Traue keiner Studie - Statistik-Basics für Online-Marketer und Studienverwender
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biedenkapp.it | 13.04.2023
Traue keiner Studie – Statistik-Basics für Marketer und
Studienverwender
Thorsten Biedenkapp
biedenkapp.it | 13.04.2023 Statistik für Online-Marketer
Über mich Thorsten Biedenkapp (37) Studium Humanmedizin in
Frankfurt am Main Seit 2002 freier IT-Berater Seit 2007 Inhaber biedenkapp.it Schwerpunkt Healthcare Tätigkeitsfelder
Konzeption Umsetzung von Websites / Portalen
im Bereich Healthcare Social Media / Kommunikative
Nachbetreuung im Bereich Healthcare
Twitter: @biedenkappIT
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Womit alles begann…
Quelle: http://t3n.de/news/studie-seziert-million-headlines-559473/
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Fragen über Fragen
Quelle: http://moz.com/blog/5-data-insights-into-the-headlines-readers-click
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Voraussetzungen für gute Studien / Umfragen
Statistik für Online-Marketer
Untersucher sollte objektiv sein Untersucher sollte Daten korrekt kodieren Untersucher sollte Entscheidungen treffen
können, die der Studie zuträglich sind Bsp.: Probanden nicht im Freundeskreis
rekrutieren Untersucher sollte Daten korrekt
interpretieren können
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Gutes Personal ist wichtig
Statistik für Online-Marketer
Studie sollte auch bei mehrmaliger Anwendung immer die gleichen Ergebnisse erzeugen (Reliabilität)
Studie sollte das messen, was in der Arbeitshypothese beschrieben wird (Validität)
Studie sollte unabhängig von wirtschaftlichen, politischen oder sonstigen Interessen durchgeführt werden
Studie sollte transparent und überprüfbar mit den erhobenen Daten umgehen können
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Gute Studie = Gute Daten
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Häufige Fehler in Statistiken
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Sind die Zahlen korrekt?
Quelle: spiegel.de
Bei der Hochrechnung zur Parlamentswahl 2011 im russischen Fernsehen kommt es zu einem kuriosen Rechenfehler: Zählt man die Prozentwerte aller Parteien zusammen haben diese angeblich 146,67 % der Stimmen auf sich vereinigen können.
Bild: http://www.spiegel.de/fotostrecke/wahlkuriositaeten-in-russland-wir-sind-99-47-prozent-oder-fotostrecke-75892-3.html
Statistik für Online-Marketer
Mehr als 2 Käufe / Monat2 Käufe / Monat1 Kauf / Monat
43 %
15 %
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Wie häufig kaufen Sie in Onlineshops ein?
28 %
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Der Maßstab machts
1 2 3 4 5 6 7 8 9465470475480485490495500505510515
Häufigkeit von Zahlen beim Roulettespiel
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Der Maßstab machts – Teil 2
1 2 3 4 5 6 7 8 90
100
200
300
400
500
600
Häufigkeit von Zahlen beim Roulettespiel
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Die Perspektive machts
Statistik für Online-Marketer
Die Zielpopulation / Grundgesamtheit setzt sich aus allen Individuen zusammen, die untersucht werden sollen. Bsp.: Kaufverhalten der Deutschen in Online-Shops
Zielpopulation = Gesamte deutsche Bevölkerung Einschränkung = Geschäftsfähiges Alter + Wohnort in
Deutschland
Negativbeispiel: „Ein Glas Rotwein am Abend ist gesund!“
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Unklare Zielpopulation
Statistik für Online-Marketer
Repräsentativ bedeutet, dass die Zusammensetzung der Stichprobe mengenmäßig die Zielpopulation im kleinen Maßstab abbildet
Auswahl der Probanden sollte auf aktuellen Daten beruhen
Keine Bevorzugung von bestimmten Teilmengen der Zielpopulation
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Stichprobe sollte Zielpopulation repräsentieren
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Wir haben eine Umfrage durchgeführt und…
4 von 5 Zahnärzten würden Zahnbürsten von XYZ empfehlen.
90 % der befragten Leserinnen der Zeitschrift abc würden Hautcreme von 0815 kaufen.
Es wurden eventuell nur 5 Zahnärzte befragt.
Es wurden nur 20 Leserinnen befragt, davon waren 15 Angestellte des Verlags
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Beispiel für kleine Stichproben
Quelle: http://www.jolie.de/artikel/jolie-leserinnen-lieben-die-neue-aquasource-bb-cream-2276338.html
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Genauigkeit einer Stichprobe / Fehlergrenze
100
1
Bsp.: 100 Personen wurden befragt
= 0,1 = 10 %
Statistik für Online-Marketer
Bsp.: 5.000 Besucher einer Website wurden zu Ihrer Meinung über ein Produkt befragt Probleme:
Nur Teilnehmer, die sich AKTIV entschieden haben, an der Umfrage teilzunehmen (meist Menschen mit klaren Vorstellungen und dem Drang zur Meinungsäußerung)
Nur Teilnehmer mit Internetzugang Nur AKTIVE Besucher der Website (möglicherweise
bereits Käufer des Produkts)
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Zusammensetzung der Stichprobe
Statistik für Online-Marketer
Bsp.: Ein Teil der Studiendaten war unbrauchbar, da die Teilnehmer sinnlose Angaben im Feld „Alter“ gemacht haben. FALSCH:
Fehlerhafte Daten werden aussortiert und verworfen / in der Auswertung unterschlagen
RICHTIG: Fehler dokumentieren und in der Auswertung
darstellen
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Willkommen beim Datenfriseur
Statistik für Online-Marketer
Bsp.: Ein Medikament wird vor seiner Markteinführung am Patienten getestet. In der Studie wird geschrieben: „Von den Patienten, die erfolgreich an der Studie teilgenommen haben…“ Problem:
Was ist mit den Patienten passiert, die nicht erfolgreich an der Studie teilgenommen haben? Sind sie vielleicht nach Einnahme des Medikaments verstorben?
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Willkommen beim Datenfriseur – Teil 2
Statistik für Online-Marketer
Bsp.: Ein Online-Shop versendet in einer Umfrage zur Kundenzufriedenheit 5.000 Fragebögen an seine Kunden. Die Aktion erzeugt 250 Rückläufer. Problem:
Was ist mit den Fragebögen der übrigen 4.750 Kunden? Was ist deren Meinung?
Typische Antwortquoten: Brief 50-70% Telefon 80% E-Mail 40% Online 30% Interview 80-85%
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Niedrige Antwortquote
Quelle:http://www.utexas.edu/academic/ctl/assessment/iar/teaching/gather/method/survey-Response.php
Statistik für Online-Marketer
Suggestivfragen verfälschen die Aussagekraft jeder noch so gut designten Studie Bsp:
Ist XYZ eine starke Marke mit großer Strahlkraft? Wie einfach war es für Sie, den Online-Shop ZZZ zu
benutzen? Sicherlich sind Sie nach der Bestellzusammenfassung
zur Kasse gegangen? 80% unserer Kunden sagen, dass wir ein gutes
Warenangebot haben. Stimmen Sie zu?
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Wann frage ich was?
Statistik für Online-Marketer
Der Zeitpunkt für eine Studie sollte gut gewählt sein Bsp.: Direkt nach einem Datenskandal in
einem Online-Shop wird eine Umfrage zur Vertrauenswürdigkeit des Anbieters durchgeführt.
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Wann frage ich was? – Teil 2
Statistik für Online-Marketer
Gedanken zum Studiendesign machen (Objektivität, Reliabilität, Validität)
Zahlen, Diagramme immer auf Korrektheit prüfen (Addition, Maßstab, Perspektive)
Zielpopulation und Stichprobe hinterfragen Umgang mit Daten hinterfragen (Auslassungen,
Antwortquote, Formulierungen) Fragetypen und Timing der Studie beachten
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Zusammenfassung
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Noch Fragen?Ich freue mich auf Sie!
Vortrag auf Slideshare:
Twitter: @biedenkappIT
E-Mail:info@biedenkapp.it
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