Automatisierte Datenerhebung Automatisierung soll zur Effizienzsteigerung beitragen. Warum ist ihre Umsetzung so schwierig?

Worauf kommt es bei der Automatisierung von Datenerhebungsprozessen an? (Bild: Cint)

Zunächst gibt es eine große Herausforderung, und zwar genau in der Mitte des Marktforschungsprozesses: Wir haben große Fortschritte bei der Automatisierung bestimmter Teile am Anfang und am Ende dieses Arbeitsprozesses gemacht - nämlich bei der Fragebogenprogrammierung am Anfang und der Datenverarbeitung, Analyse sowie Berichterstellung am Ende. Doch gerade der komplexe Teil in der Mitte, der aus der Datenerhebung, der Rekrutierung sowie dem Stichprobenmanagement besteht, ist oft der kritische Punkt. 

Wir sehen, wie (Insights-) Unternehmen versuchen, den Anforderungen der Marktforschungsbranche gerecht zu werden, indem sie versuchen, diesen (mittleren) Teil der Datenerfassung selbst zu automatisieren. Dies führt oft zu riesigen technischen Herausforderungen und großen Misserfolgen, da der Implementierungs- und Verwaltungsaufwand so in die Höhe schießt, dass er die wertvollen internen Ressourcen eines Unternehmens stark belastet. Und dann werden diese wichtigen Ressourcen nicht dazu eingesetzt, die wichtigsten Visionen und Ziele des Unternehmens zu erfüllen, sondern sie wurden von etwas abgelenkt, das weit außerhalb ihres Zuständigkeitsbereichs liegt. 

Diese “Ablenkung” führt in unwegsames Gelände. Konzeptionen im Zusammenhang mit der automatisierten Datenerfassung sind sehr umfangreich und reichen von der Standardisierung von Lieferanten über den Abgleich von Panelistenprofilen bis hin zur Rechnungsstellung, Preisgestaltung, Zustimmung zum Datenschutz, Einhaltung von Vorschriften und vielem mehr. Wir haben diese komplexen Zusammenhänge in einem kürzlich erschienenen Whitepaper Transforming data collection without paralysing your insights business. beschrieben. 

Um sicherzustellen, dass Sie bei der Automatisierung auf dem richtigen Weg sind, sollten Sie sich zunächst die richtigen Fragen stellen. 

• Ist die Lösung so konzipiert, dass sie anpassungsfähig ist? Anstatt einfach zu versuchen, künftige Anforderungen vorherzusagen und zu berücksichtigen (was Sie übrigens immer noch tun sollten), ist es wichtiger, eine Lösung zu finden, die so konzipiert ist, dass sie anpassungsfähig ist - um das noch Unbekannte zu berücksichtigen und nachhaltige Innovation zu ermöglichen.
   
• Erfordert die Lösung eine große Anzahl von Integrationen? Begrenzen Sie nach Möglichkeit Ihre vor- und nachgelagerten Abhängigkeiten, indem Sie die Anzahl der Integrationen minimieren. Dies wird wiederum die Auswirkungen zukünftiger Änderungen und Erweiterungen begrenzen.
   
• Ist die Lösung eher auf Konfigurierbarkeit als auf Kundenorientierung ausgerichtet? Vermeiden Sie kundenspezifische Anforderungen, wann immer sie können, und stützen Sie sich auf standardisierte Plattformen, erstklassige konfigurierbare APIs und Plug-and-Play-Lösungen.
   
• Wähle ich die richtigen Partnerschaften? Anstatt Ihre wichtigen Teammitglieder und internen Ressourcen mit dem Aufbau einer Lösung abzulenken, die Ihren primären Geschäftszielen nicht gerecht wird, sollten Sie das Fachwissen zuverlässiger Partner und Partnerinnen nutzen. So können Sie Ihr Unternehmen skalieren, weiter wachsen und zukunftssicher machen. 
   
• Verstehe ich alle Einzelheiten? Wenn Sie eine Partnerschaft eingehen oder Aufgaben auslagern, sollten Sie sich über den gesamten Prozess und die Effizienz der Datenerhebung im Klaren sein, insbesondere darüber, welche Schritte automatisiert sind und welche menschliches Eingreifen erfordern. Wie Henry Fords Analogie der "schnelleren Pferde" kann Outsourcing manchmal billiger und schrittweise schneller sein, aber wenn einzelne Prozessschritte manuell oder suboptimal bleiben, leiden Sie als Auftraggeber am Ende trotzdem unter den Folgen.
   
• Stellen Sie alle Fragen, die Ihre Annahmen in Frage stellen. Hier sind einige einfache Fragen, die Sie sich stellen sollten. Ist dies wirklich ein einfaches Unterfangen? Müssen wir diesen Teil der Lösung wirklich selbst entwickeln? Sind wir ein Softwareunternehmen oder ein Unternehmen, das technologiegestützte Erkenntnisse gewinnt? Wie könnten wir diese Investition sonst verwenden? Werden sich unsere Kunden und Kundinnen dafür interessieren, wie wir die Lösung entwickelt haben, oder nur dafür, dass wir die Möglichkeit dazu haben? Werden wir unsere Ziele schneller erreichen, wenn wir sie selbst entwickeln? Können wir es besser und billiger entwickeln und aufbauen als ein SaaS-Partner oder -Partnerin mit einer Infrastruktur, die von Tausenden von Kunden oder Kundinnen und Nutzenden genutzt wird? Wird diese Aufgabe im Laufe der Zeit mehr oder weniger kompliziert werden?

Unterm Strich müssen Insights-Unternehmen auf wirklich skalierbare, zukunftssichere und anpassungsfähige automatisierte Lösungen für die Datenerhebung zurückgreifen. Diese Lösungen müssen von Grund auf so konzipiert sein, dass sie den besonderen Herausforderungen von Marktforschenden gerecht werden und ihnen helfen, für die nächste Phase des Wandels gerüstet zu sein. Der Weg dorthin ist entscheidend. Und wenn man sich von Anfang an die richtigen Fragen stellt, kann dies den Weg erleichtern und sowohl kurz- als auch langfristigen Erfolg sicherstellen.

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