Ein systematischer Ansatz zur unabhängigen Bewertung
Wir wenden eine strukturierte, mehrstufige Methodik an – einschließlich interner Peer-Review und Datenvalidierung –, um sicherzustellen, dass unsere Technologiebewertungen transparent, unvoreingenommen und reproduzierbar bleiben.
Forschungsphilosophie
Die Methodik von AIMultiple zur Durchführung objektiver und datengetriebener Forschung über neue B2B Technologieprodukte und Services.
B2B Technologie ist undurchsichtig und komplex. B2B Vertriebsprozesse basieren auf persönlichen Beziehungen statt auf relevanten Fakten. B2B Analysten tauschen ihre Meinungen aus.
B2B Technologieforschung ist zu wichtig, als dass sie undurchsichtig und komplex sein dürfte. Sie steuert jährliche Ausgaben in Höhe von Hunderten von Milliarden Dollar.
Unsere Mission ist es, Unternehmen durch transparent geteilte, relevante Erkenntnisse dabei zu helfen, bessere Technologieentscheidungen zu treffen.
Forschungsprozess
Das AIMultiple-Team folgt dem 6-Augen-Prinzip: Jedes AIMultiple wird von mindestens 3 Branchenanalysten read bewertet.
- Branchenanalysten recherchieren Themen und bereiten ihre Ergebnisse in einem Entwurf auf. Sie werden in der Artikelbeschreibung als „Rechercheur“ genannt.
- Der Entwurf wird von einem weiteren Branchenanalysten geprüft. Dieser wird nicht namentlich genannt. Seine Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass der Artikel entweder auf den aktuellsten und zuverlässigsten Quellen oder auf der Erfahrung unseres Teams mit der Technologie basiert.
- Der Hauptanalyst, Dilmegani Cem, und Dilmegani read s finalisieren den Artikel. Er wird im Artikel als „Autor“ genannt.
Ausgewählte Artikel werden auch von Mitgliedern des Business-Netzwerks GL7GL read geprüft, deren Beiträge zur Faktenprüfung und zur Einholung weiterer Nutzermeinungen genutzt werden. Führungskräfte aus der Wirtschaft,
- Sie bewerten entweder Nutzer oder Manager von Nutzern der Technologielösung.
- Um Interessenkonflikte zu minimieren, dürfen die Prüfer weder aktuelle noch ehemalige Mitarbeiter oder Partner von Technologieanbietern in den Bereichen sein, in denen sie Artikel des Kurses AIMultiple begutachten.
Leitprinzipien
Einfach und direkt
B2B Websites und Analysten verwenden häufig indirekte Sprache und Fachjargon.
Wir bemühen uns, so prägnant wie möglich zu sein und die wichtigsten Punkte direkt zu erläutern.
Ein Thema kann viele Aspekte umfassen, die für unterschiedliche Zielgruppen relevant sein können. Diese werden in verschiedenen Abschnitten erläutert, und die Nutzer sollten stets problemlos zum für sie relevanten Abschnitt navigieren können.
Relevant
Zu viel preiszugeben ist schlimmer als zu wenig. Geschäftsanwender haben konkurrierende Prioritäten, und die Forschung AIMultiple benötigt Unterstützung bei ihren Entscheidungen, indem nur relevante Informationen geteilt werden.
Datengetrieben
AIMultiple empfiehlt keine Produkte oder Services, sondern teilt lediglich relevante Informationen darüber, die auf überprüfbaren Fakten basieren.
Ethisch
Das AIMultiple-Team bleibt unabhängig und bemüht sich, Interessenkonflikte zu vermeiden, um Objektivität zu gewährleisten. Wir streben nach höchster Transparenz .
Unvermeidbare Interessenkonflikte (z. B. Kommentare von AIMultiple zu Services oder Produkten unserer Kunden) werden in unseren Artikeln deutlich hervorgehoben. Weitere Informationen finden Sie in unseren ethischen Verpflichtungen .
Relevanzkriterien
AIMultiple Artikel konzentrieren sich nur auf die wirklich wichtigen Punkte.
Technologieprodukte für Unternehmen sind komplex und verfügen über Hunderte von Funktionen, die auf vielfältige Weise bewertet werden können. Da sich die Produkte zudem ständig weiterentwickeln, ist die Bewertung eine Herausforderung. AIMultiple konzentriert sich bei seinen Bewertungen nicht auf
- Funktionen, die von einigen Lösungen in einem bestimmten Bereich bereitgestellt werden . Standardanforderungen in einer Kategorie sind kein ausschlaggebender Faktor für die Wahl eines Produkts gegenüber einem anderen.
- Statistisch signifikante Unterschiede . Die Benchmarks von Most basieren auf einem begrenzten Datensatz, und in den meisten Fällen sind geringfügige Unterschiede statistisch nicht signifikant. AIMultiple veröffentlicht keine derartigen Unterschiede, die sich wahrscheinlich nicht reproduzieren lassen, und konzentriert sich stattdessen auf statistisch signifikante Unterschiede.
AIMultiple arbeitet kontinuierlich an der Verbesserung seiner Forschungsmethodik und seines Engagements. Bitte kontaktieren Sie uns, falls Sie Anmerkungen oder Vorschläge haben.
Datenquellen
Datenglaubwürdigkeit
Der Einfluss der Anbieter erstreckt sich auf alle Bereiche des Informationsökosystems von B2B, einschließlich Medien, Branchenanalysten, Influencer und Bewertungsplattformen. Um die Validität unserer Daten zu gewährleisten, müssen unsere Datenquellen glaubwürdig sein und folgende Kriterien erfüllen:
- Klarstellung: Der Leser sollte erkennen können, wie auf die zugrundeliegenden Daten zugegriffen wurde.
- Nachprüfbar: Ein Benutzer sollte die Daten, die unseren Erkenntnissen zugrunde liegen, überprüfen können.
- Relevant: Es gibt zwar viele Daten, aber nur wenige sind für eine spezifische Analyse relevant. Wir konzentrieren uns daher auf die relevanten Daten.
Sollten solche Daten nicht verfügbar sein, werden wir unsere Erkenntnisse mitteilen, die aus einem dieser Kanäle stammen:
- Die Verwendung von Produkten oder Services durch unser Team
- Unsere Benchmarks
- Nutzer- oder Experteninterviews
Mangels verifizierbarer Daten kann das Team von AIMultiple auch nicht überprüfbare Informationen weitergeben. In solchen Fällen wird AIMultiple im Artikel klarstellen, dass es sich um eine Behauptung und nicht um eine überprüfbare Tatsache handelt.
Dies sind die typischen Datentypen, die in der Forschung zu AIMultiple verwendet werden, und ihre Aktualisierungsfrequenzen. Sollte das Team von AIMultiple für diese Felder andere Datenquellen verwenden, werden diese im Artikel klar gekennzeichnet.
Kennzahlen zur Marktpräsenz
Wir stützen uns üblicherweise auf diese Kennzahlen, da sie mit höheren Umsätzen für B2B Technologieunternehmen korrelieren und öffentlich überprüfbar sind.
Anzahl der Mitarbeiter:
- Begründung: Bei Unternehmen, die im selben Segment konkurrieren, besteht eine Korrelation zwischen der Anzahl der Beschäftigten und dem Umsatz eines Unternehmens. Diese Korrelation ist nicht perfekt, und wir sind uns ihrer Grenzen bewusst:
- Unternehmen mit mehreren Produkten haben tendenziell mehr Mitarbeiter als Unternehmen, die sich auf ein einzelnes Produkt konzentrieren. Das bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass ihre Produkte besser sind als die Produkte spezialisierterer Unternehmen.
- Effizientere Unternehmen können mit der gleichen Anzahl an Mitarbeitern möglicherweise bessere Produkte liefern als weniger effiziente Unternehmen.
- Die Betriebszugehörigkeit der Belegschaft ist ein weiterer wichtiger Faktor, der sich nicht in der Anzahl der Beschäftigten widerspiegelt.
- Die Mitarbeiterzahl ist nur eine von vielen Kostenkennzahlen. Eine kleine Belegschaft mit Zugang zu umfangreichen Ressourcen (z. B. Tausende von GPUs kann unter Umständen ein besseres Produkt liefern als eine große Belegschaft mit weniger Ressourcen.
- Quelle: LinkedIn
- Aktualisierungsfrequenz: Monatlich
Anzahl der Bewertungen und durchschnittliche Bewertung:
- Begründung: Bei Produkten, die im selben Segment konkurrieren, besteht eine Korrelation zwischen der Anzahl der Produktbewertungen und dem Umsatz. Diese Korrelation ist nicht perfekt, und wir sind uns ihrer Grenzen bewusst:
- Manche Produkte führen Bewertungskampagnen mit Bewertungsplattformen durch, andere nicht, was zu unterschiedlichen Anzahlen von Bewertungen für Produkte mit ähnlicher Beliebtheit führt.
- Kostenlose Versionen können zwar die Bewertungen verbessern, aber möglicherweise nicht das Kundenerlebnis für zahlende Nutzer.
- Bewertungen können durch Anreize gefördert, automatisch generiert oder von den Anbietern selbst oder ihren Partnern verfasst werden.
- Quelle: Die zwei führenden reinen Bewertungsplattformen. Bewertungsplattformen von Branchenanalysten werden derzeit nicht berücksichtigt. Sie werden jedoch im Zuge der Ausweitung unserer Datenerhebung einbezogen.
- Aktualisierungsfrequenz: Vierteljährlich
Merkmale
- Quelle: Unsere Benchmarks, Anbieter-Websites, Rezensionen oder Partner von Anbietern
- Aktualisierungshäufigkeit für
- Hersteller-Websites: Täglich. Allerdings werden nicht alle Informationen zu AIMultiple täglich aktualisiert. Unser Team arbeitet intensiv daran, sicherzustellen, dass alle wichtigen Informationen zu AIMultiple täglich aktualisiert werden. Sollte eine tägliche Aktualisierung nicht möglich sein, erfolgen die Aktualisierungen mindestens einmal jährlich.
- Bewertungen oder Partner von Anbietern: Mindestens jährlich im Rahmen von Aktualisierungen
Um einen Eindruck vom Funktionsumfang der Produkte zu vermitteln, müssen wir möglicherweise die Funktionen zählen. In solchen Fällen gehen wir wie folgt vor:
- Binäre Merkmale (d. h. wahr oder falsch) werden als 1 gezählt, wenn sie wahr sind. Beispielsweise wird das Merkmal „ISO 27001“ als 1 gezählt, wenn das Produkt über diese Zertifizierung verfügt.
- Numerische Merkmale werden als 1 gezählt, wenn wir den numerischen Wert ermittelt haben.
- Funktionen, die mehrere Werte annehmen können, werden anhand der Anzahl der vom Produkt unterstützten Werte gezählt. Wenn das Produkt beispielsweise für die Funktion „ERP-Integrationen“ die Werte „SAP“ und „Dynamics“ bereitstellt, wird dies als 2 gezählt.
Preisgestaltung
Die Preise werden möglicherweise in Dollar ohne Cent-Betrag angezeigt. Ein Preis von 14,99 $/Nutzer/Monat würde daher typischerweise als 15 $/Nutzer/Monat angezeigt.
Quelle und Aktualisierungsfrequenz sind die gleichen wie oben im Abschnitt „Funktionen“ beschrieben.
Open Source
Um in Artikeln über Lösungen einer Kategorie aufgeführt zu werden, müssen Open-Source-Lösungen innerhalb der letzten sechs Monate aktualisiert worden sein. Dies wird bei Aktualisierungen überprüft, und veraltete Open-Source-Lösungen werden von unseren Seiten entfernt.
Korrekturen und Aktualisierungen
Technologieprodukte und Services entwickeln sich ständig weiter. Um das Vertrauen unserer Leser zu verdienen, hat das AIMultiple-Team ein regelmäßiges Aktualisierungssystem entwickelt:
- All AIMultiple Forschungsartikel werden mindestens jährlich überprüft. Most Unsere Forschungsergebnisse werden vierteljährlich oder monatlich aktualisiert.
- Sich ständig ändernde Informationen wie Produktpreise und Verfügbarkeit von Funktionen werden entweder täglich oder in Abständen zwischen täglich und jährlich aktualisiert. Weitere Details finden Sie im Abschnitt „Datenquellen“.
Inhalte Dritter
Die Forschungsartikel zu All und AIMultiple werden von unserem eigenen Team erstellt. AIMultiple enthält keine Inhalte von Drittanbietern mit Ausnahme der folgenden:
- Einige der in Forschungsartikeln geteilten Videos
- Einige der in Forschungsartikeln verwendeten Bilder. Die Bildquelle wird im Artikel angegeben.
Version
Dies ist Version 1.2 der Forschungsrichtlinien für AIMultiple, veröffentlicht am 3. Juli 2024. Sie wird bis zum 6. Januar 2025 auf allen Seiten von AIMultiple implementiert sein.