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Statistik Blog

SPSS Amos vs. SmartPLS: Für jedes Strukturgleichungsmodell die optimale Lösung

Strukturgleichungsmodelle werden verwendet, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen in sozialwissenschaftlichen, psychologischen und wirtschaftswissenschaftlichen Anwendungen zu untersuchen. Dabei haben sich zwei Verfahren etabliert: der kovarianzbasierte Ansatz sowie die Partial Least Squares (PLS) Modellierung. Für beide Ansätze gibt es Softwarelösungen: SPSS Amos, Lisrel, SmartPLS, u. a. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen eine anwendungsorientierte Einführung in die unterschiedlichen Modellierungen und erläutern Ihnen, welche Software ihre Fragestellung am besten lösen kann.

Gewusst Wie: Wie man mit Data Science das eigene Markenimage messen und verbessern kann

Wer sich von der Konkurrenz absetzen möchte, braucht ein starkes Markenimage. Doch die Schaffung einer positiven Markenidentität braucht ein gutes Verständnis der Bedürfnisse und Interessen der eigenen Kunden. Glücklicherweise bietet Data Science zahlreiche Verfahren, die es ermöglichen, die eigenen Kunden besser zu verstehen und das Marken-Marketing passgenau anzupassen. In diesem Artikel zeigen wir, welche Potenziale Big Data Analytics für die Schaffung einer starken Markenidentität bietet.

Conjoint-Analyse für Unternehmensentscheidungen: Der ultimative Überblick über die Verfahren

Die Conjoint-Analyse ist der optimale Marktforschungsansatz zur Messung des Werts, den Verbraucher den Merkmalen eines Produkts oder einer Dienstleistung beimessen. Dieser Ansatz kombiniert reale Unternehmensszenarien und statistische Verfahren mit der Gestaltung realer Marktentscheidungen.  Wir erläutern die verschiedenen Optionen und die jeweiligen Vor- und Nachteile.

Warum sich (nicht nur) Produktionsunternehmen unbedingt mit predictive Maintenance befassen sollten

“Zeit ist Geld” – dies gilt sicherlich, insbesondere für Unternehmen, die auf Maschinen angewiesen sind. Umso fataler ist daher, wenn eine Anlage unvorhergesehen ausfällt oder Zeit durch unnötige Wartung vertan wird. Mit predictive Maintenance können Unternehmen solch kostspielige Fehler zukünftig vermeiden und vorausschauende Wartung betreiben. Wir erklären wie predictive Maintenance funktioniert und welche Vorteile es bietet.

Case Study Churn Management: Mit predictive Analytics die Abwanderungen von Kunden vorhersagen

Im Zentrum von Custom Relationship Management steht nicht nur die Gewinnung nur Kunden – Bestandskunden müssen gehalten werden und die Abwanderung relevanter Kunden verhindert werden. Aber wie identifiziert ein Unternehmen abwanderungsbereite Kunden? Dieses Aufgabenfeld wird mit Churn Management bezeichnet. Wir zeigen in diesem Artikel exemplarisch, wie Churn Prediction bei Novustat effektiv durchgeführt werden kann.

Die 7 wichtigsten Tipps für erfolgreiche quantitative Marktforschung

Egal ob es um ein gutes Verständnis des eigenen Markenimages geht, um detailliertes Wissen über die Zusammensetzung der eigenen Zielgruppe oder um die Kenntnis darüber, welches Produktfeature den Kunden besonders viel wert ist: Eine gute quantitative Marktforschung liefert Informationen, die für eine fundierte Marketingstrategie unerlässlich sind. Damit die eigene quantitative Forschung zum Erfolg führt, besprechen wir deshalb hier die 7 wichtigsten Tipps für eine erfolgreiche quantitative Marktforschung.

Wer mit Wem? Mit Warenkorbanalysen und Assoziationsanalyse das Cross-Sellung und Up-Selling optimieren

Die Warenkorbanalyse dient zur Erstellung von Kundenprofilen: Welche Waren werden häufig gemeinsam gekauft? Wie hoch ist die Kaufwahrscheinlichkeit für bestimmte Produkte? Wie kann die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht werden? Die Erkenntnisse können dazu verwendet werden, um Crossmarketing anzuwenden. Die Verfahren bieten sich sowohl im Onlinehandel als auch bei der Auswertung von Kundenkarten an. Wir zeigen Ihnen in diesem Artikel, wie Warenkorbanalysen professionell durchgeführt werden.