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Digitale Transformation Digitale Transformation und Kundenerlebnis: Ein Blick auf verschiedene Branchen
veröffentlicht am
- marktforschung.de
- marktforschung.dossier
- Dossier: Plattformen und Datensysteme 2019
Plattformen und Datensysteme 2019
Mehr, schneller, besser, reicher: Plattformen statt Ad-Hoc-Research?
von Prof. Horst Müller-Peters, marktforschung.de
Marktforschung wird traditionell von Ad-Hoc-Projekten dominiert, also Projekten, die einmalig zu einer bestimmten Fragestellung durchgeführt werden und dabei – auf Basis individueller Forschungsdesigns oder vorkonfektionierter "Tools" – eine konkrete Entscheidungssituation unterstützen sollen. Dazu kommen Längsschnittstudien, die in festen Zeitabständen wiederholt die Entwicklung im Zeitverlauf darstellen. Klassischerweise steht am Ende solcher Projekte ein Bericht, eine Präsentation, vielfach auch ein Vergleich mit Benchmarks aus vorhergehenden Studien sowie die Ableitung von Kennzahlen für die Unternehmenssteuerung.
Auch wenn oben genannte Forschungsmethoden weiterhin (und wohl auch dauerhaft) eine große Rolle spielen, werden sie zunehmend durch "Datensysteme" oder "Analyseplattformen" ergänzt oder in Teilen auch ersetzt. Hinter dieser Entwicklung stehen gleich drei treibende Faktoren seitens der Nachfrage und der technischen Realisierbarkeit:
Wandel von Bedarf und Technologie
a) Datenvielfalt und -Integration:
Immer mehr Daten sind aus immer mehr Quellen verfügbar: Interne und externe, strukturierte und unstrukturierte Daten, und fast immer in Echtzeit. Das Internet der Dinge (IoT) wird diese Entwicklung nochmals beschleunigen. Die Nutzung anfallender Daten kann in Teilen Primärerhebungen ersetzen, in anderen Teilen anreichern. Vor allem erlaubt aber die Vernetzung von Daten aus unterschiedlichsten Quellen übergreifende Sichtweisen und neue Formen von Erkenntnissen. Das sind zum Beispiel Ursache-Wirkungszusammenhänge, das Erkennen langfristiger Erfolgstreiber, oder aber umfassende Zielgruppenanalysen mit wenigen Clicks auf Basis von über einen längeren Zeitraum aggregierter Befragungs- und Verhaltensdaten.
b) Ubiquität und Agilität:
Im Zuge zunehmend dezentraler, agiler und datengetriebener Organisationsformen fordern die Abnehmer von Informationen schnelle und günstige Daten, die eng mit den eigenen Steuerungssystemen verknüpft sind (zum Beispiel im Kontext des "Data Driven Marketing") und nicht nur gebündelt über eine betriebliche Marktforschungsabteilung, sondern an unterschiedlichen Stellen im Unternehmen dezentral, kontinuierlich und zudem flexibel abrufbar sind.
c) Integration und Effektivität:
Auch wenn nach wie vor viele Auftraggeber mit veralteter oder abgeschotteter IT-Architektur kämpfen, erlaubt die Technik zunehmend eine problemlose Einbindung in die betrieblichen Steuerungssysteme. Statistisch mächtige, in der Anwendung aber vergleichsweise simple Datenanalysesysteme gestatten eine schnelle, effiziente und (im Falle der KI auch selbstlernende) Auswertung der Datenströme. Im Idealfall sind vom Live-Reporting über eine kontinuierliche Erfolgstreiberanalyse bis zur zunehmenden Automatisierung von (Marketing-)Entscheidungen alle denkbaren Kundenanforderungen erfüllbar.
Der Traum vom großen Geld
Mindestens ebenso bedeutsam für den Strukturwandel ist der Druck von Seiten der Investoren. Diese sehen in technologie- und plattformgetriebenem Geschäftsfeldern eine Möglichkeit, von einem personal- und Knowhow-intensiven "People-Business" mit hohen variablen Kosten, begrenztem Wachstumspotenzial und begrenzter Rentabilität hin zu einem hochgradig skalierbaren "Product-Business" zu kommen. Ein solches erfordert zwar hohe Anfangsinvestitionen, verstetigt aber die Umsatzströme und erlaubt im Erfolgsfall ganz andere Wachstumsraten und Deckungsbeiträge.
Entsprechend stehen die traditionellen "Big Player" der Marktforschung gleichermaßen in einem Transformationsprozess hin zu einem DATA-Business, mit Fokus auf Plattformen, Datenverknüpfung (Data Fusion) und Datenauswertung (Data Crunching) anstelle von Ad-Hoc-Forschung und "Customized Research". So hat die GfK große Teile ihrer Ad-Hoc-Forschung gerade an Ipsos verkauft. Der neue Nielsen-CEO Kenny kündigt an, den Konzern in eine "wirklich produkt-getriebene, technologische Organisation" zu transformieren. Und auch Kantar - selbst möglicherweise kurz vor einer Abspaltung vom Werbekonzern WPP - setzt auf Plattformen in Kombination mit Do-It-Yourself und bestehendem Research.
Wohin das im positiven Fall führt, zeigt ein Blick in publizierte Unternehmenzahlen. Während im Projektgeschäft eine Marge von 10 bis 15% schon als erfolgreich gelten kann, berichtet beispielsweise YouGov für den Bereich "Data Products" eine Marge von 38%, und verspricht seinen Anlegern eine weitergehende Umfokussierung von "one-off custom research" zu "syndicated data products". Der Unternehmenswert hat sich folgerichtig seit Mitte 2015 mehr als vervierfacht. Noch eindrucksvoller ist der exorbitante Betrag von acht Milliarden US-Dollar, den Softwaregigant SAP im vergangenen November für den Erwerb von Qualtrics zu zahlen bereit war: Der erzielte Umsatz-Multiple (Umsatz, nicht Gewinn!) von 20 stellt sicherlich keinen Preis für eine bestehende Rendite dar, sondern eine Vorauszahlung auf Vernetzung, Integration und schier unbegrenzte Skalierbarkeit eines technologie- und plattformzentrierten Business zur Förderung des "neuen Rohstoffs" Daten.
Für die Branche und deren Abnehmer bietet die Entwicklung überaus spannende Perspektiven. Marktinformationen werden für die Kunden noch schneller, aussagefähiger und unverzichtbarer. Der "Daten-Rausch" bietet Newcomer und etablierte Anbieter gleichermaßen Potenziale. (Andere - vor allem kleinere und mittlere Institute - besetzen derweil die Felder im "Know-How-" und "People"-Business, die die großen Anbieter im Zuge ihrer Transformation räumen.)
Mit dem aktuellen Dossier will marktforschung.de seinen Lesern exemplarisch Einblicke in den Stand und die Zukunft von Plattformen und Datensystemen geben. Lassen Sie sich inspirieren!
Ihr
Prof. Horst Müller-Peters
Herausgeber marktforschung.de
Das marktforschung.de-Dossier "Plattformen und Datensysteme" ist eine Weiterführung der GOR 2019-Session "Data Systems instead of Ad Hoc Research?", in der am 8. März 2019 zu diesem Thema diskutiert wurde.
Die Beiträge des Dossiers werden ab dem 11. März 2019 sukzessive hier veröffentlicht.
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