Um den Einfluss möglicher Treiber auf ein Ergebnis abzuschätzen, bedient sich ein Großteil der Marketingforschung und -praxis der Regressionsanalyse. Dieses statistische Verfahren setzt auf die symmetrische Logik der Korrelation: Bei einem mehr an X (z.B. Werbung) nimmt Y zu (z.B. Umsatz), bei weniger von X sinkt Y.

Leider ist die Welt oft nicht so simpel: Viel Werbung kann in der Kombination mit gewissen Faktoren auch zu wenig Umsatz führen und wenig Werbung, in Kombination mit anderen Faktoren, auch zu viel Umsatz. Solche Muster sind mithilfe der Korrelationslogik schwer zu identifizieren.

Ein alternativer Ansatz, der sich in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit erfreut, beruht auf einer anderen Logik, nämlich der Suche nach Konfigurationen von Treibern, die konsistent zu einem bestimmten Ergebnis führen. Damit lassen sich unterschiedliche Rezepte für Erfolg (oder Misserfolg) finden – ein holistischer Ansatz, bei dem der Fokus nicht auf einzelnen Treibern, sondern auf Treiberkombinationen liegt.

Dazu empfehlen einen Blick in unseren YouTube Channel, wo Oliver Koll diesen Ansatz einmal in Kurzform, einmal etwas umfassender erläutert.

Kennzahlen: Was nun? Was tun?
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Treiberanalyse: Korrelationslogik versus Konfigurationslogik
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Literaturempfehlung:
Ragin, Charles (1987). The Comparative Method – Moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley: University of California Press.
Ragin, C. C. (2008). Redesigning social inquiry: Fuzzy sets and beyond. Chicago: University of Chicago Press.