BWL I - Marketing Einheit 1
Karteikarten zur 1. Einheit des Marketings in BWL I
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Cartes-fiches
Datenerhebung und Analyse
- Erhebung erfolgt durch interne Mafospezialisten oder (häufig) Mafo Institute (extern).
- Oft teuerster und kritischster Teil des Mafoprozesses (Gefahr der Beeinflussung der Probanden, Interviewer arbeiten oft fehlerhaft oder manipulieren, Befragte antworten unwillig oder unehrlich).
- Bei beauftragtem Mafo Institut erstellt dieses oft erste Datenanalysen.
- Falls kritische Daten (z.B. zu Kosten) in Analysen einfliessen, werden dem Unternehmen oft Simulatoren (z.B. in Excel) zur Verfügung gestellt.
A/B Tests
Beispiel: Experiment zum testen, ob grüne oder blaue Landingpage mehr Kaufrate 'generiert'.
Gruppe A: n = 100, Kaufrate p(A) = 9%,
Gruppe B: n = 100, Kaufrate p(B) = 14%.
Ist blau signifikant besser als grün oder handelt es sich um Zufallsunterschiede?
Standardfehler der Kaufraten und den z-score berechnen, um damit aus der Normalverteilung den p-Level abzulesen.
Standard Error (SE) = Wurzel aus (p * (1 - p) / n)
=> SE(A) = 0.028618, SE(B) = 0.034699
Wir können dann zu 95% (Signifikanzniveau) sicher sein, dass die wahre Kaufrate im Bereich p ± (1.96 * SE) liegt.
Um Aussagen zur Signifikanz der Variation zu machen, bestimmen wir den z-Score:
z-score: (p(B) - p(A)) / (Wurzel aus (SE(A)^2 + SE(B)^2 )) = 1.11
Der p-Wert (aus der Normalverteilungstabelle) der sich bei einem z-Score von 1.11 ergibt, ist 0.87493 bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 0.05, 0.8665 bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von .01. D.h. es gibt bzgl. der Kaufrate keinen signifikanten Unterschied aufgrund des farblichen Hintergrunds.
Die Differenz der Werte wäre signifikant unterschiedlich von Null, wenn die resultierende Irrtumswahrscheinlichkeit
tiefer als das angestrebte Signifikanzniveau/ die angestrebte Irrtumswahrscheinlichkeit wäre. Je höher der z-Score (ceteris paribus) ist, umso höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied signifikant ist.
Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse
Ergebnisse von Mafostudien gehen an Entscheidungsträger, welche
oft besseres Problemwissen haben, oder oft auch an andere Abteilungen, die diese für z.B. ,,Business
Pläne" für Neuprodukte, Werbeentscheidungen, Regalplatzierungen, etc. nutzen.
Auf Basis der Ergebnisse tauchen oft neue Ideen für weitere Analysen auf. Mafo unterstützt diese dann oder stellt den Entscheidungsträgern die Daten selbst (z.B. im Marketinginformationssystem) oder via Simulatoren zur Verfügung.
