Customer Centricity braucht mehr als Marktforschung

Henning Dittmer, Optimizely

Es ist die teuerste Akquisition in der Geschichte von SAP: Gut sieben Milliarden Euro soll der Software-Hersteller Qualtrics kosten. Das amerikanische Unternehmen betreibt eine Cloud-basierte Markforschungsplattform, die vor allem für Customer Experience Management genutzt wird. Damit reagiert SAP-Chef Bill McDermott auf das Bestreben von Unternehmen weltweit, ihre Kunden besser zu verstehen. Dahinter steht die Strategie der Customer Centricity, die immer mehr Unternehmen einführen, um Kunden zu gewinnen und zu halten. Doch liefert Marktforschung alle Informationen, die sie dafür brauchen?

Henning Dittmer

Henning Dittmer

Fakt ist: Marktforschungsdaten können helfen, die Wünsche, Erwartungen, Befürchtungen und Absichten von Zielgruppen zu verstehen. Fakt ist aber auch: Unternehmen leben nicht von Wünschen oder Absichten, sondern von konkreten Handlungen. Über den Erfolg einer Aktion entscheidet nicht, welchen Preis potenzielle Kunden für angemessen halten, sondern wie viel sie tatsächlich bezahlen. Darüber verraten A/B-Tests und andere Online-Experimente mehr als aufwändige Befragungen von Zielpersonen. Außerdem können sie das Ergebnis einer Kampagne unmittelbar verbessern, wie das Beispiel der gemeinnützigen Organisation charity: water zeigt. charity: water will jedem Menschen auf der Welt sauberes und sicheres Trinkwasser verschaffen. Dafür sammelt die Organisation unter anderem online mit einem vorausgefüllten Formular, in das Spender einen individuellen Betrag eingeben können. In der Vergangenheit lautete der vorgeschlagene Betrag auf 20 oder 30 Dollar. Tests zeigten jedoch, dass die durchschnittliche Spendenhöhe bei einem vorausgefüllten Betrag von 60 Dollar um 30 Prozent stieg, ohne die Konversionsrate zu beeinträchtigen.

Versuch und Irrtum

Marktforschung kann Unternehmen wertvolles Feedback liefern, wenn es darum geht, neue Produkte und Services zu entwickeln. Aber wie ein geändertes Design oder eine neue Benutzerführung tatsächlich auf die Kundenerfahrung einwirken, das können sie ebenso wenig sicher vorhersagen wie die jahrelange Erfahrung eines Vertrieblers. Natürlich gehört es zum Selbstverständnis eines jeden Marketiers, seine Kunden und ihre Verhaltensweisen zu kennen. Dennoch ist Erfolg beim Kunden letztlich eine Frage von Versuch und Irrtum. Denn manchmal, das kennt wohl jeder von uns aus der eigenen Erfahrung, wissen Kunden erst was sie wollen, wenn sie es vor sich sehen. Das macht Tests so wertvoll: Sie zeigen die konkreten Auswirkungen von Veränderungen und helfen dadurch Fehlinvestitionen zu vermeiden und neue Chancen zu erkennen.

Digital Testen nach Plan

Tests rund um die Warenpräsentation in Supermärkten und wie sich diese auf den Erfolg oder Misserfolg von Produkten auswirken, sind hinreichend bekannt. Doch noch nie war Testen so einfach wie heute im Internet. Experimentation heißt das Prinzip, nach dem immer mehr Unternehmen in wissenschaftlich fundierten digitalen Tests systematisch alle Schritte in kundenbezogenen Prozessen untersuchen. Vom Betreff im E-Mail-Newsletter über das Design der Landingpage und die Farbe des Bestell-Buttons bis hin zu den Zahlungsmethoden müssen sich bestehende Abläufe und innovative Ideen immer wieder in professionellen Tests beweisen. Ein einheitliches Vorgehen in sechs Schritten sorgt dabei für vergleichbare Ergebnisse, die den Prozess der kontinuierlichen Verbesserung unterstützen:

  1. Daten sammeln und Erkenntnisse nutzen um Fragen zu stellen
    Wer sich fragt, warum Kundinnen ein topmodisches Angebot zu einem sehr günstigen Preis nicht kaufen, hat schon den ersten Schritt getan.

  2. Hypothese auf Basis dieser Erkenntnisse formulieren
    Jedes einzelne Experiment braucht eine klar formulierte Hypothese. Beispiel: "Ein Kleidungsstück, das von einem menschlichen Model präsentiert wird, verkauft sich besser als das gleiche Produkt, wenn es nur an einer Schaufensterpuppe gezeigt wird."

  3. Experiment zum Überprüfen der Hypothese entwickeln und umsetzen
    Die Überprüfung der Hypothese erfordert einen kontrollierten Test. In obigen Beispiel könnte das eine Testaussendung sein, bei der ein repräsentativer Teil der Zielgruppe je zur Hälfte auf zwei unterschiedliche Produkt-Seiten geleitet wird.

  4. Ergebnisse analysieren um zu entscheiden, ob die Hypothese zutrifft oder nicht
    Ein korrekt aufgesetzter A/B-Test lässt keinen Spielraum für Interpretationen: Die Zahlen zeigen, ob eine der Präsentationen besser ankommt. Gibt es – wie im Fall des Schaufensterpuppen-Tests  – keinen signifikanten Unterschied, ist es besonders wichtig, bei den Schlussfolgerungen (Schritt 5) den größeren Kontext einzubeziehen.

  5. Schlussfolgerungen formulieren und dokumentieren
    Dazu gehört neben der Beschreibung des Tests und seiner Ergebnisse auch, das wirtschaftliche Potenzial durch die Umsetzung der Testergebnisse konkret zu benennen. In dem Beispiel etwa lassen sich erheblich Einsparungen erzielen, wenn die kostengünstigere Variante mit der Schaufensterpuppe gleich oder besser performt.

  6. Neue Hypothesen auf Basis der Schlussfolgerungen formulieren und Ablauf wiederholen
    Jeder Test gibt Hinweise auf weitere Fragen. In unserem Beispiel könnte sich etwa die Frage stellen, ob ein Video, in dem das Kleidungsstück von verschiedenen Seiten präsentiert wird, das Ergebnis weiter verbessert. 

Systematisch angewendet, generiert Experimentation auch aus Ideen, die beim Kunden nicht gut ankamen, Ansatzpunkt für neue Verbesserungen. Und das ohne den Ärger, die Kosten und den personellen Aufwand, den ungetestete Änderungen oft mit sich bringen. Dafür aber mit dem Potenzial, beispielsweise die Zeit für Diskussionen um Farben von Buttons komplett einzusparen. Wertvolle Zeit, die viel besser in weitere Experimente investiert werden kann. Testen Sie selbst!

Zum Autor

Henning Dittmer ist Senior Director DACH bei Optimizely, Anbieter der führenden Experimentation-Plattform zur Optimierung und Personalisierung von Websites und mobilen Apps. In dieser Position verantwortet er Vertrieb und Umsatz aller Produkte und Services im deutschsprachigen Raum sowie die Strategie und das Wachstum in der DACH-Region. Zuvor war er in führenden Vertriebspositionen bei Oracle, Adobe und comScore Inc. tätig.

Veröffentlicht am: 08.01.2019

 

Kommentare (1)

  1. Dr. Alexander Linder am 10.01.2019
    Endlich mal ein Artikel, der nicht ins Big Data Horn bläst und sich stark macht für gute, qualitativ fundierte Marktforschung. In meinen Augen braucht es mehr Experimente in der Marktforschungslandschaft, die gründlich aufgesetzt sind, wie der Auto schreibt. Aus diesen lassen sich sehr gute Erkenntnisse ableiten, die weiterhelfen, in der Regel besser als jene einer quantitativen Umfrage mit hypothetischen Fragen. Das Experiment zeigt nämlich auf, was KundInnen im realen Umfeld tun. Und wem das noch nicht reicht, der kann diese Erkenntnisse durch weitere qualitative Forschung noch ergänzen, um das WARUM der Handlungen zu ergründen. Wir brauchen ganzheitlich ausgewogene Forschungskombinationen, bei denen von Beginn klar sein muss, welches Instrument welchen Erklärungsbeitrag leisten kann.

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