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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 Churn-Wahrscheinlichkeit?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-004Customer Science

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.

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 ErgebnisQuestion → design → estimand → uncertainty → decision boundary

Fader, Hardie & Lee, 2005McFadden, 1974

ESTIMAND

Schätzprofil

Analyseeinheit
Entscheidung × Population × HorizontKontrollierte wissenschaftliche Terminologie (EN)decision × population × horizon
Exakter Estimand
A defensible chain from question to evidence
Modell oder Ergebnis
Question → design → estimand → uncertainty → decision boundary

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 Churn-Wahrscheinlichkeit?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

    A defensible chain from question to evidence · decision × population × horizon

  3. 03
    Daten

    population · unit_of_analysis · decision_horizon · outcome · assumptions

  4. 04
    Modell oder Ergebnis

    Question → design → estimand → uncertainty → decision boundary

  5. 05
    Deklarierte Berechnung

    Question → design → estimand → uncertainty → decision boundaryA defensible chain from question to evidence

  6. 06
    Unsicherheitsprüfungen

    Unique decision intent · Explicit identification assumptions · Reproducible evidence trail

  7. 07
    Methodenspezifische Validierung

    Daten, Schätzstabilität und Interpretationsgrenzen prüfen. Unique decision intent · Explicit identification assumptions · Reproducible evidence trail

  8. 08
    Grenzen

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

Benötigte Variablen

  • population
  • unit_of_analysis
  • decision_horizon
  • outcome
  • assumptions

Prüfungen · Kontrollierte wissenschaftliche Terminologie (EN)

  • Unique decision intent
  • Explicit identification assumptions
  • Reproducible evidence trail
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

MSC-P-026Logit vs Probit: Wie wählt man für eine Kaufwahrscheinlichkeit?MSC-P-028Wie schätzt man CLV mit BG/NBD und Gamma-Gamma?MSC-P-029Welche Kunden haben die höchste Churn-Wahrscheinlichkeit?MSC-P-030Wie analysiert man Kundenbindung mit Überlebensmodellen?MSC-P-031Wie erstellt man eine nützliche Kundensegmentierung?MSC-P-032Wie prüft man die Stabilität einer Segmentierung?