Research & Evidence

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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

Research & Evidence · Calculation

Reproduzierbare Werkzeuge

Jeder Rechner zeigt Eingaben, Ergebnis und die Grenze, die verhindert, dass eine Simulation zur Empfehlung wird.

MSC-T01 — MSC-T08

Fünf Berechnungen, fünf Interpretationsgrenzen.

Jedes Werkzeug zeigt die Berechnung und benennt, was sie nicht belegt.

MSC-T01

A/B-Stichprobengröße

3.841 je Gruppe

Zweiseitige Normalapproximation, 1:1-Zuteilung, 80% Power, α = 5%, ohne Ausfall oder Designeffekt.

MSC-T02

Differenz-von-Differenzen

Differenz-von-Differenzen: +7.0 Indexpunkte

Deskriptiver 2×2-Kontrast; kausal nur bei durch das Design gestützten parallelen Trends.

MSC-T04

Konstante Elastizität

-6.6%

Bedingtes Szenario, keine Preisempfehlung.

MSC-T05

Preis-Menge-Marge

P₀ 100 € · VC 55 € · Q₀ 10 000
Beitragsänderung: +3.8%

Bedingtes Szenario, keine Preisempfehlung.

MSC-P-024 →
MSC-T08

Monte Carlo

Wahrscheinlichkeit eines positiven Beitrags: ≈ 99.9% (MC-Standardfehler0.1 pp · Wilson-95-%-KI99.6–100.0%)

2.000 Ziehungen mit festem Seed; nur Elastizität folgt einer unbeschränkten Normalverteilung, ohne MSC-010-Abhängigkeiten.

MSC-P-034 →