Dr. Jonathan T. Mall im Interview Warum ein Neuropsychologe auf Big Data setzt

Dr. Jonathan T. Mall im Interview mit marktforschung.de. (Bild: marktforschung.de)

Jonathan T. Mall: Schon zu meiner Schulzeit bin ich für eine lokale Marktforschungsagentur durch Deutschland gefahren und habe persönliche Interviews geführt. Damals wie heute erschienen mir viele Fragen eher künstlich und kaum in der Lage, die tieferen Kundenwünsche zu erfassen. Nach meiner Promotion und mehr als acht Jahren Erfahrung in experimenteller Verhaltenspsychologie gelangte ich zu der Überzeugung, dass Computergestützte Tests, basierend auf neuropsychologischer Forschung, Verhalten präzise vorhersagen können. Nach meinem Studium habe ich mich darüber hinaus einige Jahre bei IBM mit Big Data und digitaler Analyse beschäftigt. Big Data ist letztlich auch nur eine andere Methode um an Daten zu gelangen, die etwas über das menschliche Verhalten aussagen. So lassen sich Wünsche und Meinungen besser verstehen. Als Kunden im Laufe der Zeit immer häufiger wissen wollten, wie man von Menschen wirklich erfährt, was sie wollen, entstand die Idee, die Welt der Daten und der Neuropsychologie zu kombinieren. Neuro Flash war geboren.

marktforschung.de: Mit welchen Partnern gründeten Sie das Unternehmen?

Jonathan T. Mall: Am Anfang waren Vjatscheslav Kondratjev, und ich noch alleine im „Microsoft Accelerator Programm Berlin“ und haben Experimente konzipiert, validiert und technisch umgesetzt. Aber schon nach wenigen Wochen konnten wir die Nachfrage nicht mehr zu zweit stemmen und so haben wir operative Unterstützung von Christian Hummeluhr und technische Unterstützung von Dr. Berk Birand und Dr. Glenn Amundsen ins Boot geholt. Als wir das Büro Unter den Linden Ende 2015 verließen, waren wir schon zu fünft. Jetzt, nach rund einem Jahr, sind wir bereits auf über zwölf Leute gewachsen und sind als „Remote Team“ verteilt auf neun Städte auf drei Kontinenten aktiv.

marktforschung.de: Hatten Sie keine Angst sich relativ schnell nach dem Studium selbstständig zu machen, bevor Sie längere Zeit Erfahrung in Unternehmen sammeln konnten?

Jonathan T. Mall: Ich hatte weniger Angst, aber meine Eltern haben durchaus Besorgnis geäußert. Dabei hatte ich bereits vor und während des Studiums Erfahrung in großen Konzernen und mittelgroßen Unternehmen gesammelt, etwa bei Shell, Otto, Ciao.de und IBM. Mir wird die Angst vor allem dadurch genommen, dass man als junges Unternehmen in dieser Welt und vor allem in Hamburg nicht alleine ist. Außerdem kann ich mich zumindest glücklich schätzen, erfahrene Unternehmer und Konzernveteranen im Freundeskreis zu haben, die uns, wenn nötig, unterstützen.

marktforschung.de: Sie erwähnten vorhin, dass Sie die Welt der Daten mit der Neuropsychologie kombinieren – können Sie bitte einmal Ihre Methode genauer schildern?

Jonathan T. Mall: Technisch gesehen machen wir quantitative Online-Umfragen, in denen wir die Effektivität von visuellem und semantischem Marketing-Material bestimmen. Umfassende Ergebnisse gibt es bereits nach zwei Wochen. Dabei kombinieren wir neuropsychologische Experimente und explizite Fragen in entsprechenden Zielgruppen. Somit erfassen wir welche unbewussten Assoziationen mit dem Marketingmaterial verbunden sind und welchen Einfluss diese auf das wahrscheinliche Kaufverhalten haben. Die Ergebnisse werden obendrein mit Big-Data-Analysen kombiniert, in denen wir die wahrscheinlichsten Assoziationen im Gehirn auf spezifische Marketing-Reize in Bevölkerungsgruppen vorhersagen.

marktforschung.de: Wie genau funktioniert der Einsatz des Big-Data-Verfahrens?

Jonathan T. Mall: Gelernte Assoziationen und (Vor)urteile bestimmen unseren Alltag. In unseren neuropsychologischen Experimenten messen wir die Stärke der Assoziationen direkt online. Da diese Assoziationen aber im Abgleich mit der Welt entstanden sind, kann man diese auch vorhersagen, indem man die Welt, aus der sie kommen, analysiert. Dementsprechend berechnen wir auf Basis von großen Datenmengen, etwa Wikipedia-, Twitter-, Facebook-Text-Corpi, die wahrscheinlichsten Assoziationen von Wörtern und Bedeutungen. Womit wird zum Beispiel Zucker sofort assoziiert? Mit der Berechnung von Wortfrequenz, Konkretheit und Interdependenz von Wörtern kann man die wahrscheinlichsten automatischen Assoziationen berechnen: zum Beispiel „Zucker – Dick“ oder „Zucker – Genuss“. Dieses Verständnis von kulturellen Assoziationen kann die Kommunikation und Produktentwicklung von Marken verbessern.

marktforschung.de: Inwiefern spielen Feedbacks der Kunden bei der Weiterentwicklung des Verfahrens eine Rolle?

Jonathan T. Mall: Als Wissenschaftler sind wir natürlich daran interessiert besser zu verstehen wie und warum Menschen so ticken, wie sie ticken. Aber am Ende muss es auch für unsere Kunden relevant sein und deren Entscheidungen einfacher machen. Darum nehmen wir das Feedback unserer Kunden natürlich ernst und entwickeln unsere Verfahren weiter, um auf die akuten Herausforderungen unserer Kunden einzugehen.

marktforschung.de: In welcher Form präsentieren Sie Ihre Ergebnisse den Kunden – die Zeiten von PowerPoint dürften wohl vorbei sein …?

Jonathan T. Mall: Manche Gewohnheiten bleiben. Darum liefern wir unsere Reports auch immer noch als PDF oder PowerPoint ab. Wir bieten aber auch ein interaktives Dashboard an, mit dem Post-hoc-Analysen ausgeführt werden können sowie Daten-Aggregation und Visualisierung von mehreren Projekten zusammen möglich ist.

marktforschung.de: Welche Rückmeldung erhalten Sie von etablierten Playern der Branche? Gibt es Zusammenarbeit?

Jonathan T. Mall: Wir arbeiten natürlich mit Panel-Anbietern zusammen und kollaborieren auch beim Produktangebot mit anderen Playern. Mit Brand Consumer Relationships haben wir beispielsweise den Global Fopper entwickelt, ein Test, der die Produktentwicklung rund um den Globus vereinfachen soll. Dabei kombinieren wir qualitative Fokusgruppen in einem Land mit quantitativen Erhebungen in bis zu drei zusätzlichen Ländern. 

marktforschung.de: Wie sehen Sie insgesamt die Marktforschungsbranche?

Jonathan T. Mall: Ich glaube, dass wir uns gemeinsam der Herausforderung stellen müssen, faktenbasiert und transparent qualitative Studien zu liefern, deren Ergebnisse solide Vorhersagen für menschliches Verhalten ermöglichen. Dazu gehört es, sich Fehler einzugestehen, wie sie etwa bei den Trump-Wahlprognosen geschehen sind, und daran zu arbeiten, die eigenen Resultate noch mehr mit der Realität in Abgleich zu bringen. Wir glauben, dass man dafür mehr Daten aus den richtigen Quellen, etwa impliziten Tests, benötigt, aber wir sind auch aufgeschlossen gegenüber anderen innovativen Methoden, wie Verhaltensmessungen in virtueller Realität. Wir gehen außerdem davon aus, dass die Zukunft denen gehört, die ihre Daten sinnvoll teilen, um letztlich das zu erreichen, was wir alle wollen: Menschen besser zu verstehen.

Das Interview führte Dorothee Ragg.

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