Markenkunde.de

Bis auf Dacia, Alpha Romeo und Opel sinkt die Werbeerinnerung der Automobilhersteller. Zu diesen Ergebnissen kommt zumindest das Unternehmen BrandControl. Grund hierfür sind gestrichene Werbebudgets. Für die Automobilindustrie sind die Studienergebnisse alarmierend. „Wenn die Autofirmen in den nächsten Monaten nicht wieder mehr in Werbung investieren, ist mit weiteren Einbußen in der Werbeerinnerung zu rechnen“, meint BrandControl Analystin Isabelle Morschhäuser. „Dies wirkt sich früher oder später auf die Abverkaufszahlen aus. Die Autohersteller sollten ihre Markenstrategie für das kommende Jahr also genau überdenken“, so die Analystin.

Link zur Pressemitteilung

Das Thema CSR hatte ich bereits in einem vorigen Beitrag angesprochen. Allerdings handelte es sich dabei oft um einen recht “schwammigen” Begriff, der eben für irgendwelche “Wohltätigkeiten” verwendet wurde.

Um das ganze etwas handfester, glaubwürdiger und transparenter zu machen, wird gerade eine ISO-Norm hierfür entwickelt - die ISO26000 .

Eine Vorabversion gibt es hier bereits zum download!

in diesem Zusammengang ist auch die Seite http://www.csr-in-deutschland.de ganz interessant (vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales)

Nachdem ich bereits in diesem Artikel auf die Besonderheiten von Korrelationskoeffizienten eingegangen bin, und auch hier bereits ein kleines Excel-Tool zum Berechnen mittlerer Korrelationskoeffizienten vorgestellt habe, kommt nun ein weiteres, excelbasiertes Werkzeug.

CorrComparer ermöglicht es, Korrelationskoeffizienten unabhängiger Stichproben zu vergleichen. Wie im oben genannten Artikel bereits ausführlich erwähnt, werden die Werte zuerst in Fisher’s-Z-Werte transformiert, mit einem kritischen Wert verglichen und daraus die Ãœberschreitungswahrscheinlichkeit ermittelt (entspricht in SPSS dem “Sig”-Wert). Als Ergebnis generiert das Tool eine Ergebnistabelle, die man so 1:1 in seine wissenschaftliche Arbeit kopieren kann. Außerdem werden die Ergebnisse nochmal “in Worten” dargestellt.

Graue Felder sind Eingabefelder, die anderen sind leider gesperrt

Das ganze kann man auch nochmal ganz gut bei google Books nachlesen, z.B. in
Bortz - Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, S. 218ff, insbes. S.220

Hier gehts zum downlaod:
download CorrComparer 1.0 (.xls)

In den nächsten Wochen wird das Tool wieder weiterentwickelt, es gibt ja auch noch die Möglichkeit, bei abhängigen Stichproben zu testen

Oder das ganze vielleicht nicht auf Excel-Basis…

oder, oder, oder…

An dieser Stelle mal noch vielen Dank an meinen Vater, der mir bei der Erstellung des Tools unter die Arme gegriffen hat!

Auch ein nettes Tool, um marketingrelevante Statistiken zu bekommen, ist die Typologie der Wünsche. Dabei handelt es sich um (laut Herausgeber) repräsentative Statistiken zu allen möglichen Themengebieten. Die Onlineabfrage ermöglicht es unter anderem, zweidimensionale Kreuztabellen zu erstellen und so Informationen über mögliche Zielgruppen und deren Präferenzen zu generieren. (um genauer zu sein: vermutete Präferenzen)

Zusätzliche Indexwerte geben Aufschluss über die Verteilung der Werte, d.h. ob bestimmte Kriterien über- oder unterdurchschnittlich sind. Ebenfalls kann das ganze System auf die Grundgesamtheit hochgerechnet werden.

Beispielsweise könnte es von Interesse sein, welcher Zusammenhang zwischen der Schulbildung und dem Konsum von Zigaretten besteht. Hier gibts das Ergebnis!


Fazit:
Nettes Tool zum Recherchieren und kostenlos. Dafür ist es ziemlich gut! Allerdings ersetzt natürlich noch lange keine Primärerhebung.

Links:
Zur Analyse!
Zu PZ-Online (weitere Tools zur Auswahl)
Ãœber TDWI

Wohl eine der bekanntesten und spannendsten Studien wurde wieder veröffentlich: Der (N)onliner-Atlas 2009!

Darin gibt es kostenlose Statistiken rund um das Thema Onlinennutzung, Internetzugang, usw… auf die Grundgesamtheit, in bestimmten Regionen, Altersgruppen, usw…

kurz und knapp: Hier gehts zum downlaod!

Ähnlich wie der Beitrag zu einem Tool zur Analyse der Häufigkeiten und Entwicklungen von Suchbegriffen stelle ich heute ein Tool des Marktforschungsinstitues NIELSEN vor. Bei diesem Tool handelt es sich um einen Crawler, der Blogs durchforstet und nach bestimmten Begriffen sucht und diese u.A. als Zeitreihen darstellen lässt. Von der Usability ist das ganze leider nicht ganz so angenehm wie das Google-Tool, trotzdem gibt es einen guten Einblick über die Relevanz der Themen in der Bloggosphere der letzten 6 Monate (weiter zurück geht die kostenlose Version leider nicht).

Da nicht jeder bloggt (um genauer zu sein bloggen nur recht wenige), ist natürlich fraglich, in wieweit das ganze auch repräsentativ ist. Trotzdem ein nettes Tool, besonders wenn man nach Trendprodukten sucht, z.B. Bionade vs. Spirit of Georgia.

Links:

http://www.blogpulse.com/

Heute habe ich mich mal wieder mit einer SPSS-Problematik auseinandergesetzt und ziemlich schnell eine ziemlich brauchbare Lösung gefunden. Diese möchte ich natürlich niemandem vorenthalten! Um es vorweg zu nehmen: Die geliebte VERKETTEN-Funktion, wie ich sie auch schon zum Gewichten von Fällen vorgestellt habe, hat mal wieder geholfen!

Es ging um die Wirkung von Shoppingcenter auf die Innenstädte (ähnlich wie es z.B. in dieser Studie der DIFU mehr oder weniger valide gemacht wurde - siehe hierzu auch diese Reaktion (S. 11) auf die Studie). Nun kamen wir auf die Idee, die Einwohnerzahlen der Städte dazuzuführen, um diese als weitere Variable in unsere Analysen mit einzubeziehen. Nur wie, wenn man unter Zeitdruck steht? 150 Städte recherchieren und von Hand eintragen? Nein, dauert viel zu lange!

Das einzige, was wir in unserer Datenbasis hatten, war die Variable “Stadt”, allerdings keine Einwohnerzahlen dazu. Also brauchten wir irgendeine Tabelle, die den Stadtnamen mit den Einwohnerzahlen in Verbindung bringt. Nur woher? Google. Also kurz nach Einwohnerzahl und ein paar Städten, mit der Einschränkung auf Excel-Files gegoogelt. dieses erste Suchergebnis von der DIHK mit Bezug auf das Statistische Bundesamt gezogen, die einzelnen Folder schnell in einen kopiert und daraus aus einer VERKETTEN-Funktion einen Syntax gebastelt. Okay, dabei handelte es sich um eine Datei mit Gewerbesteuer-Hebesätzen, aber das war ja erstmal egal (die könnten wir also auch noch dazufügen wenn wir wollten ). Noch ein paar Städte manuell ergänzt, ein bisschen an Bezeichungen gefeilscht damit sie von der Schreibweise unserer SPSS-Basisdatei entsprachen und den Syntax drüberlaufen lassen.

Dauer: weniger als 15 Minuten.

Fazit:
Google + Verkettenfunktionen = Zeitersparnis!

… So sieht der Syntax übrigens nun aus.

Wie oft wird eigentlich wann nach was gegooglet? Welche Begriffe werden oft, und welche weniger oft gesucht? Welche Trends gibt es bei relevanten Begriffen? Ab wann hat eine Marke, ein Produkte oder ein Unternehmen genug Aufmerksamkeit erreicht, sodass aktive Informationssuche danach betrieben wird?

Fragen über Fragen, die man sich als Marketingmensch gerne mal stellt, wenn es um Wirkungsanalysen von Kampagnen oder um Trendforschung bzw. Trendanalysen geht. Da google ja bekannterweise so ziemlich alles bietet, was man irgendwie brauchen kann, gibt es auch hierzu eine Lösung: GoogleInsights.

Über dieses Tool kann man sich Zeitreihen ab 2004 ausgeben lassen und mehrere Begriffe im Vergleich tracken. Außerdem lassen sich dieZeitreihen auch nur für einzelne Zeitintervalle, Geographische Regionen oder Themenkategorien anzeigen. Das ganze ist natürlich auch nicht nur für die Websuche möglich, sondern auch für googles Bilder- oder Produktsuche.

Google wäre aber nicht google, wenn das schon alles wäre Die Daten können im Excelformat heruntergeladen werden und so auch in andere Analysen integriert werden. Außerdem können die Diagramme in andere Websites implementiert werden. Mehr speziell dazu + ein paar Berechnungen evtl. bald Außerdem sieht man die Herkunft, und eine weitere Funktion ermöglicht es einem sogar, sich die die weltweite Verbreitung der Suchanfragen zu visualisieren. Außerdem werden “Knicken” in den Zeitreihen relevante Nachrichtenmeldungen der entsprechenden Daten hinzugefügt.

Hier zum Beispiel mal die Suchanfragenstatistik zum Begriff Twitter:

… oder zu Second Life:

… oder zu Bionade Quitte (man denke dabei an diese Kampagne!)

Auch ganz interessant:
Suche nach Schweinegrippe und Vogelgrippe - die Schweinegrippe scheint uns wohl doch stärker zu interessieren als die Vogelgrippe! Klick!

Viel Spaß!

Oft benötigt man bei Kundenzufriedenheitsstuden bzw. Treiberanalysen Mittelwerte von Korrelationskoeffizienten, um eine Idee zu bekommen, wo man die Felder einer “Zufriedenheitstreiber-Matrix” oder Ähnlichem trennt. Dazu gibt es mehrere Möglichkeiten, von “pi mal Daumen - hier siehts ganz gut aus” über “Koeffizienten addieren und durch die Anzahl der Koeffizienten teilen”, usw… Aber es gibt auch noch eine analytisch-richtige Möglichkeit

Nach dem selben Schema, wie man Korrleationskoeffizienten vergleicht, berechnet man auch die Mittelwerte:
1. Schritt: Transformation in Fisher’s-Z-Werte
2. Schritt: Berechnung des arithmetischen Mittels der Fisher’s-Z-Werte
3. Schritt: Re-Transformation des mittleren Fisher’s-Z-Wertes

fertig

Da das immer sehr viel Mühe ist, hier mal ein kleines Excel-Tool, dass das für einen übernimmt. Mathematisch nichts weltbewegendes, aber doch ganz praktisch wenns schnell gehen muss… Einfach die Korrelationskoeffizienten in die grauen Felder eingeben (müsste genügend Platz sein), in der Tabelle oben gibt’s dann automatisch das “echte” Ergebnis (in fett). Zum “Nochmal-Nachlesen” bietet sich bspw. Bortz - Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (6. Auflage, 2004), S. 219 an.

WICHTIG!
Wenn mit weniger Koeffizienten Koeffizienten gerechnet wird (also nicht alle grauen Felder ausgefüllt sind), bezieht der “errechnete, echte Mittelwert” trotzdem alle Z-Werte mit ein. Die Z-Werte neben leeren Felder muss man also einfach noch schnell manuell rauslöschen (Wert: 0,000). Wird bald mal irgendwie geändert, sodass keine manuellen Eingriffe mehr nötig sind!

Viel Spaß!

LINK ZUM DOWNLOAD:
Tool zur Mittelwertberechnung von Korrelationskoeffizienten (.xls)

Nachdem ich kürzlich den ersten Beitrag in der Rubrik Marketing-Tools geschrieben habe, und damit auch das Thema der Fallgewichtung in SPSS angesprochen habe, möchte ich nun anhand einer einfachen Version vorstellen. Ist antürlich so noch nicht vollständig und aussagekräftig, dafür beschreibt es aber mal ganz einfach die Art und Weise, wie man Excel zum Generieren von SPSS-Syntaxen nutzen kann, und wie ein einfacher Gewichtungssyntax aussehen kann.

Der Hintergrund ist recht einfach: In der Mappe “Konfiguration” gibt man ein, wie die Grundgesamtheit aussieht, wie die Geschlechtsvariable heißt, und welche Ausprägung für männlich und welche für weiblich steht. Diese Daten sind über “Verketten-Funktionen” miteinander verknüpft und ergeben einen Syntax - in der 2. Mappe “Datensatz_analysieren”. Diesen kopiert man in SPSS, startet ihn ([STRG] + [R]) und erhält als Ergebnis eine Häufigkeitstabelle. Diese kopiert man aus dem SPSS-Output wieder in das Excelfile, und zwar genau an die rot markierte Stelle in der gleichen Mappe. Nun hat man die “Soll-Daten” (eigene Eingabe) und die “Ist-Daten” (aus dem Datensatz). Diese Ergeben in Relation zueinander die Gewichte. Diese werden nun berechnet und ebenfalls über Verketten-Funktionen gleich in einen neuen Syntax eingebettet, der eure Datei dann auch gewichtet - in der letzten Mapp “Gewichtung”. An Euren Rohdaten ändert das Tool nichts, es werden lediglich zwei neue Variablen (wm_gend als einheitliche Geschlechtsvariable und vargew als Gewichtungsvariable) hinzugefügt.

Demnächst stelle ich eine Erweiterung des Tools online, bei der dann auch mehrere Gewichtungsvariablen, z.B. Alter, Geschlecht, Einkommen, Familienstand, usw… berücksichtigt werden.

LINK ZUM DOWNLOAD:
Tool: SPSS-Daten gewichten [Download, xls]