Wir verdichten das Datenmaterial mittels statistischer, u.a. multivariater Analysen und decken Strukturen im Datenmaterial auf, die auf den ersten Blick verborgen bleiben. Zum Einsatz kommen klassische Statistik wie auch Maschine Learning und KI-Modelle.
Mit Mappings stellen wir Positionierungen im zweidimensionalen Raum dar. Damit sehen Sie z.B. sofort, wie Ihr Unternehmen oder Ihre Marke im Konkurrenzumfeld hinsichtlich einer Vielzahl von Dimensionen positioniert wird. Unternehmen oder Marken mit ähnlicher Struktur sind nahe beieinander abgebildet, solche mit unterschiedlicher Struktur weit voneinander entfernt.
Mit Faktorenanalysen reduzieren wir eine Vielzahl einzelner Variablen (Fragen oder Messwerte) auf die grundlegenden, voneinander unabhängigen Einflussfaktoren. Mit diesen Faktoren können weitere Analysen gemacht werden.
Mit Clusteranalysen bilden wir Gruppen oder Segmente von Probanden, die hinsichtlich bestimmter Beurteilungen oder Eigenschaften homogen sind und sich möglichst stark von den anderen Gruppen oder Segmenten unterscheiden. Auf diese Art können Analysen zu bestimmten Zielgruppen gemacht werden.
Mit Regressionsanalysen untersuchen wir Beziehungen zwischen einer Zielvariablen (z.B. Gesamtbeurteilung) und einer oder mehreren erklärenden Variablen (z.B. Qualitätsfaktoren).
Mit Conjoint Analysen ermitteln wir den Beitrag von einzelnen Komponenten zum Gesamtnutzen. Dabei geht man davon aus, dass sich der Gesamtnutzen additiv aus den Nutzen der Komponenten zusammensetzt. Die Datenbasis bilden Präferenzurteile von befragten Personen.
Je nach Fragestellung setzen wir Künstliche Intelligenz ein zur Erkennung, Analyse, und Vorhersagung von Mustern (pattern recognition, predictive models u.a.) ein.