Statistische Analysen sind ein wichtiger Teil der Marktforschung, die meisten Studien beschränken sich aber auf die Darstellung von deskriptiven Resultaten. Mit dem Einsatz von weiterführenden statistischen Methoden lassen sich deutlich mehr Erkenntnisse aus denselben Daten herausholen. Gängige Verfahren sind Regressionen für Treiberanalysen, Clusteranalysen zur Bildung von Segmenten oder Attribution Modeling zur Erklärung von Veränderungen über die Zeit. Mit C Square haben Sie die Experten an Bord, welche sich mit den die neusten Analytics- und Data Science-Methoden aus der Wissenschaft auskennen.
Deskriptive Analyse
Die gängigste Form ist eine Darstellung der wichtigsten Resultate in grafischer Form, z.B. als Balken- oder Liniendiagramm. Bei einer grossen Anzahl von Daten eignet sich der Einsatz von Tabellen und Heatmaps.
Treiberanalyse
Regressionen und Korrelationen zeigen den Zusammenhang zwischen mehreren Variablen auf. Sie geben z.B. Hinweise darauf, welche Bereiche den grössten Einfluss auf die Gesamtzufriedenheit haben.
Machine Learning
Mittels Machine Learning Modellen können auch nicht-lineare Zusammenhänge und zeitliche Veränderungen analysiert werden. Damit lässt sich bestimmen, welches die konkreten Einflussfaktoren auf die Veränderung der Gesamtzufriedenheit im Zeitvergleich waren.
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Verknüpfung von Zufriedenheits- und Verhaltensdaten
