Eine statistische Methode zur Identifikation, welche Faktoren den grössten Einfluss auf ein kritisches Ergebnis haben, wie Kundenzufriedenheit oder Retention. Häufig der Ausgangspunkt für gezielte qualitative Forschung.
Definition: Eine statistische Methode zur Identifikation, welche Faktoren den grössten Einfluss auf ein kritisches Ergebnis haben, wie Kundenzufriedenheit oder Retention. Häufig der Ausgangspunkt für gezielte qualitative Forschung.
Die Key-Driver-Analyse (KDA) ist eine quantitative Technik zur Identifikation, welche Variablen die stärkste Beziehung zu einem interessierenden Ergebnis haben.
Die KDA nutzt statistische Methoden (typischerweise Regressionsanalyse), um zu bestimmen, welche Faktoren eine Schlüsselmetrik am stärksten vorhersagen oder „treiben". Zum Beispiel:
Die KDA ist besonders wirkungsvoll als Ausgangspunkt für qualitative Forschung. Der Workflow:
Eine KDA auf Support-Ticket-Daten könnte zeigen, dass die Kundenzufriedenheit getrieben wird durch:
Dieser statistische Insight sagt Ihnen, wo Sie ansetzen sollten, aber nicht, wie „Klarheit" in der Praxis aussieht. Dafür braucht es qualitative Forschung.
Die KDA ist ein Beispiel für die Stärke der Triangulation: Quantitative Methoden identifizieren Muster im grossen Massstab, während qualitative Methoden das kontextuelle Verständnis liefern, das für die Umsetzung dieser Muster erforderlich ist.
Forschung mit Fokus auf numerischer Messung und dem Ziel, Ergebnisse von einer Stichprobe auf eine breitere Population zu generalisieren. Beantwortet ‚wie viel', ‚wie viele' und ‚wie oft'.
Die Praxis, mehrere Datenquellen, Methoden oder Perspektiven zu kombinieren, um robustere Forschungsergebnisse zu erzielen. Reduziert die Abhängigkeit von einer einzelnen Quelle und erhöht das Vertrauen in die Schlussfolgerungen.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert: