Die Korrelationsanalyse untersucht den Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Sie zeigt, ob und wie stark sich Werte gemeinsam verändern. Eine positive Korrelation bedeutet, dass beide Variablen gemeinsam steigen oder fallen, während eine negative Korrelation auf entgegengesetzte Entwicklungen hinweist. Im CRM hilft diese Methode dabei, Zusammenhänge zwischen Kundenzufriedenheit, Kaufverhalten und Umsatzentwicklung besser zu verstehen.
Die Clusteranalyse teilt Daten in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften ein. Kunden innerhalb eines Clusters weisen vergleichbare Verhaltensmuster oder Interessen auf. Unternehmen nutzen diese Analyseform, um Zielgruppen präziser zu segmentieren und personalisierte Marketing- sowie Vertriebsstrategien zu entwickeln.
Die Varianz beschreibt die Streuung von Datenwerten innerhalb eines Datensatzes. Eine niedrige Varianz bedeutet, dass Werte nahe am Durchschnitt liegen, während eine hohe Varianz auf größere Unterschiede hinweist. In der CRM-Analyse unterstützt die Varianz dabei, Trends, Kundenverhalten und Datenqualität besser zu bewerten.
Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz und zeigt, wie stark einzelne Werte durchschnittlich vom Mittelwert abweichen. Sie hilft Unternehmen dabei, Schwankungen und Risiken in Daten zu erkennen und stabile Entwicklungen besser einzuschätzen.
Online • CRM Support