Datengewinnung

Vorteile

Nachteile

Anwendbar für

Verwendung der im Unternehmen vorhandenen Daten
•  Vertriebsdatenbank / Daten aus CRM-Systemen
•  Beschwerden
•  Internet-Logfiles
•  etc.

•  Daten sind sehr leicht verfügbar
•  Sie sind häufig verhaltensrelevant, das heißt, sie spiegeln das tatsächliche (Kauf)verhalten der Kunden wider
•  Die Datenbeschaffung ist kostengünstig

•  Daten werden nur indirekt erfasst
•  Die Qualität der Ergebnisse ist sehr stark von Struktur und Inhalten der Datenbanken abhängig.
•  Die Blickrichtung ist oftmals retrospektiv (vergangenheitsorientiert).

•  Erste Strukturierungen der Informationen
•  Aufspüren von Informationslücken
•  bei gut gepflegten CRM-Systemen: auch fortlaufendes Monitoring

Informationen von Vertriebs- und Servicemitarbeitern
•  1:1 Interviews
•  Mitarbeiterworkshops
•  schriftliche Befragungen
•  etc.

•  Hohe Informationsdichte ist bei den Mitarbeitern vorhanden
•  Prospektive (zukunftsorientierte) Bewertungen sind möglich,
•  Förderung der Motivation bei den Mitarbeitern (kein Gefühl der Kontrolle)

•  Keine Objektivität, da Individuelle Färbung der Informationen durch selektive Sichtweise der Mitarbeiter
•  Gefahr, dass wichtige Informationen zurück gehalten werden
•  Indirekter Datenzugang
•  meistens nur retrospektiv

•  Ad-Hoc-Informationen
•  Anreicherung von Daten aus CRM-System oder anderen Quellen
•  Verbesserung der Interpretation quantitativer Ergebnisse
•  zur Planung weiterer Maßnahmen

Kundenbefragungen
•  schriftliche Befragung
•  telefonische Befragung / Blitzumfrage
•  Interviews unter Verwendung verschiedenster Techniken
•  Internet-Befragung
•  etc.

•  Daten stammen direkt von den Kunden
•  Es kann Repräsentativität hergestellt werden
•  Es sind häufig quantitative Aussagen möglich (z.B. Kennzahlengenerierung)
•  Aussagen sind einstellungsrelevant, d.h., sie geben die Meinung der Kunden wieder

•  Überwiegend einseitige Kommunikationsrichtung (vom Kunden zum Unternehmen)
•  Aussagen sind nicht unbedingt handlungsrelevant
•  Bei Interviews: Verzerrung durch den sogenannten „Interviewerfehler“ (unbewusste Beeinflussung)

•  Ermittlung repräsentativer Ergebnisse
•  Generierung einer verlässlichen Datenbasis
•  Verlaufskontrollen
•  Generierung von Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit

Kundenworkshops
•  Workshops mit bestimmten Kundengruppen
•  Workshops zu bestimmten Themen (Focus-Gruppen)

•  Daten stammen direkt von den Kunden,
•  Beidseitige Kommunikationsrichtung
•  Aussagen sind einstellungsrelevant

•  nur qualitative Daten
•  keine Repräsentativität
•  Aussagen sind nicht unbedingt handlungsrelevant

•  Produktentwicklung und Innovation
•  Gewinnung vertrauenskritischer Informationen
•  Stärkung der Zusammenarbeit und Kundenbindung

Medien
•  Zeitungsartikel
•  Zeitschriften
•  Internet-Sites
•  etc.

•  geringer Aufwand
•  Zeitnahe Information

•  Indirekte Datengewinnung
•  Qualität abhängig vom Medium
•  nicht repräsentativ

•  Monitoring der öffentlichen Meinung

Datenanalyse

Vorteile

Nachteile

Anwendbar für

Statistik
•  Deskriptive Statistik (z.B. Prozentränge, Mittelwerte)
•  Gruppenvergleiche
•  Datenverdichtung (z.B. Faktorenanalyse)
•  Klassifizierungen
•  etc.

•  liefert quantitative Ergebnisse (z.B. Kennzahlen)
•  liefert oftmals repräsentative Ergebnisse
•  je nach Verfahren: geringer bis mittlerer Aufwand
•  OLAP-fähig: Ergebnisse können in Echtzeit generiert werden

•  Ergebnisse erhalten Sinn erst durch die Interpretation
•  erfordert statistisches Know How

•  Für die meisten Fragestellungen verwendbar

Datamining
•  Entscheidungsbäume
•  Neuronale Netze
•  etc.

•  liefert in vielen Fällen verhaltensrelevante Ergebnis
•  Prospektive (in die Zukunft gerichtete Analysen) sind möglich
•  oftmals repräsentative Ergebnisse
•  OLAP-fähig

•  aufwendig / teuer
•  erfordert geschulten Anwender

•  Analyse komplexer Daten: z.B. Warenkorbanalysen, Auswertung von Datawarehouses / Datamarts

Qualitative Verfahren
•  Inhaltsanalyse
•  Critical Incident Technique
•  Strukturlegetechnik
•  etc.

•  liefert qualitative Daten, die anders nicht zugänglich wären
•  hilft Themenfelder vorzustrukturieren

•  sehr zeitaufwendig
•  wenig quantitative Ergebnisse (Kennzahlen)
•  nicht OLAP-fähig

•  Vorstudien zur Produktentwicklung
•  Vorbereitung eines Fragebogens
•  Gewinnung vertrauenskritischer Informationen