Die Wahl des am besten geeigneten Datenanalysewerkzeugs für ein Forschungsprojekt hängt letztlich vom Ziel der Forschung ab. In manchen Situationen kann die Kombination von Datenanalysetechniken sehr aussagekräftige, spezifische und umsetzbare Ergebnisse sowohl für F&E- als auch für Marketing-Teams liefern, insbesondere bei der Bewertung von Produkten und Marken.

DieTetraklassenmodellierung ermöglicht es uns, Marken- oder spezifische Produkteigenschaften in eine von vier Klassifizierungen einzuordnen - neutral, verstärkend, grundlegend oder entscheidend. Die Analyse signalisiert dann, ob das einzelne Kriterium zufriedenstellend ist oder nicht, und offenbart die gesamte Dynamik, wie sich die Marken-, Verpackungs- und Produktkriterien innerhalb verschiedener Verbrauchersegmente - und innerhalb des Wettbewerbsumfelds - bewegen.

DiePenalty-Analyse hingegen erlaubt ein tieferes Eintauchen in die Schwächen von Produktmerkmalen und zeigt durch die Erstellung einer Hierarchie auf, wo Verbesserungen/Anpassungen erforderlich sind.

Lesen Sie hier mehr darüber, wie sich die Ergebnisse der TetraClass-Modellierung mit denen der Penalty-Analyse vergleichen lassen und wie ihre Kombination zu einem tieferen Verständnis der Marketing- und F&E-Entwicklungen sowie zu spezifischeren und umsetzbaren Ergebnissen führen kann.