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.
Inhaltsverzeichnis
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
Zielsetzung und Themen
Die Arbeit analysiert die Herausforderungen und Chancen der modernen Marktforschung durch den Wandel von klassischen Online-Befragungen hin zu mobilen Erhebungsformaten und dem Einsatz von Big Data Analytics, mit dem Ziel, methodische Optimierungsansätze für Unternehmen aufzuzeigen.
- Methodische Anforderungen und Gütekriterien von Online-Befragungen
- Herausforderungen der mobilen Optimierung für Smartphone-Nutzer
- Praktische Konzeption einer Online-Bedarfsanalyse
- Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics im E-Business
- Chancen und Risiken datengestützter Entscheidungsfindung
Auszug aus dem Buch
2.4.1. Mobile Optimierungen
Endgeräte können laut Freese (2016) auf verschiedene Weisen in der Online-Befragung beachtet werden. Zum einen kann die Befragung „Device Agnostic“ programmiert werden, sodass diese von jedem Gerät aus bearbeitet werden kann. Der Fragebogen passt sich dann je nach Bildschirm- und Fenstergröße an. Zum anderen kann die Befragung auch „Device Adaptive“ konzipiert werden, sodass unterschiedliche Versionen für unterschiedliche Endgeräte zur Verfügung stehen. Dies ist vorteilhaft für die Darstellung, führt jedoch zu verschiedenen Datensätzen, was sich nachteilig auf die Interpretation auswirken kann.
Die Datenqualität kann außerdem dadurch leiden, dass verschiedene Endgeräte unterschiedliche Ergebnisse erzielen. Die Umgebungsbedingungen, unter denen Befragungen auf mobilen Endgeräten absolviert werden, variieren wahrscheinlich stärker als bei anderen Befragungsformen. Zusätzlich sind die Motivation und Konzentration der Teilnehmer vermutlich geringer, was zu höheren Abbruchraten führt. Dennoch ist dies nicht immer der Fall. Für Individuen, die hauptsächlich die benötigte mentale Verfassung beim Verwenden des Smartphones erreichen, sind Online-Befragungen eventuell die natürlichste Methode der Erhebung (Felser & Winter, 2018).
Insgesamt gilt die Annahme, dass für Entscheidungen, die ohnehin in variierenden Situationen und online stattfinden, mobile Befragungen wahrscheinlich passend sind. Sind die abzufragenden Aspekte jedoch vorwiegend solche, die offline stattfinden, dann ist anzunehmen, dass die Ergebnisse der mobilen Befragungen eher fehlerbehaftet sind. Deswegen sollte die Befragung für eine Bank anders entwickelt werden als eine, die für eine Lebensmittelkette verwendet wird (Felser & Winter, 2018).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Einführung in die Relevanz der mobilen Marktforschung und Big Data Analytics als zentraler Paradigmenwechsel in der Datenerhebung.
2. Theoretische Fundierung: Detaillierte Betrachtung wissenschaftlicher Standards für Online-Befragungen sowie eine Analyse der spezifischen Anforderungen durch mobile Endgeräte.
3. Konzeptentwicklung: Praxisnahe Skizzierung einer Online-Befragung für ein Unternehmen inklusive spezifischer Anpassungsvorgaben für mobile Endgeräte und einer Big-Data-Analyse.
4. Diskussion und Fazit: Kritische Reflexion der Konzepte sowie Ausblick auf die Ablösung klassischer Befragungsmethoden durch datengestützte Analysen.
Schlüsselwörter
Online-Marktforschung, Mobile Marktforschung, Big Data Analytics, Gütekriterien, Repräsentativität, Online-Befragung, Smartphone-Nutzung, Mobile Optimierung, Datenerhebung, E-Business, Web Analytics, Kundenbefragung, User Experience, Data-Mining, Marktforschungsdaten
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Fallstudie grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die aktuellen Entwicklungen in der Marktforschung, insbesondere den Übergang von klassischen PC-gestützten Online-Umfragen hin zur mobilen Marktforschung und der Anwendung von Big Data Analytics.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind methodische Gütekriterien bei Online-Befragungen, technische Anforderungen an mobile Endgeräte sowie die Chancen und Risiken der Big Data Analyse im E-Commerce.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, zu untersuchen, wie Fragebögen für mobile Endgeräte optimiert werden können, um Datenqualität und Teilnehmerrate zu sichern, und wie Big Data klassische Methoden ergänzen oder ersetzen kann.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturanalyse sowie auf die konzeptionelle Entwicklung eines exemplarischen Fragebogens für ein fiktives Unternehmen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung der Marktforschungsmethoden, die spezifische Konzeption einer Online-Erhebung und die Analyse von Big Data Anwendungen im eBusiness.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Typische Schlagworte sind Mobile Marktforschung, Online-Befragung, Big Data Analytics, Device Agnostic und Datengestützte Entscheidungsfindung.
Wie unterscheidet sich "Device Agnostic" von "Device Adaptive"?
Bei "Device Agnostic" passt sich das Design automatisch an jede Bildschirmgröße an, während bei "Device Adaptive" unterschiedliche Versionen für verschiedene Endgeräte programmiert werden, was jedoch zu inkonsistenten Datensätzen führen kann.
Warum spielt die mentale Verfassung der Teilnehmer bei mobilen Umfragen eine Rolle?
Die Nutzung von Smartphones findet oft in variierenden Situationen statt; die Konzentration und Motivation der Teilnehmer ist dort häufig geringer, was die Datenqualität beeinflussen kann.
Welchen Vorteil bietet Big Data gegenüber Befragungen?
Big Data nutzt Verhaltensdaten, die ohnehin anfallen, wodurch Probleme wie soziale Erwünschtheit in den Antworten oder Verzerrungen durch kleine Stichproben entfallen.
Welche Herausforderungen bestehen bei Big Data?
Zu den Herausforderungen zählen Datenqualität durch Tracking-Fehler, fehlende valide Analysetools, mangelndes Expertenwissen in Unternehmen und komplexe Integrationsanforderungen.
- 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
