Die fortschreitende Digitalisierung bildet einen immer grösseren Teil unserer Lebenswelt in Form von Daten ab. Ob Konsum, Medizin, Kommunikation, Transport, Logistik oder Produktion: Überall entstehen neue digitale Realitäten. Mit Folgen für die Marktforschung.
Dabei hinterlassen nicht nur Menschen, sondern auch Dinge immer breitere Datenspuren. Daten enthalten eine enorme Fülle von Informationen darüber, wie soziale, wirtschaftliche und technische Systeme funktionieren. Sie beschreiben das Verhalten, die Vorlieben und Routinen von Einzelnen, Gruppen und Gemeinschaften. Sie bilden den Rohstoff für Innovationen in Wirtschaft und Gesellschaft und eröffnen ganz neue Möglichkeiten der Steuerung sozialer und technischer Systeme. Dieses schier unerschöpfliche Potenzial liegt brach, wenn es nicht entdeckt und sinnvoll genutzt wird. Ein Schlaraffenland für Unternehmen der Markt- und Sozialforschung – möchte man meinen.
Marktforschung ist notwendig – sind es Marktforscher auch?
Die neue Datenwelt stellt für Unternehmen der Markt- und Sozialforschung seltsamerweise eher eine existentielle Herausforderung denn einen “Free Lunch” dar. Es entsteht der Eindruck, dass manche Marktforschungsunternehmen die Digitalisierung verschlafen. Die meisten Geschäftsmodelle von Marktforschungsunternehmen orientieren sich an einem integralen Wertschöpfungsmodell, das von der Datengewinnung über die Datenverarbeitung und Datenanalyse bis zur Datenkommunikation reicht. Dieses Modell wird in der neuen Datenwelt durch ein Ökosystem aus Softwareunternehmen, Dateninnovatoren, Datenintermediären und -integratoren, Plattformunternehmen und Analytik-Spezialisten herausgefordert. Interessanterweise haben viele dieser neuen Mitbewerber ihren Ursprung nicht in der Marktforschung selbst und verstehen sich auch nicht als Marktforscher. Mit ihrem Datenpotenzial und ihrer Analytik-Kompetenz stellen diese neuen Mitbewerber für Marktforscher dennoch eine ernsthafte Konkurrenz, bisweilen eine existenzielle Bedrohung, dar – ein Phänomen, das andernorts auch mit “Uberization” umschrieben wird. Bill Gates, der Gründer von Microsoft, hat vor rund 20 Jahren den Satz geprägt: „banking is necessary, banks are not“. Damit meinte er, dass die Digitalisierung nicht das Bankgeschäft obsolet macht, möglicherweise aber die Banken. Gleiches gilt wohl auch für Marktforscher – zumindest, wenn sich diese nicht neu erfinden.
Sind Data Scientists die neuen Marktforscher?
Daten sind tote Materie. Das Potenzial der neuen Datenwelt liegt brach, wenn es nicht entdeckt und erschlossen wird. Da liegt es nahe, nach “Datenverstehern” zu suchen, die ein Gespür für das gesellschaftliche, wirtschaftliche und soziale Potenzial von Daten haben und dieses auch erschliessen können – die „Data Scientists“. Was zeichnet diese Spezialistinnen und Spezialisten aus? Genau mit dieser Frage hat sich das EU-Forschungsprojekt EDISON beschäftigt (http://edison-project.eu). Dabei zeichnet das Forschungsprojekt ein erstaunlich breites Berufsbild. Die Tätigkeit des “Data Scientist” beginnt häufig mit einer kreativen Leistung. Denn Daten sind eine schlummernde Ressource, die erst mit einer zündenden Idee zum Leben erweckt wird. “Data Scientists” haben das Flair, die richtigen Fragen an Daten zu stellen. Sie kombinieren, verknüpfen und entschlüsseln Informationen – alles mit dem Ziel, Systeme, Prozesse und Menschen besser zu verstehen. Damit ist aber erst die halbe Wegstrecke geschafft. Denn Wissen aus Daten erzeugt nur dann Wirkung, wenn dieses gegenüber den Adressaten glaubwürdig, verständlich und greifbar kommuniziert wird. Letztes ist durchaus wörtlich zu verstehen. Mit “Virtual Reality” erschliessen sich völlig neue Möglichkeiten, Datenwelten darzustellen und auch für Laien erfahrbar zu machen. “Make the data touchable” lautet die Losung. Spezialistinnen und Spezialisten mit diesen Kompetenzen werden in der Marktforschung eine immer grössere Rolle spielen. Nicht überall treffen sie aber auf das passende Umfeld.
Brauchen Marktforscher ein neues Forschungsparadigma?
Die Bedeutung der “Data Science” ist bei vielen Marktforschern angekommen. Sie beginnen eigene “Data Lakes” anzulegen und zu füllen. Es werden “Hadoop Cluster” installiert, “Data Labs” eingerichtet und “Data Scientists” eingestellt. Eine erfolgreiche Datenstrategie erfordert aber mehr als Investitionen in Daten, Personal und Technologien. Sie verlangt ein “Mindset”, das Geschäftsmodelle, Organisationen, Produkte und Prozesse konsequent aus einer Datenperspektive denkt. Dabei müssen sich viele Marktforscher mit einem neuen Forschungsparadigma auseinandersetzen. Die in der Markt- und Sozialforschung vorherrschende modellierend-deduktive Vorgehensweise wird durch algorithmische Methoden herausgefordert, die einen viel stärker induktiven Ansatz verfolgen. Solche Verfahren – häufig als “Maschine Learning” bezeichnet – stammen nicht aus den Sozialwissenschaften bzw. der herkömmlichen Statistik, sondern aus der Informatik. Sie arbeiten mit Datenbeständen, die nicht oder nur schwach durch Modellierungsannahmen vorstrukturiert sind. Vielmehr überlassen sie es Algorithmen, in den Daten kausale Strukturen zu entdecken und daraus Vorhersagen abzuleiten. Der eigentliche Erkenntnisgewinn erfolgt stark automatisiert. Der Vorteil dieser Verfahren ist, dass sie mit hochdimensionalen Variablen und komplexen, funktional nicht fassbaren Abhängigkeiten umgehen können. Im Online-Marketing werden Konsumentinnen und Konsumenten häufig mit Hunderten oder Tausenden von Parametern beschrieben.
Klar – diese Verfahren haben ihre methodischen Fallstricke und provozieren auch ethische Fragen. Trotzdem sind viele für die moderne Marktforschung besonders interessanten Themen – wie “Microtargeting”, “Leadgenerierung”, Kundenerlebnisoptimierung, Verhaltensprognosen usw. – ohne Einsatz datenintensiver Methoden nicht bearbeitbar. Es erstaunt nicht, dass Marktforscher erheblich in das Thema “Artificial Intelligence” investieren und sogar strategische Partnerschaften mit Softwareunternehmen eingehen.
Wohin entwickelt sich die Marktforschung?
Die Marktforschung wird bunter und vielfältiger. Einzelne Marktforscher werden weiterhin – vielleicht sogar verstärkt – in themenspezifische, proprietäre Plattformen und Panels investieren. Andere verstehen sich eher als Intermediäre, die Daten aus bestehenden Quellen in Datenseen (“Data Lakes”) lenken und daraus Datenprodukte generieren. Wieder andere Anbieter positionieren sich verstärkt als Schichtenwettbewerber und konzentrieren sich auf einzelne Stufen der Datenwertschöpfung. Sie entwickeln sich zu hochspezialisierten Anbietern in Bereichen wie Dateninnovation, Datenintegration, Datenanalyse, Datenvisualisierung, datenbasierte Beratung usw. In jedem Fall ist absehbar, dass die Generierung von Primärdaten (Panels, Fragebögen, proprietäre Apps) gegenüber der Erschliessung von bereits existierenden Datenquellen in den Hintergrund treten wird. Dafür spricht das Volumen sowie der Detail- und Automatisierungsgrad der exponentiell wachsenden Datenmengen. Neben diesen wettbewerbsgetriebenen Positionierungsstrategien wird die Entwicklung der Marktforschung massgeblich durch das regulative Umfeld bestimmt. Es mag zunächst überraschend klingen, aber die Einführung der Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union (DSGVO) könnte die Rolle von Marktforschungsunternehmen nachhaltig stärken – mittelfristig auch in der Schweiz. Diese Gesetzgebung beantwortet nämlich die entscheidende Frage, wer letztlich die Kontrolle über personenbezogene Daten hat, und das ist im europäischen Wertesystem eindeutig das Individuum oder “Daten-Subjekt”.
Informations- und Auskunftspflichten
Im bestehenden Regime werden personenbezogene Daten über technische Schnittstellen direkt (“Punkt zu Punkt”) zwischen den wirtschaftlichen Akteuren ausgetauscht (Unternehmen, Organisationen, Behörden). Man spricht deshalb auch von einer API-Ökonomie (API = “Application Programming Interface”). Individuen besitzen kaum je Informationen darüber, wer welche Daten in welchen Kontexten nutzt. Die DSGVO belegt Datenhalter neu mit verschiedenen Informations- und Auskunftspflichten, welche diese Informationsasymmetrie wenigstens teilweise auflösen. Für Marktforscher noch interessanter sind aber zwei andere Passagen der DSGVO: Personen erhalten das Recht auf Datenportabilität, das heisst, sie können von den Datenhaltern eine Kopie ihrer Daten verlangen – dies in einem gängigen und maschinenlesbaren Format. Sie sind zudem berechtigt, diese Daten an Dritte weiterzuleiten – beispielsweise an einen anderen Dienstleister. Damit werden Personen zu Maklern ihrer eigenen Daten.
“Personal Data Operator” – ein neues Geschäftsfeld für Marktforscher?
Die DSGVO schafft die regulativen Voraussetzungen für eine nutzerzentrierte Datenwirtschaft. Personen erhalten einen rechtlich abgesicherten Einfluss auf die Speicherung, Nutzung und Verwertung ihrer persönlichen Daten. Gestützt wird die Vision durch verschiedene Initiativen, die zeigen, wie Personen die Kontrolle über ihre persönlichen Daten zurückgewinnen können. Die am häufigsten propagierte Idee besteht darin, dass Personen ihre Daten in persönliche, vollständig durch sie kontrollierte Datencontainer (“Personal Data Stores”, “Personal Clouds” usw.) ablegen und selektiv interessierten Unternehmen, Institutionen und Behörden zugänglich machen, zum Beispiel über Marktplatzmodelle. Diese Datencontainer können Daten aus unterschiedlichsten Quellen aufnehmen, beispielsweise Sensordaten von mobilen Endgeräten, Profildaten aus sozialen Plattformen, Kopien von personenbezogenen, bei Dritten gespeicherten Daten (“Data Handback”) und vieles mehr. Es gibt mittlerweile eine ganze Reihe von technischen Lösungen, die zeigen, dass das Befüllen dieser Datencontainer nahtlos und vollständig automatisiert erfolgen kann.
“Treuhänder” für Datenprofile
Die Akkumulation von persönlichen Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen generiert einzigartige Personenprofile. Diese können sowohl anonym als auch persönlich ausgestaltet sein. Sie sind so einzigartig, dass sie einem digitalen Fingerabdruck gleichen, der Personen eindeutig identifiziert. Gleichzeitig sind diese Profile für Innovationen in der Wirtschaft und Gesellschaft von enorm grosser Bedeutung. Sie verkörpern auch wirtschaftliche Werte, die für Einzelpersonen allerdings nicht einfach zu realisieren sind. Für Unternehmen ist je nach “Business Case” nicht das einzelne Profil von Interesse, sondern der Zugang zu sehr vielen Profilen. Nur dann können mit Hilfe datenintensiver Verfahren neue Erkenntnisse gewonnen werden. Genau hier braucht es einen vertrauenswürdigen “Treuhänder”, der die Datenbedürfnisse der Unternehmen bündelt und die neuen Datenbesitzern bei der Realisierung des Wertes ihrer persönlichen Daten unterstützt – eine wirtschaftlich lukrative und volkwirtschaftlich äusserst wichtige Funktion.
Marktforscher wenden seit jeher sehr hohe Datenschutzstandards an und leben eine hohe Datenschutzintegrität. Das sind gute Voraussetzungen, um in der neuen Datenwelt die Rolle eines vertrauenswürdigen “Treuhänders” einzunehmen. Als solche können Marktforscher einen wesentlichen Beitrag zu einem “New Deal” zwischen Datenunternehmen und den “neuen” Datenbesitzern leisten. Die neue Datenwelt bietet Marktforschern die einmalige Chance, ihr Geschäftsmodell entlang ihrer Kernkompetenzen weiterzuentwickeln – wenn sie bereit sind, sich digital neu erfinden.
Quelle: Jahrbuch Markt- und Sozialforschung 2019
Prof. Dr. Andreas Brandenberger, Dr. Ludovit Szabo, Dr. Christian Kunz