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DemoSCOPE Auszug aus «Marktforschung von A–Z» (Fachbuch von Werner Wyss, Bestellung mit Antwortkarte, Fr. 60.– broschiert, Fr. 80.– gebunden) Cluster Analyse Prinzip der Cluster-Analyse Die Cluster-Analyse ist ein Rechenprogramm, das Respondenten mit ähnlichen Antwortmustern zu Gruppen zusammenfasst. Diese Verdichtung bewirkt, dass der Anwender der Marktforschungsergebnisse sich nicht mit vielen Dutzend Teilsegmenten herumschlagen muss, sondern mit einer kleinen, überschaubaren Zahl, die sich zudem per Definition maximal unterscheiden. Um die Ähnlichkeit zwischen den Subjekten zu errechnen, verlangt die Cluster-Analyse nach einem geeigneten Mass. Dieses ergibt sich aus der Summe der Differenzen zwischen einer Anzahl festgelegter Variablen. Das Programm stellt in einem Iterationsverfahren die Records so zusammen, dass sich innerhalb der Gruppe möglichst kleine, im Vergleich zu andern Gruppen aber möglichst grosse Abweichungen ergeben. Für diese Berechnung wird die Distanz jedes einzelnen Records zum jeweiligen Cluster- Center ermittelt, also die Summe der Abweichungen aller Variablen vom Durchschnitt der Gruppe. Jeder Respondent gehört einem und nur einem Cluster an. Auswahl der Items Für die spätere Brauchbarkeit des Clusters ist die Auswahl der zu vergleichenden Variablen ausschlaggebend. Dazu eignen sich die demografischen Merkmale des Respondenten, aber auch seine materielle Ausstattung und besonders gut Wertvorstellungen und werden Motive. Es ist aber auch möglich, Verhaltens- und Einstellungscluster zu bilden. In diesem Fall ist die Gruppe durch ein spezifisches Verhaltensmuster bestimmt, z.B. ihren Lifestyle, ihren Konsum- oder Einkaufsstil oder durch ähnliche Ansichten z.B. in der Politik. PRINZIP DER CLUSTERBERECHNUNG Normalerweise arbeitet die Marktforschung mit einem Gesamtdurchschnitt z.B. dem «Durchnschnittsbürger», dem «durchschnittlichen Autofahrer», etc. Eine Cluster-Analyse ersetzt den Gesamtdurchschnitt durch den Durchschnitt mehrerer Teilgruppen, die auch als Typus bezeichnet z.B. Typus A Lösungen mit unterschiedlicher Anzahl Clusters Ein Datensatz lässt sich nach Belieben in zwei, drei, fünf oder zehn Cluster usw. aufteilen. Nicht alle diese Lösungen sind statistisch gleich gut. Bevor man sich auf eine bestimmte Lösung festlegt, müssen deshalb verschiedene Möglichkeiten durchgerechnet werden. Ist das Datenmaterial diffus, d.h. fehlt ihm eine natürliche Struktur, können Zufälligkeiten den Ausschlag geben. Moderne Analyseprogramme beheben diese Schwäche, indem sie zwei Rechenprozesse parallel ablaufen lassen. Zu diesem Zweck wird die Gesamtstichprobe vorgängig in zwei identische Teilstichproben aufgeteilt. Weichen die beiden Berechnungen voneinander ab, ist der Datensatz diffus, die Lösung schlecht. Kommen sie aber zu einem übereinstimmenden Ergebnis, weist dies auf eine natürliche Struktur im Datenmaterial hin: Die Clusterbildung «sitzt». Charakterisierung der Cluster Die Cluster sind charakterisiert durch die unterschiedlichen Ausprägungen der verschiedenen, in ihre Berechnung einbezogenen, Variablen. Zur Umschreibung des Clusters bildet somit das Profil der konstituierenden Variablen den Ausgangspunkt. Aus diesen wird auch das Label (die Bezeichnung) des Clusters abgeleitet. z.B. Typus B z.B. Typus C Zur besseren Illustration werden z.B. Typus D z.B. Typus E anschliessend auch noch zugerechnete Variablen herangezogen, z.B. die soziodemografischen Merkmale. Beispiel: Cluster Y sind die «Modemuffel». Er besteht zu 58 Prozent aus Männern, zu 42 Prozent aus Frauen und hat ein Durchschnittsalter von 51 Jahren. Zusätzliche Verhaltens- und Einstellungsvariablen tragen das ihre dazu bei, ein lebendiges Bild dieses Marktsegments zu erstellen. 14
DemoSCOPE Unser Spezialbulletin vom April war dem 25-jährigen PKS-Jubiläum gewidmet. Einer der Megatrends, die PKS seit 1974 nachzeichnet, ist jener zum Narzissmus. Seine Implikationen für Wirtschaft und Marketing sind viel bedeutender, als man das normalerweise annimmt. Im Marketing äussert er sich u.a. im Wunsch nach besonders freundlicher Bedienung und perfektem Service. Wieviel ist dies dem Kunden in einem konkreten Fall wert? Die Testfrage bezog sich aufs Benzin. Wenn der Autofahrer wählen könnte, welche Tankstelle würde er vorziehen: A) Eine Automatentankstelle bei der er alles selber machen muss, der Liter Benzin jedoch 5 Rappen billiger ist, oder B) eine Tankstelle mit sympathischer Bedienung, die ihm alles abnimmt und ihn mit einem Lächeln verwöhnt (ohne Preisnachlass)? Indikatorfrage zum Narzissmus Was zieht mehr: Freundliche Bedienung und Service oder der günstige Preis? Das Ergebnis ist in mehrerer Hinsicht interessant: Zum einen ist die Preisdifferenz von 5 Rappen immer noch zwei Dritteln der Schweizer wichtiger. Beim Abwägen zwischen Automatisierung und Bedienung neigt die Waage (mindestens in diesem konkreten Fall) Richtung Automatisierung. Immerhin einem Drittel ist die charmante Bedienung (beim Kauf von 50 Litern) Fr. 2.50 wert. Es gibt also eine stattliche Anzahl von Schweizern, die sich gerne etwas verwöhnen lassen und denen diese Dienstleistung auch etwas wert ist. Ihre Zahl wird gemäss PKS in den kommenden Jahren weiter ansteigen. Dort, wo gemäss PKS der Narzissmus besonders stark ausgeprägt ist, wird auch die Tankstelle mit netter Bedienung bevorzugt: In der französischen Schweiz (43 Prozent), bei den Frauen (40 Prozent) und bei den ältern Personen (43 Prozent). Die Korrelation zwischen Narzissmus und dem Wunsch nach Bedienung ist somit nachgewiesen. Gewinner des Wettbewerbs 15 33% Tankstelle mit Bedienung Steckbrief 3% Weiss nicht, keine Antwort 64% Automatentankstelle mit Geldautomat Erhebungsgefäss: Perma-Mehrthemen-Umfrage Repräsentanz: Deutsche und französische Schweiz, sprachkundige Wohnbevölkerung, 15-74 Jahre Stichprobe: 1026 Interviews, Quoten über Regionen, Geschlecht und Alter Erhebungszeitpunkt: 22. März bis 23. April 1999 Erhebungsmethode: Persönlich, Face-to-Face, In-Home Eigentum und Verantwortung: DemoSCOPE Um am Wettbewerb teilzunehmen, mussten die Bulletin-Leser zwei Zahlen schätzen, nämlich den Prozentsatz der Frauen und der Männer, die die Tankstelle B – mit sympathischer Bedienung und normalem Benzinpreis – vorziehen. Die Differenz zu den beiden Prozentzahlen haben wir addiert und aus den Einsendungen mit der kleinsten Abweichung den Gewinner ausgelost. Die ganz korrekten Prozentzahlen wurden nicht geschätzt, dafür haben drei Personen dieselbe Differenzzahl vermerkt und der Haupt-Gewinner musste ausgelost werden. Der Hauptpreis, ein Gratis-Werbe-Test im Rahmen von Ad:AX, im Wert von Fr. 4’500.–, geht an ERGEBNISSE % Frau % Mann Differenz (40%) (26%) Frau Carol Maag, Advico Young & Rubicam, Zürich 40% 30% 4% Drei Trostpreise (je eine Flasche Champagner) erhalten: Herr Stefan Heinrich, Zürich 40% 30% 4% Herr Dr. André Leuenberger, Allocation, Bern 38% 24% 4% Herr Jean-Claude Bruhin, CineCom & Media AG, Zürich 42% 23% 5% HERZLICHE GRATULATION! Herr Stefan Heinrich,
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