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Wie wahrscheinlich ist es, dass Interessierte eines Ihrer Produkte kaufen? Sind Ihre Kundinnen und Kunden zufrieden? Und: Ist Ihre Marke attraktiv?

Jede dieser Fragen kann leicht eine ganze Reihe unterschiedlichster Antworten auslösen, was die Analyse der Ergebnisse erschwert. Damit Sie sich im Dschungel der Antwortdaten zurechtzufinden, kann ein Top-2-Boxscore helfen. Dabei handelt es sich um eine Analysetechnik, mit der Sie die wichtigsten Werte auf eine gut verständliche Art und Weise darstellen können.

In diesem Artikel möchten wir Ihnen zeigen, wie der Top-2-Boxscore Sie bei der Analyse Ihrer Befragungen unterstützen kann. Darüber hinaus sehen wir uns die verschiedenen Formen dieses Scores an. So können Sie, wenn Sie das nächste Mal Fragen aufstellen oder Umfragebeantwortungen überprüfen, Ihr Wissen über den Top-2-Boxscore optimal einsetzen und maximalen Nutzen aus Ihrer Erhebungen ziehen.

Doch sehen wir uns zunächst an, was ein Top-2-Boxscore eigentlich ist.

Ein Top-2-Boxscore (kurz T2B-Score) fasst die positiven Antworten auf eine Likert-Skala-Frage zusammen. Dabei werden die beiden positivsten Antworten zu einer einzigen Zahl kombiniert. Da sie einfach zu berechnen sind und einen hohen Wert für die Umfrageanalyse besitzen, werden Top-2-Boxscores in der Marktforschung vielfältig eingesetzt. Die Liste umfasst dabei alles von Werbetests und Produktentwicklung bis hin zum Brand Tracking.

Betrachten wir dieses Beispiel, das eine konkrete Berechnung zeigt:

Angenommen Sie sind für einen Hundefutterhersteller im Marketing tätig. Jetzt möchten Sie verschiedene Werbekonzepte an Ihrer Zielgruppe testen, den Hundehalterinnen und Hundehaltern. Über eine Umfrage möchten Sie ermitteln, wie wahrscheinlich, oder unwahrscheinlich es ist, dass Hundehalter Ihr Produkt kaufen, nachdem sie eine entsprechende Werbung gesehen haben.

Um eine Antwort zu erhalten, verwenden Sie die folgende 5-Punkte-Skala zur Frage nach der Kaufabsicht:

Wenn das Produkt heute verfügbar wäre, wie wahrscheinlich wäre es, dass Sie es kaufen würden?

  • Äußerst wahrscheinlich
  • Sehr wahrscheinlich
  • Relativ wahrscheinlich
  • Nicht so wahrscheinlich
  • Überhaupt nicht wahrscheinlich

Nach Erfassung der Umfragebeantwortungen könnten die Daten in etwa so aussehen:

Beispieldaten für Frage zur Kaufabsicht

Als Marketingfachkraft interessiert Sie vor allem, wie viel Prozent der Menschen, die eine Werbung für Ihr Produkt gesehen haben, dieses wahrscheinlich kaufen werden. Daher sind in diesem Beispiel die Top-2-Boxantworten die beiden ersten positiven Beantwortungen:  Äußerst wahrscheinlich und Sehr wahrscheinlich. Zur Berechnung des Top-2-Boxscore addieren Sie diese beiden Beantwortungen:

15 % (Äußerst wahrscheinlich) + 25 % (Sehr wahrscheinlich) = 40 % (Top-2-Box)

Berechnung des Top-2-Boxscore

Profi-Tipp: In der SurveyMonkey-Analyse können Sie leicht einen Top-2-Boxscore aufstellen, indem Sie Antwortoptionen miteinander kombinieren.

Jetzt, da Sie wissen, wie Sie den Top-2-Boxscore berechnen, sollten wir uns ansehen, wann und wo er eingesetzt werden kann.

1) Sie vereinfachen die Analyse. Denn statt nur 5 oder mehr Zahlen zu prüfen, müssen Sie sich nur eine einzige ansehen.

2) Vergleiche sind schnell und einfach erstellt. Ob Sie die Ergebnisse von verschiedenen Marken oder, wie bei Konzepttests, von Stimuli vergleichen möchten, mit Top-2-Boxscores können Sie diese effizient nebeneinander stellen.

Sehen wir uns noch einmal das Beispiel des Hundefutterherstellers an. Nehmen wir an, dass Sie nicht nur Fragen zur Kaufabsicht gestellt haben, sondern auch über die Attraktivität der Marke und ihre Glaubwürdigkeit. Mit Top-2-Boxscores ist Schluss mit den vielen Grafiken, deren Interpretation in der Regel problematisch ist, und wir sind wieder bei den ganz übersichtlichen einfachen Scorecards.

Top-2-Box-Scorecard

3) Trends können leichter erkannt werden. Wenn Sie Kennzahlen über eine gewisse Zeit nachverfolgen, können Sie mit Top-2-Boxscores leichter eventuell vorhandene Trends aus den Daten lesen.

Ein Beispiel: Sie tracken die Attraktivität Ihrer eigenen Marke im Vergleich zu einem starken Mitbewerber. Dafür setzen Sie eine Frage mit 5-Punkte-Skala ein, die für jede Marke die relative Wahrnehmung misst. Diese Ergebnisse sehen Sie sich quartalsweise an und können so im direkten Vergleich Trends erkennen.

Mit Top-2-Boxscores können Sie mit nur einem visuellen Hilfsmittel Ihre Analyse über einen bestimmten Zeitraum erfassen.

Ermitteln von Datentrends mithilfe des Top-2-Boxscore

Prüfen Sie es mit SurveyMonkey Audience: Hier stehen weltweit Verbraucherinnen und Verbraucher bereit, die Ihnen gerne ihre Meinung mitteilen.

Es gibt verschiedene Varianten des Top-2-Boxscore. Hier haben wir die gängigsten Formate für Sie aufgeführt:

Nutzen Sie den Top-Boxscore, wenn Sie ausschließlich die höchste Box interessiert. Angenommen, Sie möchten die Kundenbindung steigern und setzen eine Frage mit Sternbewertung zur Messung der Kundenzufriedenheit ein. Dann könnte es für Sie wichtiger sein, längerfristig den Prozentanteil der Kundinnen und Kunden zu steigern, die 5 Sterne vergeben.

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Zur Berechnung des Top-Boxscore nehmen Sie einfach den prozentualen Anteil der Befragten, die die höchste Wertung ausgewählt haben. Wenn also 20 % der Befragten 5 Sterne vergeben haben, dann hätte ihr Top-Boxscore einen Wert von 20 %.

Top-3-Boxscores sind dann geeignet, wenn die Likert-Skala einer Frage mehr als 5 Punkte hat. Die Berechnung dieses Werts erfolgt wie beim Top-2-Boxscore, außer, dass Sie statt der zwei obersten nun die drei obersten positiven Beantwortungen addieren.

Wie zufrieden oder unzufrieden waren Sie insgesamt gesehen mit dem Kundensupport, den Sie erhalten haben?

  • Äußerst zufrieden
  • Sehr zufrieden
  • Zufrieden
  • Neutral
  • Unzufrieden
  • Sehr unzufrieden
  • Äußerst unzufrieden

Haben Sie das Ziel, die negativen Beantwortungen einer Likert-Skala-Frage zu aggregieren, dann könnte sich die Bottom-2-Box besser eignen als die Top-2-Box. Nehmen wir als Beispiel die Frage nach der Markentreue aus unserer Mustervorlage zum Markenumbau:

Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie beim nächsten Kauf zu einer anderen Marke wechseln?

  • Äußerst wahrscheinlich
  • Sehr wahrscheinlich
  • Relativ wahrscheinlich
  • Nicht so wahrscheinlich
  • Überhaupt nicht wahrscheinlich

Hier bietet sich der Bottom-2-Boxscore an, um einen Wert für die treuen Kunden zu ermitteln. Dazu müssen Sie lediglich die unteren beiden Beantwortungen („Nicht so wahrscheinlich“ und „Überhaupt nicht wahrscheinlich“) addieren.

Für manche Zielsetzungen ist es sinnvoll, sich die Daten genauer anzusehen. Sehen Sie sich die Aufschlüsselung der folgenden Top-2-Boxscores an, die sich auf eine Frage zur Kaufabsicht für zwei verschiedene Produktkonzepte beziehen.

Produkt A
Top-2-Boxscore: 40 %
Äußerst hohe Kaufwahrscheinlichkeit: 15 %
Sehr hohe Kaufwahrscheinlichkeit: 25 %.

Produkt B
Top-2-Boxscore: 40 %
Äußerst hohe Kaufwahrscheinlichkeit: 30 %
Sehr hohe Kaufwahrscheinlichkeit: 10 %.

Im obigen Fall sind die Top-2-Boxscores für die beiden Produkte identisch, also könnten Sie für beide die gleiche Schlussfolgerung ziehen. Produkt B jedoch hat doppelt so viele Beantwortungen der Kategorie „Äußerst hohe Kaufwahrscheinlichkeit“, was für Produkt B mit einer höheren Kaufabsicht als bei Produkt A gleichzusetzen ist.

Gewichteter Top-2-Boxscore

Dieses Beispiel macht deutlich, dass Sie sich nicht einfach auf einen einzigen isolierten Top-2-Boxscore verlassen sollten, vor allem dann nicht, wenn die Vergleichswerte ähnlich hoch sind. Ein gewichteter Top-2-Boxscore (oder ein Top-Boxscore) kann mehr Klarheit bringen und verhindern, dass Sie die Anzeigen erneut testen oder eine größere Stichprobengröße verwenden müssen.

Die Berechnung eines gewichteten Top-2-Boxscore erfolgt nach dieser Gleichung:

( Top-Boxscore * Top-Boxgewichtung) + (Second-Boxscore * Second-Boxgewichtung) = Gewichteter Top-2-Boxscore

Der etwas subjektivere Teil dieser Gleichung sind die Gewichtungen selbst. Hier einige Faustregeln für die Ermittlung der Gewichtung für Top-2-Boxscores:

  • Die Gewichtungen für die Top-Box und die Second-Box dürfen nicht identisch sein.
  • Die beiden Gewichtungen müssen in der Summe 1 ergeben.
  • Die Gewichtung der Top-Box ist im Allgemeinen höher als die Gewichtung der Second-Box. Das liegt daran, dass die Top-Box einer Likert-Skala-Frage in der Regel die am stärksten positive Antwort repräsentiert und damit bei einer Prognose der Markt-Performance stärker ins Gewicht fällt.
  • Bei der Entscheidung der Gewichtung sollten die Produktkategorie und die Bedeutung der Verbraucherentscheidungen berücksichtigt werden. Sind Produkte günstig und einfach zu kaufen, wie zum Beispiel Zahnpasta, können die Verbraucher und Verbraucherinnen in der Umfrage leichter präzise Antworten geben, das heißt, die Top-Box sollte eine höhere Gewichtung erhalten. Erfordert der Kauf eines Produktes mehr Überlegung, wie dies beispielsweise beim Autokauf der Fall ist, geben Sie der Top-Box am besten eine etwas geringere Gewichtung.

Top-2-Boxscores sind für Marktforschende ein wichtiges Werkzeug. Ob Ihre Ergebnisse sich auf Werbetests, Produktfeedback oder Markenbekanntheit beziehen, Top-2-Boxscores erhöhen die Effizienz der Umfrageanalyse und unterstützen Sie dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

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Was ist ein Fragebogen und wie kann er zur Erfassung von Daten für die Marktforschung eingesetzt werden. Mit Beispielen, Vorlagen und Anwendungsfällen.

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