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Stichproben sind der Schlüssel zu repräsentativen Messungen auf Personenebene

4 Minuten lesen | Uche Onyewu, Direktor, Data Science | Juli 2019

Haben Sie sich jemals gefragt, wie ein Unternehmen das Verbraucherverhalten genau messen kann, ohne zu wissen, was jede einzelne Person tut? Wenn ja, dann sind Sie nicht allein. Tatsächlich werden wir immer wieder mit Fragen zu diesem Thema konfrontiert. Bei mehr als 325 Millionen Menschen, die in den USA leben, ist es verständlich, dass die Menschen skeptisch sind, ob wir das Medieninteresse und die Einkaufsgewohnheiten messen können, ohne jede einzelne Person im Land zu kennen.

Aus vielen Gründen ist es weder praktisch noch unbedingt eine gute Idee, das Verbraucherverhalten zu messen, indem man mit möglichst vielen Menschen in Kontakt tritt. In anderen Fällen ist es einfach nicht machbar. Manche Menschen entscheiden sich gegen eine Messung - sei es aus freien Stücken oder aufgrund ihrer Umstände. Dies kann dazu führen, dass sich die Daten nur auf die Gruppen konzentrieren, die sich am ehesten beteiligen würden.

Die gute Nachricht ist, dass es möglich ist, das Verhalten einer sehr großen Gruppe zu verstehen, ohne sich mit jeder einzelnen Person auseinanderzusetzen. Menschen sind für die Messung auf Personenebene unerlässlich, und Panels, die aus Schlüsselgruppen von Menschen bestehen, die so ausgewählt werden, dass sie eine größere Grundgesamtheit von Menschen repräsentieren, können einen Einblick in das Verhalten der größeren Bevölkerung geben. Aber wie genau ist das möglich, vor allem, wenn die Panels viel weniger Personen umfassen als die größeren Gruppen, die wir messen?

Da unsere Panels Einblicke in das tatsächliche Verbraucherverhalten auf Personenebene bieten, verwenden wir strenge datenwissenschaftliche und statistische Stichprobenverfahren, um sicherzustellen, dass die von uns mit Hilfe von Panels und Umfragen gemessene Population die Gesamtbevölkerung genau repräsentiert. Im Allgemeinen ist eine Stichprobe ein statistisches Mittel zur Messung einer bestimmten Population mit der Absicht, die Messung genau zu erweitern, um eine größere Population zu repräsentieren. Aber genau wie bei der Messung sind nicht alle Stichprobenmethoden gleich.

Stichprobenverfahren lassen sich in der Regel in zwei Kategorien einteilen: wahrscheinlichkeitsbasierte und nicht wahrscheinlichkeitsbasierte Verfahren. Bei wahrscheinlichkeitsbasierten Stichproben hat jede Person in einer Grundgesamtheit die gleiche Chance, für die Teilnahme ausgewählt zu werden. Bei nicht wahrscheinlichkeitsbasierten Stichproben ist es möglich, dass einige Personen eine größere oder geringere Chance haben, ausgewählt zu werden. Um eine gleichmäßige Repräsentation zu gewährleisten, muss also eine Form der wahrscheinlichkeitsbasierten Stichprobe verwendet werden.

Bei der Probenahme geht es jedoch nicht nur darum, zwischen diesen beiden Methoden zu wählen. Stichprobenverfahren können in Bezug auf Komplexität und Ausführung variieren. Anders ausgedrückt: Die Parameter für die Durchführung einer Probe sind recht allgemein gehalten, und die Integrität einer jeden Probe hängt davon ab, wie sorgfältig sie vorbereitet wurde. Bei der Funkmessung wenden wir mehr als 100 kritische Prozesse an, die unsere Messdienste Portable People Meter (PPM) und Audio Diary steuern und ermöglichen. Wir führen diese Prozesse täglich, wöchentlich, monatlich, vierteljährlich und jährlich durch, um sicherzustellen, dass Nielsen eine möglichst repräsentative Stichprobe erstellt.

Wie sieht nun der Gesamtprozess aus? Zu Beginn nutzen wir die Daten der US-Volkszählung, um die demografische (Alter, Geschlecht, Rasse, ethnische Zugehörigkeit, Sprachpräferenz usw.) und geografische Zusammensetzung der von uns zu messenden Bevölkerung zu schätzen, wobei wir uns letztlich auf die Festlegung der Stichprobenziele für unsere Nielsen-Produkte konzentrieren. Auf der Grundlage historischer Daten und prädiktiver Modelle prognostizieren wir dann die demografische Zusammensetzung eines zufällig ausgewählten Haushalts und die Wahrscheinlichkeit, dass dieser teilnimmt. Wir führen diese Modelle auf granularer geografischer Ebene durch (z. B. Gemeinde, Stadt oder Landkreis) und überwachen diese Modelle ständig, um eine repräsentative Stichprobe zu erhalten und bei Bedarf Aktualisierungen vorzunehmen.

Wenn es an der Zeit ist, Haushalte für unsere Panels zu rekrutieren, nutzen wir verschiedene Rekrutierungsmethoden bei Nielsen insgesamt. Für die Radiomessung wenden wir uns beispielsweise an Anbieter von Stichproben, die uns dabei helfen, die primären Kontaktdaten einer breiten Palette potenzieller Panelisten innerhalb eines Messgebiets zu ermitteln. Dies ist dann unsere Ausgangsstichprobe. Sobald wir die Kontaktinformationen für unsere Ausgangsstichprobe gespeichert haben, beginnt unser Team mit dem Stichprobenauswahlprozess, der schließlich verschiedene nachgelagerte Rekrutierungsmaßnahmen auslöst (z. B. Versand von Rekrutierungsmaterial, Durchführung von Telefoninterviews, Besuch von Mitgliedervertretern in Haushalten usw.).

Während des gesamten Prozesses gibt es viele Faktoren, die bestimmen, ob ein Haushalt die Möglichkeit erhält, an unseren Panels und Umfragen teilzunehmen. Diese Faktoren stehen in direktem Zusammenhang mit unserer Fähigkeit, eine repräsentative Stichprobe der von uns gemessenen Bevölkerung zu bilden.

Es stimmt, dass wir in einer Welt leben, in der Technologie, Cookies, Rücksprungdaten, Likes, Wiedergabelistenalgorithmen und unzählige andere digitale Marker "Fußspuren" hinterlassen, wohin auch immer unser Online-Leben uns führt. Aber viele dieser Daten sind unvollständig. Viele dieser Daten sind mit Vorurteilen behaftet. Viele dieser Daten sollten nicht für Messungen verwendet werden. Informationen auf Personenebene bleiben jedoch die maßgebliche Quelle für echte Messungen. Und Stichproben sind der Schlüssel zur Erschließung repräsentativer Messungen auf Personenebene.

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