Regressionsanalyse: Präzise Prognosen und Vorhersagen

Die Regressionsanalyse ist ein starkes und wichtiges Werkzeug der modernen Marktforschung. Bei Herausforderungen oder Entscheidungen mit komplexen Zusammenhängen kann die Regressionsanalyse fundierte Prognosen liefern. Zum Beispiel Vorhersagen zu Nutzerverhalten oder Insights zur Optimierung von Geschäftsstrategien. Was die Regressionsanalyse ist, wie sie funktioniert und wofür sie in der Marktforschung eingesetzt wird, erklären wir in diesem Artikel.

Was ist die Regressionsanalyse?

Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Analyseverfahren und für die Marktforschung so etwas wie ein Übersetzer: Unklare bzw. unverständliche Daten werden in klare, verständliche Informationen transformiert. Die Regressionsanalyse untersucht dabei die Beziehung zwischen zwei oder mehreren Variablen – also zum Beispiel das Zusammenspiel von Nutzerverhalten und Bildschirmzeit bei Smartphone-Apps.

Was macht die Regressionsanalyse?

Die Regressionsanalyse kann Zusammenhänge von zwei oder mehr Variablen herstellen und deren Beziehung zueinander abbilden. Sie kann aber auch mögliche Veränderungen vorhersagen, wenn sich Variablen ändern. Nicht zuletzt kann die Regressionsanalyse Werte zu einem bestimmten Zeitpunkt erfassen, zum Beispiel bei Schwankungen anderer Parameter.

Wo hat die Regressionsanalyse ihren Ursprung?

Die Regressionsanalyse entstand Ende des 19. Jahrhunderts. Der britische Statistiker Sir Francis Galton untersuchte Variablen in der menschlichen Erblichkeit und entwickelte dabei das Konzept der Regression. Aus seinen Beobachtungen zur Körpergröße von Menschen und ihren Nachkommen entstand die lineare Regressionsanalyse. Sie kommt heute in der Marktforschung sowie in der Psychologie, Soziologie, Medizin und Ökonomie zum Einsatz.

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Welche Typen der Regressionsanalyse gibt es?

Die Regressionsanalyse unterteilt sich in verschiedene Regressionsmodelle. Jede Art hat ihre spezifischen Anwendungsbereiche und ist je nach Forschungsziel und Datenverfügbarkeit unterschiedlich nützlich. Die Kombination verschiedener Techniken ermöglicht tiefe Einblicke in komplexe Phänomene. Das sind die wichtigsten Regressionsmodelle:

Einfache lineare Regression

Der Klassiker. Die einfache lineare Regression untersucht die Verbindung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variable und stellt die Beziehung zwischen ihnen dar. Einfaches Beispiel: Wie beeinflusst der tägliche Kaffeekonsum (unabhängige Variable) das tägliche Energieniveau (abhängige Variable)?

Multiple lineare Regression

Wie der Name schon sagt, geht die multiple lineare Regression noch einen Schritt weiter und bezieht mehrere unabhängige Variablen in die Analyse ein – zum Beispiel Preis, Werbung, Wettbewerb oder Verkaufszahlen. Übertragen auf das Energielevel-Beispiel: Zum Kaffeekonsum kommen die Variablen Schlafdauer und Bewegung hinzu.

Nicht-lineare Regression

Verläuft die komplexe Beziehung zwischen Variablen nicht auf einer geraden Linie, etwa bei einem expansiven Wachstum der App-Downloads oder Nutzerzahlen, hilft die nicht-lineare Regression weiter. Das ist vor allem für Produkte und Dienstleistungen hilfreich, die durch das Erreichen einer kritischen Masse exponentiell beliebter werden.

Quadratische Regression

Für komplexere Zusammenhänge oder Beziehungen gibt es Methoden wie die quadratische Regression. Verlaufen Daten in einem Auf- und Ab-Muster, etwa bei saisonalen Verkaufstrends, bildet die quadratische Regression bessere Ergebnisse ab. Damit kann zum Beispiel das Sättigungslevel eines Marktes bestimmt werden, wo das Wachstum oft nach einer anfänglichen schnellen Expansion abflacht.

Hierarchische Regression 

Die hierarchische Regression ermöglicht die Kontrolle der Variablenreihenfolge in einem Modell, um den Beitrag der einzelnen unabhängigen Variable zur Vorhersage der abhängigen Variable zu beurteilen. Zum Beispiel werden bei einer Analyse auf Basis von demographischen Daten die Variablen unterschiedlich schwer gewichtet.

Multinomiale logistische Regression

Die multinomiale logistische Regression untersucht die Wahrscheinlichkeiten von Ergebnissen mit mehr als zwei Kategorien. Das hilft vor allem bei komplexen Fragestellungen mit vielen Möglichkeiten. Will zum Beispiel eine Musik-App die Lieblingsgenres von Nutzenden vorhersagen, analysiert sie die bisherigen Vorlieben und Hörgewohnheiten in Relation zu anderen Faktoren wie Alter, Geschlecht oder Hördauer und gibt daraufhin Empfehlungen.

Multivariate Regressionsanalyse

Die multivariate Regressionsanalyse kommt zum Einsatz, wenn mehrere abhängige Variablen und deren Wechselwirkung zu unabhängigen Variablen untersucht werden müssen. Zum Beispiel könnte man in Bezug auf Fitness-Daten untersuchen, wie derartige Faktoren wie Ernährung, Schlaf oder Trainingsintensität Einfluss auf Variablen wie Gewicht und Gesundheitszustand haben.

Binäre logistische Regression

Hat eine Variable nur zwei Möglichkeiten – etwa ja oder nein – kommt die binäre logistische Regression ins Spiel. Damit lässt sich zum Beispiel vorhersagen, ob ein bestimmtes Produkt in der Zielgruppe gekauft oder nicht gekauft wird. Mit Faktoren wie Alter, Einkommen oder Geschlecht werden die Käufergruppen zusätzlich unterteilt.

Wo findet die Regressionsanalyse in der Marktforschung Anwendung?

So vielseitig die Formen der Regressionsanalyse sind, so vielfältig sind die Anwendungsgebiete für diese Marktforschungsmethode. Dies sind nur ausgewählte Beispiele, wofür die Marktforschung die Regressionsanalyse einsetzt: 

Vorhersage von Markttrends

Die Regressionsanalyse erforscht zukünftige Markttrends. So könnte etwa ein Immobilienunternehmen die zukünftigen Preise von Häusern basierend auf Faktoren wie Standort, Größe und Alter der Immobilie prognostizieren. Ein weiteres Beispiel wäre ein Lebensmittelunternehmen, welches durch eine Regressionsanalyse herausfinden kann, welche Geschmacksrichtung von Eis das größte Potential im Verkauf hat. 

Kundenzufriedenheit

Unternehmen können mit einer Regressionsanalyse untersuchen, welche Faktoren die Kundenzufriedenheit beeinflussen. Ein Kundendienst kann mit einer auf einer Kundenumfrage basierenden Regressionsanalyse herausfinden, welche Aspekte ihres Services den größten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit haben. 

Nutzungsverhalten

Welche Faktoren beeinflussen die Nutzung von Smartphone-Apps? Eine Regressionsanalyse bringt Aufschluss und kann nach Variablen wie Alter, Geschlecht oder Bildungsgrad differenzieren.

Werbewirkung

Eine Regressionsanalyse misst die Wirksamkeit von Werbekampagnen. So können die Werbeausgaben in Relation zu Produktverkäufen analysiert werden, um die Werbung nach Effizienzgrad einzuordnen.

Marktreife messen

Wie gut kommt ein Produkt oder eine Dienstleistung bei der Zielgruppe an? Was wird positiv, was negativ bewertet? Welches Feature sollte mehr in den Vordergrund rücken? Regressionsanalysen liefern Insights zu Produkten & Dienstleistungen vor Marktstart.

Beispiel: Wie funktioniert eine einfache lineare Regressionsanalyse?

Ein Unternehmen will die Relation zwischen Werbeausgaben und Produktverkäufen ermitteln. Dafür eignet sich die einfache lineare Regressionsanalyse. Dabei gibt es fünf Schritte:

1.     Datenerhebung

Die Basis der Analyse sind Daten zu Werbeausgaben und Produktverkäufen.

2.     Diagrammerstellung

Die Daten werden in ein Streudiagramm eingeordnet, wo eine Achse für Werbeausgaben, die andere für Produktverkäufe steht.

3.     Bestimmung der Regressionsgeraden

Eine Gerade wird gezogen, die möglichst viele Datenpunkte trifft. Diese Regressionsgerade zeigt die durchschnittliche Beziehung beider Variablen.

4.     Vorhersage von Entwicklungen

Die Basis für zukünftige Vorhersagen ist geschaffen. Nun kann mit der Anpassung einer Variable der Einfluss auf die andere Variable untersucht werden.

5.     Interpretation der Ergebnisse

Aus den Ergebnissen entstehen wertvolle Erkenntnisse. Etwa, dass zusätzliche 10.000 Euro Werbeausgaben den Verkauf um durchschnittlich 500 Einheiten steigern könnten.

Regressionsanalyse: Multitalent in der Marktforschung

Die Regressionsanalyse ist ein mächtiges und vielseitiges Werkzeug in der Marktforschung. Ob es um die Relation zwischen Werbeausgaben und Umsatz geht, dem Nutzungsverhalten oder der Ermittlung von Markttrends: Die Regressionsanalyse liefert datengestützte Erkenntnisse, um informierte und fundierte Entscheidungen zu treffen. Je nach Frage- oder Problemstellung gibt es mehr oder weniger komplexe Regressionsmodelle. Die Ergebnisse bieten Unternehmen zahlreiche Impulse für eine datengetriebene Geschäftsstrategie, die auf soliden statistischen Grundlagen basiert.

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