In unserem Video-Blog zur fuzzy set qualitative comparative analysis (https://www.youtube.com/fsQCA) kurz auch fsQCA, erklären wir, wie sich dieser kausalanalytische Zugang von typischen regressions-basierten Verfahren unterscheidet: Der Fokus liegt bei dieser Methode nicht darauf, wie einzelne Treiber isoliert und symmetrisch wirken, sondern unterschiedliche Kombinationen von Treibern zu Erfolg bzw. Misserfolg führen.

Wir haben diesen Ansatz verwendet, um besser zu verstehen, unter welcher Voraussetzung jemand sein aktuelles Auto wiederkauft. Die Analyse zeigt, dass Wiederkaufswahrscheinlichkeit aus unterschiedlichen Kombinationen folgender fünf Faktoren resultiert: (1) Erfahrungen mit der Marke, (2) Soziales Feedback, (3) Vertrauen, (4) Leistung und (5) Wertigkeit

Welche Konstellationen dieser Faktoren führen zu einer hohen Wiederkaufswahrscheinlichkeit?

Details zur Studie finden Sie hier: Download