Advanced Analytics Viele Daten - komplexe Analysen

Freitag, 09. August 2013
© Andreas Hermsdorf / pixelio.de
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Schwerpunkt | Heft 4/2013

Die zunehmend verfügbaren Massen an Daten fordern von der Marktforschung Verfahren zum Umgang mit Big Data sowie Ansätze zum Matching von Datensätzen. Advanced Analytics erschließen weitere Informationsquellen, die separat oder integriert neue Analyse- und Interpretationsdimensionen erlauben. Das Schwerpunktthema von planung & analyse Heft 4/2013 widmet sich deshalb fortgeschrittenen und neuen Analysemethodiken, die es vermögen, mehr Informationen aus Daten herauszuholen.

Die reine Verfügbarkeit von Daten oder gar großen Datenmassen liefert noch keine Informationen. Vielmehr bedarf es der Aufbereitung und Analyse – und zwar mit einer Expertise sowohl für Datenstrukturen wie auch komplexe Analyseverfahren und Algorithmen – um aus Daten Erkenntnisse gewinnen und Handlungsempfehlungen ableiten zu können.

Hier schlägt die Stunde der Mathematiker und Modellierer, die auch große Datensätze handhabbar machen und verarbeiten können. Denn die zu entwickelnden Modelle, um Daten unterschiedlicher Quellen zusammenzuführen, viele Einflussdimensionen gleichzeitig zu betrachten oder auch in Zeitreihen einander gegenüber stellen zu können, erfordern oftmals erhöhte Komplexität und bedürfen somit umfassender methodischer Kenntnisse. Gerade in Zeiten, in denen Big Data in aller Munde ist, da Datenmassen – vor allem aus Online-Quellen, aber auch anderen Bereichen – im Überfluss verfügbar sind, sollte sich für die Marktforschung mit ihrer Kompetenz in Datenanalyse ein großes Spielfeld öffnen. Doch vergleichbar mit den Entwicklungen im Bereich Customer Relationship Management (CRM), für das viele Firmen bereits seit Jahren große Datenbanken betreiben und diese gezielt auswerten, scheint sich das Geschäft an der Marktforschung vorbei zu entwickeln. Abteilungen mit CRM-Spezialisten, die in Organisationsstrukturen zumeist nicht unmittelbar mit der Marktforschung zusammen hängen, sondern vor allem im Vertrieb angesiedelt sind, nehmen sich neben den ebenfalls umfangreichen CRM-Daten vielerorts bereits weiterer in Unternehmen verfügbarer Datenquellen an, machen diese nutzbar und werten sie aus. Zeit für die Marktforschung, ihre Kompetenzen in der Auswertung und Interpretation von Daten stärker auszuspielen.

Der Schwerpunkt dieser Ausgabe von planung & analyse widmet sich deshalb fortgeschrittenen und neuen Analysemethodiken, die es vermögen, mehr Informationen aus Daten herauszuholen. Fallbeispiele verdeutlichen, welcher zusätzliche Erkenntnisgewinn bei entsprechenden Analysen möglich ist und öffnen den Blick auf die neuartige Nutzung von Daten und ungewohnte Herangehensweisen. So zeigt der Beitrag von Dr. Helen Vehre, dass Daten oftmals verborgene Informationsressourcen enthalten. In ihrem Artikel Mehrebenenanalyse – Wie man alle Ebenen eines Phänomens nutzt erläutert sie, dass die meisten Datensätze eine hierarchische Struktur mit mehreren ineinander gebetteten Ebenen enthalten. Statistische Analysen hingegen finden häufig nur auf einer Ebene statt, beispielsweise wenn einfache deskriptive Darstellungen oder Zusammenhangsanalysen wie Regressionen berechnet werden. Dadurch werden die Mehrebenen-Struktur und das sowohl statistische als auch inhaltliche Potenzial dieses Datentyps vernachlässigt. Der Beitrag zeigt auf, was die Konsequenzen aus dem Missachten von Mehrebenenstrukturen sind und wie sich diese in vier Schritten in Analysen integrieren lassen.

Ein großes und wichtiges Anwendungsfeld komplexer Datenanalysen ist die Werbewirkungsforschung. Vor allem durch die Zunahme an Kommunikationskanälen sowie komplexe Marktbedingungen mit hohem Wettbewerbsdruck sind Wirkungsmodelle immer komplizierter geworden.
Wie sich (TV-)Werbung rechnet – Erkenntnisse zur Werbewirkung aus einer Meta-Analyse, darüber berichten Dr. Alexander Preuß und Sandra Schümann. Vor allem der Nachweis des Return on Investment erfordert eine präzise Abbildung, die möglichst alle Einflussfaktoren enthalten sollte, so dass ökonometrisches Modelling unverzichtbar ist. Die Autoren zeigen, basierend auf einer Meta-Analyse, wie sich Wirkmechanismen von TV-Werbung in Kombination mit weiteren Kommunikationsmitteln ermitteln lassen. Die Ergebnisse treffen Aussagen zur Effektivität, Wirkungsdauer, Effizienz und der Effizienzsteigerung von TV-Werbung, geben aber auch Tipps hinsichtlich Produktneueinführungen, Dachmarkeneffekten, Markenaufbau und auch der zeitlichen Wirkungsentwicklung.

Ebenfalls der Erfolgsmessung von Werbung nimmt sich Peter Neckel an. In seinem Beitrag Werbeerfolgsmessung mit Data Mining – Crossmediale Einflüsse erforschen zeigt er anhand des Fallbeispiels von JustBook, wie sich mit Data Mining als explorativem Analyseansatz die Einflüsse unterschiedlicher Werbemaßnahmen auf den Gesamterfolg sichtbar machen lassen. Dabei versteht der Autor dies als komplementär zu eher konfirmatorischen Ansätzen wie Standard-Berichten. Für die Analyse wurden On- und Offline-Datenquellen miteinander verknüpft und auf dieser Basis von über 50 Variablen Prognosemodelle erstellt, die separat validiert wurden. Als Ergebnis konnte das Gewicht des TV-Spots beispielsweise im Verhältnis zu Mobile Marketing zeigen.

© Rainer Sturm / pixelio.de
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Eine Kategorie der Kommunikation hat sich in den letzten Jahren stark entwickelt, nämlich die in sozialen Netzwerken. Viele Firmen haben die Relevanz erkannt und nutzen diese zusätzliche Möglichkeit der Kommunikation proaktiv. Doch auch hier gilt es, Ressourcen effizient einzusetzen. Wie sich virale Kampagnen gezielt optimieren lassen, haben Prof. Dr. Christian Barrot, Prof. Dr. Jan U. Becker, Prof. Dr. Oliver Hinz und Prof. Dr. Bernd Skiera untersucht. Mit Hilfe einer Netzwerkstrukturanalyse ist es den Autoren gelungen zu ermitteln, wie sich der Erfolg viraler Marketingkampagnen substanziell steigern lässt. In ihrem Beitrag Superspreader – Welche Kunden sich für virale Marketing-Kampagnen eignen zeigen sie anhand konkreter empirischer Befunde, welche Rollen in sozialen Netzwerken tatsächlich das meiste Potenzial zur Weiterverbreitung haben. Entgegen bisheriger Theorien sind es doch Personen mit vielen Kontakten die für eine maximale Verbreitung sorgen können, sofern die jeweilige Nachricht für sie interessant ist. Der Abbildung von Netzwerkstrukturen prognostizieren die Autoren ein großes Potenzial für die Effizienzsteigerung von Marketingmaßnahmen – und dürften damit nicht all zu falsch liegen.

Wie sehr sich die Masse nicht nur zur Weiterverbreitung, sondern auch zur Generierung von Wissen eignet, zeigt Aleksandar Ivanov in seinem Artikel. Der Beitrag Mehr Gehirn für die Marktforschung – Mit Social Forecasting kollektive Intelligenz nutzen verdeutlicht, wie sich durch die systematische Nutzung des Wissenskapitals von Mitarbeitern in Unternehmen neue Wege der Weiterentwicklung ergänzend zu klassischer Marktforschung finden lassen. Vor allem in der Kombination von Social Forecasting und Marktforschung soll sich so das Risiko von Flops reduzieren lassen. Auch wenn dieses Vorgehen seine Grenzen hat, dürfte es für einige Fälle eine bereichernde Perspektive bieten und helfen, Fehlinvestitionen zu vermeiden. Und den bestmöglichen Return auf Investitionen zu ermöglichen, sollte das Ziel aller entscheidungsunterstützender Forschung sein.

Einen Überblick über die weiteren Inhalte dieser Ausgabe finden Sie im Inhaltsverzeichnis.

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