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Social Media Inhalte liefern Erklärungsmodell für Kundenverhalten / Hohe Korrelation der im Web kommunizierten Bewertungen und Empfehlungen mit tatsächlichem Kundenverhalten

ID: 774385

(ots) - Die Basler Artebis AG hat über einen repräsentativen
Zeitraum von neun Monaten den Web Buzz der insgesamt 38 in der
Schweiz tätigen Krankenversicherungen analysiert. Das Ergebnis zeigt
eine Korrelation der im Internet kommunizierten Meinungen und
Bewertungen mit den tatsächlichen Wechselbewegungen der Versicherten
von 0,74. Eine unabhängige Überprüfung der Validierung durch die
Universität Basel bestätigte die hohe Aussagekraft von Ergebnis und
Erklärungsmodell.

Die Auswertungen mit der Artebis-eigenen NetRadar Plattform
umfassten Bewertungen, Empfehlungen, Kommentare und
Erfahrungsberichte im gesamten Spektrum des interaktiven Webs.
Möglich wird eine solche voll synchronisierte Analyse eines gesamten
Marktes mit allen Anbietern und Angeboten, indem die
NetRadar-Plattform das gesamte Internet mit einem semantischen Netz
durchkämmt. Neben einer praktisch beliebig großen Anzahl von
Suchbegriffen werden der Metasuchmaschine dabei die jeweiligen
korrespondierenden Synonyme mit auf den Weg gegeben. So können
Bewertungen und Kommentare, die sich auf ein Unternehmen insgesamt,
eines oder mehrere Versicherungsprodukte oder auf Service, Kulanz und
Kundenorientierung beziehen, fallweise auf das Unternehmen und die
Marke verdichtet werden.

"Mit der NetRadar-Plattform wird es erstmals möglich, die
Wahrnehmung eines ganzen Clusters, beispielsweise eines Unternehmens
mit seinen Wettbwerber thematisch weit aufgefächert und damit sehr
differenziert in Social Media zu analysieren", erläutert Roland
Bischof, CEO der Artebis AG. "Diese Analyse liefert nicht nur eine
Beschreibung eines aktuellen Zustands. Sie deckt Entwicklungen über
einen Zeitraum auf, liefert statistisch valide Erklärungsmodelle und
sie quantifiziert ungenützte Potenziale."

Bestätigt wird dies durch eine unabhängige Überprüfung der




Validierung von Ergebnis und Verfahren der von Artebis durchgeführten
Analyse des schweizer Krankenversicherungsmarktes an der Universität
Basel. Demnach weisen die Ergebnisse der Webanalyse eine Korrelation
von 0,74 mit den offiziellen statistischen Daten über die Entwicklung
von Neu- und Bestandsgeschäft der in der Schweiz tätigen
Krankenversicherungen auf. Der Reliabilitätskoeffizient, der
Aufschluss über die Zuverlässigkeit des Messverfahrens und die
Reproduzierbarkeit der Ergebnisse gibt, wurde mit 0,85 ermittelt.
Zwei im gleichen Zeitraum und unabhängig voneinander durchgeführte
Untersuchungen per Telefon (CATI) und Online-Befragung mit jeweils
mehr als 2000 Antwortenden zeigten demgegenüber einen maximalen
korrelativen Zusammenhang von 0,13 von Bewertungen und tatsächlichem
Kundenwechsel-Verhalten.

Ãœber NetRadar

NetRadar ist eine von der Artebis AG entwickelte Methodik und
IT-Infrastruktur für breit angelegte Querschnitts-Analysen von im
Internet abgegebenen Bewertungen, Empfehlungen und Diskussionen über
Unternehmen und Marken, Produkte und Dienstleistungen ebenso wie über
Sachverhalte oder aktuelle Themen. NetRadar verdichtet diese
Analyseergebnisse zu quantitativen und qualitativen Kennzahlen. Dabei
werden auch die jeweiligen relativen Positionen beispielsweise zu
Wettbewerbern, deren Veränderung im Zeitverlauf sowie Potenziale und
Defizite sichtbar. NetRadar liefert Erklärungsmodelle und Grundlagen
für die Prognose und Steuerung zukünftiger Entwicklungen.

Profil Artebis AG

Die 1995 gegründete Artebis AG bietet Analysen, Beratung und
Service auf dem Gebiet der angewandten Marktforschung. Die
langjährige Erfahrung auf dem Gebiet der passiv-beobachtenden
quantitativen und qualitativen (semantischen) Analyse von Webinhalten
bildet die Grundlage für die von Artebis entwickelte Methodik und
Software-Plattform NetRadar.



Pressekontakt:
Ulrich L. Schneppel
York Communications GmbH
Bismarckallee 9
D-79098 Freiburg
T: +49-(0)761-48080-16
F: +49-(0)761-48080-55
M: artebis(at)york-communications.com


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Datum: 30.11.2012 - 13:36 Uhr
Sprache: Deutsch
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Kategorie:

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