Quantitative Daten und Analysen – Leitfaden mit Tipps

Sie möchten mehr über quantitative Daten und Analysen erfahren? In diesem Leitfaden finden Sie alles, was Sie brauchen! Entdecken Sie, was quantitative Daten sind, welche Bedeutung sie haben und wie man sie mit statistischen Verfahren analysiert. Tipps und praktische Beispiele helfen Ihnen dabei, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage numerischer Informationen zu treffen.

Quantitative Daten und die Analyse quantitativer Daten spielen in der Marktforschung eine wichtige Rolle. Marktforschung ist der Prozess der Untersuchung Ihres Zielmarktes. Ein Zielmarkt ist ein Markt, den ein Unternehmen mit seinem Produkt oder seiner Dienstleistung bedient. Er umfasst die Zielgruppe – also die Personen, an die ein Unternehmen Produkte und Dienstleistungen verkauft. Um die Punkte miteinander zu verbinden, wird eine Analyse quantitativer Daten durchgeführt.

Lassen Sie uns herausfinden, wie das funktioniert.

Was sind quantitative Daten?

Quantitative Daten sind alle Daten, die in Zahlen bewertet werden können. Diese Daten werden mit mathematische Berechnungen und statistischen Konzepte interpretiert. Das Ergebnis sind aussagekräftige Informationen. Mithilfe quantitativer Daten kann der Forscher wichtige mengen- und zahlenmäßige Fragen in Bezug auf den Zielmarkt und die Zielgruppe beantworten.

Was ist quantitative Datenanalyse?

Quantitative Daten sind die Grundlage für jede quantitative Datenanalyse – eine Forschungsmethode, die den Einsatz statistischer Verfahren zur Analyse numerischer beziehungsweise quantitativer Daten beinhaltet. Quantitative Datenanalyse ist ein systematischer Ansatz zur Untersuchung von Phänomenen und Variablenbeziehungen durch die Sammlung und Analyse numerischer Daten.

Bei diesem Ansatz sammeln die Forscher Daten durch verschiedene Methoden wie Umfragen, Experimente, Beobachtungen oder Sekundärquellen. Die gesammelten Daten werden dann mit statistischen Instrumenten wie Regressionsanalyse, t-Tests, ANOVA, Chi-Quadrat-Tests und anderen Verfahren analysiert. Die Ergebnisse der Analyse erlauben Schlussfolgerungen und Vorhersagen über die zu untersuchende Population.

Die quantitative Datenanalyse ist in verschiedenen Bereichen wie Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Technik und Gesundheitswesen weit verbreitet. Sie beantwortet Forschungsfragen und testet Hypothesen. Es handelt sich hierbei um eine objektive Analyse von Daten, die Muster und Trends identifizieren kann, welche bei einer qualitativen Datenanalyse möglicherweise unentdeckt bleiben.

Quantitative Data Analysis 101 Tutorial: Descriptive vs Inferential Statistics (With Examples)

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Quantitative Datenanalyse 101 Tutorial: Statistik einfach erklärt + Beispiele – von Grad Coach (28m:13s)

Wie wird die quantitative Datenanalyse in der Marktforschung durchgeführt?

Sobald die Forscher die erforderlichen quantitativen Daten durch verschiedene Methoden gesammelt haben, ist es an der Zeit, mathematische Konzepte und statistische Werkzeuge zur Analyse der Daten zu verwenden. Dies sind einige der statistischen Analysewerkzeuge in der quantitativen Datenanalyse, um aussagekräftige Schlussfolgerungen für die Marktforschung zu ziehen:

Methoden und Werkzeuge der quantitativen Datenanalyse

Conjoint-Analyse
Die Conjoint-Analyse hilft den Forschern, das Kundenverhalten zu verstehen. Bei der Conjoint-Analyse werden Attribute in kleinere Daten zerlegt, um die Kundenpräferenz zu ermitteln. Bei der Conjoint-Analyse von Autos zum Beispiel wird ein Produkt zunächst in verschiedene Attribute unterteilt, zum Beispiel Marke, Farbe, Preis, Kraftstoffart. Danach wird jedes Attribut weiter in verschiedene Ebenen unterteilt. Die Conjoint-Analyse eignet sich insbesondere für Preisentscheidungen, die Neupositionierung von Produkten, die Marktsegmentierung und Markteinführung von Produkten.
GAP-Analyse
Die GAP-Analyse ist eine weitere Methode zur Überbrückung des Unterschieds zwischen dem aktuellen und dem gewünschten Zustand eines bestimmten Produkts. Unternehmen verwenden verschiedene GAP-Analyse-Tools wie die SWOT-Analyse, das Fischgräten-Diagramm und das McKinsey 7 Framework, um die Lücke zu ermitteln und sie mit den gewünschten Maßnahmen zu überbrücken.
Wenn beispielsweise eine quantitative Datenanalyse ergibt, dass zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Umsätzen eine Lücke klafft, müssen Sie die Gründe für die schlechten Umsätze herausfinden. Liegt der Grund für die schlechten Verkaufszahlen in einem mangelnden Bekanntheitsgrad, muss das Unternehmen sein Marketingteam aufstocken. Ist schlechte Qualität der Grund, muss sich das Unternehmen auf die Qualitätskontrolle konzentrieren.
TURF-Analyse
Die TURF-Analyse wird verwendet, wenn ein Unternehmen in einem Dilemma steckt und aus mehreren Optionen die beste auswählen muss. Ein Beispiel: Eine Smartphone-Marke muss dem neuen Modell einige neue Funktionen hinzufügen. Aufgrund von Preisbeschränkungen können sie jedoch nur ein oder zwei davon berücksichtigen.
Die TURF-Analyse (Total Unduplicated Reach and Frequency) hilft durch ihre Reichweite und Häufigkeit, eine Entscheidung zu treffen. Die Reichweite bezieht sich in diesem Fall auf die Anzahl der Kunden, die eine Marke durch das Hinzufügen einer bestimmten Funktion erreicht. Die Häufigkeit würde berechnen, wie oft dies geschehen würde.
MaxDiff-Analyse
Bei einer MaxDiff-Umfrage werden die Befragten gebeten, aus einer Liste die am meisten und die am wenigsten bevorzugte Option auszuwählen. Jede Option wird mit einer Punktzahl versehen. Der MaxDiff wird mit Hilfe einer Punktzahl berechnet, um die beste/schlechteste Rangfolge eines bestimmten Attributs zu ermitteln. Ein Beispiel: Die Frage lautet, welchen Urlaub man am bevorzugt. Zur Auswahl stehen Berge, Strände, Wasserfälle und Schneefälle. Der Befragte muss die für ihn beste und die schlechteste Urlaubsart auswählen. Die gesammelten Antworten ermöglichen es den Forschern, die Vorlieben der Kunden entsprechend zu ermitteln. Eine solche Umfrage ist für Reiseveranstalter und Reisebüros hilfreich.

Wofür werden quantitative Datenanalysen durchgeführt?

Quantitative Datenanalysen in der Marktforschung werden aus verschiedenen Gründen durchgeführt:

Den Kunden verstehen
Nur durch die Ermittlung von Bedürfnissen und Wünschen, Vorlieben und Abneigungen, Präferenzen und Kaufverhalten der Kunden kann ein Unternehmen überleben. Das Hauptziel der quantitativen Datenanalyse besteht darin, die Einstellungen der Kunden mit Hilfe verschiedener quantitativer Datenanalysemethoden herauszufinden.
Die Zielgruppe ermitteln
Eine quantitative Datenanalyse eignet sich ebenfalls dazu, Ihre Zielgruppe zu ermitteln. Zielt das Produkt auf Jugendliche, Kinder, Erwachsene oder ältere Menschen ab? Ist es für ländliche oder städtische Kunden geeignet? Was überzeugt und ermutigt sie, das Produkt zu kaufen? Ist Ihre Zielgruppe online orientiert und benutzt sie Smartphones oder das Internet? Wenn ja, wie viel Prozent Ihrer Kunden nutzen Social-Media-Websites?
Wenn beispielsweise eine quantitative Datenanalyse ergibt, dass zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Umsätzen eine Lücke klafft, müssen Sie die Gründe für die schlechten Umsätze herausfinden. Liegt der Grund für die schlechten Verkaufszahlen in einem mangelnden Bekanntheitsgrad, muss das Unternehmen sein Marketingteam aufstocken. Liegt es an qualitativen Mängeln, muss sich das Unternehmen auf die Qualitätskontrolle konzentrieren und so weiter.
Neue Trends auf Ihrem Zielmarkt
Nehmen wir an, Ihr Zielmarkt ist die Automobilindustrie. Hier könnte sich die Meinung der Kunden ändern, ob sie von einem kraftstoffbasierten Fahrzeug auf ein Elektrofahrzeug umsteigen würden. In ähnlicher Weise würde ein sich ändernder Trend für ein Smartphone-Unternehmen darin bestehen, zu erfahren, wie viel Prozent seiner Nutzer auf faltbare Smartphones umsteigen möchten.
Analyse von Web-Nutzungsberichten
Die quantitative Marktforschung ist entscheidend für die Berechnung der Online-Präsenz einer Marke. Die quantitative Datenanalyse kann mit ihren verschiedenen Methoden Antworten auf folgende Fragen finden:
1. Wie lange verweilt der Besucher auf der Website?
2. Wie hoch ist der Prozentsatz der Website-Besucher, die zu Käufern werden (Conversion Rate)?
3. Wie hoch sind die Absprungraten auf der Website? Was bringt einen Nutzer dazu, die Website zu verlassen oder den Einkaufsvorgang abzubrechen?
4. Wie hoch ist der Gesamtbetrag der über die Website erzielten Umsätze?
5. Wie viel Prozent Ihrer Zielgruppe wird von Social-Media-Plattformen auf Ihre Website umgeleitet?

Methoden der quantitativen Datenanalyse

Es gibt viele moderne und traditionelle Techniken, die für die quantitative Datenanalyse verwendet werden.

Traditionelle Methoden der quantitativen Datenanalyse

Fragebögen sind eine der ältesten Methoden zur Sammlung von Nutzerfeedback: ein Forschungsinstrument, bei dem der Befragte eine Reihe von Multiple-Choice-Fragen ausfüllen muss. Einige Unternehmen verwenden immer noch Fragebögen, um aussagekräftige Kundendaten zu sammeln, zum Beispiel in Restaurants und Hotels. Fragebögen sind auch hilfreich, wenn es darum geht, die Meinungen über Produkte und Dienstleistungen, aber auch Adressen zu erfassen.
Umfragen wurden traditionell in Papierform oder mündlich durchgeführt. Heute werden die meisten Umfragen online ausgeführt. Umfragen bestehen hauptsächlich aus einer Reihe von Ja/Nein-Fragen. Das macht die Antworten eindeutig. Erhebungen sind auch nützlich, wenn es um Daten von einer großen Anzahl von Personen geht. Das einzige Problem bei Umfragedaten besteht in der Gefahr der Verallgemeinerung. Die Datenanalyse sollte so durchgeführt werden, dass die endgültige Schlussfolgerung die Meinung der gesamten Bevölkerung und nicht nur der Stichprobenpopulation widerspiegelt.
Es gibt zwei Arten von Erhebungen: Längsschnitt- und Querschnittserhebungen. Längsschnitt-Erhebungen erstrecken sich über einen Zeitraum von beispielsweise mehreren Jahren. Die Marktforschung wird für einen bestimmten Zielmarkt oder für bestimmte Jahre durchgeführt. Anschließend werden die Daten mit statistischen Methoden analysiert. Bei Querschnittserhebungen hingegen werden Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt erhoben. Die Stichprobenpopulation wird im Voraus festgelegt.
Telefonische Umfragen sind zuverlässiger als Online-Umfragen. Da sie in der Regel nach der Erbringung einer Dienstleistung durchgeführt werden, besteht bei telefonischen Umfragen eine geringere Wahrscheinlichkeit, dass die Befragten ein Feedback ablehnen. Telefonische Umfragen können auch die Wichtigkeit und Ernsthaftigkeit der Forschung durch die Stimme und den Ton des Forschers vermitteln.

Moderne Methoden der quantitativen Datenanalyse

Online-Umfragen werden mithilfe von Online-Umfragetools durchgeführt. Diese Tools verfügen über Funktionen wie attraktive visuelle Elemente, die den Befragten helfen, sich in die Umfrage einzubringen und mit ihr zu interagieren. Solche Tools enthalten Drag-and-Drop-, Schieberegler- und Kartenspiel-ähnliche Funktionen, um die Beantwortung von Umfragen unterhaltsam und ansprechend zu gestalten.
Omnibusing ist eine neue Methode zur Erfassung von Antworten, wenn Ihr Unternehmen nur Antworten auf einige wenige Fragen benötigt. Wenn sich Investitionen in eine umfassende Umfrage nicht lohnen, hilft Omnibusing. Hier erhalten Sie Antworten, indem Sie Ihre Fragen in Gruppenfragen einbinden. Eine solche Gruppe umfasst Fragen von mehreren Unternehmen. Dadurch werden die Gesamtkosten gesenkt.
Bei E-Mail-Umfragen können die Antworten innerhalb weniger Stunden eingehen, ohne dass eine Interaktion mit dem Befragten erforderlich ist. Diese Umfragen sind jedoch nur für Fragen mit Ja/Nein- oder A/B-Antworten geeignet. Sie funktionieren nicht bei beschreibenden Antworten.
Feedbacks in den sozialen Medien – Quantitative Marktforschung kann auch mithilfe von Social Media durchgeführt werden. Forscher analysieren Storys und versenden Direktnachrichten, um Antworten von den Befragten zu erhalten. Marken können auch einen Blick auf ihren Kommentarbereich werfen, um zu erfahren, ob die Nutzer gut oder schlecht über ihre Marke sprechen.

Vorteile der quantitativen Datenanalyse

Leicht zu berechnen und zu verstehen – Die Ergebnisse der quantitativen Datenanalyse in der Marktforschung sind leicht zu verstehen. Die Antworten sind exakt. Dies trägt dazu bei, dass aus den Daten mithilfe der Datenanalysemethoden aussagekräftige Ergebnisse gewonnen werden können. Mit der MaxDiff-Analyse lassen sich zum Beispiel die Präferenzen der Kunden leicht ermitteln. Die TURF-Analyse ist ebenfalls eine einfache Methode, um die besten unter verschiedenen Attributen auszuwählen.
Numerische Ergebnisse sind rational – Quantitative Marktforschungsdatenanalysen liefern numerische und messbare Ergebnisse. Sie helfen Unternehmen, klare Entscheidungen zu treffen. Entscheidungen über ein Produkt oder eine Dienstleistung werden ganz einfach nach dem Prinzip ja oder nein getroffen.
Hohe Rücklaufquoten – Befragte, die an einer quantitativen Datenanalyse beteiligt sind, sind im Vergleich zur qualitativen Datenanalyse reaktionsfreudiger. Der Befragte muss nicht tief in das Unternehmen involviert sein, um eine Antwort geben zu können. Die Erhebungen enthalten abschließende Fragen, die für die Zielgruppe leichter zu beantworten sind.
Kostengünstig – Quantitative Datenanalysen sind auch in Bezug auf die Markenbekanntheit kostengünstig. Da es viele Methoden gibt, mit denen quantitative Datenanalysen über Online-Medien durchgeführt werden können, ist keine Markenbekanntheit erforderlich. Denn Ihre Follower sind Ihre direkten Befragten. Es sind diejenigen, die tatsächlich an Ihrem Produkt interessiert sind und nicht gezwungen werden, eine Umfrage um ihrer selbst willen auszufüllen.

Nachteile der quantitativen Datenanalyse

Teilweise unvollständig – Manchmal können Daten, die durch Umfragen mit geschlossenen Fragen erhoben werden, das Warum der Antwort nicht herausfinden. Da es sich bei den gesammelten Daten nur um Zahlen handelt, sind sie nicht immer geeignet, einem bestimmten Problem entgegenzuwirken.
Begrenzter Umfang – Quantitative Daten arbeiten mit einem kleineren Teil der Grundgesamtheit. Dadurch werden die Ergebnisse auf eine Stichprobenpopulation beschränkt. Diese repräsentiert möglicherweise nicht die gesamte Zielgruppe.

Fazit zu quantitativen Daten und quantitativer Datenanalyse

Die quantitative Datenanalyse in der Marktforschung gibt Aufschlüsse über die Zielgruppe einer Marke. Sie hilft bei der Gestaltung von Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen, die durch quantitative Datenanalysemethoden gesammelt wurden. Die gängigsten quantitativen Marktforschungsmethoden sind Umfragen (online und offline) und Fragebögen. Marktforscher und Vermarkter betreiben quantitative Marktforschung, um anderen Unternehmen bei der Skalierung zu helfen.

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FAQ zu quantitativen Daten und quantitativer Datenanalyse

Was sind quantitative Daten in der Marktforschung?

Quantitative Daten in der Marktforschung beziehen sich auf numerische Informationen, die durch Umfragen, Fragebögen und andere strukturierte Datenerfassungsmethoden gesammelt werden. Sie werden zur Messung und Quantifizierung von Einstellungen, Verhaltensweisen und Präferenzen der Verbraucher verwendet.

Was sind die Vorteile der Verwendung quantitativer Daten in der Marktforschung?

Zu den Vorteilen der Verwendung quantitativer Daten in der Marktforschung gehören ihre Fähigkeit, präzise und messbare Erkenntnisse zu liefern, ihre statistische Aussagekraft und ihre Fähigkeit, Muster und Trends zu erkennen.

Welche Methoden der quantitativen Datenerhebung gibt es in der Marktforschung?

Zu den gängigen Methoden der quantitativen Datenerhebung in der Marktforschung gehören Online-Umfragen, Telefonumfragen, persönliche Befragungen und Postumfragen.

Wie werden quantitative Daten in der Marktforschung analysiert?

Quantitative Daten werden in der Regel mit statistischen Analysewerkzeugen wie Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse und Faktorenanalyse analysiert.