Penalty Reward Analysis (Kano Factors)

 

Mithilfe der Penalty Reward Analysis wird die Art des Zusammenhanges zwischen den Erfolgstreibern und der Zielgröße tiefer untersucht. Dadurch lassen sich What-if-Szenarios z.B. für eine optimierte Produktentwicklung managementgerecht analysieren.

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Ermittlung von Must-have- und Excitement-Faktoren zur optimierten Produktentwicklung und Budgetallokation

  • Welche Eigenschaften sind essentiell, d.h. Must-haves, für einen Kauf oder eine Nutzung des Produktes

     

  • Welche Features rufen ausschließlich Begeisterung bei den Nutzern hervor, sind also nice-to-have und damit vielmehr ein Differenzierungsfaktor als ausschlaggebend für den Kauf? 

     

     

  • Gibt es Faktoren, die bei aktueller Performance keinen Einfluss auf die Kauf- oder Nutzungswahrscheinlichkeit haben, sodass sich dort eine Budgetreduktion empfiehlt?

  • Befinden sich wichtige Must-haves hinsichtlich ihrer Performance im kritischen Bereich und liefern damit direkte Handlungsempfehlungen für die Produktoptimierung? 

Automatisierte Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Produktoptimierung 

 

Durch die einzigartige Automatisierung in quantilope kann die Penalty Reward Analysis verständlich und methodisch korrekt durchgeführt werden. Für die Anwendung werden lediglich Bewertungen der Zielgröße sowie der Treiber auf klassischen Rating Skalen benötigt, die Ermittlung der Kano Factors pro Treiber folgt automatisch innerhalb weniger Sekunden anhand valider Machine Learning Algorithmen. Zusätzlich übernimmt die Software die managementgerechte Visualisierung der Ergebnisse, so dass entsprechende Handlungsempfehlungen auf einen Blick erkennbar sind.

 
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Insights mit Handlungsempfehlungen

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Ergebnisse innerhalb weniger Sekunden

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Einfach und verständlich umgesetzt

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Robuste und valide Methodik

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Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten

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Automatische Berechnung und Visualisierung

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