Erfolgsgeschichte 1

Online-Reportinglösung für Trackingdaten

Die Herausforderung  

Ein führender, börsennotierter Automobilzulieferer benötigt eine unternehmensinterne Online-Analyse- und Reportinglösung. Ziel ist es, die in regelmäßigen Tracking-Studien weltweit erhobenen Marktforschungsdaten systematisch auszuwerten und daraus aussagekräftige Reports zur Markenstrategie zu erstellen.

Die Lösung 

In enger Abstimmung mit dem Kunden entwickelte GIM analytics eine umfangreiche Online-Reportinglösung für Trackingdaten. Die Lösung beinhaltet zahlreiche Filter- und Splitmöglichkeiten zur detaillierten Analyse der etwa 70 halbjährlich in ca. 60 Ländern erhobenen Marktforschungs-Indikatoren und enthält sowohl ein Tabellierungs-Modul als auch Dashboard-artige Charting-Seiten.

Die zugrundeliegende Datenbank beruht auf einem eigens für dieses Projekt entwickelten hochoptimierten Datenbankmodell, das komplexe Analysen auf Rohdaten-Ebene in Sekundenbruchteilen ermöglicht. Die Reportinglösung wird abgerundet durch umfangreiche Exportfunktionen und eine durch die Nutzer erweiterbare Bibliothek von Analyse-Vorlagen. Die Reportinglösung von GIM analytics wird seit 2015 intensiv von ca. 500 Nutzern weltweit verwendet und trägt seither maßgeblich zur effizienten und präzisen Unternehmenssteuerung bei.

Erfolgsgeschichte 2

Social Media Listening XXL für mehr Zielgruppenverständnis

Die Herausforderung  

Ein Hersteller von FMCG will verstehen, wie seine Zielgruppe online interagiert, das heißt: welche Themen sie im Netz bewegt, wo sie sich austauscht, welche Konsumbedürfnisse sie hat. Der Kunde war auch daran interessiert, welche Themen Konsumenten online umtreiben und welche im Vergleich eher offline diskutiert werden. Die Erkenntnisse sollten im Anschluss dazu genutzt werden, die Produktneuentwicklung voranzutreiben.

Die Lösung 

Mit Hilfe eines internationalen Social Media Listenings konnten wir den Grundstein für ein neues Produkt legen, das erfolgreich am Markt platziert wurde. Eingesetzt wurden neben Social Media Listening auf verschiedenen Plattformen wie Facebook, Twitter, Instagram, Foren und Blogs auch Video Monitoring, Review Monitoring und Trend Monitoring. 

Um bestehende Wissenslücken zu schließen, wurde die umfangreiche Online Data Analysis mit einer kurzen, quantitativen Befragung kombiniert. Dadurch gewann der Kunde wertvolle, handfeste Zielgruppen-Erkenntnisse zu seinen relevanten Themen.

Erfolgsgeschichte 3

Smart Driver Analysis bei einer komplexen Mobilitätsstudie

Die Herausforderung  

Ein Automobilhersteller des Luxus-Segments führt eine groß angelegte App-basierte Studie zum Mobilitätsverhalten junger Menschen durch. Ziel ist es, zu verstehen, welche Parameterkonstellationen dazu führen, dass eine Transportsituation als insgesamt angenehm empfunden wird. Der Datensatz ist sehr umfangreich und weist komplexe Inter-Item-Korrelationen auf, was den Einsatz klassischer Verfahren zur Treiberanalyse wie etwa der Linearen Regression erschwert.

Die Lösung 

Die Data Scientisten von GIM analytics behandelten das Problem mit einer modifizierten Variante der sog. Random-Forest-Regression, das als besonders robustes Regressionsverfahren – insbesondere bei Vorliegen hochkorrelierter Items – bekannt ist. 

Aus den vom Algorithmus konstruierten „Entscheidungswäldern“ extrahierten die Experten von GIM analytics die relativen Wichtigkeits-Scores für alle Features im Datensatz in Bezug auf die abhängige Variable „Gesamtzufriedenheit“. Die Ergebnisse dieser Analysen und weiterer Hypothesentests lieferten wertvolle Insights in die Präferenzstruktur junger Mobilitätsnutzer.