Treiberanalyse (Relative Importance) durchführen

Die Treiberanalyse beantwortet die Frage hinter dem Wert: Nicht wie hoch ein Ergebnis ist, sondern warum es sich bewegt. In DataLion ist sie als Relative-Importance-Analyse umgesetzt und läuft auf der R-Engine – direkt auf Ihren Daten, ohne R-Kenntnisse.

Was die Treiberanalyse macht

Die Analyse zerlegt die erklärte Varianz einer Zielgröße – etwa NPS oder Zufriedenheit – auf die einzelnen Einflussfaktoren und zeigt als Rangfolge, welche Treiber den größten Beitrag leisten. So erkennen Sie, welcher Faktor am meisten erklärt und welcher kaum – und lenken Ressourcen auf die Treiber mit echtem Hebel.

So gehen Sie vor

1. Wählen Sie die Zielgröße (z. B. NPS, Gesamtzufriedenheit, Wiederkaufabsicht).
2. Wählen Sie die erklärenden Variablen (die möglichen Treiber, z. B. Image-Dimensionen oder Erlebnis-Bausteine).
3. Rechnen Sie die Relative-Importance-Analyse – sie ist eines der über 20 vordefinierten Verfahren auf der R-Engine.
4. Lesen Sie die Rangfolge der Treiber nach erklärter Wichtigkeit ab.

Die Analyse rechnet auf Ihren gewichteten Daten – ohne Export nach R, SPSS oder Python.

Ergänzend: Regressionen

Um Richtung und Stärke einzelner Effekte zu prüfen, ergänzen Sie die Treiberanalyse um Regressionen (linear, ordinal und weitere). Grundlagen dazu finden Sie unter Statistische Analysen mit dem Charttyp „Fortgeschrittene Statistik“.

Treiber je Segment vergleichen

Rechnen Sie die Analyse für unterschiedliche Segmente und vergleichen Sie, ob ein Faktor – etwa Preis – bei Neukunden anders wirkt als bei Bestandskunden. Für die Gegenüberstellung nach Segment eignen sich Kreuztabellen.

Tipp: Die Treiberanalyse ist das Herzstück von NPS- und Zufriedenheitsstudien. Sichern Sie Unterschiede zwischen Segmenten zusätzlich über Signifikanzen ab.