intervista nutzt zeitgemässe Methoden, Verfahren und Tools in den Bereichen Data Science und künstlicher Intelligenz, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen, die Qualität von Ergebnissen zu steigern und die benötigte Zeit für die Studiendurchführung zu verkürzen. Sehr häufig setzen wir multivariate Verfahren ein, um z.B. die Kausalität von Wirkungsketten besser zu verstehen, Wichtigkeiten und Treiber zu analysieren und Insights für die Preisforschung zu generieren. Methoden, die auf künstlicher Intelligenz basieren, gewinnen bei uns stetig an Bedeutung und sind unter anderem im Bereich des Panelmanagements, bei Auffälligkeitsanalysen sowie bei der Codierung im Einsatz.
Das intervista Data Science Team entwickelt zudem eigene Modelle, die beispielsweise bei der Analyse der Daten aus dem Footprints-Panel zum Einsatz kommen. Wir nutzen diese, um aus Milliarden von Geokoordinaten und Daten von Smartphone-Beschleunigungssensoren auf genutzte Verkehrsmittel, Mobilitätszwecke, zurückgelegte Wege und Etappen zu schliessen.
intervista setzt neben deskriptiven Analysen eine breite Palette von multivariaten Verfahren ein.
Besseres Verständnis von Kausalitäten
Gruppierung von Items und Statements
Gruppenbildung bei Segmentierungen
Analysen von Treibern und Wichtigkeiten
Tradeoff-Verfahren zur Analyse von Wichtigkeiten
Implizite Methodik basierend auf Reaktionszeit
Nicht wegzudenken in der Preis- und Produktforschung
Mit Predictive Eye Tracking setzt intervista eine Methodik zur Bildanalyse ein, die auf künstlicher Intelligenz basiert. Mit diesem Forschungsansatz werden beispielsweise die Auffälligkeit von Werbung im Werbeumfeld oder die Auffälligkeit von Produkten im Regal analysiert und Empfehlungen abgleitet. Die Ergebnisse liegen zeitnah vor und die Studien können zu deutlich geringeren Kosten als bei herkömmlichen Eye-Tracking-Projekten realisiert werden.
Nehmen Sie mit mir Kontakt auf. Sie können mich gerne anrufen oder mir eine E-Mail Nachricht schicken. Ich freue mich auf den Dialog mit Ihnen!
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