Brand Tracking mit Funnel, Signifikanz & Treibern
Bilde den Markentrichter als Net-Zeilen ab, teste jede Welle und jeden Wettbewerber auf Signifikanz, glätte den Verlauf und finde per Treiberanalyse, welche Image-Dimensionen die Präferenz bewegen. ISO-27001-Hosting, DSGVO-konform, Made in Munich.
DataLion bildet den Markentrichter – von gestützter und ungestützter Bekanntheit über Consideration bis Präferenz und Loyalität – als Net-/Top-Box-Zeilen ab und testet Wellen- wie Segmentunterschiede auf Konfidenzniveaus von 80 % bis 99 %. Der Verlauf wird per SMA/EMA geglättet, Image-Batterien speisen eine Relative-Importance-Analyse auf der R-Engine, und gewichtet wird auf deine Sollstruktur.
- 🇩🇪 Made in Munich
- DSGVO-konform
- AV-Vertrag inklusive
- Hosting in Deutschland
Marktforschung, Insights & Medien vertrauen DataLion
- gestützt + ungestützt Bekanntheit
- 80–99 % Signifikanzniveaus
- SMA / EMA Trend-Glättung
- Gewichtung auf die Sollstruktur
Warum Brand Tracking oft an Aussagekraft verliert
- Jede Welle wird in SPSS, Excel und PowerPoint neu zusammengebaut – fehleranfällig und langsam.
- Veränderungen werden gefeiert, ohne zu prüfen, ob sie signifikant sind.
- Image wird erhoben, aber nie zu klaren Treibern der Präferenz verdichtet.
Funnel als Net- und Top-Box-Zeilen
DataLion bildet jede Funnel-Stufe als Net-/Top-Box-Zeile ab: ungestützte und gestützte Bekanntheit, Consideration, Verwendung, Präferenz und Loyalität – mit Prozentwerten nach Zeile, Spalte oder Basis und Conversion zwischen den Stufen.
Mehrere Marken legst du als Subspalten nebeneinander, sodass deine Marke und der Wettbewerb in einer Tabelle stehen – Welle für Welle konsistent.
- Ungestützte & gestützte Bekanntheit getrennt
- Funnel-Conversion über Top-Box-/Net-Zeilen
- Wettbewerber als Subspalten nebeneinander
- Prozent nach Zeile, Spalte und Basis
Jede Welle und jedes Segment getestet
Ob eine Marke wirklich zugelegt hat oder nur im Rauschen schwankt, prüft DataLion direkt in der Tabelle: Unterschiede zwischen Wellen, Marken oder Zielgruppen werden auf 80 %, 90 %, 95 % und 99 % getestet und als Sterne oder Buchstaben ausgewiesen.
Im Hintergrund laufen z-Test und Chi²-Test (paarweise und Komplement, optional mit Yates-Korrektur) – die Verfahren, die Markentracking belastbar machen.
- Wellen-, Marken- und Segmentunterschiede getestet
- Konfidenz auf 80/90/95/99 %, Sterne oder Buchstaben
- z-Test und Chi²-Test, paarweise und Komplement
- Optionale Yates-Korrektur
Automatischer Wellen-Import mit Glättung
Richte das Tracking einmal ein: Neue Wellen werden automatisch importiert und rekodiert, sodass Variablen über alle Wellen konsistent bleiben – die häufigste Fehlerquelle beim manuellen Tracking entfällt.
Den Verlauf zeigst du als Zeitreihe und glättest ihn per SMA oder EMA mit frei wählbarem Fenster, um Stichprobenrauschen vom echten Markentrend zu trennen.
- Automatischer Import und Rekodierung neuer Wellen
- Variablen über alle Wellen konsistent
- Zeitreihen mit SMA-/EMA-Glättung
- Mehr dazu unter Trackingstudien
Image-Batterien zu Treibern verdichten
Das Markenimage erhebst du über Matrix-/Likert-Batterien und stellst es als Polaritätsprofil, Heatmap oder gestapeltes Diagramm dar – pro Marke und Segment.
Mit der Relative-Importance-Analyse auf der R-Engine findest du heraus, welche Image-Dimensionen Präferenz und Weiterempfehlung am stärksten treiben – die Grundlage für klare Markenentscheidungen.
- Image über Matrix-/Likert-Batterien
- Polaritätsprofile, Heatmaps, gestapelte Diagramme
- Relative Importance: welche Dimensionen Präferenz treiben
- Ergänzt durch Regressionen auf R
Auf die Sollstruktur gewichtet
Markentracking lebt von Repräsentativität. In DataLion gewichtest du auf deine Sollstruktur – mit Gewichten aus dem Datensatz, aus einer separaten Gewichtstabelle (per Join) oder in DataLion auf eine Zielverteilung berechnet.
Die Gewichtung wird bei Filterwechsel automatisch neu berechnet, sodass jede Subgruppe korrekt gewichtet bleibt.
- Gewichte aus Datensatz, separater Tabelle oder berechnet
- Mehrere Gewichtsvariablen pro Projekt
- Neuberechnung bei Filterwechsel
- Gewichtete Basen je Frage und Kategorie
Das baust du mit DataLion
-
Brand-Funnel-Dashboard
Bekanntheit bis Loyalität als Net-Zeilen – signifikanzgeprüft, Welle für Welle.
Mehr dazu → -
Image-Treiberanalyse
Relative Importance auf R: welche Dimensionen Präferenz treiben.
Mehr dazu → -
Gewichtetes Tracking
Auf die Sollstruktur gewichten, automatisch über alle Wellen.
Mehr dazu →
Sehen Sie DataLion mit Ihren eigenen Daten
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Wir arbeiten nun viel effizienter und haben so mehr Zeit, uns um die Ableitungen und Insights aus den Daten für die Kunden zu kümmern.
Die Plattform im Detail
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Häufige Fragen zum Brand Tracking
Wie bildet DataLion den Markentrichter ab?
Werden Wellen- und Wettbewerbsunterschiede auf Signifikanz geprüft?
Wie wird über mehrere Wellen getrackt?
Verstehe ich, welche Image-Dimensionen Präferenz treiben?
Kann ich auf die Sollstruktur gewichten?
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