Systematik der Multivariaten Verfahren und Präferenzanalysen

Es gibt heute eine ganze Reihe mathematisch-analytischer Verfahren auf dem Markt, die sich für viele Fragstellungen in Marktforschung und Marketing eignen. IfaD ist seit über 30 Jahren Spezialist auf diesem Gebiet und Marktführer im Bereich der Conjoints. Hier ein Ansatz, die Verfahren einer Ordnung zuzuführen.

Multivariate Verfahren

Die multivariaten Verfahren analysieren die gegenseitigen Beziehungen zwischen mindestens zwei Variablen. Sie ermöglichen daher aussagekräftigere Berechnungen im Vergleich zu uni- oder bivariaten Analyseverfahren. Mit Hilfe der multivariaten Datenanalyse will man eine Informationsverdichtung oder auch Datenreduktion erreichen. Aus einer großen Zahl von Messwerten sollen die relevanten Informationen herausgefunden werden. Messwerte, die den gleichen Informationsgehalt haben, werden zusammengefasst. In diesem Kompendium unterscheiden wir drei große Gruppen multivariater Verfahren, die das Data Science Team von IfaD natürlich beherrscht und Ihnen anbietet:

Klassische Verfahren

Neuere Ansätze

Mapping-Verfahren

Präferenzanalysen

Eine eindeutige und überschneidungsfreie Einteilung von Multivariaten Verfahren und somit auch Präferenzanalysen ist schwierig. Je nach Klassifizierungsansatz kommt man zu unterschiedlichen Gruppierungen. Die Ansätze zur Präferenzmessung lassen sich größtenteils den Conjoint- bzw. Pricing-Analysen zuordnen, wobei das Pricing häufig auch ein wesentliches Ziel von Conjoint-Analysen ist. Einige Ansätze lassen sich diesen beiden Gruppen jedoch nicht zuordnen. Maximum Difference Scaling (MaxDiff), Analytic Hierarchy Process (AHP) und Menu Based Choice (MBC) messen Präferenzen, ohne jedoch dem ganzheitlichen Ansatz des Conjoint zu folgen oder hauptsächlich dem Pricing zu dienen.

In diesem Kompendium unterscheiden wir auch hier drei große Gruppen. Und auch diese bietet Ihnen IfaD als Service an.