Die Customer Association Analysis (CAA) ist eine Methode des Innovationsmanagements, die es Unternehmen ermöglicht, Kundenbedürfnisse und -präferenzen besser zu verstehen und darauf aufbauend innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Die Methode basiert auf der Analyse von Assoziationen, die Kunden mit bestimmten Produkten oder Dienstleistungen haben.
Die CAA-Methode besteht aus folgenden Schritten:
Schritt 1: Datenerfassung
Zunächst müssen Daten über die Kundenbedürfnisse und -präferenzen gesammelt werden. Dies kann durch Umfragen, Interviews, Fokusgruppen oder andere Marktforschungsmethoden erfolgen. Die erhobenen Daten sollten Informationen über die Nutzungsgewohnheiten, Bedürfnisse, Erwartungen und Wünsche der Kunden enthalten.
Schritt 2: Datenanalyse
Die gesammelten Daten werden dann in einem zweiten Schritt analysiert. Hierbei werden die Assoziationen zwischen den Kundenbedürfnissen und -präferenzen und den Produkten und Dienstleistungen des Unternehmens untersucht. Ziel der Analyse ist es, herauszufinden, welche Bedürfnisse und Präferenzen besonders stark mit bestimmten Produkten oder Dienstleistungen assoziiert sind.
Schritt 3: Identifikation von Innovationsmöglichkeiten
Nachdem die Assoziationen zwischen Kundenbedürfnissen und -präferenzen und Produkten und Dienstleistungen identifiziert wurden, können potenzielle Innovationsmöglichkeiten abgeleitet werden. Hierbei geht es darum, neue Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden besser erfüllen als die bestehenden Angebote. Mögliche Innovationsmöglichkeiten können sein:
- Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen, die die Bedürfnisse der Kunden besser erfüllen
- Verbesserung bestehender Produkte oder Dienstleistungen, um sie attraktiver für die Kunden zu machen
- Kombination von Produkten oder Dienstleistungen, um neue Mehrwertangebote zu schaffen
- Erschließung neuer Kundenmärkte oder -segmente, die bisher noch nicht angesprochen wurden
Schritt 4: Umsetzung der Innovationsmöglichkeiten
Die identifizierten Innovationsmöglichkeiten müssen nun in konkrete Maßnahmen zur Produkt- oder Dienstleistungsentwicklung umgesetzt werden. Hierbei ist es wichtig, dass die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden im Fokus bleiben, um sicherzustellen, dass die neuen Produkte oder Dienstleistungen auch tatsächlich erfolgreich am Markt sind.
Insgesamt ist die Customer Association Analysis eine wertvolle Methode des Innovationsmanagements, die Unternehmen dabei unterstützt, Kundenbedürfnisse und -präferenzen besser zu verstehen und darauf aufbauend innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Durch die Analyse von Assoziationen können Unternehmen gezielte Innovationsmöglichkeiten identifizieren und diese erfolgreich am Markt umsetzen.
Für die Berechnung können folgende Formeln herangezogen werden:
- Support
Support gibt an, wie oft ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung zusammen mit einer bestimmten Kundenpräferenz verwendet wird. Die Formel lautet:
Support (A, B) = Anzahl der Transaktionen, bei denen sowohl A als auch B auftreten / Gesamtanzahl der Transaktionen
A und B können hierbei entweder Produkte oder Dienstleistungen sein oder Kundenpräferenzen. Ein hoher Support-Wert zwischen A und B bedeutet, dass die beiden Elemente häufig zusammen verwendet werden und eine starke Assoziation aufweisen.
- Confidence
Confidence gibt an, wie oft eine bestimmte Kundenpräferenz in Kombination mit einem bestimmten Produkt oder einer bestimmten Dienstleistung auftritt, im Vergleich zur Häufigkeit, mit der die Kundenpräferenz insgesamt auftritt. Die Formel lautet:
Confidence (A, B) = Anzahl der Transaktionen, bei denen sowohl A als auch B auftreten / Anzahl der Transaktionen, bei denen A auftritt
A und B können hierbei entweder Produkte oder Dienstleistungen sein oder Kundenpräferenzen. Ein hoher Confidence-Wert zwischen A und B bedeutet, dass die Kundenpräferenz oft zusammen mit dem Produkt oder der Dienstleistung auftritt, was auf eine starke Assoziation hinweist.
Diese Formeln können verwendet werden, um wichtige Erkenntnisse aus den gesammelten Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen über zukünftige Innovationen zu treffen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Formeln nicht allein ausreichend sind, um eine vollständige Analyse durchzuführen. Die Interpretation der Daten und die Ableitung von Handlungsempfehlungen erfordert zusätzliche Expertise und Erfahrung im Innovationsmanagement.
Beispiel:
Angenommen, ein Einzelhändler hat eine Verkaufsdatenbank, die Informationen zu den gekauften Produkten und Kundenpräferenzen enthält. Der Einzelhändler möchte herausfinden, welche Kundenpräferenzen mit bestimmten Produkten oder Dienstleistungen verbunden sind, um zukünftige Innovationen und Marketingkampagnen besser ausrichten zu können.
Der Einzelhändler könnte dann die Formeln Support und Confidence anwenden, um die Beziehungen zwischen Kundenpräferenzen und Produkten zu quantifizieren. Hier ist ein Beispiel, wie das funktionieren könnte:
- Support
Angenommen, der Einzelhändler möchte herausfinden, welche Kundenpräferenzen oft mit dem Kauf von Schuhen verbunden sind. Der Einzelhändler könnte dann die Support-Formel verwenden, um zu berechnen, wie oft die jeweiligen Kundenpräferenzen zusammen mit Schuhen gekauft wurden.
Zum Beispiel könnte der Einzelhändler feststellen, dass von 1000 Transaktionen 400 Schuhe gekauft wurden und dass von diesen 400 Transaktionen 200 auch Sportbekleidung gekauft wurden. Der Support-Wert zwischen Schuhen und Sportbekleidung wäre dann:
Support (Schuhe, Sportbekleidung) = 200 / 1000 = 0,2 oder 20%
Dies bedeutet, dass 20% der Transaktionen, bei denen Schuhe gekauft wurden, auch Sportbekleidung enthielten. Ein hoher Support-Wert zwischen Schuhen und Sportbekleidung könnte darauf hinweisen, dass Kunden, die Schuhe kaufen, auch oft Sportbekleidung kaufen, und es könnte eine Gelegenheit geben, das Sortiment an Sportschuhen und -bekleidung zu erweitern.
- Confidence
Angenommen, der Einzelhändler möchte herausfinden, wie oft Kunden, die Laufschuhe kaufen, auch Lauftights kaufen. Der Einzelhändler könnte dann die Confidence-Formel verwenden, um zu berechnen, wie oft Kunden, die Laufschuhe kaufen, auch Lauftights kaufen, im Vergleich zur Häufigkeit, mit der Kunden insgesamt Lauftights kaufen.
Zum Beispiel könnte der Einzelhändler feststellen, dass von 500 Transaktionen 300 Laufschuhe gekauft wurden und dass von diesen 300 Transaktionen 200 auch Lauftights gekauft wurden. Der Confidence-Wert zwischen Laufschuhen und Lauftights wäre dann:
Confidence (Laufschuhe, Lauftights) = 200 / 300 = 0,67 oder 67%
Dies bedeutet, dass 67% der Transaktionen, bei denen Laufschuhe gekauft wurden, auch Lauftights enthielten. Ein hoher Confidence-Wert zwischen Laufschuhen und Lauftights könnte darauf hinweisen, dass Kunden, die Laufschuhe kaufen, oft auch Lauftights kaufen, und es könnte eine Gelegenheit geben, das Sortiment an Laufbekleidung zu erweitern.
Diese Formeln können auf verschiedene Kombinationen von Kundenpräferenzen und Produkten angewendet werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen im Innovationsmanagement zu treffen. Es gibt auch weitere mathematische Formeln, die in der Customer Association Analysis verwendet werden können, wie zum Beispiel Lift und Conviction.
Lift wird verwendet, um festzustellen, wie stark die Beziehung zwischen zwei Kundenpräferenzen oder Produkten ist, indem der Zusammenhang mit der Kaufhäufigkeit im Vergleich zur erwarteten Kaufhäufigkeit berechnet wird. Ein hoher Lift-Wert zeigt an, dass es eine starke Beziehung zwischen den zwei Elementen gibt und dass eine gezielte Marketingkampagne für beide Produkte von Vorteil sein kann.
Conviction wird verwendet, um festzustellen, wie stark die Abhängigkeit zwischen zwei Kundenpräferenzen oder Produkten ist, indem die Abhängigkeit mit der Wahrscheinlichkeit, dass eine Kundenpräferenz oder ein Produkt ohne die andere gekauft wird, verglichen wird. Ein hoher Conviction-Wert zeigt an, dass Kunden, die eine bestimmte Präferenz oder ein bestimmtes Produkt kaufen, sehr wahrscheinlich auch das andere kaufen werden.
Insgesamt können mathematische Formeln wie Support, Confidence, Lift und Conviction in der Customer Association Analysis verwendet werden, um Erkenntnisse über Kundenpräferenzen und Produkte zu gewinnen und Innovationen und Marketingkampagnen gezielter auszurichten.
Wie wird Lift und Conviction bestimmt (Fortsetzung aus obigem Beispiel):
- Lift = Support (A,B) / (Support(A) x Support(B))
Angenommen, wir haben aus dem obigen Beispiel den Wert Support(A,B) = 0,3, Support(A) = 0,5 und Support(B) = 0,4. Der Lift-Wert für die Kombination von Präferenz A und Präferenz B wäre:
Lift = 0,3 / (0,5 x 0,4) = 1,5
Ein Lift-Wert von 1,5 zeigt an, dass Kunden, die Präferenz A haben, 1,5-mal häufiger auch Präferenz B haben als erwartet. Dies deutet darauf hin, dass eine Marketingkampagne, die diese beiden Präferenzen anspricht, wahrscheinlich erfolgreich sein wird.
- Conviction = (1 – Support(B)) / (1 – Confidence(A,B))
Angenommen, wir haben aus dem obigen Beispiel die Werte Support(B) = 0,4 und Confidence(A,B) = 0,6. Der Conviction-Wert für die Kombination von Präferenz A und Präferenz B wäre:
Conviction = (1 – 0,4) / (1 – 0,6) = 0,5
Ein Conviction-Wert von 0,5 zeigt an, dass Kunden, die Präferenz A haben, 50% weniger wahrscheinlich auch Präferenz B nicht haben als erwartet. Dies deutet darauf hin, dass Kunden, die Präferenz A haben, sehr wahrscheinlich auch Präferenz B haben werden.