Marktforschung neu definiert
Marktforschung geht auch digital: Wir arbeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data statt Befragungen kleiner Stichproben. Wir erforschen Kundenbedürfnissen auf Basis unbeeinflusster, anonymer Daten aus User Generated Content.
Marktforschung
mit Big Data und Künstlicher Intelligenz
- Wir erforschen Kundenbedürfnissen, Zielgruppen und Märkten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI), Natural Language Processing (NLP) und Text Analytics.
- Anders als in der klassischen Marktforschung dienen als Datengrundlage keine Befragungen, sondern anonyme und ungesteuert entstandene Diskussionen („User Generated Content“) von Nutzern auf Foren zu spezifischen Themenfeldern wie z.B. Gesundheit, Finanzen oder Technik.
- Durch die Größe der analysierten Textmengen von vielen Millionen Diskussionen werden selbst so umfassende Themengebiete wie „Gesundheit“ repräsentativ abgedeckt.
- Dank der Realitätstreue der Ergebnisse und der hohen Geschwindigkeit bei der Datenerhebung und Datenauswertung dient Digitale Marktforschung nicht nur als Grundlage für Marketing sondern auch für iterative Prozesse wie Agile Entwicklung.
Klassische Marktforschung
Wer fragt, erhält Antwort!
Was macht die klassische Marktforschung? Kurz zusammengefasst: sie befragt Nutzer. Damit versucht sie zum Beispiel herauszufinden, welche Markenaspekte Menschen gut finden. Vielleicht auch welche Features sie mögen oder nicht mögen. Sie testet, ob die Kunden ein Produkt-Naming verstehen wo Verbesserungspotenzial besteht. Und damit stellen sich auch schon die Probleme ein. Denn wer fragt, erhält Antwort – aber was für eine…?!
Qualität der Antworten
Das Problem der klassischen Mafo ist nicht der Mangel an Antworten, sondern ein Mangel an einer verlässlichen Qualität der Antworten. So kann die Qualität der Antworten stark variieren, z.B. beeinflusst
- durch die Laune des Befragten zum Augenblick der Befragung.
- durch seine Tagesplanung – hatte er gerade Zeit für die Befragung oder war er im Stress.
- wurde er für die Antwort bezahlt oder nicht, usw.
Qualität der Fragestellung & Stichprobengröße
Ebenso viel hängt von der Qualität der Fragestellung ab: Wie wurde die Frage formuliert? „Primt“ die Frage den Befragten unbewusst. Hierzu gibt es ein absolutes Lese-Muss zu dem Thema „Priming“ von Daniel Kahneman „Thinking, Fast and Slow“. Auch die Größe der Stichprobe ist absolut entscheidend. 2.000 Befragte sind noch immer keine große Stichprobe (aus unserer Big Data Sicht).
Inhaltliche Tiefe
Ein weiteres Problem: Die gesammelten Daten haben keine inhaltliche Tiefe. Selbst offene Fragen liefern meist kaum Einblicke in inhaltliche Zusammenhänge. Ja-/Nein-Fragen erst recht nicht. Dazu erhält man nur den rationalen Teil der Antwort. Die emotionale Ebene und Treiber (Leidenschaften, Begeisterung, Frust oder Nöte) im Kontext des Themas werden nicht erfasst.
Innovation durch direktes Abfragen?
Ein eigenes großes Kapitel ist auch die Nützlichkeit „alter Daten“ für die Entwicklung neuer Ideen. Henry Fords Zitat beschreibt die Problematik passend: „Wenn ich die Leute gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie gesagt „schnellere Pferde“. Direkte Fragen nach tieferliegenden Bedürfnissen haben noch selten zu inspirierten, neuen Ideen oder bahnbrechenden Innovationen geführt. Diese Entwicklungsleistung muss man als Unternehmen schon selbst liefern. Aber um sich dabei nicht nur auf das eigene Bauchgefühl verlassen zu müssen, braucht es Daten, die wirklich Auskunft über tieferliegende Bedürfnisse geben können.
Agiles Arbeiten?
Nach Abschluss der Befragung ist man mit klassischer Marktforschung am Ende des Daten-Prozesses angelangt. Unmittelbares Nachfragen ist dann nicht mehr möglich. An „Agiles Arbeiten“ ist nicht zu denken. Dabei ist das iterative Verstehen von Kundenbedürfnissen der vielleicht wichtigste Schritt von allen. Eigentlich sollte es doch so laufen: Man formuliert eine Fragestellung / Hypothese, bzw. eine Idee für ein neues Produkt oder Feature. Die Hypothese wird mit Daten überprüft, bestätigt oder verworfen. Und je nach Ergebnis formuliert man die nächste Hypothese usw. Mit klassischer Marktforschung und einfachen Befragungen ist ein iteratives Vorgehen nicht denkbar. Will man einen interessanten Punkt tiefer verstehen, muss eine nächste Befragung aufgesetzt werden, und eine nächste, und eine nächste…. Das dauert Monate und verbrennt Budget ohne Ende.
Zwischenfazit: Klassische MaFo ist zu langsam
Die klassische Marktforschung ist zu langsam für agile Entwicklung. Wir brauchen schnelleres, belastbareres Wissen über Nutzerbedürfnisse und eine deutlich größere Datengrundlage!
Digitale Marktforschung:
Daten-basierte, agile Entwicklung
Wir sind leidenschaftliche Produktentwickler und hatten irgendwann keine Lust mehr, Produktentwicklung ohne vernünftige Datengrundlage durch Unternehmen manövern zu müssen. Die Argumentation von Ideen in Management-Meetings ohne vernünftige Datenbasis ist eine Katastrophe!
Daher haben wir beschlossen, dieses Problem ein für alle mal zu beheben. Wir wollten Menschen, die wie wir neue Produkte oder Services entwickeln, mit einer fundierten Datengrundlage ausstatten. Deswegen machen wir Digitale Marktforschung. Was machen wir anders?
Marktforschung ohne Priming
Wir fragen erst gar nicht! Wir nutzen User Generated Content von Blogs und Foren und hören einfach nur zu. Auf Foren beschäftigen sich Menschen von sich aus und ohne Beeinflussung mit einem Thema. Wir primen sie also nicht! Alle Informationen, die wir finden, sind natürlich relevant, da sie ungesteuert entstanden.
Big Data statt kleiner Stichproben
Wir machen Big Data. Wir analysieren wirklich große Datenmengen. Wir starten bei ca. 100.000 Beiträgen bis hin zu 1.000.000+. Die schiere Menge an Daten garantiert Repräsentativität: wir decken Themenfelder repräsentativ ab.
Nutzung von Meta-Daten
Wir erfassen Meta-Daten (wie z.B. den Zeitpunkt der Erstellung eines Beitrags, seine Länge, etc.). Wir können dadurch Engagement-Level identifizieren und in der Zeit zurück gehen (bis zur Erstellung des ersten Beitrags). Wir verfolgen die Veränderung eines Themas, eines Begriffs oder eines Zusammenhangs zurück bis zum Ursprung.
Repräsentative Erfassung ganzer Themenfelder
Wir sammeln das gesamte Themenfeld ein. Wir liefern die vollständige, inhaltliche Tiefe, die das Thema zu bieten hat. Wir zeigen, welche Zusammenhänge zwischen Themen bestehen und quantifizieren, wie relevant ein Thema im Vergleich zu anderen ist. Wir haben Einblick in alle emotionalen Ebenen und Treiber.
Geschwindigkeit
Wir aktualisieren die Daten in Echtzeit , sie sind immer auf dem neuesten Stand. Dazu machen wir die Daten über ein Dashboard zugänglich , so dass man mit ihnen agil arbeiten kann! Taucht im weiteren Entwicklungsprozess eine neue Fragestellung auf, lässt sie sich sofort überprüfen, ohne dass zusätzliche Kosten- oder Zeitaufwände entstehen.
Fazit
Digitale Marktforschung ist der Short-Cut zu schneller, agiler Entwicklung. Sie erzeugt spannende Fragestellungen. Und sie liefert die Grundlage für Daten-basiertes Design und Innovation. Dadurch hilft sie, gute Ideen mit einer schlüssigen, überzeugenden Präsentation durch Unternehmens- und Managementprozesse zu tragen. Also auch nie wieder klassische „Kreativen- Argumente“ wie „die Idee ist einfach besser, das sieht man doch“. Oder „die Idee ist super. Ich habe sie in meinem Bekanntenkreis getestet – die fanden es alle super“.
Wer wirklich agil und nutzerorientiert entwickeln will, nutzt große Datensätze, die alle potenziellen Kundenbedürfnisse eines Themenfelds beinhalten.