Az online idősoros kutatást akkor érdemes alkalmazni, ha a vállalatoknak hosszabb időszakra vonatkozóan kell megérteniük a trendeket, ciklusokat és szezonalitást. Ez különösen hasznos az üzleti tervezésben, stratégiai döntéshozatalban és előrejelzések készítésében.

• Trendek: Milyen irányba halad a vizsgált jelenség hosszú távon?
• Ciklusok: Vannak-e ismétlődő mintázatok a vizsgált idősorban?
• Szezonalitás: Hogyan befolyásolják a szezonális tényezők a vizsgált jelenséget?

• Előrejelzések: Milyen változások várhatóak a jövőben az adatok alapján?

• Trendelemzés: Meghatározza a vizsgált jelenség hosszú távú irányát.
• Ciklus analízis: Megvizsgálja az ismétlődő mintázatokat az adatsorban.
• Szezonális elemzés: Elemezze a szezonalitást és annak hatását a vizsgált jelenségre.
• Idősoros előrejelzések: Felhasználja az eddigi adatokat a jövőbeli trendek és minták előrejelzésére.

• Deszriptív statisztika: Leírja az adatsor alapvető jellemzőit.
• Autokorrelációs függvény: Elemzi az adatok korrelációját saját magukkal különböző időeltolódásoknál.

• Idősoros modellezés: Lehetővé teszi a változások modellezését és a jövőbeli trendek előrejelzését.

Egy vezető távközlési cég például az NRC-t bízta meg a havi ügyfélelégedettség mérésére. Az online idősoros kutatás segítségével a cég képes volt nyomon követni a ügyfélelégedettséget az idő folyamán, és azonosítani azokat a periódusokat, amikor a elégedettségi szint csökkent. Az eredmények elemzése után a cég módosította a szolgáltatásait, hogy jobban kielégítse az ügyfelek igényeit. Az új stratégia bevezetése után a cég nyomon követte az ügyfélelégedettségi mutatók változásait, és a kutatás segítségével megerősítette, hogy a változtatások javítottak az ügyfélelégedettségen.