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Aktuelle Neuigkeiten, Leitfäden und Tipps von Kicue.
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Leitfaden für Konzepttests — Akzeptanz vor dem Launch messen
Wie man Konzepttests gestaltet, um neue Produkte, neue Funktionen oder Werbecopy schon vor dem Launch per Befragung zu bewerten. Wann monadische, sequenziell monadische oder vergleichende Tests sinnvoll sind, die Standardkennzahlen Kaufabsicht, Neuartigkeit, Attraktivität und Einzigartigkeit, das Lesen von Top-Box-Werten, warum der Vergleich mit Normen (Benchmarks) entscheidend ist und wie man das Stimulus-Material (den Konzepttext) ausarbeitet — geordnet entlang des Bauchgefühls der Praxis. Der Einstieg in die Pre-Launch-Forschung, die PSM, Conjoint und MaxDiff vorgelagert ist.
Weiterlesenアンケートの設問数は何問が適切か — 離脱を防ぐ長さの決め方
アンケートの設問数は何問が適切か。結論は「5分・15問前後」を目安に、目的から逆算して削ること。設問数が増えると回答率と回答品質が落ちる理由、適切な長さを決める5ステップ、離脱を防ぐ削り方を、Galesic & Bosnjak (2009) などの研究と実務の勘所で解説する。
WeiterlesenLeitfaden für Kundensegmentierungs-Befragungen — Kunden per Clusteranalyse einteilen
Wie man Kundensegmentierungs-Befragungen so gestaltet, dass aus Umfragedaten sinnvolle Kundensegmente entstehen. Der Unterschied zwischen A-priori- und Post-hoc-Segmentierung (Clusteranalyse), die vier Segmentierungsachsen Demografie, Verhalten, Bedürfnisse und Psychografie, die Wahl zwischen hierarchischer Clusteranalyse, k-Means und Latent-Class-Analyse, die Bestimmung der Segmentanzahl bis hin zu den sechs Bedingungen für brauchbare Segmente — geordnet entlang der Segmentierungsforschung seit Smith (1956) und dem Bauchgefühl der Praxis.
WeiterlesenKey-Driver-Analyse — Was Zufriedenheit und NPS bewegt
Wie die Key-Driver-Analyse (Key Driver Analysis) die Faktoren identifiziert, die Gesamtzufriedenheit und NPS bewegen. Von der Falle, allein nach Korrelationskoeffizienten zu urteilen, über das Multikollinearitätsproblem der multiplen Regression, dessen Lösung durch Shapley-Werte und relative Gewichte (Johnson's Relative Weights), bis zur größten Fehlinterpretation überhaupt — der Verwechslung von Korrelation und Kausalität. Geordnet entlang der Forschung zur relativen Wichtigkeit seit Johnson (2000) und dem praktischen Bauchgefühl. Inklusive Einordnung als Quelle für die abgeleitete Wichtigkeit in der IPA (Importance-Performance-Analyse).
WeiterlesenImportance-Performance-Analyse (IPA) — Verbesserungen in 4 Quadranten priorisieren
Ordnen Sie die Ergebnisse Ihrer Kundenzufriedenheitsbefragung in vier Quadranten ein — „vorrangig verbessern / halten / überzogene Qualität / niedrige Priorität
WeiterlesenDesignleitfaden für Churn-Umfragen — Kündigungsgründe in Verbesserungen verwandeln
Gestaltung von Churn-Studien (Umfragen bei abwandernden Kunden, Exit-Surveys), die Kündigungsgründe von SaaS- und Abomodellen strukturiert erfassen. Von den sechs typischen Kategorien der Kündigungsgründe über die Designunterschiede zwischen Exit und Win-back, der Segmentierung in Avoidable / Unavoidable bis zur Anbindung an einen Closed Loop — strukturiert auf Basis der wissenschaftlichen Erkenntnisse von Keaveney (1995) und Tax et al. (1998) sowie der Implementierungsmuster der SaaS-Branche.
WeiterlesenMaxDiff (Maximum Difference Scaling) Designleitfaden — Prioritäten messen
Umgehen Sie den Deckeneffekt, bei dem auf der Likert-Skala alle Items als 'wichtig' eingestuft werden, und messen Sie die tatsächlichen Prioritäten mit MaxDiff (Maximum Difference Scaling, Best-Worst Scaling). Design und Analyse: Versuchsdesign, Stichprobengröße, Score-Berechnung mit hierarchischen Bayes-Modellen und Abgrenzung zur Conjoint-Analyse — strukturiert auf Basis der Originalarbeit von Louviere & Woodworth (1990) und der Praxis von Implementierungsanbietern.
WeiterlesenLeitfaden für Stichprobenverfahren in Umfragen — Zufalls-, Schichten-, Cluster-
Stichprobenverfahren, die entscheiden, wen Sie für Ihre Umfrage auswählen, sortiert nach Wahrscheinlichkeitsstichproben (einfache Zufalls-, systematische, geschichtete, Klumpenstichprobe) und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben (Convenience, Quoten, Schneeball). Mit der akademischen Basis von Kish (1965) und Lohr (2010) sowie der Praxisrealität im Zeitalter der Online-Panels — aus Sicht der Redaktion erklärt.
WeiterlesenUmfragedaten in Excel aggregieren — 5 Schritte von CSV bis Chi-Quadrat-Test
Praktischer Workflow zum Herunterladen einer CSV-Datei aus einem Umfragetool und zur Aggregation in Excel, organisiert in 5 Schritten. Von UTF-8-Zeichenkodierungsproblemen über GT- und Kreuztabellen mit PivotTable, Chi-Quadrat-Test mit der CHIQU.TEST-Funktion bis hin zu Diagrammerstellung und interner Weitergabe — Anleitung, um in 30 Minuten einen vollständigen Bericht zu erstellen.
WeiterlesenForschungsethik für Umfragen — Informed Consent und GDPR / APPI
Je reifer der Umfragebetrieb wird, desto unumgänglicher werden Forschungsethik und Datenschutz. Von den drei Prinzipien des Belmont Report über die Umsetzung des Informed Consent, regionale Unterschiede zwischen GDPR / APPI / CCPA, dem PII-Risiko offener Antworten, dem Schutz von Kindern und vulnerablen Gruppen bis hin zu operativen Leitlinien — alles geordnet auf wissenschaftlicher Grundlage und entlang regulatorischer Leitfäden.
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