Roundtable „Data Marketing“

Wie bringt datengetriebenes Marketing Unternehmen voran?

| Autor: Georgina Bott

Auf was kommt es in Sachen Data Marketing an und was bringt die Zukunft? Über diese Frage haben vier Daten-Experten in unserem Roundtable diskutiert.
Auf was kommt es in Sachen Data Marketing an und was bringt die Zukunft? Über diese Frage haben vier Daten-Experten in unserem Roundtable diskutiert. (Bild: Vogel Communications Group)

Die unüberschaubare Flut an Daten aus dem Markt und innerhalb des Unternehmens zwingt immer mehr Marketer, ihren Marketing Mix zu überdenken. Wie können Big Data und Marktforschung dabei unterstützen? Vier Daten-Experten haben dazu in einem Roundtable diskutiert.

Auf was kommt es in Sachen Data Marketing an und was bringt die Zukunft? Verliert die Marktforschung durch Facebook, Google und Co. ihre Existenzberechtigung? Welche Voraussetzungen müssen Marketer generell erfüllen, um datengetriebenes Marketing zu betreiben und wie können sie erhobene Daten gezielt nutzen? Liefern KI und Machine Learning den Quantensprung im Data Marketing? Und wie sieht es eigentlich mit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) aus? Darüber haben Dr. Peter Aschmoneit von quantilope, Dr. Markus Eberl von Kantar Analytics Practice, Dr. Thomas Rodenhausen von Harris Interactive und Daniel Virk von MEHRKANAL am 23. August in Würzburg bei unserem Roundtable, in Kooperation mit der absatzwirtschaft, diskutiert. Moderiert wurde der Roundtable von Vera Hermes, Chefredakteurin der absatzwirtschaft.

Vera Hermes: Auf der Website des Berufsverbandes Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) ist eine Veranstaltung beworben mit dem Titel: „Big Data versus Marktforschung: Wie viel Konkurrenz gibt es wirklich?“ Gibt es tatsächlich eine Konkurrenz zwischen Big Data und Marktforschung? Befruchtet nicht eher das eine das andere?

Dr. Peter Aschmoneit: Wir sehen hier weniger Konkurrenz als eher komplementäre Felder, die beide sehr viel Wert im Unternehmen stiften. Wir können heute unglaublich viele Daten an sehr vielen Touchpoints sammeln. Diese sind allerdings weitgehend vergangenheitsorientiert. Die klassische Marktforschung, so wie wir sie verstehen, hat dagegen einen wesentlich zukunftsgerichteteren und gestaltenden Zweck. Der ganze Prozess, der vor dem Launch von Marketingaktivitäten stattfindet, ist mit bestehenden Daten weniger zu fassen. Dazu benötigt man Stimuli, wie Ideen, Konzepte, Designs oder einen Prototyp und lässt diesen dann bewerten. Wir haben aber allerdings auch ein paar Schwächen in der Marktforschung. Und die muss man tatsächlich versuchen auszumerzen. Allen voran „Speed“. Da hinkt die Marktforschung hinter den Business Needs bis dato her.

Dr. Markus Eberl: Die „klassische Marktforschung“ beschäftigt sich damit, eine Datenquelle zu generieren, die man sonst nicht hat: die Mindset-Daten. Der Teil der Marktforschung, der Dinge „nur“ beobachtet oder sich auf das stützt, was man mittlerweile auch mit technischen Methoden messen kann, für den gibt es eine schlechtere Zukunft. Dagegen besteht für die Integrationsleistung von Mindset-Daten mit allen anderen Arten von Daten absolut ein Bedürfnis. Ich glaube, das ist, was Marktforschung in Zukunft ausmachen wird. Ich stimme absolut zu, der Speed muss da sein. Auf der einen Seite habe ich Verhaltens- und Beobachtungsdaten, die laufend generiert werden. Auf der anderen Seite müssen die Mindset-Daten Schritt halten können. Ansonsten sind sie einfach nicht mehr relevant und verstauben auf irgendwelchen PowerPoints. Und das ist ein wichtiger Punkt: Marktforschung darf sich nicht mehr damit zufriedengeben, auf PowerPoints zu enden.

Daniel Virk: Bei der Aufgabe, Big Data mit Erkenntnissen aus der Marktforschung zusammenzubringen, tun sich viele von unseren Kunden bisher noch schwer. Vor allem dabei, die Abfrage von Gefühlen – also dem Mindset – am Ende mit harten KPIs zu versehen und in Touchpoints und Rückschlüsse zu übersetzen. Außerdem sollte immer wieder geprüft werden: Wo stehen wir? Wie hat sich das Mindset verändert? Spiegeln die im Unternehmen generierten Daten die Erkenntnisse wider? Das kann helfen, ein Datenmodell qualitativ oder inhaltlich aufzuwerten. Um ständig Rückschlüsse ziehen zu können beziehungsweise einen Schulterblick durchzuführen, braucht es also die Marktforschung. Marktforschung kann durch Big Data in den nächsten Jahren an Relevanz gewinnen. Ohne die Verknüpfung von Marktforschung und Big Data wird es für die Marktforschung schwierig, weiter in der heutigen Form zu bestehen. Big Data hingegen wird auch ohne die Marktforschung an Relevanz zunehmen.

Dr. Thomas Rodenhausen: Für die Branche an sich ist das aus meiner Sicht ganz klar eine Konkurrenz. Wir sehen, dass insbesondere die großen etablierten Marktforschungsunternehmen unter erheblichem Druck stehen. Dieser Druck kommt nicht überwiegend von Newcomern, sondern daher, dass ein großer Teil der klassischen Wertschöpfung in der Marktforschung bedroht ist: die Datenerhebung. Die Marktforschung als Branche hatte lange Jahrzehnte eine Alleinstellung, was die kenntnisreiche Erhebung von Daten angeht. Da sind wir jetzt in einer neuen Ära. Die Ereignisse der letzten Monate haben das ganz klar gezeigt. Andererseits ist für den einzelnen Marktforscher eine fast schon elektrisierende Situation entstanden. Denn wir haben phantastische Erkenntnismöglichkeiten dazugewonnen. Wir haben mittlerweile an fast allen Touchpoints Rückkanäle. Individuell, für Statistiker oder Scientists, Marktforscher und Berater sind die Aussichten hervorragend. Aber ob die Branche in ihrer Struktur in zwei, drei Jahren noch gleich aussieht? Da habe ich erhebliche Zweifel.

Wissen Marketer eine hochqualitative Marktforschung zu schätzen?

Daniel Virk: Qualitative Daten werden sehr wohl geschätzt. Ich bin mir nur nicht sicher, ob sie immer korrekt eingesetzt werden. Denn häufig fehlt es an der Methodik, diese Daten in das eigene Datenmodell zu integrieren, um auf deren Basis das Marketing im Unternehmen zu verbessern. Dafür muss das richtige Mindset und die Unternehmenskultur mitgebracht werden. Gerade die Fehlerakzeptanz beziehungsweise Fehlerkultur im datengetriebenen Marketing fehlt noch an ganz vielen Stellen. Und dafür braucht man die Kultur im Unternehmen, zu sagen: „Gut. Wir fangen jetzt an. Probieren das aus. Drehen an dem ersten Rädchen und gucken, was passiert. Wenn das falsch ist, dann freuen wir uns und klopfen uns alle einmal auf die Schulter, damit wir in den nächsten Schritt übergehen können.“ So realisiert man sukzessive neue Erkenntnisse.

Dr. Peter Aschmoneit: An dieser Stelle noch ein Sprichwort, das sehr schön dazu passt: „Insights are bigger than Data“. Es geht um das Wissen und Verständnis von Bedürfnissen, Wünschen und Einstellungen – nicht um die Daten allein. Wir arbeiten zum Beispiel mit einem E-Commerce Unternehmen im Demand Forecasting, also in der Vorhersage des Sortimentes, zusammen. An dieser Stelle ergänzen sich Big Data und Marktforschung sehr gut. Es ist wunderbar zu sehen, wie auf der einen Seite viele Daten Muster erkennen lassen und auf der anderen Seite die Methoden der Marktforschung helfen, ein tiefes Verständnis über das Konsumverhalten zu bekommen.

Dr. Markus Eberl: Die Tools werden letztlich viel schneller verfügbar und einfacher in der Bedienung. Und dieses „mal schnell machen“ ist das, was zunehmend kommen wird. Für einige Fragestellungen brauche ich keine großen Strichproben mehr. Dafür reichen heute viel einfachere Methoden. Was nicht heißt, dass es nicht trotzdem auch immer noch ein Bedürfnis über dieses Einstiegslevel hinaus gibt. Das ist der Bereich, für den sich auch die Marktforschung als Branche etwas Neues einfallen lassen muss. Nehmen wir das Beispiel Kundenfeedback: Wir können Feedback an allen Touchpoints einsammeln. Aber was passiert eigentlich mit dem Marketing, wenn das auf einmal in der Organisation umgesetzt wird? Dann fallen jede Menge Daten an. Und die möchte ich nicht nur in einem Dashboard sehen, sondern ich möchte dann auf einzelne Kunden reagieren und sagen: „Auf dieses Feedback reagiere ich individuell mit folgender Aktion dem Kunden gegenüber“. Das heißt, dass ich meinen gesamten Prozess auf die Kundenzentriertheit ausrichten muss. Darin liegt die Chance, die durch Verfügbarkeit der Daten zustande kommt.

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