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Widget für eindeutige Bildzuordnungen (BX)

Informationen zum Widget „Eindeutige Bildzuordnungen“

Markenimage bezieht sich auf die Messung der Wahrnehmung einer Marke durch die Verknüpfung mit relevanten Attributen durch den Verbraucher. Es hat sich jedoch bewährt, dass die Markennutzung Einfluss auf die Wiedergabe hat. Befragte, die Nutzer einer Marke sind, können sie besser als andere Marken beschreiben und sind daher wahrscheinlicher, dass sie mit jedem Attribut verknüpft wird. Dies bedeutet, dass größere Marken tendenziell mehr Stimmen erhalten, als mit jedem Attribut verknüpft sind, unabhängig davon, was dieses Attribut ist. Dies verwirft das Markenimage zugunsten größerer Marken.

Ein weiterer Faktor, der die Markenauswahl für bestimmte Attribute verzerrt, ist mit der „Prototypik“ des Attributs verbunden. Die Prototypik ist der Grad, in dem ein Attribut die Zugehörigkeit zu einer Kategorie definiert (z. B. werden alle Shampoo-Marken hoch auf „Haare reinigen“ bewertet, daher hat dieses Attribut eine hohe Prototypik).

Distinctive Image Associations (auch bekannt als Brand Image Profiling) sind eine Technik, die die Verwendung steuert und prototypische Vorurteile aufweist, um zu ermitteln, welche Merkmale/Attribute dazu beitragen, eine Marke von einer anderen zu unterscheiden. Es berechnet die Attributbewertungen, die eine Marke erhält, wenn sie undifferenziert wäre, und vergleicht sie mit den tatsächlichen Bewertungen. Die Differenz zwischen der erwarteten und der tatsächlichen Bewertung führt zu einer eindeutigen Bewertung, die die Auswirkungen der aufgezeichneten Marken- und Attributgrößenbewertung eliminiert. Es ist ein aufschlussreiches Analysewerkzeug, mit dem die Stärken und Schwächen einer Marke im Vergleich zu ihren Wettbewerbern über alle Attribute hinweg ermittelt werden können.

Tipp: Marken mit weniger als 50 Antworten auf eine bestimmte Markenbildfrage werden von den Berechnungen für Distinctive Image Associations ausgeschlossen.

Datenanforderungen

Fragen mit Mehrfachauswahl mit denselben Optionen sollten in das Widget Eindeutige Bildzuordnungen geladen werden. Sie haben beispielsweise folgende Fragen: „Welche der folgenden Schmuckmarken bietet ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.“ Die Antworten sind die verschiedenen Marken, die Sie untersuchen. Es sollte für jede Marke die gleichen Eigenschaften haben.

Diese Felder sollten als Textsätze mit mehreren Antworten zugeordnet werden.

Tipp: Keine Sorge – wenn Sie das vorgefertigte Brand-Tracker-Dashboard verwenden, haben wir diese Inhalte bereits für Sie zugeordnet. Dies sind die Fragen, die im Block „Imagery“ Ihrer Umfrage enthalten sind. Manchmal werden diese nach den Attributen benannt, die sie messen („bietet einen guten Wert für das Geld“) oder im Format „imag_#“ (wobei „imag“ für „Markenbilder“ steht). Bei Bedarf können Sie sie immer basierend auf den Attributen umbenennen, die sie messen sollen, sodass sie leichter zu identifizieren sind. Beispielsweise könnte die Frage von früher anstelle von imag_1 den Namen „Good value for the money“ tragen.

Widget einrichten

Klicken Sie unter Metrik auf Hinzufügen.
Tipp: Sie sollten nur eine Kennzahl hinzufügen. Belassen Sie dies als Anzahl. Ändern Sie den Metriktyp nicht, und fügen Sie der Metrik keine Filter hinzu. Änderungen an zusätzlichen Optionen wie Beschriftung oder Dezimalstellen werden im Widget nicht widergespiegelt.
Fügen Sie unter Kennzahlen Markenbildfelder hinzu. Klicken Sie auf Hinzufügen, um jeden hinzuzufügen. Du brauchst mindestens drei.
Tipp: Verwenden Sie in diesem Widget keine negativen oder stark formulierten Attribute! Es ist beispielsweise in Ordnung, ein Attribut zu verwenden, das als „guter Wert für den Preis“, aber nicht als „schlechter Wert für den Preis“ formuliert wurde. Negative Attribute verwerfen die Analyse. Ebenso dürfen Attribute nicht stark formuliert werden – “hervorragender Wert für den Preis” wird nicht so gut funktionieren wie “guter Wert für den Preis”. Starke Adjektive können zu unterschiedlichen zugrunde liegenden Reaktionsmustern führen und die Analyse verfälschen.
Stellen Sie sicher, dass Marken links neben dem Widget unter Feld und Attribute oben aufgeführt sind. Wenn dies nicht der Fall ist, klicken Sie auf Marke und Attribut vertauschen.

Blenden Sie nach Möglichkeit die Option Keine dieser Optionen aus, indem Sie das Ankreuzfeld entmarkieren. Dadurch wird verhindert, dass die Ergebnisse verzerrt werden.

Tipp: Wenn Sie den Daten-Mapper verwenden, um die Namen oder Werte Ihrer Felder kurz und diagrammgerecht zu bearbeiten, können Sie sie direkt im Widget bearbeiten, wie unten dargestellt.

Neuausrichtung auf Aided Awareness

Standardmäßig basiert das Widget „Eindeutige Bildzuordnungen“ auf der Gesamtzahl; jedes Bildattribut wird durch die Gesamtzahl der Umfrageantworten geteilt. Sie haben auch die Möglichkeit, mit Hilfe der Sensibilisierung umzulagern. Wenn Sie dies tun, wird für jedes Bildattribut die Anzahl für eine bestimmte Marke durch die Anzahl der Personen geteilt, die sich dieser Marke bewusst sind. Dadurch kann der Markengrößenfaktor reduziert werden, sodass größere Marken besser mit kleineren Marken verglichen werden können.

Wählen Sie unter Neu berechnen die Option Hinzufügen.
Suchen Sie nach Ihrem unterstützten Sensibilisierungsfeld. Dieser kann einen anderen Namen haben, z. B. „Aided“ oder „Prompt Awareness“.
Markieren Sie dieses Feld.

Tipp: Sie sollten entweder das Feld Umbasieren leer lassen (und somit auf der Gesamtzahl basieren) oder das Bewusstsein dafür nutzen. Wenn Sie ein anderes Feld auswählen, werden die Ergebnisse verfälscht.

Bearbeiten des Rebase-Feldes

Wählen Sie das Feld aus, das Sie zum Neukonfigurieren des Widgets verwendet haben. Sie haben folgende Möglichkeiten:

Label: Ändern Sie die Beschriftung des Rebase-Feldes. Beachten Sie, dass dies nirgends im Widget angezeigt wird und Ihnen mehr dient.
Feld: Ändern Sie das Dashboard-Datenfeld, das Sie zur Neukonfiguration des Widgets verwenden. Sie sollten nur ein unterstütztes Feld oder gar kein Feld verwenden.
Dimension entfernen: Entfernen Sie das Rebase-Feld. Dies führt dazu, dass das Widget erneut auf der Gesamtanzahl basiert.

Interpretation

Dieses Widget ist nützlich, um zu ermitteln, was Ihre Marke von anderen unterscheidet, d.h. seine Stärken und Schwächen hervorhebt. Bei negativen Werten kann Ihre Marke Verbesserungen vornehmen, positive Werte sind Stärken. Achten Sie besonders auf farbcodierte Werte.

Tipp: Wenn der Wert größer als 5 ist, wird er blau markiert. Wenn ein Wert kleiner als -5 ist, wird er rot hervorgehoben. Diese Werte werden hervorgehoben, da dieser große Unterschied ein guter Signifikanzindikator ist. Der Grund für diesen Schwellenwert ist, dass er die wesentlichen Abweichungen für jede Marke hervorhebt und gleichzeitig vermieden wird, sich auf geringfügige Abweichungen zu konzentrieren, die aus der Stichprobenvariation stammen können.

Wir empfehlen, maximal 8-10 Marken gleichzeitig zu analysieren. Bei dieser Analyse handelt es sich um einen Vergleich. Wenn Sie also Marken hinzufügen oder entfernen, können sich die Ergebnisse etwas ändern.

Tipp: Beachten Sie bei der Verfolgung von Bildprofilen im Laufe der Zeit die erwartete Volatilität beim Vergleich von Markenbewertungen über Zeiträume hinweg, aufgrund von Stichproben- und Nichtstichprobenfehlern.

Anzeigeoptionen für Datenwerte

Klicken Sie auf Datenwerte, um zu konfigurieren, welche Daten im Widget sichtbar sind. Wenn Sie Datensichtbarkeit anpassen aktivieren, können Sie auswählen, welche Marken und Metriken angezeigt werden sollen. Dies kann nützlich sein, wenn Sie sich auf bestimmte Marken oder Markenwahrnehmungen in Ihrem Bericht konzentrieren müssen.

Um Marken oder Metriken aus dem Widget auszublenden, deaktivieren Sie das Kontrollkästchen links neben jedem Element.

Weitere Optionen

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

Exportieren: Exportieren Sie Ihr Widget als JPG, PDF, CSV oder TSV.
Daten anzeigen: Zeigen Sie eine Tabelle mit Daten zu allen Bildzuordnungen in Ihrem 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.