Die neuen Entwicklungen der Marktforschung. Online und mobile Marktforschung sowie Big Data Analytics


Hausarbeit, 2021

31 Seiten, Note: 1,0

Elsa Gavriilidis (Autor:in)


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Problemdefinition und -eingrenzung
1.2. Gliederung

2. Theoretische Fundierung
2.1. Methodische Anforderungen von Online-Befragungen
2.1.1. Gütekriterien
2.1.2 Stichprobenauswahl
2.1.3. Fragebogenkonstruktion
2.2 Vor- und Nachteile gegenüber anderen Erhebungsverfahren
2.3. Themen und Beispiele für Online-Befragungen
2.3.1. Kundenzufriedenheitsbefragungen
2.3.2. Mitarbeiterbefragung
2.3.3. Webseitenbefragung
2.4. Smartphones und mobile Marktforschung
2.4.1. Mobile Optimierungen
2.5. Big Data Analytics
2.6. Zusammenfassung

3. Konzeptentwicklung
3.1. Konzeption einer Online-Erhebung
3.1.1 Teilnahme über Endgeräte
3.2 Big Data im eBusiness und eCommerce
3.2.1. Chancen und Risiken

4. Diskussion und Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Piktogramme bei Antwortoptionen

Abbildung 2: Wiederholende Skala

Abbildung 3: Darstellung von Items auf Einzelseiten

Abbildung 4: Weitere Eingabetools

1. Einleitung

Heute sind mehr Geräte mit dem Internet verbunden, als es Menschen auf der Erde gibt (Schwarz, 2015). Die mobile Marktforschung gehört zu den sich am schnellsten entwickelnden Feldern und nur noch wenige Studien setzen die Teilnahme über einen Desktop voraus. Natürlich gehen mit neuen Entwicklungen auch Herausforderungen einher (Theobald, 2018). Obwohl in vielen Bevölkerungsgruppen inzwischen fast jeder ein Smartphone oder Tablet besitzt waren 2015 nur ein geringer Teil der Online­Befragungen für diese Endgeräte konzipiert. Dies verwundert, da die Online-Befragung gegenüber anderen Erhebungsmethoden vielfältige Vorteile besitzt. Unter anderem kann man über Online-Befragungen schnell und kostengünstig eine Vielzahl an Menschen erreichen. Produktabbildungen oder Beschreibungen kann der Teilnehmer beliebig lange betrachten und Filterfragen, sowie Antwortvorgaben können einprogrammiert werden (Freese, 2016). Laut Theobald (2018) gibt es Unterschiede bei Umfrageteilnahmen, die zuhause über den PC und Laptop oder unterwegs am Smartphone erfolgen. Diese Unterschiede und wie entsprechend optimiert werden kann, sind einige der Hauptthemen der vorliegenden Fallstudie.

Ein weiteres zentrales Thema dieser Hausarbeit sind Big Data Analytics. Die Meinungen spalten sich hier bezüglich der Chancen und Risiken (Knorre et al., 2020). „People are saying, Big Data is the new oil“, sagte schon Gary Wolf und bezog sich dabei auf den Wert der Daten, über den sich hingegen nicht streiten lässt. Über Jahrhunderte waren es physische und wertvolle Rohstoffe, die es galt zu besitzen. Heute treten anstelle der physischen Rohstoffe Daten, denn wenn ein Unternehmen seine Daten geschickt nutzt und auf diesen fundierte Entscheidungen trifft, hat es wahrscheinlich einen Vorteil gegenüber seiner Konkurrenz. Wenn vor ein paar Jahren noch Ölunternehmen die Wertvollsten der Welt waren, wurden diese inzwischen durch Apple und Google auf hintere Plätze verdrängt. Beide Giganten verdanken einen Großteil ihres Umsatzes den Datenspuren, die ihre Nutzer online hinterlassen (Schwarz, 2015).

1.1. Problemdefinition und -eingrenzung

In den vergangenen Jahrzehnten spielen das Internet für Marketing- und Kommunikationsaktivitäten eine immer größere Rolle. Dies hat auch der Online­Marktforschung einen immensen Schub gegeben, weswegen diese kontinuierlich an Wichtigkeit gewinnt. Professionelle Marktforschungsinstitute setzen vorrangig die Methode der Online-Befragung für ihre Erhebungen ein. Jedoch werden diese nicht mehr hauptsächlich über Computer und Notebooks beantwortet, sondern es steht den Teilnehmern frei, ihr Smartphone oder Tablet zu nutzen.

Mobile Marktforschung hat zwar in den letzten Jahren einen immensen Schub erfahren, jedoch sind ein Großteil der Online-Umfragen nicht ausreichend optimiert für die Teilnahme über das Smartphone. Das liegt teilweise auch daran, dass viele Befragungsprojekte über einen längeren Zeitraum angesetzt sind und um wiederkehrende Programmierkosten zu vermeiden, wird die ursprüngliche Version verwendet (Theobald, 2018). Diese Fallstudie beschäftigt sich daher mit den methodischen Anforderungen von Online-Befragungen und den jeweiligen Vor- und Nachteilen. Es werden außerdem drei typische Themen von Online-Befragungen anhand von Beispielen vorgestellt und anschließend eine Befragung konzipiert, die auch darauf eingeht, was es zu beachten gilt, wenn die Teilnahme über das Smartphone oder Tablet möglich sein soll.

Ein weiterer wichtiger Aspekt dieser Ausarbeitung sind Big Data Analytics. Im Gegensatz zur klassischen Marktforschung werden mit Big Data, wie der Begriff vermuten lässt, Daten generiert, und dies, ohne einen Konsumenten nach seinen Beurteilungen fragen zu müssen. Zudem werden die Daten direkt durch die Tätigkeiten der Nutzer generiert und ergeben sich nicht aus dem, was sie aktiv von sich preisgeben wollen. Auf Grundlage dieser Daten können dann verschiedene, relativ genaue Schlussfolgerungen gezogen werden, die sich beispielsweise auf ihr Konsumverhalten beziehen (Breidenbach, 2020). Dies führt dazu, dass Online-Befragungen mehr und mehr durch Big Data Analytics verdrängt werden, was zwar mit vielfältigen Chancen, jedoch auf mit Risiken einhergeht. Im Rahmen dieser Fallstudie sollen daher Big Data Analytics genauer erläutert und anhand eines Beispiels die Chancen und Risiken aufgezeigt werden.

1.2. Gliederung

Die vorliegende Fallstudie betrachtet zunächst die theoretischen Fundierungen. So werden die methodischen Anforderungen aufgezeigt, indem auf Gütekriterien von Online-Befragungen eingegangen wird. Darauf folgend werden die Vor- und Nachteile zu anderen Erhebungsmethoden erfasst und typische Themen, sowie auch Beispiele für Online-Befragungen genannt. In diesem Rahmen werden Kundenzufriedenheits-, Mitarbeiter-, und Websitebefragungen näher analysiert.

Ein weiteres Kapital widmet sich Smartphones und dem neuesten Trend zur mobilen Marktforschung. Dafür sollen auch die mobilen Optimierungen erläutert werden, die nötig sind, wenn die Teilnahme an Befragungen über Smartphones möglich sein soll.

Ferner werden die Grundlagen von Big Data Analytics dargelegt.

In einem weiteren Kapitel soll auf die Konzeption einer Online-Erhebung eingegangen werden, welche auch über Smartphones und Tablets zugänglich ist, und Big Data Analytics anhand eines Beispiels eBusiness und eCommerce veranschaulicht, sowie die Chancen und Risiken aufgezeigt werden.

Die Fallstudie wird mit einer Diskussion und einem Fazit abgerundet, welche den konzipierten Online-Fragebogen kritisch begutachten. Ebenfalls werden die klassische Marktforschung und Big Data Analytics gegeneinander abgewägt.

2. Theoretische Fundierung

2.1. Methodische Anforderungen von Online-Befragungen

2.1.1. Gütekriterien

Die in der Marktforschung gängigen Gütekriterien, Objektivität, Reliabilität, Validität und Repräsentativität, sind auch für Online-Befragungen elementar (Theobald, 2017).

Die Objektivität stellt sicher, dass die Ergebnisse nicht durch subjektive Einflüsse verzerrt werden. Dies bedeutet unter anderem, dass der Messvorgang selbst unbeeinflusst von Personen ablaufen sollte, die Auswertung unter Standardisierung erfolgt und die Interpretation der Ergebnisse wenig Spielraum zulässt (Theobald, 2017). Das Gütekriterium Reliabilität beschreibt, dass eine identische Erhebung bei wiederholter Durchführung, die unter den exakt gleichen Bedingungen, mit dem gleichen Instrument, und den gleichen Probanden stattfindet, immer wieder zu denselben Ergebnissen kommt. Die Reliabilität steigt zudem je weniger Einfluss zufällige Faktoren haben. Zufällige Effekte sind unter anderem Ermüdungseffekte, Reihenfolgeeffekte und Bedingungen beim Teilnehmer selbst, die nicht kontrolliert werden können (Theobald, 2017).

Es reicht jedoch nicht, wenn ein Messinstrument objektiv und reliabel ist. Es muss auch dem Gütekriterium der Validität entsprechen. Die Validität zeigt an, inwiefern das Messinstrument das misst, was es vorgibt zu messen. Unterschieden werden zum einen objektiv messbare Variablen wie Alter, Bildungsstand und Verdienst, zum anderen subjektiv messbare Variablen, wie Einstellungen und Lebensstil. Diese Variablen müssen zunächst messbar gemacht werden über die entsprechende Operationalisierung. Nicht direkt messbare Variablen zu erheben ist somit komplexer, als die Erhebung von objektiven Variablen (Theobald, 2017).

Schließlich ist auch die Repräsentativität zu nennen. Bei der Repräsentativität wird versucht von einer Stichprobe und den Ergebnissen auf eine breitere Allgemeinheit zu schließen, die zu einem Großteil aus nicht untersuchten Elementen besteht. Es ist jedoch darauf hinzuweisen, dass die Repräsentativität nicht in jedem Fall von primärem Interesse ist. Zum Beispiel bei einer Personengruppe, die an einer seltenen Krankheit leidet und somit die Rekrutierung einer ausreichenden Stichprobengröße ohnehin schwierig ist, sollten Verzerrungen hinsichtlich der Repräsentativität als hinnehmbar angenommen werden (Theobald, 2017).

Die mathematisch-statistische Repräsentativität gibt vor, dass in der gezogenen Stichprobe alle Merkmale und deren Kombinationen in der selben Häufigkeit vorkommen, wie sie auch in der Grundgesamtheit vorkommen würde. Dies kann jedoch nur erreicht werden, wenn eine strenge Zufallsauswahl der Teilnehmenden vorgenommen wird (Theobald, 2017).

2.1.2 Stichprobenauswahl

Um eine Befragung durchzuführen muss bestimmt werden, wer letztendlich befragt werden soll. Dafür muss die Grundgesamtheit mit Hilfe von bestimmten Kriterien abgegrenzt werden. So können zu den Kriterien bedeutsame Merkmale, zeitliche Stabilität und Erreichbarkeit gezählt werden (Dannenberg & Barthel, 2004).

Merkmale sind zum Beispiel demografische Angaben wie die Altersgruppe oder der Bildungsstand. Auch kann die Befragung nur auf die Kunden eines Unternehmens abzielen. Mit zeitlicher Stabilität könnten dann Kunden von Interesse sein, die schon eine gewisse Zeit beim Unternehmen kaufen. Diese müssten dann online erreichbar sein, was unter anderem der Fall ist, wenn die E-Mail-Adresse vorliegt.

In einem weiteren Schritt wird entschieden, ob die komplette Grundgesamtheit befragt wird oder eine Stichprobe aus dieser gezogen werden soll (Forsthofer, 2018). Besteht die Grundgesamtheit natürlicherweise aus relativ wenigen Einheiten, dann empfiehlt sich eine Vollerhebung. Ansonsten werden bei vielen Einheiten repräsentative Stichproben gezogen.

Wird eine Stichprobe befragt, dann wird bestimmt, aus wie vielen Teilnehmern diese bestehen muss. Es gilt dabei, dass je größer die Stichrobe ist, desto legitimer sind auch die Ergebnisse. Ferner muss ein geeignetes Stichprobenverfahren ausgewählt werden, wobei auf nicht zufällige Stichproben, wie Quotenstichproben, und Zufallsstichproben zurückgegriffen werden kann, welche Repräsentativität gewährleisten.

2.1.3. Fragebogenkonstruktion

Bei Online-Fragebögen gelten die gleichen wissenschaftlichen Standards für die Fragebogenkonstruktion wie bei anderen Methoden auch. Items müssen sofort verständlich, präzise und logisch aufgebaut sein, sodass die Probanden zu gleichen Interpretationen gelangen. Informationen, wie Häufigkeiten oder Einschätzungen, sollten nach Möglichkeit durch Zahlen angeben werden. Es sollte zum einen geklärt werden, ob und inwiefern der Teilnehmer Erfahrungswerte mit dem Inhalt des Items aufweist, und zum anderen, ob diese auch erinnert werden, um geeignete Antworten abgeben zu können. Des Weiteren muss beachtet werden, dass die Antwortkategorien, Inhalte und Formulierungen der Fragen selbst Einfluss auf Antworttendenzen haben können. Auch ob Fragen offen oder geschlossen formuliert werden, kann zu unterschiedlichen Antworten führen (Forsthofer, 2018).

Bei komplexen Sachverhalten werden in der Marktforschung vorzugsweise Multi-Item­Skalen verwendet, da sie die verschiedenen Facetten eines Konzeptes präziser erfassen können und so über einen umfangreicheren Informationsgehalt als Single-Item­Skalen verfügen. Da der letztendliche Messwert aus mehreren Teilitems aggregiert wird, ist dieser weniger von den einzelnen Antworten abhängig und bietet somit eine höhere Reliabilität. Andererseits sind Multi-Item-Skalen auch mit mehr Anstrengung bei der Beantwortung verbunden, was zu häufigeren Abbrüchen und somit höheren Kosten führen kann. Single-Item-Skalen bieten sich vor allem dann an, wenn das Konstrukt aus nur einer Dimension besteht (Forsthofer, 2018).

Ein weiterer Betrachtungspunkt ist die Reihenfolge der Items, da Reihenfolge-Effekte entstehen können. Antworten können dadurch beeinflusst werden, ob die Fragen am Anfang oder Ende des Fragebogens platziert werden. Dieser Effekt zeigt sich auch bei erstgenannten Antwortmöglichkeiten (Forsthofer, 2018). Dieses Phänomen wird mit dem Priming-Effekt erklärt, welcher sich auf eine unterschwellige Aktivierung von Assoziationen bezieht. Wird beispielsweise in einer vorangehenden Frage nach einem Objekt gefragt, über das besonders negativ empfunden wird, dann kann sich diese Beurteilung auch auf nachfolgende Fragen abfärben, die in Verbindung mit dem Objekt stehen (Spektrum, 2014).

Ferner sind Kontrast- und Konsistenz-Effekte zu beachten. Bei Kontrast-Effekten werden Unterschiede zwischen Items wesentlich mehr betont, wenn sich diese zum Beispiel auf zwei verschiedene Produkte beziehen. Sind dagegen Konsistenz-Effekte vorhanden, dann werden mehrere Items, die sich auf ein Objekt beziehen, ähnlich bewertet (Forsthofer, 2018).

Die Anordnung der Fragen sollte insgesamt als logisch und stimmig empfunden werden und aufeinander aufbauen. Dies bedeutet auch, dass zu starke thematische Umschwünge in den Themen vermieden werden sollten und die Befragung sich eher wie ein natürliches Gespräch anfühlt. Eintönigkeit sollte dennoch entgegengewirkt werden, indem nicht zu viele gleichförmige Fragen nacheinander angeordnet werden. Filterführungen sollten dann eingesetzt werden, wenn nicht alle Teile der Befragung für alle Probanden relevant sind. Auch bei Antwortmöglichkeiten sollten Filter eingesetzt werden. Sollen zum Beispiel in einer Vorfrage bestimmte Marken ausgewählt werden, mit denen Erfahrungswerte bestehen, dann sollten in der nachstehenden Frage nur Bewertungsmöglichkeiten zu eben diesen Marken angezeigt werden. Bei Online­Befragungen ist zudem mit Primacy-Effekten zu rechnen, sodass die Tendenz besteht, zuerst aufgeführte Antwortmöglichen auszuwählen (Theobald, 2017).

2.2 Vor- und Nachteile gegenüber anderen Erhebungsverfahren

Im Hinblick auf die Gütekriterien lassen sich Vor- und Nachteile der Online-Befragung ableiten, die im Folgenden näher erläutert werden sollen.

Zu den Vorteilen der Online-Befragung gegenüber anderen Erhebungsverfahren kann die hohe Durchführungsobjektivität gezählt werden. Bei persönlichen oder telefonischen Interviews beispielsweise kann der Proband eher zur sozialen Erwünschtheit neigen und dementsprechend dem Interviewleiter Antworten geben, die kompatibel sind mit gesellschaftlichen Werten oder von denen angenommen wird, dass der Leiter sie gerne hören würde. Dies kann beispielsweise durch das Aussehen, Gestik oder durch die Tonlage des Interviewleiters begünstigt werden. Selbstauszufüllende Online­Fragebögen dagegen bieten den Vorteil, dass Teilnehmer durch die wahrgenommene Anonymität eher bereit sind negativ belastete Informationen oder Meinungen preiszugeben. Auch hinsichtlich der Auswertungsobjektivität bieten Online-Befragungen Vorteile. Die Daten werden automatisch ins System eingetragen, sodass die Gefahr von Fehlern bei der manuellen Eintragung nicht besteht. Oft erfolgen internetbasierte Befragungen mit Hilfe standardisierter Softwares, welche meist standardisierte Auswertungs-Komponenten enthalten, welche zumindest bei quantitativen Analysen die Objektivität erhöhen. Schließlich führt eine höhere Objektivität auch zu einer höheren Validität (Theobald, 2017).

Theobald (2017) erwähnt als weiteren Vorteil von Online-Befragungen, dass Hilfstexte oder Medien hinzugefügt werden können, um das Verständnis beim Teilnehmer zu erhöhen. So kann das Frageverständnis bei subjektiven Variablen erhöht werden und Teilnehmer können ihre Angaben ohne fremde Hilfe machen. Zudem werden Online­Befragungen als interessanter wahrgenommen als andere Methoden, was sich auf die Bearbeitungsmotivation und somit auch positiv auf die Validität auswirken kann.

Abgesehen von den Vorteilen in Hinsicht auf die Gütekriterien sind weitere Vorteile zu nennen. Online-Befragungen zeichnen sich durch eine hohe Wirtschaftlichkeit aus und fordern nur geringe Gesamtkosten, da unter anderem Interviewerkosten wegfallen. Außerdem können die Umfragen schnell erstellt und online veröffentlicht werden. Die Rücklaufgeschwindigkeit ist ebenfalls schneller, da viele Teilnehmer gleichzeitig oder auch zu einem für sie passenden Zeitpunkt die Befragung bearbeiten können. Anschließend können Daten sofort eingesehen werden, sodass auch die Möglichkeit zur Zwischenauswertung besteht. Die Forschenden besitzen insofern auch einen Echtzeit­Überblick über den Stand ihrer Befragung. Online-Befragungen erlauben auch Filterführungen oder die Anwendung von Algorithmen-basierten Befragungsverfahren. Des Weiteren können Nutzer angesprochen werden, die sich an beliebigen Teilen der Welt befinden und somit eine internationale Streuung genutzt werden, die darüber hinaus nur wenig Aufwand benötigt. Teilnehmer empfinden eine höhere Prozesskontrolle, da sie über Tempo und Zeitpunkt selbst entscheiden können. Ferner ist die Item-Nonrespone-Rate, also das unbeantwortet lassen einer Frage, gering. (Theobald, 2017)

Zu den Nachteilen der Online-Befragung könnte gezählt werden, dass die Reliabilität geringer ist als bei anderen Methoden, da keine Aufsichtsperson zur Kontrolle vor Ort ist. Falschangaben können dann durch mangelnde Motivation oder Bearbeitungsdisziplin bei den Teilnehmern entstehen. Dann setzen sie eher willkürlich ihre Antwort, da ihnen der Vorgang der Meinungsbildung zu anstrengend oder zeitraubend erscheint. Erschwerend erscheint außerdem, dass ein solches Verhalten nicht direkt über die Überprüfung der Antworten aufgedeckt werden kann (Theobald, 2017).

Außerdem ist nachteilig, dass bestimmte Zielgruppen schwierig zu erreichen sind und somit die Stichprobenbildung erschwert wird. Überdies ist die Repräsentativität für die Gesamtbevölkerung problematisch. Teilnehmer selektieren sich selbst und es besteht auch keine Möglichkeit für eventuelle Rückfragen (Theobald, 2017). Das Problem der Selbstrekrutierung wird vor allem deutlich bei Unternehmensbefragungen, die mit Incentivierungen arbeiten. Hier ist die Gefahr besonders hoch, weswegen auch die Repräsentativität der Resultate verringert wird. Marktforschungsinstitute versuchen daher das Problem der Selbstrekrutierung zu verringern, indem Individuen nur nach bestimmten Auswahlkriterien zur Befragung eingeladen werden und das Thema vorab nicht kennen (Felser & Winter, 2018).

Über dies hinaus kann die Darstellung in verschiedenen Browsern unterschiedlich ausfallen und Bild-Darstellungen sind auf einem Bildschirm begrenzt. Ferner kann die Identität der Teilnehmer nicht überprüft werden, was Mehrfachteilnahmen nicht ausschließen lässt. Die Befragungssituation des Teilnehmers kann nicht überprüft und kontrolliert werden, was ebenfalls einen Nachteil darstellt. Online-Befragungen weisen zudem hohe Abbruch-Rate auf und Teilnehmer können auf Technik-Widerstände stoßen oder sich um ihren Datenschutz sorgen. Dabei ist es auch nicht möglich in Interaktion mit dem Teilnehmenden zu treten oder dessen nonverbalen Ausdrücke zu erfassen. Außerdem werden inzwischen zu viele Umfragen online veranstaltet und physische Produkte können nicht getestet werden (Theobald, 2017).

2.3. Themen und Beispiele für Online-Befragungen

2.3.1. Kundenzufriedenheitsbefragungen

Ein typisches Erhebungsthema in dem Online-Befragungen oft Anwendung finden ist die Kundenzufriedenheit, welche unter die Rubrik der Kundenbefragung fällt.

Sie werden eingesetzt um Daten über bereits bestehende oder mögliche zukünftige Kunden zu generieren. Solche Kundenbefragungen ermöglichen es Rückmeldung von den Kunden zu erhalten, während signalisiert wird, dass sich das Unternehmen um stetige Verbesserung sorgt. Nur so kann ein kundenorientiertes Arbeiten sichergestellt werden (Felser & Winter, 2018). Die kontinuierliche Bewertung der Kundenzufriedenheit und damit einhergehende Verbesserung sorgen dafür, dass die Kunden loyaler sind und die Profitabilität des Unternehmens wächst (Homburg & Bucerius, 2011). Nach Bungard (1997) können Kundenbefragungen selbst schon zu einer Erhöhung der Kundenzufriedenheit führen und werden inzwischen im Sinne der Corporate Identity und Imagebildung verwendet, „um sich als fortschrittliche, marktorientierte und wettbewerbsfähige Organisation“ darzustellen (Bungard, 1997, S. 9).

Bei der Kundenbefragung werden subjektiv empfundene Aspekte erhoben, weswegen die Angaben der Kunden in Kombination mit objektiven Daten, wie Umsatzzahlen, betrachtet werden sollten (Felser & Winter, 2018).

Typische Befragungsinhalte beziehen sich unter anderem auf die Gesamtzufriedenheit, die Zufriedenheit mit bestimmten Produkten oder Dienstleistungen, das Preis- und Leistungsverhältnis, die Zufriedenheit mit dem Service, die Einfachheit der Abwicklung von Beschwerden und die Empfehlungsabsicht (Theobald, 2017).

„Wie zufrieden sind Sie mit unserem Unternehmen?“, „Wie schätzen Sie die Leistung unserer Servicemitarbeiter ein?“ und „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie uns weiterempfehlen?“ können hier als Beispielitems genannt werden, die oft in Zufriedenheitsbefragungen auftauchen.

2.3.2. Mitarbeiterbefragung

Online-Mitarbeiterbefragungen gewinnen immer mehr an Beliebtheit in Unternehmen und bieten einen effizienten Weg sämtliche Mitarbeiter, anstatt nur einen Bruchteil, zu erreichen. Die Gesamterhebung steigert zudem die Akzeptanz auf Seiten der Mitarbeiter, was sich auch positiv auf mögliche Folgemaßnahmen auswirken kann. Auch die Teilnahmemotivation ist höher durch die moderne Art der Befragung, was für zufriedenstellende Rücklaufquoten sorgt. Außerdem können Mehrfachteilnahmen technisch ausgeschlossen und die Anonymität gewährleistet werden. Online­Mitarbeiterbefragungen bieten sich vor allem an, wenn eine hohe Anzahl an regional breit gestreuten Mitarbeitern teilnehmen soll, welche über E-Mail erreicht werden können und einen Arbeitsplatz samt Internetzugang besitzen. Die Methode muss überdies hinaus zur Unternehmenskultur passen (Theobald, 2017).

Themen die abgefragt werden beziehen sich auf die Wahrnehmung und Einschätzung von Unternehmenskultur, Führung, Kommunikation und Weiterbildungsmöglichkeiten. Ebenfalls können die Zusammenarbeit im Team, Arbeitsbedingungen, und die Nachvollziehbarkeit und Verständlichkeit der eigenen Ziele und Aufgaben, Teil der Befragung sein. Unternehmensstrategie, -struktur und -image, sowie Fragen zu Changemanagementprozessen und Fusionen sind gleichermaßen üblich (Hossiep & Frieg, 2008).

Items können als Aussagen formuliert werden, zu welchen dann der Grad der Zustimmung beurteilt wird. „Ich bin zufrieden mit meinen Karriere- und Aufstiegschancen“, „Die Erwartungen, die an mich gestellt werden, sind mir klar“, „Der Informationsfluss zwischen Mitarbeitern und Führungskräften ist gut“, und „ Ich kann in unserem Unternehmen Probleme und Meinungsverschiedenheiten offen ansprechen“ sind mögliche Items, die zu den eben genannten Themen kongruent sind und verwendet werden können.

[...]

Ende der Leseprobe aus 31 Seiten

Details

Titel
Die neuen Entwicklungen der Marktforschung. Online und mobile Marktforschung sowie Big Data Analytics
Hochschule
SRH Fernhochschule
Note
1,0
Autor
Jahr
2021
Seiten
31
Katalognummer
V1043508
ISBN (eBook)
9783346475077
ISBN (Buch)
9783346475084
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Marktforschung, Big Data, Mobile Marktforschung, Online Marktforschung, Umfragen, Smartphone, Befragung, eBusiness, eCommerce
Arbeit zitieren
Elsa Gavriilidis (Autor:in), 2021, Die neuen Entwicklungen der Marktforschung. Online und mobile Marktforschung sowie Big Data Analytics, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1043508

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Die neuen Entwicklungen der Marktforschung. Online und mobile Marktforschung sowie Big Data Analytics



Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden