Was ist Ursachenforschung? (mit Beispielen, Vorteilen und Tipps) • BUOM

24. Juni 2021

Ursachenforschung kann Ihnen dabei helfen, Marketinginitiativen zu bewerten, interne Prozesse zu verbessern und effektivere Geschäftspläne zu erstellen. Wenn Sie lernen, wie sich eine Situation auf eine andere auswirkt, können Sie die besten Strategien zur Erfüllung Ihrer Bedürfnisse ermitteln. Da die Ursachenforschung in vielen Branchen und akademischen Bereichen eingesetzt wird, ist es wichtig, ein grundlegendes Verständnis ihrer Konzepte zu entwickeln, damit Sie entscheiden können, welche Aspekte Sie verwenden möchten. In diesem Artikel definieren wir die Ursachenforschung, diskutieren ihre Hauptkomponenten, listen ihre Vorteile auf, beschreiben einige Beispiele und geben einige wichtige Tipps.

Was ist Ursachenforschung?

Kausalforschung, manchmal auch erklärende Forschung genannt, ist eine Art Forschung, die untersucht, ob zwischen zwei verschiedenen Situationen ein Ursache-Wirkungs-Zusammenhang besteht. Da viele alternative Faktoren zur Kausalität beitragen können, entwerfen Forscher Experimente, um statistische Beweise für den Zusammenhang zwischen Situationen zu sammeln. Anschließend analysieren sie in der Regel die Daten, um festzustellen, warum sich die Beziehungen entwickelt haben, erfahren mehr über ihre Funktionsweise und ermitteln, wie sie in einem breiteren Kontext angewendet werden können. Sie können auch die Umstände der ersten Situation ändern, um etwaige neue Auswirkungen in der zweiten zu beobachten.

Hier sind einige Schlüsselbegriffe, die Menschen verwenden, um Ursache-Wirkungs-Forschung durchzuführen:

• Hypothese: Eine überprüfbare Vorhersage, die das Ergebnis beschreibt, das eine Person von bestimmten Experimenten oder Situationen erwartet. In der Ursache-Wirkungs-Forschung verwendet eine Hypothese Variablen, um zu verstehen, ob eine Variable eine Veränderung bei einer anderen verursacht.

• Experimentelles Design: Eine Art Design, mit dem Forscher die Parameter eines Experiments bestimmen. Manchmal nutzen sie es ggf. auch, um Teilnehmer in verschiedene Gruppen aufzuteilen.

• Unabhängige Variable: Eine Variable, die direkte Änderungen in einer anderen Variablen verursachen kann. In einem Experiment darüber, ob sich die Anwesenheit am Unterricht auf die Notendurchschnittsnote auswirkt, wäre Ihre unabhängige Variable beispielsweise die Anwesenheit am Unterricht.

• Abhängige Variable: Eine messbare Variable, die sich ändern oder Auswirkungen von der unabhängigen Variablen erhalten kann. In einem Experiment darüber, ob Kaffeetrinken die Produktivität steigert, wäre Ihre abhängige Variable beispielsweise die Produktivität.

• Kontrollvariable: Komponenten, die während eines Experiments konstant bleiben, damit Forscher besser verstehen können, unter welchen Bedingungen eine Ursache-Wirkungs-Beziehung entsteht.

• Störvariable: Eine Variable, die außerhalb der Parameter eines Experiments existiert und sowohl die unabhängige als auch die abhängige Variable beeinflusst. Normalerweise identifizieren Forscher Störvariablen, bevor sie mit einem Experiment beginnen.

• Kausalität: Beschreibt eine Ursache-Wirkungs-Beziehung. Wenn Forscher einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang finden, bedeutet das, dass sie alle notwendigen Prozesse durchlaufen haben, um festzustellen, ob dieser Zusammenhang besteht.

• Korrelation: Jede Beziehung zwischen zwei Variablen im selben Experiment. Normalerweise stellen Forscher eine Korrelation her, bevor sie versuchen, einen Kausalzusammenhang nachzuweisen.

Was sind die Bestandteile einer Ursache-Wirkungs-Studie?

Um Ursache und Wirkung richtig zu bestimmen, ist es wichtig, einige Daten zu sammeln, um zu beurteilen, ob bestimmte Bedingungen zutreffen. Diese Informationen können Ihnen dabei helfen, eine Hypothese über Ursache und Wirkung zu entwickeln und umfassendere Ergebnisse zu erhalten. Hier sind die Hauptbestandteile der Ursachenforschung:

Chronologie der Ereignisse

Überprüfen Sie den Zeitplan der beiden experimentellen Ereignisse, um die unabhängigen und abhängigen Variablen zu identifizieren, bevor Sie eine Hypothese entwickeln. Beispielsweise könnte ein Unternehmen einen dreimonatigen Umsatzanstieg beobachten und beschließen, zu bewerten, welche Faktoren diese Veränderung verursacht haben könnten, um zu sehen, ob es sie reproduzieren kann.

Durch die Überprüfung der Verkaufsdaten und des Marketingplans stellen sie möglicherweise fest, dass eine Woche vor dem ersten Tag mit erheblichen Umsatzsteigerungen ein Sonderverkauf stattgefunden hat. Mithilfe dieser Zeitinformationen kann das Team bestimmen, ob die Aktie die unabhängige Variable ist, die die Ertragsänderung verursacht hat, also die abhängige Variable.

Schätzung verwirrender Variablen

Es ist wichtig, alle Variablen zu identifizieren, die die wahre Ursache für die Ursache sein könnten, damit Sie genauere Schlussfolgerungen ziehen können. Beispielsweise beobachtet eine Bürobedarfsmarke die Korrelation zwischen den Verkäufen einer bestimmten Laptop-Marke und der Herbstsaison und kommt zunächst zu dem Schluss, dass im Herbst mehr Menschen Laptops kaufen, weil Studenten sie für das Herbstsemester kaufen.

Im Sommer startete die Marke jedoch eine neue Werbekampagne in den sozialen Netzwerken. Um ihre ursprüngliche Hypothese zu testen, können sie demografische Daten untersuchen, um festzustellen, ob Studenten oder Werbung für den Anstieg der Laptop-Verkäufe verantwortlich waren.

Überwachung von Änderungen

Um die Gültigkeit einer Ursache-Wirkungs-Beziehung zu testen, können Sie testen, ob die unabhängige Variable eine Änderung der abhängigen Variablen verursacht. Sie können auch Parameter anpassen, um zu messen, wie sich eine Änderung der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirkt. Wenn ein Marketingunternehmen beispielsweise bestätigen möchte, dass der Einsatz digitaler Werbung zu einer stärkeren Kundenbindung führt, kann es Printwerbung testen, um festzustellen, ob sie zu einem ähnlichen Ergebnis führt. Wenn sie einen Rückgang oder eine Stagnation beobachten, können sie den Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen digitaler Werbung und Neukundengewinnung besser testen.

Vorteile der Ursachenforschung

Zu den allgemeinen Vorteilen der Ursache-Wirkungs-Forschung am Arbeitsplatz gehören:

• Die Nuancen des Systems besser verstehen: Wenn Sie lernen, wie jeder Schritt des Prozesses funktioniert, können Sie Probleme lösen und Ihre Strategien optimieren.

• Entwicklung eines zuverlässigen Prozesses: Sie können einen wiederholbaren Prozess erstellen, der in verschiedenen Kontexten verwendet werden kann, damit Sie besser verstehen, welche Aspekte geändert werden müssen, um erfolgreich zu sein.

• Aktualisieren eines vorhandenen Prozesses. Um effektive Systeme zu schaffen, können Sie mithilfe der Ursache-Wirkungs-Forschung feststellen, ob ein Prozess vorteilhaft ist.

• Erzielen objektiverer Ergebnisse. Forscher verwenden häufig Zufallsstichprobenverfahren, um Probanden oder Teilnehmer an Experimenten auszuwählen, wodurch die Möglichkeit einer Einflussnahme von außen verringert wird.

Beispiele für Ursachenforschung

Da Ursache-Wirkungs-Forschung branchen- und bereichsübergreifend durchgeführt werden kann, kann sie vielen unterschiedlichen Zwecken dienen. Hier einige Beispiele für verschiedene Anwendungen der Ursachenforschung:

Werbeforschung

Unternehmen können Ursache-Wirkungs-Forschung nutzen, um Werbekampagnen durchzuführen und zu untersuchen. Sechs Monate nachdem ein Unternehmen beispielsweise einen neuen Werbespot in einer Region veröffentlichte, stieg der Umsatz um 5 %. Um zu beurteilen, ob ein Werbespot zu Wachstum geführt hat, veröffentlichen sie denselben Werbespot in zufällig ausgewählten Regionen, damit sie die Verkaufsdaten zwischen Regionen über einen anderen Zeitraum von sechs Monaten vergleichen können. Wenn die Umsätze in diesen Regionen wieder steigen, können sie daraus schließen, dass zwischen Werbung und Verkauf ein wertvoller Ursache-Wirkungs-Zusammenhang besteht.

Kundenbindungsforschung

Unternehmen können Ursache-Wirkungs-Forschung nutzen, um die besten Kundenbindungsstrategien zu ermitteln. Sie verfolgen die Interaktionen zwischen Mitarbeitern und Kunden, um Ursache-Wirkungs-Muster zu identifizieren, beispielsweise Produktpräsentationstechniken, die zu höheren oder geringeren Umsätzen bei denselben Kunden führen. Ein Unternehmen implementiert beispielsweise eine neue One-to-One-Marketingstrategie für eine kleine Kundengruppe und verzeichnet einen spürbaren Anstieg der monatlichen Abonnements. Nachdem sie von mehreren Gruppen identische Ergebnisse erhalten hatten, kamen sie zu dem Schluss, dass die individuelle Marketingstrategie einen hypothetischen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang aufweist.

Stadtforschung

Stadträte und andere lokale Gesetzgeber nutzen häufig Ursache-Wirkungs-Forschung, um herauszufinden, wie sich ihre politischen Initiativen auf ihre Gemeinden auswirken. Sechs Monate nachdem der Gemeinderat beispielsweise die Öffnungszeiten der örtlichen Parks verlängert hatte, verzeichnete er einen 70-prozentigen Anstieg der Meldungen umliegender Hausbesitzer über abendlichen Lärm in Parks. Nachdem sie die Möglichkeit ausgeschlossen hatten, dass ein örtlicher Leichtathletikverein den Park nachts zum Training nutzte, und eine Umfrage unter der Öffentlichkeit durchgeführt hatten, kamen sie zu dem Schluss, dass der Anstieg der Meldungen auf geänderte Öffnungszeiten zurückzuführen sei. Dies zwingt sie, das Problem erneut zu betrachten.

Mitarbeiterproduktivitätsforschung

Unternehmen können mithilfe von Ursache-Wirkungs-Studien messen, wie Mitarbeiter während Schulungen Protokolle und andere Fähigkeiten erlernen. Beispielsweise bietet ein Technologieunternehmen allen Mitarbeitern Schulungen zum Erlernen neuer Planungssoftware an. Zehn Monate später verzeichnet die Geschäftsleitung eine Zunahme von Berichten über Planungsfehler, darunter sich überschneidende Besprechungszeiten und Doppelbuchungen von Räumen. Nachdem getestet wurde, ob die Software Fehler verursacht, führt das Unternehmen eine zweite Schulung anhand der aktualisierten Richtlinien durch und beobachtet einen statistischen Rückgang der Anzahl der Meldungen.

Forschung zur Lebensmittelindustrie

Restaurants und andere Lebensmittelunternehmen können Ursache-Wirkungs-Forschung nutzen, um herauszufinden, ob Kunden Menüpunkte mehr mögen als andere. Beispielsweise erhält ein Süßwarenunternehmen von Kunden Rückmeldungen, dass ein neues Produkt aus dunkler Schokolade Plastikteile enthält. Da sie kürzlich den Lieferanten gewechselt haben, beschließen sie, die Schokolade aus den Regalen zu nehmen und durch Produkte des vorherigen Lieferanten zu ersetzen. Wenn sie immer noch das gleiche Feedback erhalten, bewerten sie ihre Produktionsprotokolle und stellen fest, dass das Problem auf eine fehlerhafte Verpackungsmaschine zurückzuführen ist.

Bildungsforschung

Lernexperten, Wissenschaftler und Lehrer nutzen Ursache-Wirkungs-Forschung, um mehr darüber zu erfahren, wie sich Richtlinien auf Schüler auswirken, und um mögliche Trends im Schülerverhalten zu identifizieren. Universitätsverwaltern geht beispielsweise davon aus, dass im dritten Jahr mehr Studierende der Naturwissenschaften das Programm abbrechen, eine Quote, die 7 % höher ist als in jedem anderen Jahr. Sie interviewen eine zufällig ausgewählte Gruppe von Studenten der Naturwissenschaften und entdecken eine Vielzahl von Faktoren, die diese Umstände verursacht haben könnten, einschließlich Komponenten, die außerhalb der Kontrolle der Universität liegen. Durch eine eingehende statistische Analyse identifizieren die Forscher drei Hauptfaktoren, und die Verwaltung richtet einen Ausschuss ein, der sich künftig mit ihnen befassen soll.

Forschung zur Unterhaltungsindustrie

Strategen für Fernseh- und Filminhalte können mithilfe von Ursache-Wirkungs-Forschung ermitteln, welche Arten von Medientechniken und Story-Themen bei den Zuschauern am meisten Anklang finden. Beispielsweise analysiert ein Fernsehsender die Zuschauertrends für eine Sendung, deren sechste Staffel gerade Premiere hatte. Mithilfe von Feedback-Umfragen erfahren sie, dass viele Zuschauer längere Szenen mit mehr Charakterinteraktion bevorzugen und die Autoren diese in die nächsten drei Episoden einbauen. Bei der letzten Ausstrahlung verzeichnete das Netzwerk einen Anstieg der Aufrufe um 8 Prozent. Strategen beschließen, die Hypothese weiter zu untersuchen, dass längere Szenen zu einer spürbaren Steigerung des Zuschauerengagements führen.

Tipps zur Durchführung von Ursachenforschung

Sehen Sie sich diese Tipps an, um Zufallsrecherchen erfolgreich durchzuführen:

• Kennen Sie die Parameter Ihrer Studie. Identifizieren Sie alle Entwurfsmethoden, die Ihre Interpretation der Daten ändern, einschließlich der Art und Weise, wie Sie die Daten gesammelt haben, und aller Situationen, in denen Ihre Erkenntnisse in der Praxis mehr zutreffen als andere.

• Wählen Sie ein randomisiertes Stichprobenverfahren. Wenn Sie Teilnehmer oder Testpersonen haben, ist es wichtig, die Technik zu wählen, die für Sie am besten funktioniert. Sie können mithilfe einer Datenbank eine Zufallsliste erstellen, Zufallsstichproben aus bereits aufgeteilten Gruppen auswählen oder Ihren eigenen systematischen Prozess erstellen.

• Identifizieren Sie mögliche Zusammenhänge. Analysieren Sie verschiedene Korrelationen zwischen Ihren unabhängigen und abhängigen Variablen, um differenziertere Interpretationen und Schlussfolgerungen zu entwickeln.