Syndicated Data: Definition, Vorteile & Abgrenzung in der Marktforschung

Daten als strategisches Kapital

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft entscheidet nicht mehr nur das Bauchgefühl über erfolgreiche Produkte und Kampagnen, sondern die Fähigkeit, relevante Informationen in strategisches Handeln zu überführen. Unternehmen, die den Zugang zu verlässlichen, vergleichbaren und schnell verfügbaren Daten sichern, verschaffen sich einen strukturellen Vorteil – sei es im Wettbewerb um Marktanteile, um Kundenaufmerksamkeit oder bei der Bewertung neuer Geschäftsfelder.

Während individuelle Marktforschungslösungen – etwa maßgeschneiderte Ad-hoc-Studien – nach wie vor ein wertvolles Werkzeug sind, beobachten wir seit Jahren einen Bedeutungszuwachs eines weniger beachteten, aber hoch skalierbaren Datenformats: Syndicated Data. Dabei handelt es sich um standardisierte Datensätze, die nicht exklusiv für einen Kunden erhoben werden, sondern mehreren Unternehmen parallel zur Verfügung stehen. Diese Syndizierung ermöglicht es, umfangreiche Marktinformationen zu geringen Stückkosten zu nutzen – besonders dann, wenn kontinuierlicher oder branchenweiter Datenbedarf besteht.

Die Nutzung solcher Daten ist längst nicht mehr auf Großkonzerne oder Mediaagenturen beschränkt. Auch mittelständische Unternehmen, Innovationsabteilungen und Agenturen setzen verstärkt auf syndicated-basierte Studien, um schnell und fundiert entscheiden zu können. Syndicated Data eröffnen einen dritten Weg zwischen teurer Individualforschung und blindem Vertrauen auf öffentlich verfügbare Statistiken. Anbieter wie Splendid Research setzen dabei auf eine Kombination aus Eigenstudien und syndizierten Panels, um Kunden sowohl valide Entscheidungsgrundlagen als auch marktfähige Benchmarks bereitzustellen.

Definition und Charakteristika von Syndicated Data

Syndicated Data sind standardisierte, thematisch definierte Datensätze, die von einem Marktforschungsinstitut auf eigene Initiative oder in geteiltem Interesse mehrerer Kunden erhoben werden. Im Gegensatz zu Ad-hoc-Studien sind sie nicht exklusiv, sondern mehreren Unternehmen gleichzeitig zugänglich – entweder über ein Abonnementmodell, einen Lizenzvertrag oder als Einmalkauf.

Der Fragebogen, das Erhebungsdesign und die Methodik sind für alle Kunden identisch, was Vergleichbarkeit über Branchen, Zielgruppen und Zeit hinweg sichert. Die Daten werden einmal erhoben, aber vielfach verwertet – zum Beispiel durch verschiedene Marken, Agenturen oder Medienanbieter. Typischerweise adressieren syndicated Formate relevante, wiederkehrende Fragestellungen, etwa zur Markenbekanntheit, zum Konsumverhalten oder zu Mediennutzung.

Der Wert ergibt sich dabei nicht aus maximaler Individualisierung, sondern aus breiter Marktabdeckung und Benchmarkfähigkeit. Bekannte Beispiele sind Markt-Media-Studien wie „best for planning“ (b4p), das GfK Consumer Panel oder Retail-Tracking von Nielsen. Auch digitale Studienformate mit monatlicher oder quartalsweiser Aktualisierung zählen heute dazu. Durch die Mehrfachverwertung amortisieren sich die Erhebungskosten schnell, was insbesondere kleineren Unternehmen den Zugang zu professionellen Marktinformationen erleichtert.

Abgrenzung zu Ad-hoc-, Tracking- und Behavioral-Daten

Um die Einordnung von Syndicated Data im Methodenportfolio der Marktforschung zu schärfen, lohnt sich der vergleichende Blick auf verwandte Datenformate. Denn die Unterschiede liegen nicht nur in der Art der Erhebung, sondern vor allem in Zielsetzung, Nutzungstiefe und Exklusivität.

Ad-hoc-Studien sind maßgeschneidert und exklusiv – ideal, wenn eine spezifische Fragestellung tiefgreifend untersucht werden soll. Trackingstudien hingegen verfolgen dieselbe Fragestellung über Zeiträume hinweg und können exklusiv oder syndicated sein. Syndicated Data sind standardisiert und ermöglichen es mehreren Kunden gleichzeitig, auf dieselbe Datenbasis zuzugreifen. Sie sind oft wiederholend angelegt, aber auch punktuell möglich.

Behavioral Data schließlich sind keine Befragungsdaten, sondern entstehen durch das beobachtete Verhalten – etwa durch Clickstream-Analysen oder App-Nutzung. Sie können als Ergänzung zu syndicated Studien fungieren, etwa durch Verknüpfung von Befragungs- und Nutzungsdaten im selben Panel.

Die Stärke liegt nicht in der Ausschließlichkeit einer Methode, sondern im gezielten Methodenmix. Wer verschiedene Datenarten sinnvoll kombiniert, kann sowohl Tiefe als auch Vergleichbarkeit, Aktualität und Realitätstreue gewährleisten.

Vorteile und strategische Nutzung von Syndicated Data

Syndicated Data bieten Unternehmen einen effizienten Zugang zu relevanten Marktdaten, ohne eigene Studien in Auftrag geben zu müssen. Damit sind sie besonders attraktiv für Organisationen, die regelmäßig auf valide Informationen angewiesen sind, aber nicht jedes Mal den kompletten Erhebungsprozess durchlaufen wollen.

Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:

Kosteneffizienz: Durch die Mehrfachvermarktung sinken die Stückkosten erheblich – insbesondere im Vergleich zu Ad-hoc-Studien mit ähnlicher Fallzahl oder Repräsentativität.
Zeitersparnis: Daten liegen oft zeitnah oder bereits vor. Damit ermöglichen syndicated Studien schnelle Analysen und Reaktionen, etwa auf Marktveränderungen oder Wettbewerbsbewegungen.
Vergleichbarkeit und Benchmarks: Standardisierte Designs erlauben verlässliche Vergleiche über Zeiträume, Zielgruppen und Märkte hinweg – essenziell für Markenführung und Strategie.
Skalierbarkeit: Die Nutzung syndicated Daten lässt sich leicht in bestehende Analyseprozesse integrieren – etwa für Dashboards, Marktmodelle oder Zielgruppen-Cluster.
Planbarkeit: Durch die Regelmäßigkeit vieler syndicated Studien (monatlich, quartalsweise, jährlich) entstehen verlässliche Datenstrukturen für Reporting und Controlling.

Typische Anwendungsfelder reichen von Marketing und Mediaplanung über Produktentwicklung bis hin zu Employer Branding oder Customer Experience Management.

Beispiele aus der Praxis

Die Bandbreite an syndicated Studien reicht von traditionellen Markt-Media-Studien bis hin zu modernen digitalen Datenprodukten. Gemeinsam ist ihnen der Anspruch, relevante Informationen standardisiert und vergleichbar bereitzustellen.

Klassische Beispiele:

Nielsen Retail Panels: Abverkaufszahlen im Einzelhandel, genutzt für Category Management und Preisanalysen.
GfK Consumer Panels: Beobachtung des Konsumverhaltens in Haushalten – etwa zur Entwicklung von Kaufgewohnheiten.
b4p – best for planning: Markt-Media-Studie für Zielgruppenbeschreibungen und Mediennutzung.
AGOF und VuMA: Studien zur Online- und Audio-Reichweite für Mediaplanung und Werbewirkung.

Moderne Entwicklungen:

App-Tracking und digitale Nutzungsdaten als Ergänzung zur Befragung.
Branchenspezifische HR- und Markenstudien, die regelmäßig Trends und Wahrnehmung erfassen.

Beispielhafte Anwendungsfelder bei Splendid Research:

Verbraucher- und Markenstudien mit Fokus auf Nachhaltigkeit, Digitalisierung und Werbewirkung.
Erhebungen zum Arbeitgeberimage aus Sicht verschiedener Zielgruppen.
Markt- und Zielgruppenanalysen zu digitalen Services und Alltagsverhalten.
Zunehmend Kombination mit digitalen Verhaltensdaten, etwa zur Verknüpfung von Deklaration und Nutzung.

Ausblick: Die Zukunft syndizierter Daten

Die Anforderungen an Daten verändern sich – nicht zwangsläufig durch ein Entweder-oder zwischen klassischen und modernen Formaten, sondern durch ein Sowohl-als-auch. PDF-Reports, wie sie in Ad-hoc-Studien typisch sind, haben nach wie vor ihre Berechtigung – etwa wenn es um die gezielte Beantwortung individueller Fragestellungen oder um die Präsentation gegenüber Stakeholdern geht. Gleichzeitig wächst der Bedarf an standardisierten, direkt integrierbaren Datenformaten, die regelmäßig aktualisiert werden und sich in Reporting- und Entscheidungssysteme einfügen lassen.

Zukunftsweisend sind daher:

Flexiblere Datenzugänge: Dashboards und APIs ermöglichen den Zugriff auf syndizierte Ergebnisse in Echtzeit oder zur Weiterverarbeitung.
Modularisierung von Studienprodukten: Unternehmen wählen gezielt Themenmodule, Zielgruppen oder Zusatzfragen – auch in syndicated Formaten.
Schnittstellen zu anderen Datenquellen: Behavioral Data, CRM-Informationen oder Social Listening können sinnvoll angebunden werden, sofern methodisch und datenschutzrechtlich tragfähig.

Syndicated Data werden in diesem Kontext nicht zum Ersatz, sondern zur Ergänzung klassischer Forschung – und ermöglichen es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, ohne bei jeder Fragestellung bei null beginnen zu müssen. Sie sind ein Baustein für strukturierte Marktbeobachtung, effiziente Planung und langfristige Wettbewerbsfähigkeit.