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Der Vorteil von multivariaten Analyseverfahren gegenüber herkömmlichen Auswertungsmethoden liegt darin, dass mehr als zwei Variablen gemeinsam analysiert werden können (hinsichtlich Zusammenhängen, Gemeinsamkeiten, Unterschieden etc.). Auf diese Weise können empirische Gegebenheiten – wie z.B. die konkrete Wahrnehmung und das Image eines Unternehmens – nach wissenschaftlichen Kriterien erklärt, unterschieden und klassifiziert werden. Zudem können Befragungsdaten, die oft von Störeinflüssen (z.B. die soziale Erwünschtheit) betroffen sind, durch multivariate Analysen kontrolliert und bereinigt werden.
publitest bietet folgende Multivariate Analyseverfahren an:
Die multivariate Regressionsanalyse untersucht den Einfluss bzw. die Wirkung von mehreren sogenannten «unabhängigen» Variablen auf eine sogenannte «abhängige» Variable. Mittels multivariater Regressionsanalysen können also direkte Kausalbeziehungen – d.h. Ursache-Wirkungs-Beziehungen, die auch als Je-Desto-Beziehungen bezeichnet werden können – untersucht werden. So kann z.B. analysiert werden, welche Imagedimensionen bzw. Markenwerte eines Unternehmens (= unabhängige Variablen) die Treiber für die wahrgenommene Wichtigkeit eines Unternehmens als Ganzes (= abhängige Variable) sind. Ebenso kann untersucht werden, welche Kommunikationskanäle die Treiber für den Werbeerfolg einer Kampagne sind.
Die multivariate Clusteranalyse untersucht, in wie weit sich Objekte (z.B. Personen) zu verschiedenen, homogenen Gruppen bzw. «Clustern» zusammenfassen lassen. Die Clusteranalyse bietet sich z.B. für Image- und Reputationsanalysen als emprisch fundierte Handlungsempfehlung an, etwa mit der Erkenntnis, dass es nicht die Wahrnehmung eines Unternehmens gibt, sondern die Anspruchsgruppen vielfältig und unterschiedlich sind. Auf Basis der multivariaten Auswertung via Clusteranalyse könnte man etwa Typologien der verschiedenen Wahrnehmungs- und Bedürfnisgruppen eines Unternehmens eruieren und diese mittels Content Marketing gezielt ansprechen. Die multivariate Clusteranalyse ist ein strukturentdeckendes Verfahren, bei dem Strukturen innerhalb des vorliegenden Datensatzes aufgedeckt werden.
Im Gegensatz zum strukturentdeckenden Verfahren der Clusteranalyse ist die multivariate Varianzanalyse (wie die multivariate Regressionsanalyse) ein strukturprüfendes Verfahren, bei dem eine vorliegende Struktur (z.B. die Unterscheidung zwischen verschiedenen Einstellungs-, Wahrnehmungs- und Anspruchsgruppen) an den vorliegenden Daten überprüft wird. Mittels Varianzanalyse können z.B. signifikante (Mittelwerts-) Unterschiede zwischen mehr als zwei Gruppen, die nach mehr als zwei Dimensionen gebildet werden (z.B. unterschiedliche Einstellungs-, Wahrnehmungs- und Anspruchstypen eines Unternehmens), untersucht werden.
Der Mehrwert des Einsatzes von multivariaten Regressions-, Cluster- und Varianzanalysen durch publitest besteht unter anderem darin, dass aus den Analysen Rückschlüsse auf die Ansprache unterschiedlicher Personengruppen mit verschiedenen Kommunikationskonzepten eines Unternehmens im Sinne eines gezielten Content Marketing gezogen werden können.