Big Data oder Intuition: Worauf verlassen Sie sich?

Von Claudia Knod, B2B International

Marketingverantwortliche sind eher skeptisch gegenüber Big Data und verlassen sich lieber auf ihre Intuition, so las ich es kürzlich in einem Fachartikel (Login erforderlich). Als Marktforscher steht man wie immer fassungslos vor solchen "Erkenntnissen". Als gäbe es zwischen Bauchgefühl auf der einen und Big Data auf der anderen Seite keinen anderen Weg zur Erkenntnisgewinnung. Es geht schließlich um Erkenntnisse und Insights, die zukunftsweisende, strategische Entscheidungen untermauern sollen. Da kann ich nur allen Unternehmern ans Herz legen, sich weder ausschließlich auf die Intuition, noch ausschließlich auf Big Data zu verlassen. Es steht zu viel auf dem Spiel.

Keine Frage wo mein Herz schlägt: die klassische Marktforschung ist genau der dritte Weg, der gegenüber beiden Erstgenannten zahlreiche Stärken aufzubieten hat.

Besser nicht (alleine) auf die Intuition verlassen

Marktforschung verschafft dem Kunden, ob Konsument oder B2B-Kunde, eine Stimme. Die Einsicht, dass das Bauchgefühl des Marketingleiters oder des Vorstands nicht geeignet ist, das Herz und die Bedürfnisse des Endkunden zu hören und zu erahnen (und wenn, dann aus Zufall), muss auf einem Marktforschungs-Forum sicherlich nicht näher erläutert werden. Wie aber steht es um den Big Data Hype?

Messen und Verstehen

Unbestritten ist für mich, dass bei bestimmten Messungen in der Marktforschung Big Data mit betrachtet werden muss, da sonst das Bild unvollständig bleibt. Im Rahmen von Tracking-Studien und auch bei Ad-hoc-Messungen bestimmter Leistungswerte wäre es sträflich die Datenspuren im Netz zu vernachlässigen. Dennoch ist dies in erster Linie eine quantitative Aufgabe. Gestalten kann man damit eher nicht.

Marktforschung ist eben nicht nur Messen, sondern auch Verstehen. Und hier mangelt es meiner Meinung nach (noch) an Grundlagen und Theorien. Stattdessen gibt es Algorithmen. Algorithmen sollen nun die Welt vermessen – begreifen können sie sie nicht. Das merke ich unter anderem an den aus meiner Sicht seltsamen Vorschlägen, die mir Amazon macht ("andere Kunden kauften auch …"). Das konnte man zum Beispiel auch an der Empörung der australischen Bevölkerung im vergangenen Winter merken: während des Geiseldramas in Sydney im Dezember 2014 erhöhte der Taxidienst Uber kurzfristig seine Preise aufgrund gestiegener Nachfrage. Der Uber-Algorithmus hatte die Nachfragekurve gemessen, er begriff aber nicht den Grund dafür. Und deshalb gab er eine unangemessene Handlungsempfehlung. Das sollte einem Marktforscher nicht passieren.

Kausalität und Kontext

Es gibt noch viel zu wenig Erfahrung, geschweige denn Grundlagenstudien darüber, wie Big Data zu interpretieren ist.  Mit anderen Worten: wir können den "Schwarm" beobachten, seine Richtung und  seine Kapriolen. Aber um zu verstehen, was genau da vor sich geht, vielleicht sogar "warum" dieses oder jenes passiert, kommen wir nicht umhin uns auch mit dem einzelnen Fisch zu befassen.

Ein Marktforscher, der versucht Big Data zu interpretieren, unterliegt der Gefahr, etwas zu bewerten, ohne es wirklich verstanden zu haben. Denn es fehlt die Kausalität (jede Erkenntnis muss direkt auf eine Beobachtung oder Erfahrung zurückzuführen sein) und es fehlt der Kontext (in welchem Kontext wurde die Aussage getroffen?).

Die Quantifizierung des Lebens

Was Menschen im Netz hinterlassen, geht heute weit über Textbotschaften und Wareneinkäufe hinaus. Immer mehr wird das Netz zur Selbstoptimierung genutzt, dabei hinterlassen wir Leistungsdaten von uns selbst. Apps können den Blutdruck, die Leistung und den Schlaf kontrollieren. Sogenannte soziometrische Applikationen wie der "Meeting Mediator" zeichnen auf, wer in Konferenzen wie viel sagt und das Meeting dominiert. "Sentiment Analytics" messen emotionale Schwingungen im Laufe des Arbeitstages. Der Computerwissenschaftler Alex Pentland nennt diese neue Gattung soziometrischer Daten "Sozialphysik" [1]. Spätestens hier muss wirklich die ethische Frage gestellt werden und auch gefragt werden, ob Marktforschung das alles auswerten darf. Sie würde damit zum Handlanger der zunehmenden Quantifizierung des Lebens und dadurch die (ökonomische) Optimierung unseres Lebens noch weiter vorantreiben. Es überrascht nicht, dass manche von einem "digitalen Taylorismus" sprechen [2].

Wie eingangs erwähnt, ist es die Aufgabe der Marktforschung, dem Kunden eine Stimme zu verschaffen. Ein Algorithmus kann das nicht. Er kann die "sozialphysikalischen" Daten messen und damit eine ökonomische Optimierung errechnen. Der Marktforscher sollte aber mehr können: nicht nur zuhören (und erfassen), sondern auch intelligente Fragen stellen, aber auch fühlen und mitfühlen. Natürlich soll die Marktforschung helfen, das Geschäft ihrer Auftraggeber zu verbessern und ihnen zu Wachstum zu verhelfen. Aber immer auf Augenhöhe mit dem Verbraucher oder dem B2B-Kunden und unter Berücksichtigung ethischer und moralischer Aspekte.

Zusammenfassend würde ich mir zweierlei wünschen:

1. "Mehr Wissenschaft" für Big Data – Grundlagenstudien und damit Hilfestellungen, die es ermöglichen, valide Schlüsse aus den Daten zu ziehen.
2. Eine Diskussion ethischer Aspekte, insbesondere des Umgangs mit sozialphysikalischen Daten.

Die Autorin

Claudia Knod ist General Manager Germany bei B2B International.

[1] Alex Pentland, Social Physics, Penguin Press 2014
[2] u.a. Frank Schirrmacher, Payback, Karl Blessing Verlag, 2010