Unsere Gruppe bietet vielfältige, direkt auf die Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnittene Leistungen im Bereich der quantitativen Marktforschung an. Speziell für die Markt-Media-Forschung verfügen wir über ein breites Portfolio von Dienstleistungen. Zusammen mit unseren Kunden entwickeln wir gemeinsam die geeignete Strategie für die Lösung spezieller Probleme. Dabei können wir aus einem umfangreichen Pool von Methoden schöpfen, die wir seit vielen Jahren bei verschiedensten Studien anwenden und ständig weiterentwickeln.

Unsere Dienstleistungen decken das gesamte Aufgabenspektrum von Problemanalyse über Methodenberatung und -entwicklung bis hin zur eigentlichen softwareseitigen Umsetzung der gewählten Methode ab. Wir sind dabei nicht den Beschränkungen unterworfen, die man aus dem Einsatz von Standardsoftware für statistische Auswertungen kennt. Dadurch sind wir in der Lage, verschiedenste Datenformate und nahezu beliebige große Datenmengen flexibel und schnell zu verarbeiten. Durch den Einsatz von speziell entwickelter und optimierter Software können wir auch komplexe Aufgaben mit Ihnen gemeinsam lösen.

Nachfolgend bieten wir Ihnen einen Überblick über die Schwerpunkte unserer Dienstleistungen:


In unseren Arbeitsgebieten begegnet man komplexen und anspruchsvollen Fragestellungen aus der Umfrageforschung. Wir fassen Beratung als integralen Bestandteil unserer Dienstleistung auf. Unsere Kunden profitieren dabei zum einen von unserem breit angelegten Wissensspektrum aus Informatik, Mathematik, Statistik und Wirtschafts­wissenschaften und zum anderen von unserer mehr als 30-jährigen Erfahrung in diesem Metier.
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In der Markt-Media-Forschung kommen im Allgemeinen Face to Face (F2F) Stichproben mit Besuchen im Haushalt oder Telefonstichproben (CATI) zum Einsatz. In der Regel wird dabei die gesamte BRD einbezogen. Zur Vermeidung unkontrollierter regionaler Verzerrungen werden diese Stichproben regional untergliedert (geschichtet). Bei großen Studien mit einigen Zehntausend befragten Personen werden die Stichproben auf mehrere Umfrageinstitute aufgeteilt (Instituts-Cuvée) und in Erhebungswellen (zeitliche Komponente) gegliedert. Dabei sollen die Teilstichproben aus Erhebungswellen und Instituten jeweils repräsentativ konzipiert sein und sich optimal zusammenfügen. Diese Organisationsform erfordert einen ausgeklügelten Stichprobenplan, der aus globalen Vorgaben in einem iterativen Rechenprozess strukturiert wird.
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Die aus einer Befragung originär vorliegenden Daten müssen hinsichtlich ihrer Stimmigkeit nach formalen Kriterien (Einhaltung der Antwortvorgaben) und Plausibilität überprüft und gegebenenfalls korrigiert werden. Die Datenbestände müssen darüber hinaus auf Vollständigkeit und Widerspruchsfreiheit geprüft werden.
In diesen Bereich gehören beispielsweise auch die (personenunabhängige) Anreicherung mit Gemeindedaten und die Definition von Verbreitungsgebieten der regional verbreiteten Medien wie Radiosendern oder Tageszeitungen.
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Aus einer Stichprobe soll im Allgemeinen auf die zugehörige Grundgesamtheit hochgerechnet werden können. Dies setzt voraus, dass die Stichprobe in wichtigen Merkmalen strukturell mit der Grundgesamtheit übereinstimmt.
Dazu müssen in einem iterativen Gewichtungsprozess eine Reihe von Randverteilungen und die Überschneidungen von mehreren Merkmalen an die Sollvorgaben der Grundgesamtheit möglichst gut angenähert werden (Redressement).
Neben der Durchführung der konkreten iterativen Gewichtung sind wir mit der Analyse von Gewichtungsproblemen befasst, die beispielsweise durch die Überschneidung der Randverteilungen zustande kommen.

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Die in einer Studie abgefragte Nutzung periodisch „erscheinender“ Medien (Zeitschriften, Zeitungen, Radio, Fernsehen, Online-Angebote, Plakatflächenbeachtung) sollen für den Werbekampagnen-Einsatz zur Prognose nutzbar gemacht werden. Dazu müssen aus den abgefragten Angaben zur allgemeinen Nutzungshäufigkeit (Frequenzskala) und dem gut erinnerbaren letztmaligen Medienkontakt Nutzungswahrschein­lichkeiten für den Prognose-Einsatz errechnet werden.
Bei hinreichend großen Stichproben ist die Segmentation das dafür bevorzugt eingesetzte Verfahren. Mit zusätzlich erhobenen, „aktiven“ Merkmalen, die mutmaßlich hoch mit der Mediennutzung korrelieren, wird dabei versucht, die Mediennutzer in ihrer Bandbreite durch die Vergabe individueller Nutzungswahrschein­lichkeiten von seltener bis regelmäßiger Nutzung zu differenzieren.
Bei kleineren Stichprobenumfängen kommen weniger aufwendige Verfahren wie die „Normierung am LpN per Frequenzklassenoptimierung“ zur Berechnung von Nutzungswahrschein­lichkeiten zum Einsatz.
Diese Verfahren zur p-Wert-Bildung werden in Zusammenarbeit mit dem Auftraggeber von uns entwickelt bzw. weiterentwickelt und durchgeführt.

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In der Markt-Medienforschung ist im Laufe der Zeit der Bedarf an Informationen ständig angewachsen. Ein Befragter ist mittlerweile überfordert, all diese Informationen in einer Befragung in zumutbarer Interviewdauer und mit hinreichender Antwortqualität zu liefern. Daher müssen die Befragungsinhalte in Teile zerlegt werden, um den Befragten zu entlasten und gleichzeitig die Antwortqualität zu steigern. Jeder Befragte wird nur noch zu einem dieser Teile interviewt. Die Zahl der insgesamt zu befragenden Personen steigt dementsprechend an.

Nach Abschluss der einzelnen Teil-Befragungen werden diese so miteinander verknüpft, dass ein neuer Datenbestand entsteht, der für alle Befragten alle abgefragten Informationen aus den Teil-Befragungen enthält. Mit diesem komplettierten Datenbestand sind Auswertungen über alle erhobenen Informationen uneingeschränkt möglich.

Bezüglich der Zerlegung in Teil-Befragung gibt es im Wesentlichen zwei Organisationsformen:

  • Man legt Studien, die eigenständig auswertbar sein sollen, getrennt voneinander an.
  • Man zerlegt eine Studie in mehrere Teile, die gerade nicht getrennt auswertbar sind.

Abhängig von diesen Organisationsformen gibt es verschiedene Vorgehensweisen zur Zusammenführung verschiedener Datenbestände.
Beiden Verfahren ist gemeinsam, die Antworten von Befragten individuell um weitere Merkmale zu ergänzen, die von Befragten einer anderen bzw. derselben Studie übertragen werden.
Methodisch handelt es sich dabei um „diskrete Optimierungsverfahren“ mit unterschiedlichen Optimierungskriterien. Diese Verfahren werden für unterschiedliche Aufgabenstellungen angewandt, von denen wir an dieser Stelle drei typische vorstellen:

Splitfusion / Splitergänzung

Bei Studien mit einem umfangreichen Fragenkatalog wird die Befragung in Untergruppen (Splits) zerlegt. Der Fragenkatalog wird dazu unterteilt:

  • a) in einem an alle Befragten gerichteten Teil (gemeinsame Merkmale)
  • b) in die Fragenbogenteile, die nur im jeweiligen Split zu erheben sind

Mit dieser Split-Zerlegung verringert man die Interviewdauer und erhöht im Gegenzug die Teilnahmebereitschaft und Antwortqualität.
Um alle Erhebungsmerkmale gemeinsam in der gesamten Studie auswerten zu können, müssen nach Vorliegen der Roh-Daten aus der Befragung die Datensätze aller Befragten hinsichtlich der Split-Teile durch eine individuell durchzuführende Splitfusion komplettiert werden. Die unter a) angeführten „gemeinsamen Merkmale“ und deren Überschneidung mit den im jeweiligen Split erhobenen Merkmalen spielen dabei eine dominante Rolle.
Durch geeignete Optimierungskriterien muss bei der Splitfusion sichergestellt werden, dass Korrelationen zwischen den „gemeinsamen Merkmalen“ und den in nur einem Teil erhobenen Split-Merkmalen bei der Fusion erhalten bleiben.

Studienübergreifende Fusion

Hat man mehrere getrennte Studien mit unterschiedlichen Befragungsinhalten, die gemeinsam auswertbar sein sollen, kann mit einer Fusion ein vollständiger Datensatz erstellt werden. Häufig ist eine der Studien der „Empfänger“ von Daten der übrigen Studien. Voraussetzung ist das Vorliegen hinreichend vieler „gemeinsamer Merkmale“, die mit den zu übertragenden Merkmalen korrelieren.
Durch geeignete Optimierungskriterien muss auch bei dieser Art der Fusion sichergestellt werden, dass Korrelationen zwischen den „gemeinsamen Merkmalen“ und den zu übertragenden Merkmalen in der Ergebnisstudie reproduziert werden.

Komplettierung / Dateninjektion

Eine sogenannte Dateninjektion kommt üblicherweise dann zum Einsatz, wenn Merkmale in einem Datensatz nur unvollständig erhoben sind. Das ist beispielsweise dann der Fall, wenn die Antwortbereitschaft bei gewissen Fragen gering ist (wie bei der Frage nach dem Einkommen) oder wenn im Zeitverlauf einer Erhebung Erweiterungen am Fragebogen vorgenommen werden (beispielsweise die Frage nach neuen Medien oder Produkten). Per Injektion werden diese Fragen oder Frageblöcke komplettiert. Hauptziel ist hierbei, dass individuell für alle Befragten möglichst plausible Merkmalsausprägungen erzeugt werden. Anders als bei der Splitfusion ist dabei eine andere Verteilung der Ergebnisse als die der gegebenen Antworten zulässig, da die Antwortbereitschaft mit der Antwort korreliert.

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Bei Markt-Media-Studien werden neben Konsumdaten, denen in solchen Studien das vorrangige Interesse gilt, Angaben zur Media-Nutzung erhoben. Die abgefragten Medien haben dabei die Funktion von Werbeträgern, die je nach gewünschter Zielgruppe spezifisch zur Informationsverbreitung über beworbene Produkte eingesetzt werden sollen.
Dabei hat es sich im Markt durchgesetzt, die in der Studie erhobene Mediennutzung nicht naturbelassen zu verwenden, sondern diese in Richtung einer „Norm-“ oder „Währungsstudie“, deren Befragungsinhalt vorwiegend die Mediennutzung ist, zu verändern. Eine derartige Ausrichtung (Reichweitenanpassung) an einer Normstudie berücksichtigt sowohl das Gesamtniveau der Nutzung wie auch die Struktur der wichtigsten Demografie-Merkmale in der Nutzerschaft des jeweilgen Mediums. Die dazu eingesetzten Verfahren arbeiten mehrstufig und iterativ.

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Tabellierung

Es kann jedwede Form von Tabellierung erstellt werden; dabei sind wir aber vorwiegend auf Spezialfälle fixiert, die mit den am Markt zur Verfügung stehenden Zählprogrammen nicht so einfach zu lösen sind.

Online Zähltool

Anstelle von „starren“ Tabellierungen (beispielsweise im xls- oder pdf-Format) werden Studienergebnisse heutzutage vermehrt im Internet in sogenannten „Zähltools“ angeboten. Mit solchen Tools kann sich ein Nutzer seine bevorzugte Auswertung interaktiv selbst erstellen und bei Bedarf in gängige Datenformate exportieren. Wir programmieren solche Tools selbst und können dadurch für jeden Kunden ein Zähltool speziell auf seine Bedürfnisse zuschneiden.

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  • Mathematisch-statistische Analysen
    • Faktorenanalyse
    • Typologie / Clusteranalyse
    • Prüfstatistik
    • statistische Schätzverfahren
    • (multiple) Regressionsrechnung
    • Diskriminanzanalyse

Die angeführten Verfahren stellen nur einen Auszug aus der Palette der gängigen multivariaten Verfahren dar, mit deren Anwendung und Interpretation wir vertraut sind, und die wir bei Bedarf studienbezogen gezielt einsetzen.
Signifikanz-Betrachtungen bilden dabei eine wichtige Hilfe, um beim Vergleich zweier Studien Ergebnis-Unterschiede zu bewerten.

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