Mit Sekundärdaten neue Werte schaffen: Use Cases machen's möglich!

Sebastian Schmidt, Skopos

Marktforschende haben Zugriff auf immer mehr Daten. Entscheidend ist, aus diesen Quellen Wissen zu extrahieren. Sebastian Schmidt von SKOPOS zeigt anhand einer Praxisanleitung Schritt für Schritt, wie das gelingt.

Daten Computer (Bild: picture alliance / Zoonar | Alexander Limbach)

Befragungen aller Art sind über online- und appbasierte Verfahren immer günstiger geworden, sodass auch immer mehr befragt werden kann. (Bild: picture alliance / Zoonar | Alexander Limbach)

Wir ertrinken in Informationen und dürsten nach Wissen. Auch wenn das Zitat von John Naisbitt schon ein paar Jahre auf dem Buckel hat, so passt es noch immer hervorragend in die Realität zahlreicher Unternehmen, die sich mit immer mehr Daten konfrontiert sehen. 

Befragungen aller Art sind über online- und appbasierte Verfahren immer günstiger geworden, sodass auch immer mehr befragt werden kann. Damit liegen zahlreiche Datensätze vor, die danach schreien, gemeinsam mit anderen Datenquellen sinnvoll verbunden und neu ausgewertet zu werden. 

Ebenso werden unternehmensintern verhaltensbasierte Datenpunkte immer systematischer erfasst: Bestellhistorien aus ERP-Plattformen, Kundeninteraktionen in CRM-Systemen, Abverkaufszahlen und Marketing-Spendings. All das liegt in strukturierter Form vor und will gewinnbringend ausgewertet werden. 

Und auch externe Daten sind immer leichter verfügbar. Spezialisierte Anbieter stellen Google-Rezensionen, Social-Media- und Website-Informationen – auch von Wettbewerbern – einfach und aktuell über entsprechende Schnittstellen bereit. 

Diese Ausgangslage, der fast allumfassenden Datenverfügbarkeit, klingt zunächst wie das Paradies für alle, die an datenbasierten Erkenntnissen interessiert sind.  

Doch all die Daten für sich haben noch keinen Wert. Dieser Wert entsteht erst, wenn man die Daten in einem bestimmten Kontext auswertet und intelligent miteinander verknüpft. 

Und so kann das gelingen. 

Starten Sie mit Erkenntnisziel und Zielgruppen 

Der Startpunkt für Ihr Vorhaben ist der „Use Case“. Geht es darum, im Unternehmen die aktuelle Performance der Marke darzustellen? Ihren Kolleginnen und Kollegen transparent zu machen, wie sich Ihre Produkte im Wettbewerbsumfeld schlagen? Das gilt es zunächst so konkret wie möglich zu definieren. 

Darauf aufbauend gilt es, die Zielgruppe(n) für Ihr Vorhaben festzulegen. Wer interessiert sich denn eigentlich für diesen Use Case? Welche Facetten sind für die einzelnen Stakeholder besonders spannend? Wie tief möchte die jeweilige Zielgruppe einsteigen und welche Entscheidungen können Sie auf dieser Basis treffen? 

Einige Klassiker sind naheliegend: So ist die Unternehmensleitung i.d.R. an einem schnellen Überblick interessiert. Das Brand Management möchte und muss hingegen tiefer in die Daten einsteigen, Zusammenhänge erkennen und Optimierungspotenziale erarbeiten. 

Hier lohnt es sich, zu den Zielgruppen nicht nur Hypothesen aufzustellen, sondern direkt mit ihnen zu sprechen. Welche Erfahrungen haben sie? Was wünschen sie sich? Was für tolle Beispiele haben sie schon gesehen? So wird Ihr Ergebnis besser und Sie können auf das Wohlwollen ihrer Zielgruppen zählen. 

Sind Erkenntnisziel und Zielgruppen klar, geht es im nächsten Schritt darum, systematisch die Daten zu erfassen, die Sie für Ihre Lösung benötigen. 

Die Datenlandkarte 

Eine systematische Auseinandersetzung mit möglichen Datenquellen hat vor allem den Vorteil, keine Datenquelle zu übersehen, die für Ihren Use Case besonders relevant ist. 

Und so gehen wir vor:  

Data Landscape (Grafik: Skopos)

Quelle: Data Landscape, Datentreiber GmbH. Bereitgestellt unter CC-BY-SA 4.0 Lizenz (https://www.canvasgeneration.com/canvas/data-landscape/

Wir schauen uns zunächst systematisch an, welche Datenquellen für den jeweiligen Use Case in Frage kommen.  

Dabei unterscheiden wir nach Owned Data, die unmittelbar aus dem Unternehmen selbst kommen, Earned Data, die z. B. durch Interaktionen in sozialen Medien hervorgehen, öffentlich zugängliche Daten und zuletzt Daten, die extern zugekauft werden. Weiterhin wird nach der Stärke der Datenaggregation unterschieden, beginnend von der Verfügbarkeit von Rohdaten, bis hin zu bereits miteinander verknüpften und in Kontext gebrachten, aggregierten Daten, z. B. in Form von Reportings. 

Auf dieser Basis werden die Felder systematisch bearbeitet: Welche Daten können prinzipiell von Interesse sein und wie liegen diese vor?  

Anschließend wird anhand von Kosten-Nutzen-Abwägungen priorisiert. Hier dargestellt über die Punkte von grün = sehr wichtig, gelb = in einem späteren Schritt, bis hin zu rot = nicht zu gebrauchen“. In o.g. Beispiel wird für das Reporting kein Fokus auf Social Media gelegt, dafür soll das eigene Unternehmen, sowohl im Hinblick auf weiche Faktoren wie Marken-Image, als auch harte Währungen in Form von Absätzen mit dem Wettbewerb verglichen werden. Einflussfaktoren wie Corona können dabei in Bezug auf den Absatz eine Einflussgröße sein, die berücksichtigt werden kann. 

Grundsätzlich können wir dabei empfehlen, mit den wichtigsten Daten zu beginnen und die Lösung in der späteren Entwicklung weiter zu ergänzen.  

Stehen Use Case und Datenlandkarte, ist ein großer Teil des konzeptionellen Weges bestritten. Nun stellt sich die Frage: Wie sollen die Daten ihren Stakeholdern so zugänglich gemacht werden, dass sie auch ihre Wirkung entfalten? 

Das Reporting  

Treffen zahlreiche Datenquellen auf unterschiedliche Bezugsgruppen, sind interaktive Online-Reportings eine naheliegende Option. Online-Reportings können zielgruppenspezifisch aufgesetzt werden, sodass Nutzer:innen die für sie relevanten Informationen so erhalten, dass sie schnell zu erfassen sind und  gleichzeitig Tiefgang garantieren.  

Am Ende muss das Reporting aber zur Zielgruppe passen. Gibt es technische Beschränkungen oder sollen eben keine interaktiven Analysen möglich sein, gibt es von automatisiert erstellten PDF-Berichten über excelbasierte Lösungen bis hin zur Hochglanz-PowerPoint unterschiedliche Lösungen, um die neu strukturierten Sekundärdaten zu den Kolleg:innen zu bekommen. 

Und hier gilt: Die Analyse und die richtigen Schlussfolgerungen werden vorerst eine menschliche Domäne bleiben. Die passende Reporting-Lösung kann nur dazu dienen, die Voraussetzung für diese Analysen zu schaffen. 

Das Fazit 

Mit immer mehr verfügbaren Sekundärdaten bieten sich ganz neue Möglichkeiten, daraus einen neuen Wert zu schaffen. Gelingen kann das über einen systematischen Prozess, bei dem nicht am Anfang die Daten, sondern der Use Case in den Mittelpunkt gestellt und anschließend klar auf ein Ziel hingearbeitet wird. Auf Basis dieses Vorgehens kann es gelingen, Datenquellen sinnvoll zu verknüpfen, sie zielgruppengerecht zur Verfügung zu stellen und damit den Weg für bessere Entscheidungen zu ebnen. Dieser Ansatz hat bereits zahlreichen Kunden geholfen, die eigenen Markt- und Konsumdaten im Unternehmen in einem neuen Licht erstrahlen zu lassen, Medienverhalten besser zu verstehen und Kundenzufriedenheit noch stärker in den Mittelpunkt des Handelns zu rücken. 

Über Sebastian Schmidt

Sebastian Schmidt, Skopos (Bild: Skopos)
Sebastian ist Gründer und Geschäftsführer der SKOPOS ELEMENTS und verantwortet die Bereiche Customer Analytics und Reporting. Sein Schwerpunkt ist dabei die Verbindung von Marktforschung mit Data-Science-Methoden. Mit mehr als 10 Jahren Research-Erfahrung weiß er um die besonderen Anforderungen, die MarktforscherInnen an Daten, Methoden und Ergebnisberichte haben.

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