolg nach­haltig steigern.

Entscheidungen vorbereiten

Mit datenbasierten Entscheidungsgrundlagen unterstützen wir Unternehmen bei der Auswahl geeigneter Maßnahmen zur Dialoggestaltung in der Marketing­kommunikation. Auf diesen soliden Entscheidungsgrundlage lassen sich effektive Marketing- und Kommunikationsentscheidungen sicher treffen, das Risiko möglicher Fehlentscheidung senken und frühzeitig Marktchancen wahrnehmen. Gemeinsam mit Ihnen erarbeiten wir wirksame Kommunikationsstrategien für den nachhaltigen Marken- und Unternehmenserfolg.

Data Mining und Business Analytics

Vorhandenes Potenzial ausschöpfen

Mit fortschreitender Digitalisierung generieren Unternehmen kontinuierlich Daten über ihre Kunden und internen Prozesse. Die Herausforderung besteht jedoch häufig darin, diese Daten zu entscheidungsrelevanten Informationen zu verdichten und dadurch Unternehmensprozesse zu optimieren und Kundenbeziehungen zu intensivieren.

Wettbewerbsvorteile ausbauen

Mit fortschrittlichen statistischen Verfahren und interdisziplinären Verständnis für Marketing und Vertrieb decken unsere Data Mining Experten vorhandene Zusammenhänge, Gesetzmäßigkeiten und Strukturen in Ihren Daten auf. Auf diese Weise unterstützen wir Sie mit datengestützten Entscheidungsgrundlagen im Ausbau Ihrer Wettbewerbsvorteile. Durch die Verknüpfung von von vorhandenen Daten und durch Kundenbefragungen erhobenen Primärdaten ergibt sich ein umfassendes Bild Ihrer Kundenstruktur. Auf diese Weise erhalten Sie ein vertieftes Verständnis für das Verhalten und die Struktur ihrer Zielgruppen. Dadurch erkennen Sie frühzeitig Absatzpotenziale und können die Kundenbindung stärken.

Unsere Forschungsbereiche


Verfahren zur Datenanalyse

Deskriptive Marktforschung bedient sich statistischer Methoden, durch die gesammelte Einzelinformationen verdichtet und übersichtlich dargestellt werden. Der untersuchte Sachverhalt wird beispielsweise mit Hilfe von Häufigkeiten beschrieben, Lage- und Streuungsparameter werden be­rechnet sowie Abhängigkeiten und Konzen­trationen für jeden verständlich darge­stellt. Deskriptive Verfahren sind eine so­li­de Grundlage für weitergehende Analysen.

Qualitative Daten erfordern einen anderen Ansatz der Analyse. Ihnen liegen im klassischen Sinne keine mathematischen Modelle zugrunde. Qualitative Analysen werden häufig explorativ und hypothesen­generierend verwendet während quantitative Methoden meist hypothesenüberprüfend angelegt sind. Sie dienen der Beschreibung, Interpretation und dem Verstehen von Zusammenhängen. Sie sind also erklärend. Die erhobenen Daten werden zunächst strukturiert, verdichtet und mit weiteren Informationen angereichert. Anschließend können diese nach statistischen Kriterien ausgewertet werden. Anwendung findet die explikative Datenalyse beispielsweise in der Produktentwicklung im Rahmen einer Ideen- und Konzept­generierung bei einer umfangreichen Stichprobe.

Mittels Hypothesentests können Wahr­­scheinlich­­keiten für Fehl­­entschei­dungen berechnet werden. Das ist insofern von Bedeutung, da sämtliche Sachverhalte das Ergebnis zufälliger Einzel­ereignisse sind und sich in den meisten Fällen nicht mit Sicher­­heit sagen lässt, ob eine spezifische Annahme korrekt ist. So kann ergründet werden, ob der Effekt (Abweichung vom Standard) einer Maßnahme systematisch oder nur dem Zufall geschuldet ist.

Analytische Verfahren beruhen auf quantitativen Daten, denen ein formales mathematisches Modell zugrunde liegt. Es lassen sich nicht nur vorliegende Zusammen­hänge abbilden und die wesentlichenEinfluss­faktoren analysieren, vielmehr ist es möglich Ergebnisse bei Parameter­änderungen zu prognostizieren. Die Prognose­­ergebnisse sind hierbei durch die verwendeten Daten, die Modellstruktur und Modellannahme für jeden nachprüfbar. Insbesondere hoch komplexe Zusammen­hänge werden so begreifbar.

Strukturentdeckende Verfahren

  • Faktorenanalyse
  • Hauptkomponentenanalyse
  • Korrespondenzanalyse
  • Clusteranalyse
  • Multidimensionale Skalierung

Strukturprüfende Verfahren

  • Varianzanalyse
  • Konfirmatorische Faktorenanalyse
  • Strukturgleichungsmodelle
  • Neuronale Netze
  • Diskriminanzanalyse
  • Conjoint-Analyse