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40 Ergebnisse
  1. MSC-P-001Wie wird aus einer Marketingbehauptung eine testbare Frage?Entscheidungswissenschaft↗
  2. MSC-P-002Korrelation oder Kausalität: Welche Aussage trägt eine Analyse wirklich?Marketingmessung↗
  3. MSC-P-003Wie lässt sich die Unsicherheit eines Marketingergebnisses ausdrücken?Entscheidungswissenschaft↗
  4. MSC-P-004Signifikanz oder Effektgröße: Welches Ergebnis ist zu interpretieren?Entscheidungswissenschaft↗
  5. MSC-P-005Wie misst man ein nicht direkt beobachtbares Marketingkonstrukt?Marktforschung↗
  6. MSC-P-006Wie wird eine Messskala entwickelt und validiert?Marktforschung↗
  7. MSC-P-007Alpha oder Omega: Wie wird die Reliabilität einer Skala beurteilt?Marktforschung↗
  8. MSC-P-009PCA, EFA oder CFA: Welche Methode passt?Marktforschung↗
  9. MSC-P-010Wann sollte ein Marketingexperiment durchgeführt werden?Marketingmessung↗
  10. MSC-P-011Wie plant man einen A/B-Test, der tatsächlich einen Effekt schätzt?Marketingmessung↗
  11. MSC-P-012Wie viele Beobachtungen braucht ein Experiment?Entscheidungswissenschaft↗
  12. MSC-P-013Wie misst man den inkrementellen Kampagneneffekt mit einer Kontrollgruppe?Marketingmessung↗
  13. MSC-P-017Wie erkennt man Selektion, Kontamination und Ausfall in einem Experiment?Marketingmessung↗
  14. MSC-P-018Prädiktive oder kausale Regression: Was soll geschätzt werden?Marketingmodelle↗
  15. MSC-P-019Wie diagnostiziert man eine Marketingregression vor der Interpretation?Marketingmodelle↗
  16. MSC-P-022Wie schätzt man Preiselastizität und ihre Unsicherheit?Preisforschung↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: Wie wählt man für eine Kaufwahrscheinlichkeit?Kundenforschung↗
  18. MSC-P-029Welche Kunden haben die höchste Abwanderungswahrscheinlichkeit?Kundenforschung↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT oder UTAUT2: Welcher Rahmen eignet sich zur Untersuchung der Technologieakzeptanz?Marktforschung↗
  20. MSC-H-001Messung und Kausalität: Wie lässt sich ein Marketingeffekt belegen?Marketingmessung↗
  21. MSC-H-002Marketing-Reaktionsmodelle: Form, Verzögerung und SättigungMarketingmodelle↗
  22. MSC-H-003Preisforschung: Preis, Nachfrage und Deckungsbeitrag verbindenPreisforschung↗
  23. MSC-H-004Kunden- und Wahlforschung: Verhalten, Wert und HeterogenitätKundenforschung↗
  24. MSC-H-005Messwissenschaft: valide Indikatoren entwickelnMarktforschung↗
  25. MSC-H-006Statistische Entscheidungsmethoden: wählen, quantifizieren, validierenEntscheidungswissenschaft↗
  26. MSC-P-008Wie validiert man eine Marketing-Messskala?Marktforschung↗
  27. MSC-P-014Wie plant man ein geografisches Marketingexperiment?Marketingmessung↗
  28. MSC-P-015Wie schätzt man einen Effekt mit Difference-in-Differences?Marketingmessung↗
  29. MSC-P-020Wie behandelt man Preisendogenität?Preisforschung↗
  30. MSC-P-021Feste oder zufällige Effekte: Welches Panelmodell passt?Marketingmodelle↗
  31. MSC-P-023Wie schätzt man eine Nachfragefunktion?Preisforschung↗
  32. MSC-P-024Wie simuliert man ein Preis-Mengen-Margen-Szenario?Preisforschung↗
  33. MSC-P-028Wie schätzt man CLV mit BG/NBD und Gamma-Gamma?Kundenforschung↗
  34. MSC-P-030Wie analysiert man Kundenbindung mit Überlebensmodellen?Kundenforschung↗
  35. MSC-P-031Wie erstellt man eine nützliche Kundensegmentierung?Kundenforschung↗
  36. MSC-P-032Wie prüft man die Stabilität einer Segmentierung?Kundenforschung↗
  37. MSC-P-033Wie validiert man eine Marketingprognose?Entscheidungswissenschaft↗
  38. MSC-P-034Wie erstellt man eine Monte-Carlo-Simulation für Marketingentscheidungen?Entscheidungswissenschaft↗
  39. MSC-P-035Wie modelliert man Sättigung und Adstock?Marketingmodelle↗
  40. MSC-P-039Welchen statistischen Test sollte man wählen?Entscheidungswissenschaft↗
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METHODEN-DOSSIERMSC-H-004KundenforschungWissenschaftliches Gebiet

Kunden- und Wahlforschung: Verhalten, Wert und Heterogenität

Dieses Gebiet modelliert Wahl, Bindung, Zukunftswert und Segmente, ohne Prognose, Kausalität und Beschreibung zu vermischen. Beobachtungszeit und Heterogenität sind explizit.

Wissenschaftliche Redaktion : Marketing Science Center

Direkte Antwort

Wahrscheinlichkeit, Erwartungswert oder Segmentierung mit Out-of-sample-Validierung schätzen.

Dieses Gebiet modelliert Wahl, Bindung, Zukunftswert und Segmente, ohne Prognose, Kausalität und Beschreibung zu vermischen. Beobachtungszeit und Heterogenität sind explizit.

Modell oder ErgebnisFrage → Design → Estimand → Unsicherheit → Entscheidungsgrenze

Fader, Hardie & Lee, 2005McFadden, 1974

ESTIMAND

Schätzprofil

Analyseeinheit
Entscheidung × Population × HorizontEntscheidung × Population × Horizont
Exakter Estimand
Eine vertretbare Kette von der Frage zur Evidenz
Modell oder Ergebnis
Frage → Design → Estimand → Unsicherheit → Entscheidungsgrenze

01—06

Pfad durch das Gebiet

01 · MSC-P-026Logit vs Probit: Wie wählt man für eine Kaufwahrscheinlichkeit?→02 · MSC-P-028Wie schätzt man CLV mit BG/NBD und Gamma-Gamma?→03 · MSC-P-029Welche Kunden haben die höchste Abwanderungswahrscheinlichkeit?→04 · MSC-P-030Wie analysiert man Kundenbindung mit Überlebensmodellen?→05 · MSC-P-031Wie erstellt man eine nützliche Kundensegmentierung?→06 · MSC-P-032Wie prüft man die Stabilität einer Segmentierung?→

01—08

Überprüfbarer Analyserahmen

  1. 01
    Frage

    Kunden- und Wahlforschung: Verhalten, Wert und Heterogenität

  2. 02
    Estimand

    Eine vertretbare Kette von der Frage zur Evidenz · Entscheidung × Population × Horizont

  3. 03
    Daten

    population · analyseeinheit · entscheidungshorizont · ergebnis · annahmen

  4. 04
    Modell oder Ergebnis

    Frage → Design → Estimand → Unsicherheit → Entscheidungsgrenze

  5. 05
    Deklarierte Berechnung

    Frage → Design → Estimand → Unsicherheit → Entscheidungsgrenze → Eine vertretbare Kette von der Frage zur Evidenz

  6. 06
    Unsicherheitsprüfungen

    Eindeutiger Entscheidungszweck · Explizite Identifikationsannahmen · Reproduzierbare Evidenzspur

  7. 07
    Methodenspezifische Validierung

    Daten, Schätzstabilität und Interpretationsgrenzen prüfen. Eindeutiger Entscheidungszweck · Explizite Identifikationsannahmen · Reproduzierbare Evidenzspur

  8. 08
    Grenzen

    Einen Prognosescore als Beleg ausgeben, dass eine Maßnahme Verhalten ändert.

Benötigte Variablen

  • population
  • analyseeinheit
  • entscheidungshorizont
  • ergebnis
  • annahmen

Prüfungen

  • Eindeutiger Entscheidungszweck
  • Explizite Identifikationsannahmen
  • Reproduzierbare Evidenzspur
Mögliche Entscheidung

Wahrscheinlichkeit, Erwartungswert oder Segmentierung mit Out-of-sample-Validierung schätzen.

Nicht gestützte Entscheidung

Einen Prognosescore als Beleg ausgeben, dass eine Maßnahme Verhalten ändert.

Wissenschaftliche Quellen

2 Quellen

  1. Fader, Hardie & Lee, 2005
  2. McFadden, 1974

Als Nächstes

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