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Web Market Research.360°

Auf dieser Projektseite zum Web Market Research.360° zeigen wir einen Ausschnitt unserer Ergebnisse und Lösungen in Bezug auf die Automobilindustrie. Datengrundlage bilden die online Verbrauchermeinungen auf deutsprachigen Foren zu diesem Themenbereich seit 2004. Anfang 2013 umfasste die Datenbank über 100 Mio. online Beiträgen von über 2 Mio. Autoren zu mehr als 55 Automobilherstellern mit mehr als 600 Baureihen. Den aktuellen Datenbestand können Sie hier einsehen.

Die folgende Auswahl unserer Web Market Research.360° Lösungen soll Ihnen zum einen diese neue Generation der Marktforschng näher bringen, als auch interessante Einblicke in die Automobilindustrie liefern.

Competitor Map.

Die Competitor Map gibt auf Basis der gemeinsamen Nennungen innerhalb der online Beiträge Aufschluss über die Konkurrenzsituation innerhalb der Automobilbranche.

Auto Mindmap.

Die Auto Mindmap zeigt den Wahrnehmungsraum der online User. Hier wird aufgeschlüsselt mit welchen positiven und negativen Eigenschaften Hersteller oder Baureihen assoziiert werden.

Individuelle Fragestellungen.

Auf Basis der semantisch aufbereiteten online Beiträge zu den unterschiedlichsten Themen, lassen sich Antworten auf beliebige Fragestellungen finden.

Hintergrund zum Web Market Research.360° in der Automobilindustrie

75% der Haushalte in Deutschland verfügen über einen Internetzugang. Die aktuelle Onlinestudie der ARD/ZDF von 2012 zeigt, dass die Internetnutzer täglich 133 Minuten im Netz surfen und dabei den größten Teil ihrer Zeit auf Social Media Plattformen wie Blogs, Foren und soziale Netzwerke verbringen. Gerade in Foren tauschen die Internetnutzer ihre Meinungen, Geschichten und Informationen zu unterschiedlichsten Themen aus. Vergleicht man Foren mit der offline Welt, können diese als das digitale Pendant zu Gesprächen am Stammtisch, in Raucherecken oder in Teeküchen gesehen werden.

Mittels der semantischen Textanalyse und Verfahren des Natural Language Processing ist es möglich, die einzelnen online Diskussionen zu relevanten Themen so aufzubereiten, dass die Maschine Satzteile wie Subjekt, Prädikat und Objekt erkennt. In diesen aufbereiteten Texten lassen sich mit weiteren Text Mining und statistischen Verfahren wichtige Kunden-Insights aufdecken. Das Besondere an den Ergebnissen der Analyse der online Diskussionen ist, dass die online User die einzelnen Beiträge aus intrinsischen Motiven verfassen. Im Gegensatz zu einer Befragung benötigen die online User keinen Anstoß von Außen um ihre Meinung mitzuteilen und die so ermittelten Daten haben eine andere Qualität.

Ein weiterer Fokus wird bei der Analyse auf die Auswahl der Plattformen gelegt. Zur Erlangung von wichtigen Kunden-Insights und somit einer sehr konkreten Identifizierung von Motiven, Gründen und Meinungen wurden ausschließlich online Beiträge aus Foren zu dem Thema Automobil gesammelt. Natürlich wird das Thema Automobil auch auf Plattformen wie Twitter, Facebook und Blogs gesprochen - allerdings nicht mit einer solchen inhaltlichen Tiefe. Plattformen wie Facebook und Twitter liefern bestenfalls Informationen darüber, wie gut eine neue Kampagne ankommt, oder oberflächliche Informationen darüber mit welcher Tonalität über Hersteller und Baureihen gesprochen wird. Ein tiefgreifender Meinungsaustausch findet dabei aber nicht wirklich statt.