Die digitalisierte Welt der Marktforschung Teil 2 – Faster, cheaper, more impact

Edward Appleton, Happy Thinking People

Nachdem ich im ersten Beitrag die Zielgruppe Auftraggeber analysiert habe, begehen wir heute einen Szenenwechsel zu den Tech Anbietern, die Antworten auf die Aufforderung zu "faster, cheaper, more impact" versprechen.

Edward Appleton, Happy Thinking People © Happy Thinking People

Edward Appleton, Happy Thinking People © Happy Thinking People

Da fällt erstmals – wie anfangs angedeutet – viel Positives ein und da hat sich über die letzten 10 Jahre viel getan. Einige Beispiele:

DIY Mafo-Softwaretools wie Survey Monkey sind hier an erster Stelle nennenswert. Sie haben eine Art Revolution im positiven Sinne erzeugt. Man kann DIY durchaus mit entsprechender Expertise ohne Qualitätsverlust einsetzen. Es gibt etliche andere positive Tech-Beispiele, sogar in verhältnismäßig Low-Tech Bereichen wie Video im Qualbereich. Video funktioniert hervorragend, wie man immer wieder auf Qual Kongressen sieht – kurze authentische, lebendige Aufnahmen des global Erlebtem erlauben plastischeres Storytelling und involvierendes Stakeholder-Engagement.

Im Bereich der Automatisierung tut sich viel. Zappistore beispielsweise ermöglicht es unter anderem, vollautomatisierte Werbe-Pretests zu einem wesentlich günstigeren Preis als bestehende Tools durchzuführen. Auftraggeber haben einen klaren Nutzen – wie etwa Reckitt Benckiser, die 333 statt nur 183 Werbespots in einen Pretest geben konnten, mit einer 14-prozentigen Erhöhung der Effektivität im Markt, wie Marketing Week im Juli 2017 berichtete.

Digitale Bilderkennungssoftware schreitet auch voran im Bereich Social Media Analyse. IKEA nutzt diese Technologie, um eine Real-time-Sortierung von digitalen Bildern bei Etsy, Instagram et cetera zu ermöglichen. So können IKEA Manager schnell diskret sortierte Bildwelten schnell sehen, um sie zum Beispiel für einen Vergleich mit anderen Datenquellen heranzuziehen, um bestehende Hypothesen zu bestätigen, oder gar neue zu bilden. Die biometrische Analyse ist ein weiterer Bereich – die Preise sind inzwischen erschwinglich geworden und man kann tatsächlich in kurzer Zeit sowohl implizit als auch agil agieren – in Kombination mit tradierten Methoden, System 1 ergänzt System 2.

Was aber bewirkt das Ganze– auf einer Meta- oder Makroebene?

Der Markt weitet sich aus, wächst aber wertmäßig kaum beziegungsweise stagniert sogar, wie die Zahlen zum deutschen Mafo-Markt 2017/ 2016 zeigen (Insitutsumsatzliste 2017/ Research & Results Februar 2017).

Tech-Newcomer agieren sehr häufig wesentlich günstiger – ein "traditioneller" Anbieter sieht dagegen oft teuer aus, auch wenn dabei einiges mehr an Qualität und Tiefe angeboten wird. Eine digitale  Lösung bietet – sagen wir mal – 70 Prozent der Leistung für 30 Prozent des Preises, real-time Toplines gibt es auch. Wann ist eine 70 Prozent Lösung, also "good enough" aber verdammt schnell vollkommen ausreichend? Die schwierige Frage, wann welche Qualität, Präzision und Validität gebraucht wird, müssen Auftraggeber selbst beantworten.Häufig wird unternehmensweit auf der betrieblichen Seite die Taktung digital bestimmt – "digital Transformation" steht großgeschrieben, das Management schielt eher nervös auf Amazon.de und Co. - Qualität wie Validität können in der Marktforschung dabei sehr leicht überrollt werden.

Gefährlicher noch: Schnellschüsse werden zur Norm, auch in Fällen, wo ein Tiefgang notwendig wäre. Ganze Marketing-Abteilungen lernen die tolle neue Welt von Agilität kennen, verlernen dabei aber - wo eine sorgfältige Interpretation nötig wäre - Reflexionspausen einzulegen.

Und die resultierende Qualität der Ergebnisse in dieser neuen Welt?

Die Marketing-Versprechen von Tech-Newcomern zeugen nicht von Demut - man spricht häufig von "Instant Insights" und meint dabei eine schnelle und breite Datenverfügbarkeit. Die Substanz kommt dabei sehr leicht zu kurz. Die Rolle von Big Data in der Medizin wurde beispielsweise erst kürzlich in der Süddeutsche Zeitung 03/ 18 kritisch dargestellt; mit den Worten "Big Data – Big Error" fasst es ein führender Wissenschaftler der Cochrane Stiftung zusammen, der eine "Frontstellung zwischen der alten Qualitätswelt und der neuen Datenwelt" sieht. Schein-Korrelationen führen in die Irre, kausale Zusammenhänge werden als unnötig betrachtet, so das Fazit.

Zwischenfazit: Tech in seinen vielen Facetten marschiert fröhlich weiter, kann aber gefährliche Lawinen lostreten.


Bewährte Konzepte wie Validität, Signifikanz und holistische Exploration nehmen dabei einen niedrigeren Stellenwert ein. Automatisierung setzt Best Practice voraus – dies ist leider nicht immer der Fall.

Der Autor

Edward Appleton ist Director Global Marketing bei Happy Thinking People. Appleton ist seit über 20 Jahren in der Marktforschung tätig und langjähriger Autor für marktforschung.de.

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