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Statistische Verfahren

Kombination von Analyse-Verfahren


Besonders aussagefähige Ergebnisse erhält man beim kombinierten Einsatz mehrerer Verfahren für den gleichen Datensatz.

Kombiniert man Faktorenanalysen und Regressionsanalysen, werden Kaufmotive differenziert und deren Wirkungen auf die Kaufentscheidung quantifiziert.

Zuerst werden die Statements aus den Imagebatterien zu den Dimensionen verdichtet, in denen Verbraucher Produkte erfassen oder Marken beurteilen (Faktorenanalyse).
In einem zweiten Schritt wird die Relevanz dieser Dimensionen auf Gesamtgefallen oder Kaufentscheidung ermittelt (Regressionsanalyse).

Dieses Verfahren ist sowohl bei konzeptionellen Fragestellungen (z.B. Evaluierung einer Positionierung) als auch im Rahmen von Produkt- und Packungstests einsetzbar. Es wird dabei die Relevanz von Verwendungsmotiven auf die Gesamtattraktivität transparent.

Gern zeigen wir Ihnen was möglich ist.
Rufen Sie unverbindlich an: Telefon: +49(0)511-3008230


Beispiel anhand eines Produkttests für gesalzene Knabberartikel


Leistungsfaktoren Portfolio



Fazit: Für die Geschmacksbeurteilung sind Würzung und Kosistenz sehr wichtig. Die Konsistenz kann jedoch nicht zufriedenstellen. Das Produkt wird zwar als „scharf” bezeichnet, dies ist jedoch nicht relevant.
Korrelationsanalyse
Ermittelt ob zwischen zwei Variablen Zusammenhänge bestehen.... mehr

Regressionsanalyse
Typische Fragestellung:
Wie verändert sich das Ergebnis wenn man einen Parameter verändert?... mehr

Diskriminanzanalyse
Erkennen von Gruppenunterschieden... mehr

Faktorenanalyse
Ermittlung von voneinander unabhängigen Einflussfaktoren aus vielen Variablen... mehr

Clusteranalyse
Zusammenfassen untersch. Objekte zu möglichst homogenen Teilgruppen... mehr

Kausalanalyse
Erkennen von Zusammenhängen zwischen einzelnen Dimensionen... mehr

Korrespondenz-Analyse
Verdichten und darstellen von Informationen... mehr

Preis-Analyse
erkennen von akzeptierten Preisbereichen... mehr


Nottebrock