Dr. Jörg Munkes, GIM Insights First! Oder: Ein Hammer löst nicht jedes Problem

In der Marktforschung sollte der Fokus nicht so stark auf Tools liegen, sondern mehr auf den Menschen. (Bild: picture alliance / PantherMedia | LightField Studios)

Angenommen, bei Ihnen zu Hause tropft der Wasserhahn oder eine andere Armatur. Und Sie bekommen das Problem nicht gelöst: Wie wählen Sie Ihren Handwerker aus? Nehmen Sie den, dem Sie zutrauen, dass er qua Skills und Erfahrung die Arbeit bestmöglich erledigt – oder den mit der größten und schicksten Rohrzange? Auf unser Business übertragen: Empfehlen wir als Institut unseren Kunden, Ihre Produkte und Services an den Bedürfnissen ihrer Kunden auszurichten – oder sagen wir Ihnen, dass jedes ihrer Angebote schon „irgendwie seinen Markt“ finden wird?

Menschen – die unbekannten Wesen

Sprechen wir als qualitätsorientiertes Institut mit unseren Kunden dann gilt: Wir müssen deren Bedürfnisse wirklich verstehen und herausfinden, wo deren „pain point“ sitzt – um dann geeignete Lösungen anzubieten oder zu entwickeln. Motto: Insights first! Wer jedoch die Marketing- beziehungsweise Heilsversprechen einiger Toolanbieter screent, gewinnt eher den Eindruck: Tools first – und dass Marktforschung mit den bisherigen „klassischen“ Methoden komplett fehlgeleitet war.

Ganz so, als ob Menschen sich nicht eignen, um mit ihnen betrachtet zu werden: Menschen erscheinen geheimnisvoll, deshalb müssen sie auch mit entsprechenden Verfahren erforscht werden.

Besonders geheimnisvoll ist dabei: KI! Und zwar dann, wenn der(!) Algorithmus Erkenntnisse liefert, die fast an Zauberei grenzen, deren Sinnhaftigkeit aber alles andere als leicht zu beurteilen sind.

Wenn die Grippewelle den Korb verfehlt  

Ein schönes Beispiel ist Google Flu Trends, das Anfang der 2010er gerne in Vorträgen zitiert wurde, wenn es um die (unvorstellbaren) Möglichkeiten von Big Data ging. Zur Erinnerung: Google behauptete seinerzeit, auf Basis von Suchanfragen Grippewellen vorhersagen zu können. Tatsächlich hat das auch anfänglich gut funktioniert. Anno 2013 wurde dann die Grippewelle verpasst – und das Projekt heimlich, still und leise eingestellt. Wie konnte das passieren? Der Google-Algorithmus war auf die Saisonalität „hereingefallen“: Er identifizierte einen starken Zusammenhang zwischen Grippewellen und High School Basketball, da beide typischerweise im Herbst beginnen. Dummerweise hielt sich die Grippewelle 2013 nicht an den Spielplan der High School Basketball Saison und begann nicht gleichzeitig. Ergebnis: Andere Saisonalität – und massives Unterschätzen der Grippewelle.

Black Boxes, Kanonen, Spatzen

Wir können und dürfen aus dem Google-Beispiel natürlich nicht schließen, dass KI nicht nützlich sein kann. Andererseits darf man gegenüber „Black Box-Ansätzen“ durchaus eine gesunde Skepsis haben. Denn vor dem Rechnen sollte ein konzeptionelles Verständnis der Aufgabe stehen! Neben der Black Box gibt es, übrigens, auch noch die Kanonen und die dazugehörigen Spatzen: wenn für relativ einfache Fragestellungen viel zu aufwendige Methoden eingesetzt werden. Beispiel: Möchte ich wissen, ob der Absender einer Anzeige erkannt wird, kann ich natürlich via Eye-Tracking messen, ob das Markenlogo gesehen wird. Einfacher und unaufwendiger (und vielleicht auch valider bezüglich der Fragestellung) ist es allerdings, nach der Markenerinnerung zu fragen, nachdem ich die Copy kurz gezeigt habe.

Auch hier gilt: Eye Tracking ist eine wunderbare Methode, die für vielfältige Fragestellungen einzigartige Erkenntnisse liefern kann. Aber manchmal geht es eben auch einfacher.

Unterkomplex, Teil 1: Frag Günter Jauch!

Natürlich gibt es auch, umgekehrt, „unterkomplexe“ Ansätze, die zu einfache Lösungswege verfolgen. Beispiel: Die Forschungsfrage soll durch direktes Fragen ermittelt werden, gerne auch als offene Frage à la „Was müssen wir tun, damit Sie mit uns zufriedener sind?“. Häufig werden bei dieser Versuchsanordnung Fragen gestellt, die Menschen gar nicht beantworten können – etwa Einstellungsveränderungen im Zeitverlauf (erinnern Sie sich noch an all Ihre Einstellungen zu beliebigen Themen?). Ebenso kausale Ursachen von Einstellungsänderungen: Aus der Persuasionsforschung ist bekannt, dass die Glaubwürdigkeit von Kommunikatoren für Einstellungsänderungen wichtiger sein kann als die Qualität der Argumente – etwa dann, wenn ein Thema für Menschen keine große Relevanz hat. Man könnte diesen Effekt auch den „Günther-Jauch-Effekt“ nennen.

Unterkomplex Teil 2: Die lügen doch eh alle!

Diese Erkenntnis erlangt allerdings nicht, wer Menschen fragt, warum Sie ihre Einstellung geändert haben. Auf diese Frage ist die Antwort: „Weil die Argumente so gut waren.“ und nicht: „Weil der Herr Jauch so ein glaubwürdiger Mensch ist". Wie kommt man dann aber zu der Erkenntnis, dass die Glaubwürdigkeit entscheidend ist? Eigentlich sehr einfach: In einem experimentellen Ansatz variiert man die Glaubwürdigkeit des Kommunikators und hält die Qualität der Argumente konstant beziehungsweise variiert diese ebenfalls systematisch. Die Ergebnisse zeigen: Der Kommunikator-Effekt ist stärker als der Effekt der Argumentqualität.

Fast schon tragisch werden diese unterkomplexen Ansätze dann, wenn den Befragten Faulheit oder gar eine böse Absicht („Die Befragten lügen doch alle“) unterstellt wird – obwohl der Kern des Problems bei den Fragestellenden beziehungsweise der nicht adäquaten Frage liegt.

Es liegt nicht am Nagel!

Unser Credo: Insights entstehen nicht durch Tools, sondern durch das Verständnis von Menschen und Fragestellungen und durch das Wissen, welche Tools geeignet sind, die Fragestellungen zu beantworten. Nochmal in aller Deutlichkeit: Es ist großartig, dass immer mehr Tools aus der akademischen Forschung ihren Weg in die angewandte Marktforschung finden. Dadurch wird die Aufgabe für uns Marktforschende aber auch komplexer: Wir müssen nicht mehr „nur“ die Konsumenten verstehen, sondern auch erkennen, welche Möglichkeiten (und: Limitationen!) einzelne Tools bieten. Denn wir sollten das Sprichwort „Wer als Werkzeug nur einen Hammer hat, sieht in jedem Problem einen Nagel“ nicht zu unserer Handlungsmaxime machen. Das können wir uns genauso wenig leisten, wie die Handwerker!

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