Die fünf Schritte der klassischen Marktforschung

Egal, um welche Marketingmaßnahme es geht – um diesen Prozess kommen Sie nicht herum

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In diesem Beitrag beschäftigen wir uns mit den fünf wichtigsten Schritten der Marktforschung. Unsere Projektleiterin Carina Krämer erklärt, wie der Weg hin zu validen Ergebnissen am besten gelingt: „Man nennt sie die fünf „Ds“ der klassischen Marktforschung – fünf Phasen, die unumgänglich sind und die wir im Folgenden näher erläutern möchten.“

Definition.

What’s your problem? In dieser ersten Phase geht es zunächst einmal um die Frage, welches Problem überhaupt gelöst werden soll. Institut und Kunde müssen das Ziel klar definieren. „Das reicht von der Markenbekanntheit eines Unternehmens über die Untersuchung des Images einer Marke bis hin zur Wettbewerbsanalyse oder der Preisforschung“, erläutert Krämer.

Design.

Danach wird es ernst. Institut und Kunde müssen das Timing festzurren. Es folgen die genaue Zielgruppen- sowie die Inzidenzbeschreibung, also wie häufig das zu untersuchende Merkmal vorkommt. Außerdem muss die Größe der Stichprobe festgelegt werden. „Wichtig ist dann noch die Festlegung der Erhebungsform“, so unsere Projektleiterin. Sprich: Fällt das Projekt in die qualitative oder die quantitative Marktforschung und wird online oder telefonisch erhoben? Krämer: „Im nächsten Schritt konzipieren wir oder ein entsprechendes Institut den Fragebogen im Hinblick auf die Zielsetzung.“ Auch setzt das Institut bereits jetzt fest, wie die Daten ausgewertet werden und welche Verfahren für den speziellen Fall infrage kommen.

Datengewinnung.

Ein weites Feld. „Wir stellen uns anschließend die Frage nach der Datengewinnung – welche Art nutzen wir?“, so Krämer. Dazu gehört die Antwort auf die Frage, wie ein Institut die gewählte Zielgruppe am schnellsten und effektivsten erreicht. Da gibt es diverse Möglichkeiten:

  • schriftlich (PAPI – Paper and Pencil Interview)
  • telefonisch (CATI – Computer assistiertes Telefon-Interview)
  • face-to-face (CAPI – Computer assistiertes persönliches Interview)
  • internetbasiert (CAWI – Computer assistiertes Web-Interview)

 „Wir haben uns auf die Onlinebefragung spezialisiert“, so Krämer. „Sie ist kostengünstig für den Kunden und wir erreichen mit ihr in sehr kurzer Zeit viele Personen.“ 

Datenanalyse.

Jetzt geht’s ans Eingemachte. „In diesem Schritt müssen wir die gewonnenen Daten exakt auswerten“, so Krämer. Dafür existieren ganz unterschiedliche Methoden, die das Institut zur Verfügung hat. Sie wollen wissen, für welche Farbe der Kunde bereit ist, zehn Prozent mehr für einen Pullover auszugeben? Mittels der Conjoint-Analyse findet ein Institut dies ganz genau heraus! Oder stellen Sie sich die Frage, ab wann die Produkteigenschaft „salzig“ ihrer Salzstangen zu keinem nennenswerten Effekt für die Gesamtzufriedenheit des Kunden mehr führt? Dann ist die Treiberanalyse das Mittel der Wahl. „Wir bieten viele unterschiedliche Analysemethoden an, sodass wir für jedes Problem die richtige Lösung finden,“ so Krämer.

Dokumentation.

Klarheit statt Datensalat. „In dieser letzten Phase geht es um die Interpretation und Anwendung der erhobenen Daten“, so Krämer. Dem Institut stehen unterschiedliche Wege zur Verfügung, um die Daten aufzubereiten, sei es „ein Tabellenband oder aber ein Schaubildbericht.“ Das finale Dokument enthält die Handlungsempfehlungen und Interpretationen der gewonnenen Daten, auf deren Basis der Kunde seine Marketingentscheidungen treffen sollte. „So findet jeder Kunde den für ihn bestmöglichen Weg, Marketingziele mithilfe der Marktforschung zu erreichen und umzusetzen“, fasst Krämer zusammen.

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Welche Skala ist die richtige für mich?

Gerade versus ungerade Skala

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Die Wahl der optimalen Antwortskala ist eine vieldiskutierte Frage, der wir uns im Folgenden widmen. Wir beschränken uns auf den Unterschied zwischen einer geraden sowie einer ungeraden Skala und erläutern Ihnen die Vor- und Nachteile beider. Ganz allgemein dient eine Ratingskala zunächst einmal dazu, Bewertungen entsprechenden Zahlen bzw. Rängen zuzuordnen. Mit ihrer Hilfe können wir also rangbasierte Aussagen von Teilnehmern erfassen und auswerten. Bei einer Ratingskala ist es notwendig, dass zumindest Anfang und Ende mit einem Text versehen sind, sodass der Befragte überhaupt in der Lage ist, aus der Auswahl der Optionen eine Antwort zu wählen. Zudem nehmen wir bei einer Skala den immer gleich großen Abstand zwischen den einzelnen Bewertungsschritten an. Soweit zu den formalen Aspekten einer jeden Ratingskala.

Finden Sie die optimale Skalenlänge

„Die Wahl der Skalenpunkte ist immer auch abhängig vom Projekt und seinem Anspruch", konstatiert unsere Junior-Projektleiterin Nadine Corleis. "Eine allgemeingültige Aussage die optimale Anzahl betreffend, ist schlichtweg nicht möglich." Allerdings führten zu viele Stufen – beispielsweise eine Zwölferskala - häufiger zu Überforderung der Befragten, da diese Art der Skala zu komplex sei. „Es kommt dann vor, dass die Teilnehmer nicht mehr differenzieren können, ob sie z.B. ein Produkt mit einer sieben oder einer acht bewerten sollen“, so Corleis. Gleichwohl bietet eine Skala mit vielen Stufen die Möglichkeit der feineren Abstufung und besseren Differenzierung (Weiteres zum Thema Konzipierung eines Fragebogens finden Sie übrigens hier.)

Als optimal hätten sich Abstufungen zwischen fünf und sieben erwiesen, so die Junior-Projektleiterin weiter. Nun gilt es „nur noch“, zu wählen, ob man sich für eine gerade oder eine ungerade Skala entscheidet.

Eindeutigkeit erhalten durch die gerade Skala

Die Vorteile einer geraden Skala sind gleichzeitig die Nachteile der ungeraden. Eine gerade Skala bietet eine eindeutige positive bzw. negative Verteilung. Jede Antwort ist somit ausdrücklich zustimmend oder ablehnend. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass eine Antwort erzwungen wird, obgleich ein Befragter evtl. eine weder positive noch negative Meinung hat. Zudem birgt dieser Umstand die Gefahr der wahllosen Falschangabe, da die passende Antwort ja nicht zur Verfügung steht. Ein Lösungsansatz ist es, eine Antwortoption wie „Weiß ich nicht“ oder „Kann ich nicht beurteilen“ einzubauen. Misst man beispielsweise das Markenimage, kommt es nämlich schon vor, dass die Befragten keine Meinung dazu haben, beispielsweise, weil sie ein Unternehmen gar nicht gut genug kennen, um bestimmte Aspekte des Images beurteilen zu können

Dieser Lösungsansatz birgt aber gleichzeitig auch die Gefahr der Falschantwort. „Möchte es sich ein Proband einfach machen, kreuzt er diese Möglichkeit der undifferenzierten Antwort an“, so die Junior-Projektleiterin. Dafür müsse er nicht viel nachdenken und spare Zeit. Zudem werde diese Antwortoption manchmal auch von denjenigen Befragten genutzt, die eigentlich eine Meinung haben, sich jedoch nicht als Experte auf dem Gebiet wahrnehmen und daher eingeschüchtert sind. Auch hier entstünde dann letztlich ein falscher Datensatz. Ob man sich also dazu entschließen sollte, eine alternative Antwortoption in eine gerade Skala einzubauen, hängt vom gesamten Projekt und den daran geknüpften Erwartungen ab. Dies kann Ihnen ein professionelles Institut allerdings beantworten.

Grafik: Die ungerade Skala enthält stets einen neutralen Mittelwert

Pluspunkt ungerade Skala: Befragte können neutrale Antworten geben  

Der geraden Skala steht die ungerade Skala gegenüber. „Hier hat der Befragte stets die Möglichkeit, eine neutrale Antwort anzugeben“, erklärt Corleis. Die ungerade Skala verhindert somit das Erzwingen einer bestimmten Antwort. Gleichzeitig besteht hier natürlich wieder das Problem der Tendenz zur Mitte: Der Befragte vermeidet im schlechtesten Fall extrem positive sowie negative Bewertungen. Zudem erleichtere der „Fluchtpunkt“ den Befragten es, sich in ihre Unsicherheit sowie in ihre Bequemlichkeit zu ergeben und „schnell mal die neutrale Antwort zu wählen“.

Gerade Skala oder ungerade Skala? Die Antwort ist eindeutig

Um auf die Eingangsfrage zurückzukommen: Entscheiden Sie sich für die Skala, die am besten zu Ihrer Fragestellung passt! Es ist von Fall zu Fall ganz unterschiedlich, welche Ratingskala die optimale ist. Ein Profi sollte Ihren Einzelfall unbedingt genau analysieren und dementsprechend eine gerade Skala oder aber eine ungerade Skala wählen. Denn dann klappt es auch mit den Ergebnissen.

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Happy birthday, R!

DIE Programmiersprache für Datenwissenschaftler wird 25

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Dieser Tage jährt er sich zum 25sten Mal: Der Tag, an dem die beiden Wissenschaftler aus Neuseeland bzw. Kanada, Ross Ihaka und Robert Gentleman, die Programmiersprache R vorstellten.

Man schrieb das Jahr 1993, als die Sprache in einer Sammelstelle der Carnegie Mellon University für statistische Software hochgeladen wurde. Hier konnten und können Menschen ihr Feedback zu einer Software oder einer Programmiersprache geben.

Die Ursprünge dieser neuen Sprache finden sich allerdings bereits ein Jahr zuvor, als die beiden Statistiker auf der Grundlage der Programmiersprache S nach einer neuen Alternative suchten, um statistische Berechnungen und Grafiken darstellen zu können. Die Syntax von R orientiert sich dabei an S und beide sind weitgehend auch miteinander kompatibel, während sich die Semantik auf Scheme bezieht. Als Open-Source-Entwicklungsumgebung für die Statistik ist R vergleichbar mit SPSS Statistics oder auch MATLAB.

Ab 1995 stand R dann zur freien Distribution zur Verfügung und nach und nach sammelten sich immer mehr Interessierte in einer Mailingliste, um die Sprache weiter zu verfeinern. Es sollten noch weitere zwei Jahre vergehen, bis das R Core Team sich formierte – es kümmert sich bis heute um die Weiterentwicklung von R. Im selben Jahr startete CRAN (Comprehensive R Archive Network). Dabei handelt es sich um eine Plattform, auf der Anwender ihre selbst geschriebenen Funktionen mit anderen Interessierten teilen können.

Ein unscheinbares Tool mit einem kurzen Namen bestimmt die gesamte Umwelt

Als Standardsprache in der Statistik ist R dieser Tage das Mittel der Wahl, um statistische Probleme mit Hilfe einer Sprache zu lösen. Dies gilt übrigens für Wirtschaft als auch Wissenschaft gleichermaßen – R ist die Nummer eins! Von Packungsfarben bis hin zu Werbebannern basiert so Einiges auf dieser Programmiersprache. Bedenkt man nämlich, dass wir bspw. die Werbewirkung auf Basis statistischer Auswertungen für ein Plakat oder einen Spot ermitteln, so steckt letztlich auch R dahinter.

Vorteile von R

Was können wir mit R anfangen? Kurz gesagt erlaubt R es uns, Datensätze aus ganz unterschiedlichen Datenquellen zusammenzutragen, sie umzuwandeln und zu guter Letzt zu untersuchen. Dieser Ablauf dient dann beispielsweise dazu, Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Ein weiterer klarer Vorteil von R ist, dass bei dieser Sprache die Programmierfähigkeiten des Nutzers in den Hintergrund fallen können. So ist es theoretisch jedem möglich, auch den Nicht-Informatikern unter uns, diese Sprache zu nutzen, um ein bestimmtes statistisches Problem zu lösen: Der Anwender kann mit ihr unter anderem und nachdem er seine Daten exportiert und transformiert hat, auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mathematische Funktionen zugreifen und diese dann am Ende visuell ansprechend aufbereiten.

Unser Junior-Projektleiter Kolja Turkiewicz fasst zusammen: „R ist eine flexible Statistikprogrammiersprache, mit der man nicht nur selbst seine eigenen Analysemethoden programmieren und individualisieren kann, sondern auch Teil einer internationalen Community aus verschiedenen Fachbereichen wird, die stets an weiteren Analysemethoden und Erkenntnissen in der Statistik arbeitet.“

Man sieht also, dass die Programmiersprache R viele Vorteile bietet – kein Zufall übrigens, dass sie R heißt. Ihre stolzen Entwickler Ross und Robert ließen es sich nämlich nicht nehmen, ihre Anfangsbuchstaben in dieser neuen, innovativen Sprache zu verewigen.

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Wie Sie erfolgreich Probanden rekrutieren

Beherzigen Sie diese drei Punkte

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Valide Ergebnisse und aussagekräftige Studien erfordern perfekt konzipierte Fragebögen sowie zielgruppengerechte Probanden. Diese müssen professionell rekrutiert werden. Doch wie genau läuft so eine Rekrutierung ab und worauf sollten Sie dabei achten?

  1. Das Set-Up

Die Grundlagen müssen stimmen! Ein perfekt konzipierter Screener ist das A und O für eine zielgruppengerechte Probandenrekrutierung. Setzen Sie daher auf einen maßgeschneiderten Rekrutierungsfragebogen, der alle Quoten berücksichtigt. Weitere Informationen zur Konzeption eines Screeners finden Sie in unserem Blogbeitrag Nur noch schwarze Schafe in der Marktforschung? Wenn Sie sich einmal für uns als ausführendes Institut entscheiden sollten, ist Ihnen Transparenz sicher - wir teilen die Zielgruppenkriterien zudem niemals vorab und gewährleisten dadurch letzlich eine hohe Datenqualität.

  1. Rekrutierung

Die Ergebnisse einer Marktforschung sind immer nur so gut wie die rekrutierten Studienteilnehmer! Wählen Sie die Teilnehmer entsprechend Ihrer Quotenvorgabe aus. Wenn Sie sich bei der Rekrutierung für die Beauftragung eines Instituts entscheiden, achten Sie darauf, dass dieses über eine eigene Datenbank mit Testern verfügt: Die Datenbankpflege und ihre regelmäßige Aufstockung sind essentiell für die Qualität der ausgewählten Probanden. Das Institut sollte über eine umfangreiche Datenbank mit unterschiedlichen Probandenprofilen verfügen und festhalten, in welchem Zeitraum und bei welchen Studien jeder einzelne Proband teilgenommen hat. Dies garantiert Ihnen frische und unverbrauchte Tester, die Ihnen wertvolle Erkenntnisse liefern können. Zudem bietet eine eigene Datenbank noch einen weiteren Vorteil: Eine gute Profilierung gewährleistet eine genaue Vorhersage, ob Ihr Dienstleister eine bestimmte Zielgruppe rekrutieren kann und wie viele Stimmen er überhaupt bekommt. Ein Institut mit eigener Datenbank ist ferner deutlich schneller und flexibler, wenn sich Ausfälle ereignen, als wenn noch eine Agentur zwischengeschaltet ist.

Der Telefonkontakt zu den Probanden ist relevant! Ist der Proband kommunikationsstark und kann er sich gut ausdrücken? Mit Hilfe mindestens eines Telefonats können Sie oder das beauftragte Institut all das herausfinden. Außerdem erhöht ein persönliches Telefonat die Zuverlässigkeit Ihres Testers, da dieser sich seinem Gegenüber stärker verpflichtet fühlt. Zusätzlicher Tipp: Entwickeln Sie im Vorfeld eine Testfrage, die nicht vorher kommuniziert wird. So testen Sie Spontaneität und Kreativität Ihres Gesprächspartners. Zudem sollten Sie oder das beauftragte Institut die Tester ein bis zwei Tage vor Studientermin an ihre Teilnahme erinnern sowie ggf. noch offene Fragen klären.

Je mehr, desto mehr! Ein deutschlandweites Panel ermöglicht Ihnen die Rekrutierung aus einer Hand. Auch sind Sie nicht an Teststudiohochburgen gebunden, sondern können Ihre Umfragen an verschiedenen Standorten durchführen. Achten Sie bei Ihrer Wahl also unbedingt darauf!

Lassen Sie sich im Verlauf der Rekrutierung regelmäßig von Ihrem Dienstleister updaten! So sind Sie stets im Bilde, wie die Rekrutierung läuft. Fordern Sie bspw. vor dem Testtermin eine anonymisierte Excel-Liste mit allen Angaben zu den Probanden aus dem Screener an.

Stellen Sie sicher, dass das beauftragte Institut ein Netz mit doppeltem Boden eingebaut hat! Wir empfehlen einen Richtwert von ca. 20 Prozent mehr Tester einzuladen als vorgesehen. Das stellt sicher, dass keine zu schmale Datenbasis die Aussagekraft Ihrer Ergebnisse gefährdet, denn es kann immer mal sein, dass Probanden kurzfristig ausfallen, sei es beispielsweise krankheitsbedingt oder aus familiären Gründen. Allerdings variiert die Überrekrutierung von Studie zu Studie und sieht bei einer Online-Umfrage noch einmal anders aus, da in diesen Fällen die Abbruchrate höher ist.

  1. Vergütung der Probanden

Konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche! Wenn Sie sich für ein Institut entscheiden, dann wählen Sie eines, das die Abwicklung der Auszahlungen komplett übernimmt. So bleibt Ihnen mehr Raum, sich um ihr eigentliches Vorhaben zu kümmern.

Wenn Sie diese Schritte gehen, wird Ihnen Ihr Vorhaben mit einem geringen Aufwand, dafür aber mit  einem optimalen Ergebnis, gelingen.

Unser White Paper zum Thema Rekrutierung von Probanden erhalten Sie kostenlos hier:

White Paper: Rekrutierung

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Wie wir die Qualität von Onlinepanels sichern können

Unser Geschäftsführer Andre Wolff klärt auf

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Neue Methoden erfordern neue Maßnahmen: Im Hinblick auf die Digitalisierung und die damit verbundene Ausweitung der Online-Marktforschung treten auch neue Herausforderungen auf, die es gilt, anzunehmen. Das Grundproblem ist das folgende: Das klassische Geflecht aus Auftraggeber, Institut und Panelanbieter, das die Datenqualität sicherstellt, wird heutzutage häufig durch andere oder komplexere Einkaufsketten ersetzt. Beispielsweise gibt es reine Projektvermittler, die die intransparente Situation am Markt mit seinen Qualitäts- und Preisunterschieden für sich ausnutzen.

Qualität kostet Geld: Onlinepanel ist nicht gleich Onlinepanel

„Es existieren im Bereich der Onlinepanel-Forschung mehrere Entwicklungen, denen ein einzelnes Institut sich schwer entgegenstellen kann“, fasst Andre Wolff, unser Geschäftsführer, knapp zusammen. Und: „Entgegen dem Markttrend höhere Preise zu verlangen, ist problematisch.“ Doch genau die höheren Preise sind es, die letztlich die exzellente Qualität der erhobenen Daten sichern.

Gleichwohl betont Wolff, dass die in der Marktforschung zu beobachtenden Entwicklungen nicht alle per se schlecht seien. „Wir können als Branche durchaus auch davon profitieren“, so Wolff. Aber, und dies ist Fakt: Es gibt schwarze Schafe und diese trügen dazu bei, den gesamten Zweig in Verruf zu bringen und die Qualität der Erhebungen zu senken.

Onlinepanel: Im Idealfall stellt ein professionelles Institut die Qualität der Prozesse sicher

Doch wo genau liegen die Probleme? Der Idealfall sieht wie folgt aus: Ein professionelles Institut stellt die Qualität eines Marktforschungsprojekts sicher, indem es Kontrolle über den gesamten Verlauf hat – von der Beratung des Kunden, die Konzeption und die Fragebogenprogrammierung über die Durchführung der Datenerhebung bis hin zur Analyse der Ergebnisse sowie der weiterführenden Beratung des Klienten.

Schlechte Projektvermittler und mundtote Panelanbieter sorgen für mangelhafte Qualität

Und hier kommt das große Aber: Die Branche entwickelt sich nunmehr dahingehend, dass reine Projektvermittler wie Pilze aus dem Boden schießen, die unter anderem die Möglichkeit nutzen, Befragungsteilnehmer wahllos aus unterschiedlichen Quellen in einer Studie zusammenzuführen – auf Kosten der Qualität.

Gleichzeitig haben die Panelanbieter, also diejenigen, die sich lediglich und ausschließlich darum kümmern, die richtige Zielgruppe oder auch die passenden Probanden zu organisieren, auf viele Bereiche des gesamten Prozesses gar keinen Einfluss. Stattdessen bekommen sie zumeist lediglich einen Link zum fertigen Fragebogen, für den sie dann die passenden Teilnehmer liefern müssen. Im selben Atemzug haben diese Anbieter jedoch einen elementaren Einfluss auf die Qualität der Onlinebefragungen, da sie ja die dazugehörigen Teilnehmer bereitstellen. Und das bedeutet im Ergebnis, dass „eine gelungene Interpretation von falschen Daten zu einer falschen Entscheidung führt“, konstatiert Wolff.

Wie der so genannte Paneleffekt entsteht: drei Beispiele

Im Folgenden wollen wir uns drei Entwicklungen näher ansehen, und anhand dieser erläutern, durch welche Gegenmaßnahmen wir die Qualität der Umfragen sicherstellen können. Das Hauptproblem aller drei Fälle lässt sich mit einem Wort beschreiben: PANELEFFEKT. Damit ist die zu häufige Befragung der Teilnehmer und ein damit einhergehendes ungenügendes Antwortverhalten gemeint.

  1. Teilnehmervermittler

Wer die Wahl hat…Die Vielzahl an unterschiedlichen Panels verlockt die Teilnehmer, sich in mehreren unterschiedlichen Panels anzumelden. Selbst erklärte „Vergleichsportale“ listen die Panelanbieter auf, allerdings sind diese Rankings wenig aussagekräftig, da derjenige Anbieter „am besten gelistet wird, der die höchsten Werbeausgaben finanzieren kann“, erläutert Wolff das Problem. Eine solche Liste sagt, entgegen der allgemeinen Annahme unerfahrener Panelisten, aber rein gar nichts über die Qualität eines Panels aus.

Des Weiteren ist es unmöglich, die Teilnahmehäufigkeit in irgendeiner Weise zu regulieren. „Die anderen Anbieter kann ich schlichtweg nicht kontrollieren“, so unser Geschäftsführer. Wenn wir die Qualität an oberste Stelle stellen, dann müssen die Teilnehmer so ausgewählt werden, dass sie in wenigen bis gar keinem weiteren Panel angemeldet sind. Die Lösung: „Das bedeutet den Verzicht auf affiliategesteuerte Teilnehmervermittler“, so Wolff. Dies führe dann zu einer Senkung der Befragungshäufigkeit der eigenen Teilnehmer und zu einer erheblich besseren Datenqualität.

  1. Automatisierter Sampleaustausch

Programmierschnittstellen, so genannte Automated Programming Interfaces (APIs), bieten Großabnehmern die Möglichkeit, automatisiert Samples einzukaufen. Das Problem dabei: Mehrfachanmeldungen. Ein Panelanbieter kauft über eine API bei einem anderen ein. Der eingekaufte Teilnehmer kann jedoch in beiden Panels angemeldet sein und wird dann doppelt befragt. „Dies kann bspw. durch Fingerprinting verhindert werden“, schlägt Wolff vor.

Des Weiteren bestehe durch die Automatisierung noch die Gefahr schlechter Fragebögen, da die wichtige Kontrollinstanz eines Projektmanagers wegfällt. „Da der Prozess ja automatisch und nicht händisch von Statten geht, wird das häufig noch nicht einmal bemerkt und schlechte Fragebögen werden auf gut Glück im Partnerpanel ausgesandt“, so Wolff. Wenn die Panelanbieter bei ihren Kooperationen auf hohe Qualitätsstandards setzen, dann biete die Automatisierung aber auch große Chancen und erhebliches Potenzial.

  1. Projektmarktplätze

Auf einem Marktplatz können die Käufer ihre gewünschte Stichprobe sowie den Preis angeben und die Lieferanten können unmittelbar ihr Angebot abgeben. „Diese Methode ist allerdings eindimensional“, so Wolff, „da sie ausschließlich über den Preis funktioniert.“ Der billigste Anbieter profitiere systematisch. Dass die Qualität auf der Strecke bleibt, liegt nahe. Besonders heikel ist zudem, dass „der Lieferant evt. noch nicht einmal selbst liefert, sondern den Auftrag an einen Sublieferanten weitergibt, da dieser einen noch günstigeren Preis anbietet als den geforderten“, so Wolff. In diesem Fall hat der Lieferant mit dem Zuschlag selbst nicht einmal mehr einen Überblick und auch keinen Einfluss auf die Panelisten-Zusammenstellung.

Weiteres Problem: Da praktisch jedes Mal eine Art Auktion auf dem Marktplatz stattfindet, sieht es aus, als biete jeder Anbieter dasselbe an. „Diese Annahme ist jedoch grundlegend falsch“, so Wolff. „Am Ende sterben nicht die billigen, qualitativ minderwertigen, sondern die alteingesessenen Anbieter weg“, so Wolff. Darunter leide natürlich die Qualität. Der Branche wäre geholfen, wenn, so Wolff, wenige „Marktforschungsinstitute die Panels betreiben, dafür mit einem umfassenden, professionellen und qualitätsorientierten Panel Management.“

Diese sieben Schritte steigern die Qualität eines Onlinepanels erheblich

Panelanbieter müssen entsprechend ihrer Funktion Experten für die Qualitätssicherung sein. Dies kann funktionieren, wenn sie sich folgende Schritte zu Herzen nehmen und auf diese sieben Punkte eingehen:

  • Auf Teilnehmer fokussieren, die ausschließlich im eigenen Panel angemeldet sind
  • Alle Teilnehmer gleichwertig behandeln und nicht diejenigen bevorzugen, die am schnellsten antworten
  • Klare Zuständigkeiten von Fragebogenkonzeption, Fragebogenprogrammierung und Datenbereinigung definieren
  • Bei Kooperationen nach dem Motto handeln: Qualität vor Quantität
  • Wenn APIs, dann auf die Überschaubarkeit der Konstellation achten
  • Rückmeldung hinsichtlich der Antwortqualität bei den Panelanbietern einfordern
  • Zusammenarbeit aufkündigen mit Auftraggebern, die wissentlich falsche Angaben über Screener oder Quoten machen

Wenn Sie noch mehr über dieses Thema wissen möchten, empfehlen wir Ihnen das folgende Buch, an dem auch unser Geschäftsführer mitgewirkt hat: Keller, Bernhard; Klein, Hans-Werner; Wirth, Thomas (Hrsg.): Qualität und Data Science in der Marktforschung. Prozesse, Daten und Modelle der Zukunft. Springer Gabler. 2018. ISBN-13: 978-3658196592

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