Ein großer Teil Ihrer Arbeit als Marketers oder Geschäftsinhaber besteht darin, Daten über Ihre Zielgruppe zu sammeln und zu analysieren, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Alle Daten, die Sie sammeln, fallen in eine von vier Kategorien: Nominaldaten, Ordinaldaten, Intervalldaten und Verhältnisdaten. Jeder dieser Datentypen wird auf unterschiedliche Weise erfasst und analysiert.
In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf nominale Daten. Sie werden lernen:
- Was sind nominale Daten?
- Wie man nominale Daten sammelt und analysiert
- Beispiele für nominale Daten und ihre Verwendung in der Wirtschaft
- Unterschiede zwischen nominalen Daten und anderen Datentypen
Was sind nominale Daten?
Nominale Daten sind eine Art von qualitativen Daten. Sie können beschriftet und in sich gegenseitig ausschließende Kategorien innerhalb einer Variablen gruppiert werden. Diese Kategorien haben keinen numerischen Wert, werden nicht gemessen und können nicht in einer Reihenfolge oder Hierarchie angeordnet werden. Da nominale Daten nicht geordnet werden können, ändert eine Änderung der Platzierung der Werte nichts an der Aussagekraft der Daten.
Manchmal kann man nominale Variablen durch Zahlen darstellen, aber diese Zahlen haben keine quantitative Auswirkung auf die Daten selbst.
Ein Beispiel: Sie befragen fünf Personen zu ihren Lieblingsfarben und erhalten folgende Antworten: blau, rot, magenta, türkis und gelb. Sie könnten beschließen, diesen Farbkategorien einen numerischen Wert zuzuweisen: 1 für Blau, 2 für Rot, 3 für Magenta und so weiter.
Obwohl Sie die einzelnen Farbkategorien mit Zahlen bezeichnen, implizieren diese Zahlen keine Hierarchie. So hat die Farbe Türkis, die durch 4 dargestellt wird, nicht mehr Wert als die Farbe Blau, die durch 1 dargestellt wird (und umgekehrt).
Wie unterscheiden sich nominale Daten von anderen Datentypen?
Es gibt vier Haupttypen von Daten:
- Nominale Daten
- Ordinale Daten
- Intervall-Daten
- Quotierte Daten
Diese Datentypen lassen sich in zwei Kategorien einteilen: quantitative Daten (Intervalldaten und Verhältnisdaten) und qualitative Daten (nominale Daten und Ordinaldaten). Quantitative Daten sind zahlenbasiert, messbar, zählbar und unterliegen den meisten mathematischen Operatoren. Qualitative Daten hingegen sind deskriptiv und helfen Ihnen, das Was, Warum und Wie hinter bestimmten Verhaltensweisen oder Entscheidungen zu verstehen. Darüber hinaus ist die deskriptive Forschung ein Untersuchungsmodell, das sich durch seine einzigartige Fähigkeit auszeichnet, quantitative und qualitative Forschungsansätze zu kombinieren.
Sowohl nominale als auch ordinale Daten sind qualitative Daten, die durch Umfragen und Assessments erhoben werden können. Der Unterschied besteht darin, dass Ordinaldaten gemessen und in eine Reihenfolge gebracht werden können. Sie können auch Google scrapen, um zusätzliche Informationen für Ihre Analyse zu erhalten.
Nominale Daten sind normalerweise Substantive, z. B. Namen von Personen, Nationalitäten, Augenfarben usw. Diese können nicht quantifiziert oder geordnet werden. Ordinale Daten messen in der Regel Emotionen wie Glück, Zufriedenheit und Ärger in Form von Wahrscheinlichkeiten. Diese Art von Daten wird z. B. für den Net Promoter Score (NPS) verwendet.
Nehmen Sie zum Beispiel die Frage: "Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Produkt an Ihre Freunde weiterempfehlen?"
Beachten Sie, dass die Optionen nicht gemessen werden können, sondern in einer bestimmten Reihenfolge vorliegen, die seltsam aussieht, wenn die Werte durcheinandergewürfelt werden. Ein Unternehmer kann nicht definieren, inwieweit sich Neutral von Unwahrscheinlich unterscheidet , aber er weiß, dass Neutral in der Reihenfolge des Grades eine bessere Option für die Kunden ist als Unwahrscheinlich.
Nominale Daten geben Ihnen Einblicke in eine bestimmte Population oder Stichprobe einer Population. Dies ist in vielen Branchen nützlich, z. B. im Gesundheitswesen, in der Psychologie und in der Wirtschaft - vor allem, wenn Sie mehr über Ihre Zielgruppe erfahren, hat dies Einfluss auf die Produkte oder Angebote, die Sie auf den Markt bringen. Im Folgenden finden Sie fünf Beispiele für nominale Daten in der Wirtschaft:
1. Demografische Erhebung
Demografische Informationen helfen Ihnen, die detaillierten Funktionen Ihrer Zielgruppe besser zu verstehen, sei es Alter, Geschlecht, Nationalität, Ethnie, Einkommen, Familienstand oder Religion. Wenn Sie demografiebasierte Umfragen durchführen, können Sie diese Daten über bestehende und potenzielle Kunden in großem Umfang erfassen. Sie können auch Datenerfassungstools wie Apify verwenden, um öffentliche demografische und interessenbasierte Daten aus dem Internet zu extrahieren, um eine breitere Publikumsanalyse zu unterstützen. So können Sie Ihre Marketingstrategie auf die Personengruppe zuschneiden, die am ehesten Ihr Produkt kaufen oder Ihre Dienstleistungen in Anspruch nehmen wird.
Stellen Sie sich vor, wie viel effektiver Ihre Marketingbemühungen wären, wenn Sie wüssten, dass die meisten Menschen in Ihrer Zielgruppe alleinerziehende Mütter sind, die einen 9-5-Job haben und gleichzeitig einem Nebenjob nach gehen, und nicht frisch verheiratete Frauen mit hohem Einkommen. Oder was wäre, wenn Sie Frauen mittleren Alters ansprechen würden, die ein sitzendes Leben führen, anstatt Frauen Mitte 30, die 3-4 Mal pro Woche ins Fitnessstudio gehen?
Die Kenntnis der Demografie Ihrer Zielgruppe kann Ihnen helfen:
- Entwickeln Sie trendige Produkte oder bieten Sie die richtigen Dienstleistungen an
- Messung der Werbewirksamkeit
- Identifizieren Sie Trends und neue Geschäftsmöglichkeiten in Ihrer Branche
- Verstehen Sie die öffentliche Meinung über Ihre Marke
Das Sammeln demografischer Daten ist auch bei der Einstellung oder Rekrutierung von Mitarbeitern von Vorteil. So können Sie sicherstellen, dass Ihre Belegschaft vielfältig, gleichberechtigt und integrativ ist.
Eine Unternehmensbewertung ist eine transparente Analyse der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) Ihres Unternehmens, die Ihnen zeigen soll, wo Ihr Unternehmen steht, welche neuen Geschäftsmöglichkeiten es gibt, welche Faktoren das Wachstum behindern und welche Strategien Ihnen helfen können, die noch nicht erreichten Ziele zu erreichen.
Die Durchführung regelmäßiger Unternehmensbewertungen ist ratsam, weil sie Ihnen hilft:
- Identifizieren Sie Lücken in Ihrer Unternehmensstrategie
- Verstehen Sie, wie gesund (oder ungesund) Ihr Unternehmen ist
- Treffen Sie fundierte Entscheidungen darüber, wo Sie Ihre Zeit und Ressourcen investieren sollten
- Erkennen Sie die Bereiche, in denen sich Ihr Unternehmen verbessern kann
- Stärken Sie Ihre Beziehungen zu Kunden, Mitarbeitern und wichtigen Interessengruppen
- Langfristiges Wachstum und Erfolg erreichen
Kundenfeedback ist die Lebensader eines jeden erfolgreichen Unternehmens - insbesondere im Dienstleistungs- und Gastgewerbe, wo Kundenrezensionen einen direkten Einfluss darauf haben, ob eine Person das Unternehmen besuchen würde oder nicht.
Ohne zufriedene Kunden können Hotels und Restaurants nicht wachsen. Deshalb ist es wichtig, dass Unternehmer in dieser Branche frühzeitig mit dem Sammeln von Kundenfeedback beginnen, damit sie eine Vorstellung davon bekommen, was die Gäste von ihrem Betrieb halten, und die Möglichkeit haben, bei Bedarf Verbesserungen vorzunehmen.
Aus dem Diner Insights Report von OpenTable vom Februar 2023 geht hervor, dass 92 % der Gäste Restaurantbewertungen lesen, bevor sie ein neues Lokal aufsuchen - und zwar bevor sie sich die Speisekarte ansehen oder eine Wegbeschreibung zum Restaurant anfordern.
Die beste Möglichkeit, Gäste-Feedback einzuholen, ist das Versenden von einfachen Zufriedenheitsumfragen, in denen Sie Ihre Kunden nach der Qualität Ihres Services, nach dem, was ihnen gefallen hat, nach dem, was ihnen nicht gefallen hat, und möglicherweise nach Verbesserungsvorschlägen fragen.
Wenn Sie überwiegend positives Feedback erhalten, können Sie es auf Ihrer Website veröffentlichen, um potenziellen Kunden zu zeigen, dass sie wahrscheinlich gute Erfahrungen mit Ihnen machen werden, wenn sie sich für einen Besuch bei Ihnen entscheiden. Wenn das Gegenteil der Fall ist, können Sie die Probleme, über die sich die Kunden beschwert haben, beheben und ein besseres Kundenerlebnis bieten. Um dieses Feedback effektiv zu verwalten, sollten Sie ein Kundensupport-Ticketing-System wie Freshdesk oder Zendesk verwenden. Beide sind beliebte Optionen mit Vor- und Nachteilen, die Sie je nach Ihren spezifischen Anforderungen abwägen sollten.
Stellen Sie sicher, dass Sie offene Fragen in Ihre Restaurantumfrage aufnehmen, um den Befragten die Möglichkeit zu geben, ihre Meinung zu äußern. Das steigert den Wert Ihrer qualitativen Kundendienstforschung.
Wenn du App-Spiele spielst oder verschiedene Apps verwendest, wurdest du wahrscheinlich schon einmal in einer App oder per E-Mail gebeten, über eine Funktion abzustimmen, die die Entwickler des Spiels oder der App einführen wollen.
Produktvermarkter nutzen Feature-Abstimmungen, um Informationen darüber zu erhalten, was ihre Benutzer in Produktaktualisierungen sehen möchten. Direktes Feedback von Ihren Nutzern kann Ihnen dabei helfen:
- Entwickeln Sie Funktionen, die von den Benutzern tatsächlich genutzt werden
- Halten Sie Ihr Entwicklungsbudget ein
- Steuern Sie die Erwartungen Ihrer Kunden, indem Sie ihnen zeigen, woran Sie gerade arbeiten
Hast du jemals einen Buzzfeed-ähnlichen Persönlichkeitstest gemacht, bei dem dir Fragen gestellt werden wie:
- Zu welchem Harry Potter-Haus würdest du gehören?
- Welches Genre von Büchern ist Ihr Favorit?
- Was ist dein Lieblingstier?
Wenn Sie schon einmal eine Persönlichkeitsanalyse durchgeführt haben, dann wissen Sie, dass sie Spaß machen kann. Sie können aber auch von unschätzbarem Wert für Ihr Unternehmen sein, wenn sie professionell durchgeführt werden.
Persönlichkeitsanalysen zeigen Ihren Kunden, dass die Interaktion mit Ihnen Spaß macht und einfach ist. Es zeigt ihnen, dass Sie daran interessiert sind, mehr über sie zu erfahren. Und während der Beantwortung der Fragen können Ihre Kunden sich selbst entdecken und verstehen, warum sie die Entscheidungen treffen, die sie treffen.
Der Reiz von Persönlichkeitsanalysen im Geschäftsleben liegt darin, dass sie Ihnen helfen, einzigartige Inhalte für jeden Persönlichkeitstyp oder jede Buyer Persona zu erstellen. Sie können diese Inhalte am Ende der Assessment zum Download anbieten oder per E-Mail versenden. Dadurch wird ein Dialog zwischen Ihnen und dem Kunden eröffnet. Darüber hinaus erhalten Sie Kontaktdaten wie Namen und E-Mail-Adressen als Gegenleistung für den Mehrwert, den Sie durch das Feedback der Assessment bieten. Ihr Vertriebsteam wird Ihnen für diese hochqualifizierten Leads dankbar sein.
Wenn Sie die Persönlichkeiten Ihrer Zielgruppe kennen, können Sie Angebote und Veranstaltungen erstellen, die genau auf sie zugeschnitten sind. Ein introvertierter Kunde möchte zum Beispiel nicht an einer Veranstaltung teilnehmen, die Sie organisieren, aber er ist vielleicht bereit, an einem Webinar teilzunehmen.
Wie man nominale Daten erhebt
Nominale Daten werden in der Regel über Umfragen oder Fragebögen erhoben, die oft über eine E-Mail-Kampagne verschickt werden. Diese Umfragen enthalten offene, Multiple-Choice- oder Ja/Nein-Fragen.
- Offene Fragen geben den Befragten die Freiheit, ihre Meinungen oder Gedanken mit eigenen Worten und ohne Einschränkungen zu beschreiben. Die Frage "Was gefällt Ihnen am Leben in New York?" ist beispielsweise eine offene Frage. Die Antwort wird wahrscheinlich bei jedem Befragten anders ausfallen, aber Sie können eine Vielzahl von Erkenntnissen gewinnen, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen können.
Multiple-Choice-Fragen sind so aufgebaut, dass die Befragten zwischen verschiedenen Optionen wählen können. Ein gutes Beispiel ist diese Illustration zu Meeresfrüchten: Wenn Sie in einem Restaurant eines dieser Meeresfrüchte-Gerichte bestellen müssten, welches würden Sie wählen?
- Gekochte Jakobsmuscheln
- Krabbenküchlein
- Paella
- Garnelen-Scampi
- Fisch-Tacos
Dieses Format hilft Ihnen, spezifische Antworten zu erhalten, die sich direkt auf Ihre Entscheidungen auswirken, was Ihnen die Arbeit in der Datenanalyse erleichtert. Multiple-Choice-Fragen lassen sich leichter in einen Analysebericht einfließen als offene Fragen.
Ja/Nein-Fragen sind einfach Fragen, die eine Ja- oder Nein-Antwort erfordern. Die Frage " Sind Sie über 18 Jahre alt?" ist eine Ja/Nein-Frage.
Wie man nominale Daten analysiert
Da sie keinen numerischen Wert haben und nicht in eine Reihenfolge gebracht werden können, können nominale Daten unübersichtlich werden - vor allem, wenn Sie die Daten von einer großen Gruppe von Personen sammeln. Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, nominale Daten zu analysieren und sinnvoll zu nutzen. Dazu gehören:
- Deskriptive Statistik
- Datenvisualisierung
- Nichtparametrische statistische Analyse
Deskriptive Statistik
Deskriptive Statistiken sind Informationskoeffizienten, die einen in einer Studie gefundenen Datensatz zusammenfassen.
Ein Datensatz ist eine Zusammenstellung von Antworten und Beobachtungen aus der gesamten Population oder einer Stichprobe der Population. Deskriptive Statistiken beschreiben die Funktionen eines Datensatzes und machen ihn leichter verständlich.
Es gibt drei Haupttypen der deskriptiven Statistik:
- Häufigkeitsverteilung
- Zentrale Tendenz (Mittelwert, Median und Modus)
- Variabilität (Standardabweichung, minimale und maximale Variablen, Varianz, Kurtosis und Schiefe)
Für nominale Daten können Sie nur die Häufigkeitsverteilung und die zentrale Tendenz (nur Modus) verwenden, um nominale Daten zu analysieren. Sie können die Variabilität nicht verwenden, da nominale Daten nicht quantitativ sind und keinen mathematischen Operatoren unterliegen.
Häufigkeitsverteilung
Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie planen die Eröffnung eines neuen Fischrestaurants und erstellen Ihre Speisekarte. Sie haben fünf Gerichte zur Auswahl: Currymuscheln, Krabbenkuchen, Paella, Scampi und Fischtacos. 15 Personen sollen Ihnen sagen, für welches Gericht sie sich entscheiden würden, wenn sie nur eines wählen müssten.
Nachdem Sie die Antworten gesammelt haben, stellen Sie vielleicht fest, dass die Daten ungeordnet sind und es keine Möglichkeit gibt zu sehen, wie viele Personen ein bestimmtes Gericht den anderen vorgezogen haben.
Um diese Daten zu analysieren, müssen Sie eine Häufigkeitsverteilungstabelle erstellen, aus der hervorgeht, wie viele Antworten Sie für jede Lebensmittelkategorie erhalten. Eine gute Möglichkeit, dies in Excel oder Sheets zu tun, ist die Erstellung einer Häufigkeitsverteilungstabelle:
Ein weiteres Beispiel: Eine Marketingberaterin möchte mehr über die Online-Präsenz ihrer Zielgruppe erfahren. Sie erstellt eine Assessment der Online-Präsenz und wartet auf die Antworten, die sie erhält.
Die Ergebnisse in diesem Umfrage-Dashboard zeigen ihr sofort, wie viele Beantwortungen jeder Wert erhalten hat. Sie kann sogar wählen, wie die Häufigkeit dargestellt werden soll: in absoluten oder relativen Zahlen, in Form eines Balkendiagramms, eines Tortendiagramms, ... Dazu später mehr.
Zentrale Tendenz (Modus)
Die zentrale Tendenz befasst sich mit dem Durchschnittswert eines Datensatzes. Es gibt drei Möglichkeiten, die zentrale Tendenz zu messen:
- Modus: Der Wert, der in einem Datensatz am häufigsten vorkommt
- Median: Der mittlere oder zentrale Wert eines Datensatzes
- Mittelwert: Der Durchschnittswert des Datensatzes
Bei nominalen Daten können Sie nur den Modus verwenden, um die zentrale Tendenz zu messen. Um den Modus zu ermitteln, suchen Sie nach der Kategorie, die in der Häufigkeitsverteilungstabelle am häufigsten vorkommt. In unserem Beispieldatensatz haben Shrimp-Scampi die meisten Antworten (6 von 15 Personen, d. h. 40 %). Dies macht Shrimp-Scampi zum Modus des Datensatzes.
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung ist die Darstellung eines Datensatzes in Form eines Diagramms, einer Grafik oder einer Karte. Die Visualisierung und Umwandlung Ihrer Daten kann Ihnen helfen, Datentrends, Muster und Ausreißer leicht zu erkennen.
Säulendiagramme und Tortendiagramme sind die gängigste Methode zur Visualisierung von Daten. Sie können sie in Excel oder Sheets erstellen, indem Sie auf Einfügen klicken und im Menü Diagramm auswählen. Mit einer Umfrage-App wird die Erstellung visueller Darstellungen für Sie automatisiert.
Nichtparametrische statistische Analyse
Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung fassen nur nominale Daten zusammen. Mit statistischen Tests hingegen können Sie eine Hypothese auf der Grundlage der gesammelten Daten testen.
Es gibt zwei Arten von statistischen Tests:
- Parametrische Tests: Diese werden für quantifizierbare Daten verwendet (z. B. Intervall- und Verhältnisdaten, auf die wir später noch eingehen werden)
- Nichtparametrische Tests: Diese werden für qualitative Daten (z. B. nominale und ordinale Daten) verwendet.
Da wir mit nominalen Daten arbeiten, werden wir nicht-parametrische statistische Tests verwenden. Es gibt zwei Arten von nicht-parametrischen statistischen Tests:
Chi-Quadrat-Test der Anpassungsgüte
Wenn Sie einen Datensatz mit nur einer nominalen Variable analysieren, hilft Ihnen der Chi-Quadrat-Anpassungstest bei der Beurteilung, ob Ihr Datensatz repräsentativ für die gesamte Population ist.
Bleiben wir bei unserem Beispiel mit dem Fischrestaurant. Stellen Sie sich vor, Sie hätten vor dem Versand der Umfrage einen offiziellen Bericht gefunden, aus dem hervorging, dass die meisten Menschen in Ihrem Staat oder Land, die Meeresfrüchte essen, von allen fünf Gerichten eine Paella wählen würden. Ihr Datensatz zeigte jedoch, dass die Leute im Allgemeinen Scampi mit Garnelen bevorzugten.
Da es nicht möglich ist, Daten von allen Menschen in Ihrem Bundesland zu erheben, können Sie die Chi-Quadrat-Anpassung verwenden, um herauszufinden, inwieweit Ihre Ergebnisse auf die Population der Meeresfrüchte essenden Menschen in Ihrem Bundesland oder Land anwendbar sind.
Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit
Wenn Ihr Datensatz zwei nominale Variablen enthält, können Sie den Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit (oder den Chi-Quadrat-Assoziationstest) verwenden, um die Beziehung zwischen den beiden Variablen zu untersuchen.
Angenommen, Sie möchten herausfinden, ob ein signifikanter Zusammenhang zwischen den möglichen Allergien Ihrer Befragten und dem von ihnen gewählten Meeresfrüchtegericht besteht. Sie müssten einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest durchführen, um die Häufigkeit der einzelnen Lebensmittelwahlen über die Kategorien der zweiten nominalen Variable Allergien hinweg zu vergleichen.
Während normale Formularersteller für die Erstellung von Online-Umfragen in Ordnung sind, benötigen Sie ein spezialisiertes Bewertungstool, wenn Sie den Befragten personalisierte Berichte auf der Grundlage ihrer Antworten senden möchten.
Hier kommt Pointerpro ins Spiel.
Pointerpro hilft Ihnen bei der Erstellung benutzerdefinierter Online-Umfragen und -Bewertungen, um Informationen von Ihrer Zielgruppe zu sammeln. Sobald Sie die Daten gesammelt haben, können Sie sie in einen automatisch generierten Bericht einfügen, der personalisierte Ratschläge oder Inhalte für jeden Befragten enthält. Interessiert? Starten Sie eine kostenlose Testversion.
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Über den Autor:
Althea Storm
Althea Storm ist eine B2B-SaaS-Autorin, die sich auf die Erstellung von datengesteuerten Inhalten spezialisiert hat, die den Traffic und die Konversionen für Unternehmen steigern - für kleine Startups ebenso wie für große Unternehmen. Sie hat mit Top-Unternehmen wie AdEspresso, HubSpot, Thinkific und Zapier zusammengearbeitet.