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Widget für Opportunity-Analysediagramm (BX)


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Informationen zum Diagramm-Widget „Opportunity-Analyse“

Mit dem Opportunity-Analysediagramm für Markentreiber können Sie testen, wie sich unabhängige treibende Variablen auf eine Schlüsselkennzahl auswirken, und die Performance Ihrer Marke im Vergleich zur Branche analysieren.

Zeigt das Widget BX-Opportunity-Analyse an.

 

Die Y-Achse des Diagramms stellt die Wichtigkeitsbewertung dar, die angibt, wie wichtig jeder Ihrer Treiber innerhalb der Branche ist.

Die X-Achse stellt die Bewertungslücke dar, die die Differenz zwischen Ihrer Zielmarke (in der Regel Ihre eigene Marke) und dem Branchendurchschnitt darstellt. Eine Bewertungslücke kann positiv (d.h., Ihre Zielmarke ist höher bewertet) oder negativ (d.h. Ihre Zielmarke ist niedriger bewertet).

Datenanforderungen für Treiber und Ergebnismetriken

Es gibt zwei wichtige Arten von Feldern, die beim Erstellen dieses Widgets berücksichtigt werden müssen: Treiber und Ergebnismetriken.

Die Datenanforderungen für das Quadrantendiagramm sind den Datenanforderungen für das Analyse-Widget der anderen Markentreiber sehr ähnlich. Wir empfehlen, die folgenden Abschnitte zu lesen, um Hilfestellung bei der Formatierung Ihrer Umfrage und der Zuordnung Ihrer Dashboard-Daten zu erhalten, um diese Anforderungen zu erfüllen:

Datenfreude

Klicken Sie auf den Widget-Titel, um anzuzeigen, wann die Widget-Daten zuletzt aktualisiert wurden.

Aktualität der Daten hervorgehoben in einem Quadrantendiagramm für die Analyse von Markentreibern

Widget-Einrichtung

  1. Legen Sie fest, ob Markennamen aus Treiberfragen oder einem zugeordneten Feld abgerufen werden sollen. Weitere Informationen zu den jeweiligen Anforderungen finden Sie unter Datenanforderungen für Treiber.
    Widget-Einrichtung für Chancenanalyse
  2. Wenn Sie Zugeordnetes Feld ausgewählt haben, klicken Sie auf Feld auswählen, um die Marke anzugeben, in der Sie die in jeder Antwort bewertete Marke speichern (in der Regel nur „Marke“, aber die Benennung kann variieren).
  3. Wenn im Dashboard ein Gewichtungsschema konfiguriert ist, können Sie Gewichtete Analyse aktivieren, um die Gewichtungen in dieser Analyse zu verwenden. Dieser Schritt ist nicht erforderlich.
  4. Klicken Sie auf Treiber auswählen, um jeden Treiber hinzuzufügen.
  5. Klicken Sie auf Ergebnismetrik konfigurieren.

Konfigurieren der Ausgangsmetrik für Treiberfragen

Lesen Sie diese Schritte, wenn Sie angegeben haben, dass Sie „Bandnamen von“ „Driver-Fragen“ abrufen würden.

Ein neues Fenster für die Konfiguration der Ergebnismetrik wird geöffnet.

  1. Beschriften Sie die Ergebnismetrik.
  2. Definieren Sie zunächst die Zielmarke und ihre Ergebniskennzahl. Die Zielmarke ist diejenige, die Sie mit allen anderen vergleichen möchten. Wählen Sie auf der linken Seite das Feld aus, das Sie für die Ergebniskennzahl angelegt haben, und geben Sie auf der rechten Seite an, welche Marke dieses Feld misst.
  3. Als Nächstes definieren Sie die Marken, mit denen Sie Ihre Zielmarke vergleichen möchten. In der Spalte „Feld“ auf der linken Seite wählen Sie das Feld aus, das Sie für die Ergebniskennzahl angelegt haben.
  4. In der Spalte „Marke“ geben Sie die Marke an, die das Feld misst.
  5. Klicken Sie auf das Pluszeichen (+), um ein anderes Feld zuzuordnen. Sie sollten für jede Marke ein separates Feld haben, wie abgebildet.
  6. Wählen Sie Zielmarke in Vergleichsliste einbeziehen. Dies bestimmt, ob die Zielmarke bei der Berechnung in den Vergleichssatz aggregiert wird.
    Tipp: Best Practice ist es, immer die Zielmarke in die Vergleichsliste aufzunehmen.
  7. Klicken Sie auf Speichern.
Tipp: Schauen Sie sich den Screenshot genau an. Beachten Sie, dass für jedes hinzugefügte Feld (z. B. „MusiQ NPS“) die entsprechende Serie („MusiQ“) denselben Markennamen hat.

Konfigurieren der Ausgangsmetrik für ein zugeordnetes Feld

Lesen Sie diese Schritte, wenn Sie angegeben haben, dass Sie „Bandnamen aus“ einem „Zugeordneten Feld“ abrufen würden.

Ein neues Fenster für die Konfiguration der Ergebnismetrik wird geöffnet.

  1. Beschriften Sie die Ergebnismetrik.
  2. Wählen Sie das Feld aus, das Sie für die Ergebnismetriken angelegt haben.
  3. Definieren Sie die Zielmarke. Dies ist die Marke, die Sie mit allen anderen vergleichen möchten.
  4. Wählen Sie die Marken aus, die Sie im Widget analysieren möchten.
  5. Wählen Sie Zielmarke in Vergleichsliste einbeziehen. Dies bestimmt, ob die Zielmarke bei der Berechnung in den Vergleichssatz aggregiert wird.
    Tipp: Best Practice ist es, immer die Zielmarke in die Vergleichsliste aufzunehmen.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Widget-Anpassung

Allgemeine Informationen zum Hinzufügen und Bearbeiten von Widgets finden Sie auf der Seite Erstellen von Widgets. Lesen Sie weiter, um Informationen zum Anpassen dieses spezifischen Widgets zu erhalten.

Treiberbeschriftungen

Metrikbeschriftungen ändern

Bei Bedarf können Sie auf jeden Treiber klicken, um seinen Namen zu ändern.

Warnungsschwellenwerte

Warnungsschwellenwerte im Widget-Bearbeitungsbereich

Wenn Ergebnisse statistisch unbedeutend sind, sollten Sie dies berücksichtigen, bevor Sie Entscheidungen auf der Grundlage des Widgets treffen. Daher ist es möglich, eine Warnung hinzuzufügen, die in Ihrem Widget angezeigt wird, wenn Antworten nicht innerhalb eines bestimmten statistischen Bereichs liegen. Wenn Sie den Mauszeiger über dieses Symbol bewegen, wird die oben gezeigte Warnung näher erläutert.

Der Bestimmtheitsgrad (R-Quadrat) ist standardmäßig auf 0,2 gesetzt. Der Stichprobenumfang (N) ist auf 300 gesetzt. Sie können diese bei Bedarf anpassen.

Achsenbeschriftungen

Aktivieren Sie die Achsenbeschriftungen in der Widget-Anpassung.

Geben Sie an, ob Sie auf jeder Achse numerische oder beschreibende Beschriftungen einfügen möchten.

Raster

Schalten Sie die Rasterlinien für das Diagramm ein.

Geben Sie an, ob im Opportunity-Analysediagramm Rasterlinien angezeigt werden sollen.

Ergänzende Analyseinformationen

Unten im Widget wird eine kurze Zusammenfassung der Auswirkungen der ausgewählten Treiber auf die ausgewählte Ergebniskennzahl angezeigt.

Ein Widget, bei dem die Auswirkungserklärung unten hervorgehoben ist. r2 ist 0,02 und die N-Zielmarke ist 18.

Die Anzahl der Antworten (N) ist die Anzahl der Antworten in der Analyse. Je größer der N-Wert, desto sicherer sind Sie in den Ergebnissen. Wir empfehlen mindestens 30 Antworten. Wenn N niedrig ist, sind Ihre Filter möglicherweise zu restriktiv. Passen Sie Ihre Filter an, und führen Sie die Analyse erneut aus.

Die Prognosegenauigkeit auf einer Skala von 0 bis 1 (R-Quadrat) ist die numerische Kennzahl zur Quantifizierung der Prognosegenauigkeit des Analysemodells, die zwischen 0 und 1 liegt. Eine 0 bedeutet, dass das Modell keinen Prognosewert hat, und eine 1 bedeutet, dass das Modell alles perfekt vorhersagt.

Tipp: Wenn N oder R Quadrat niedrig sind, beachten Sie, dass die Prognosegenauigkeit verringert wird. Um das R-Quadrat zu erhöhen, versuchen Sie, eine neue Gruppe von Treibern oder eine andere Ergebnismetrik auszuwählen, von der Sie erwarten, dass sie größere Auswirkungen haben.
Tipp: Das hier angezeigte R-Quadrat steht in keinem Zusammenhang mit dem R-Quadrat, der in den Warnschwellen gesetzt ist.

Auswirkungssimulator

Bestimmen Sie mit dem Auswirkungssimulator eine Markenpositionierungsstrategie, die die Wirkung auf Ihre Markengesundheits-KPIs maximiert!

Das Opportunity-Analysediagramm zeigt Ihnen, wie sich Ihre Marke im Vergleich zum Rest ihrer Kategorie in bestimmten Wahrnehmungen verhält. Im nächsten Schritt hilft Ihnen der Auswirkungssimulator dabei, zu ermitteln, auf welche Markenwahrnehmung Sie sich konzentrieren sollten, um die Auswirkungen auf Ihre Markengesundheits-KPIs zu maximieren.

Einfach ausgedrückt: Mit dem Auswirkungssimulator können Sie die Performance verschiedener Markenwahrnehmungen simulieren, sodass Sie die Auswirkungen auf den KPI Ihrer Wahl sehen können.

Beispiel: MusiQ ist ein Musiksubskriptionsservice. Die wichtigste Kennzahl (und die „Ergebniskennzahl“, die sie in dieses Widget aufnehmen würden) ist NPS. Derzeit halten nur 24 Prozent der Befragten von MusiQ ihre Marke für ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis. Wenn MusiQ seinen Service geändert hat, dann investierte er in das Marketing, um diese Wahrnehmung zu verlagern, sodass nun 35 % der Befragten meinen, dass ihr Service ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet und welche Auswirkungen dies auf ihren NPS-Wert haben wird? Der Auswirkungssimulator hilft Ihnen dabei, die genauen Ergebnisse dieser prozentualen Änderung des gesamten NPS anzuzeigen. Sie können sogar andere Treiber anpassen, um die kollektiven Auswirkungen zu sehen.

Simulieren von Ergebnissen mit dem Auswirkungssimulator

Sowohl Dashboard-Editoren als auch Benutzer mit Lesezugriff auf das Dashboard können den Simulator verwenden.

Tipp: Bevor Sie den Auswirkungssimulator verwenden können, müssen Sie sicherstellen, dass das Quadrantendiagramm der Markentreiberanalyse mit Treibern und einer Ergebniskennzahl eingerichtet wurde.
  1. Um den Auswirkungssimulator zu öffnen, klicken Sie im Widget auf Auswirkung simulieren.
    Bild der Auswirkungsdrucktaste im Widget; das Widget befindet sich nicht im Bearbeitungsmodus
  2. Auf der linken Seite sehen Sie die wichtigsten Faktoren. Es gibt einen aktuellen Wert, dann das Ziel, den Sie bearbeiten können.
    Bild eines neuen Fensters, das sich über dem Dashboard öffnet; auf der linken Seite befinden sich die wichtigsten Treiber und in der Mitte rechts Details zu den simulierten Änderungen
  3. Wenn Sie ein bestimmtes Treiberziel erhöhen oder verringern, wird Ihre Ergebniskennzahl an die geschätzte Auswirkung angepasst.
    Beispiel: Hier war der Startwert unserer Ergebnismetrik 2,6. Wenn wir dann die Ziele unserer Fahrer anpassen, erhalten wir einen simulierten Wert von 2,8. Das ist ein geschätzter Einfluss von 10,7 % auf unsere Ergebniskennzahl.
  4. Der Simulator bietet außerdem eine hilfreiche Zusammenfassung der wichtigsten Treiberänderungen, die während der Simulation vorgenommen wurden, sowie die nachfolgenden Auswirkungen (Erhöhung oder Abnahme), die dieser Wert auf die Ergebnismetrik schätzt.
  5. Der Nettoeffekt erläutert, wie sich die Ergebnismetrik in einfacher Sprache geändert hat.
    Beispiel: Dann wird der Nettoeffekt 10,7 % mehr MusiQ Share of Wallet von 2,6 (aktuelle Bewertung) auf 2,8 (prognostiziertes Ziel) erhöhen.

Das Ziel auf der rechten Seite ist die geschätzte Auswirkung auf Ihre Ergebniskennzahl. Sie können diesen Wert nicht direkt bearbeiten; er ändert sich, wenn Sie Treiberziele anpassen.

Tipp: In den Simulatorergebnissen steht „pp“ für „Prozentpunkte“.

Berechnung

Ähnlich wie die Ergebnisse des Quadrantendiagramms verwendet der Simulator Johnsons relative Gewichte. Diese Methode wird häufig verwendet, um auszuwerten, wie sich eine abhängige Variable auf einen Satz unabhängiger Variablen bezieht. Sie kann auch dann eindeutige Ergebnisse liefern, wenn die unabhängigen Variablen eine sehr hohe Kollinearität aufweisen.

Simulation exportieren

Sie können eine Kopie der Ergebnisse des Simulators als PDF exportieren. Wählen Sie dazu Simulation exportieren.

Bild der Drucktaste für die Exportsimulation unten rechts im Simulationsfenster

Jeder Benutzer, für den das Dashboard freigegeben wurde, kann Simulatorergebnisse exportieren.

Zurücksetzen der Simulation

Sie können die Simulation auf einfache Weise zurücksetzen, ohne jeden Treiber manuell anpassen zu müssen. Klicken Sie auf Alle zurücksetzen, um alle Treiber zurückzusetzen, oder klicken Sie auf das Aktualisierungssymbol neben einem einzelnen Treiber, um nur den Treiber zu aktualisieren.

Bild der beschriebenen Drucktasten links neben dem Simulatorfenster

Wichtige Begriffe

Im Folgenden finden Sie eine Liste der auf dieser Seite verwendeten Suchbegriffe zur Markenanalyse.

  • Markengesundheit: Art und Weise, wie ein Unternehmen oder eine Marke seine Versprechen gegenüber Kunden einhält. Eine Marke gilt als gesund, wenn Kunden glauben, dass sie diese Versprechen einhält.
  • Markenwahrnehmung: Was die Leute von Ihrer Marke halten.
  • Markenposition: Wie Ihre Marke auf dem Markt positioniert ist, bestimmt letztlich, wie Verbraucher Sie sehen und wie Sie in der Lage sind, ihre Anforderungen zu erfüllen. Sie bestimmt, wer innerhalb Ihrer Kategorie im Wettbewerb steht, und wenn Sie richtig positioniert sind, bestimmt es, wie viel Mitarbeiter oder Unternehmen für Ihre Produkte oder Services bezahlen.
  • Kategorie: Die anderen Marken, mit denen Sie Ihre Marke(n) vergleichen möchten. Dabei kann es sich um Wettbewerbermarken oder sogar um andere Marken handeln, die ein Unternehmen besitzt. Das heißt, das ist der Marktplatz, auf den sich die Marke kümmert.
  • KPIs: Technisch gesehen ein weiter gefasster Branchenbegriff, KPI ist kurz für Key Performance Indicators. Anhand dieser Kennzahlen misst Ihr Unternehmen den Erfolg. Es gibt viele verschiedene KPIs, und keine zwei Unternehmen werden genau gleich aussehen. (Häufig unterscheiden sie sich sogar zwischen Abteilungen oder Projekten im selben Unternehmen!)

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Begriffe, die für die Einrichtung dieses Diagramms spezifisch sind.

  • Ergebnismetrik: Die Ergebniskennzahl ist die abhängige Variable in Ihrer Analyse. Ergebnismetriken sollten eine wichtige Kennzahl (KPI) für Ihre Marke darstellen. Dies kann häufig NPS-Fragen, Empfehlungswahrscheinlichkeiten oder Rücksichtnahme auf Fragen umfassen.
  • Treiber: Die Treiber in diesem Widget sind Ihre unabhängigen Variablen. Dabei kann es sich entweder um Fragen zu Markenbildern oder um Produktfragen handeln, die in einem Skalenformat geschrieben wurden. Bei Produktfragen kann es um Ruf, Leistung, Zuverlässigkeit und vieles mehr gehen.

Weitere Optionen

Klicken Sie auf die drei horizontalen Punkte in der oberen rechten Ecke Ihres Widgets, um zusätzliche Optionen anzuzeigen.

Zusätzliche Optionen für Widget „Markentreiberanalyse-Quadranten-Chat“

  • Exportieren: Exportieren Sie Ihr Widget als JPG, PDF, CSV oder TSV.
  • Daten anzeigen: Zeigen Sie eine Tabelle mit den Daten für alle Treiber im Widget an.

Häufig gestellte Fragen

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.