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Turf-Analyse | Whitepaper | Cogitaris

Wie lässt sich am effizientesten die größtmögliche Käuferreichweite ermitteln? Die Antwort darauf erhält man mit einer TURF-Analyse!

TURF steht für Total Unduplicated Reach and Frequency. Die Turf-Analyse bietet eine effektive Methode zur Optimierung der Käuferreichweite bei einer Auswahl an mehreren Produkten. Dies ist dann relevant, wenn es für ein Produkt im Handel z.B. nur eine begrenzte Anzahl an verfügbaren Regalplätzen gibt oder ein Produktsortiment möglichst schlank sein soll.
Die TURF Analyse misst hierfür die Präferenzen von Konsumenten und identifiziert aus einer gegebenen Anzahl an Möglichkeiten diejenige Kombination mit den geringsten Überschneidungen und der maximalen Konsumentenreichweite.
Im folgenden Beispiel sollen aus drei möglichen Farben für eine Bluse die zwei Farben ermittelt werden, welche zusammen die meisten Käufer finden:

TURF-Analyse_Turf Methode

Häufigkeitszählung

Gefragt nach der möglichen Kaufabsicht sind grün und blau die beiden Farben mit der für sich genommen höchsten Zustimmung.
Der Nachteil von einfachen Häufigkeitszählungen besteht jedoch darin, dass sie sich auf die separate Betrachtung von Produkten beschränken und Schnittmengen zwischen ihnen nicht berücksichtigen!
Im vorliegenden Beispiel wird deutlich, dass die potenziellen Käufer der grünen oder blauen Bluse oftmals die gleichen Personen sind.

TURF Methode

Wenn man die gleichen Daten mit der TURF Methode analysiert, erhält man ein anderes Ergebnis: obwohl türkis für weniger Befragte infrage kommt als blau, bildet es aber zusammen mit grün die 2er-Kombination mit der größten Nettoreichweite, d.h. die insgesamt meisten Käufer anspricht. Im Vergleich zur Kombination grün und blau ergeben sich deutlich weniger Überschneidungen innerhalb der Käuferschaft, sodass mit der Kombination grün und türkis insgesamt mehr Kunden erreicht werden können.

TURF-Analyse_Häufigkeitszählung

Der Charme der Methode liegt nicht zuletzt in ihrer Einfachheit. Gefragt wird bspw. nach der Kaufabsicht oder ob ein Produkt im Relevant Set des Befragten ist. Es kann sowohl Choice-based mit binärer Skala gemessen werden, aber auch eine skalierte Abfrage, z.B. auf einer 5-Punkt-Skala ist geeignet. Wichtig ist jedoch die Vollständigkeit der Datenmatrix, d.h. jeder Befragte muss alle Möglichkeiten bewerten, da sich etwaige Überschneidungen bei Teilstichproben nicht identifizieren lassen. Auch sollte berücksichtigt werden, dass es für eine Absatzprognose zusätzlicher Informationen hinsichtlich Kauffrequenz und -menge bedarf.
Dennoch ist die Methode sehr gut geeignet, um ein Sortiment zu optimieren, wie die folgende Darstellung zeigt:

TURF-Analyse_Moegliche-Kaufabsichten

Bereits mit drei Produkten lassen sich 91% der potenziellen Käufer im Markt erreichen. Mit jedem zusätzlichen Produkt fällt der weitere Zuwachs geringer aus. Anhand interner Rentabilitätsrechnungen kann also sehr einfach ermittelt werden, ob das mehr an Reichweite durch ein viertes oder fünftes Produkt die ggf. dafür entstehenden Kosten wert ist.
Die TURF Analyse bietet für ein Unternehmen somit eine schnelle und einfache Methode, um aus einer Fülle an Möglichkeiten das für den Markt optimale Angebot zu ermitteln.