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Studienergebnisse - Viele Pfade führen zum Ziel


Branchenvergleich zur Komplexität von Sequenzen in der Marketingforschung


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Ausgangslage
  • In vielen Bereichen der Marketingforschung sind nicht einfache Kausalzusammenhänge für Erfolg oder Misserfolg verantwortlich, sondern eine komplexe Abfolge von gezeigtem Verhalten oder Konsumenten-Marken Kontakten
  • Die Auswertung dieser Sequenzen spielt eine wichtige Rolle beim Verstehen von Wirkungszusammenhängen im Bereich von Customer Journey- und Touchpointanalysen sowie beim Verstehen des on- und offline Kundenverhaltens
Fragestellung
  • Im Rahmen einer branchenübergreifenden Analyse wertete CuBe Matrix Sequenzen aus 7 Bereichen der Marktforschung aus. Ziel war die Evaluierung derjenigen Bereiche, in welchen die Komplexität und Heterogenität der Sequenzen besonders hoch ist und somit ein besonders hoher Anspruch an die Analyse dieser Daten besteht
Dateninput
  • Sequenzen aus 34 Studien, aufgeteilt auf 7 Forschungsfelder (Blickverläufe, WebAnalytics-Klickpfade, Customer Journeys, online Suchverhalten, Kundenlaufwege, TV-Schaltsequenzen, Abfolge von Elementen in TV-Spots)
  • Gesamtzahl der analysierten Sequenzen: N=8.390
Analysemethoden
  • Die Auswertung wurde mit dem von CuBe Matrix entwickelten CuBe Comparer durchgeführt, ein Ansatz für den Vergleich von Sequenzen auf ähnliche Strukturen und Phasen
  • Als Kennzahl für die Ähnlichkeit der Sequenzen wurde ein auf dem Comparer aufbauender Similarity Score herangezogen.
  • Dieser gibt den Wert für die Überführung einer Sequenz oder Sequenzgruppe in eine andere an (Maximum 100 = Sequenzen sind gleich und Minimum 0 = Sequenzen haben keinerlei Ähnlichkeit)
Ergebnisse
  • Mit Similarity Scores zwischen 27 und 58 lassen sich deutliche Unterschiede in der Komplexität der Sequenzen für die verschiedenen Marktforschungsfelder erkennen
  • Die höchste Ähnlichkeit zeigen Blickverläufe, gefolgt von Klickpfaden aus WebAnalytics und Customer Journeys
  • Die geringste Ähnlichkeit zeigen Kundenlaufwege im stationären Handel sowie TV-Zappingsequenzen

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Implikationen für die Praxis
  • Das Ranking anhand des Similarity Scores dient zur Einordnung von sequenzbasierten Forschungsergebnissen bezüglich ihrer Aussagekraft und Übertragbarkeit
  • Dies gilt insbesondere für Aussagen über generelles Verhalten von Konsumenten und der Effizienz von Kampagnenkontakten
  • Aussagen aus Methoden zur Aggregation von Daten für eine Vereinfachung und bessere Visualisierung von Vorgängen, beispielsweise Heatmaps oder Customer Journey Mapping, lassen sich anhand des Similairty Scores einordnen
  • Der Wert hat zudem eine hohe Relevanz für die Wahl der Stichprobengröße
  • Forschungsfelder mit hohen Ähnlichkeitswerten der Sequenzen erlauben, mit einer vergleichsweise geringen Anzahl an Probanden zu arbeiten und trotzdem valide Ergebnisse zu generieren
  • Bei geringen Similarity Scores bedarf es einer stärkeren Sensibilität in der Abwägung zwischen Stichprobengröße und Validität der Ergebnisse
  • Blickpfadanalysen von Websites kommen folglich tendenziell mit einer wesentlich kleineren Anzahl von Probanden aus, als online Informationsverhaltensanalysen oder Kundenlaufstudien im stationären Handel
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