Small Data geben oft mehr her als Big Data

Die Analyse von Big Data fördert eine Menge nützlicher Informationen zutage. Diesen Daten blind zu vertrauen, kann aber in die falsche Richtung führen. Daher ist es sinnvoll, Hypothesen durch Small Data wie reale Beobachtungen zu erhärten. Fragen Sie Kunden nach deren Meinung, besuchen Sie sie zuhause, beobachten Sie sie im Laden und ergründen Sie so deren wahren Bedürfnisse.

Big Data und künstliche Intelligenz liefern Einsichten

Die Quellen für Big Data sind vielseitig: Marktstudien, CRM-Datenbanken, soziale Netzwerke (Social Media), Social Signals wie Facebook-Likes, Check-in-Daten aus standortbezogenen Netzwerken, Diskussionsforen, Blogs, Call-Center-Aufzeichnungen, Produktbewertungen, Fotos, Customer-Journey-Analysen. Diese Unmengen an strukturierten und unstrukturierten Daten richtig zu deuten und zu verknüpfen, wird immer wichtiger. Hier sind kognitive Computersysteme wie «Watson» von IBM hilfreich, die in Echtzeit Daten aus unterschiedlichen Quellen interpretieren. Dadurch lassen sich Trends frühzeitig erkennen, fundierte Entscheide treffen, neuartige Korrelationen herstellen und neue Ideen generieren. Auch Google arbeitet mit künstlicher Intelligenz, um Suchanfragen besser zu verstehen. Doch wie präzis bilden Big Data die realen Bedürfnisse der Menschen ab?

Small Data liefern tiefgründige Erkenntnisse

Die technischen Möglichkeiten faszinieren und verleiten dazu, den Blick auf Daten statt auf Menschen zu richten. Der Bestseller-Autor und Keynote Speaker Martin Lindstrom gewinnt seine wichtigsten Erkenntnisse für die Entwicklung von Produkt- und Geschäftsideen jedoch weniger durch Daten als vielmehr durch das Beobachten der Nutzer. Auf diese Weise entdeckt er Bedürfnisse, Impulse und Wünsche, deren sich selbst die beobachteten Personen nicht bewusst sind. Durch das Kombinieren und Analysieren seiner Beobachtungen entstehen Produkte, welche die tiefsten menschlichen Bedürfnisse adressieren.

Beobachten sagt oft mehr als Befragen

Erkenntnisse aus Beobachtungen sind übrigens auch vielsagender als jene aus Kundenbefragungen. Denn Antworten sind immer rational und widerspiegeln daher selten die echten Beweggründe. Ein typisches Beispiel hierfür ist das Kaufverhalten. Wir entscheiden intuitiv und versuchen dann, den Entscheid mit dem Verstand abzusegnen. Dabei wissen wir oft selbst nicht, warum wir uns für ein Produkt entschieden haben. Vielleicht war es das Bedürfnis nach Individualität, vielleicht gibt uns die Marke das Gefühl der Zugehörigkeit, vielleicht hat ein Rabattangebot unser Belohnungszentrum derart stark angesprochen, dass wir nicht widerstehen konnten. Unsere tatsächliche, oft unbewusste Reaktion auf Werbebotschaften oder eine Website erfasst auch die Analysemethode des Eye Tracking. Unser Auge macht laufend einen unbewussten Scanvorgang. Dieser ist biologisch gesteuert und erfolgt nach gewissen Gesetzmässigkeiten, die Eye Tracking ans Licht bringt.

Hinterfragen und analysieren

Martin Lindstrom empfiehlt, Hypothesen über die wahren Bedürfnisse der Menschen zu bilden und zu versuchen, diese durch Beobachtungen und unverbindliche Gespräche mit Nutzern zu erhärten. Dabei zählen auch winzige Hinweise auf einen Mangel oder ein Ungleichgewicht. Wichtig ist ein offener Blick auf alltägliche Dinge, die wir eben genau durch diese Alltäglichkeit nicht mehr wahrnehmen. Interessant ist zum Beispiel, welche Marken jemandem gefallen. Markenpräferenzen sagen etwas über dessen Werte aus sowie darüber, wer die Person ist und wonach sie sich sehnt. Danach gilt es, Zusammenhänge zwischen den einzelnen Beobachtungen herzustellen. Aufschlussreich kann auch das intensive Nachdenken darüber sein, wie sich die Wünsche der Befragten erfüllen lassen.

Aus der Methode Design Thinking

Die Bedürfnisse der Menschen durch Beobachten zu erkennen, versuchen auch Design Thinker. Der Ansatz Design Thinking ist «human centered», also am Menschen orientiert und wird von Designern seit jeher eingesetzt, um neue Produkte zu entwickeln. Dabei setzt sich das Team umfassend und vorurteilsfrei mit der Zielgruppe auseinander und versucht, die Bedürfnisse von Kunden und Nutzern in Bezug auf die konkrete Aufgabenstellung in realen Situationen vor Ort zu erfassen und zu verstehen. Insbesondere durch Beobachten lassen sich auch Bedürfnisse aufspüren, die dem Nutzer gar nicht bewusst sind und die er dadurch gar nicht artikulieren kann. Design Thinker begeben sich selbst in die Nutzungssituation, unterhalten sich auch mit Menschen ausserhalb der Zielgruppe, führen Experteninterviews und studieren analoge Problemsituationen und deren Lösungen. Sie gehen nach draussen, tauchen in den Lebensalltag der Menschen ein und sammeln alle daraus resultierenden Einsichten.

Fazit

Erkenntnisse und Informationen, die aus Big Data gewonnen werden, sind eine wichtige Entscheidungsgrundlage für strategische Entscheide und können die Kundenbeziehung durch bedürfnisorientierte Interaktion vertiefen, stärken und profitabler machen. Wenn es jedoch um die Entwicklung neuer Produkte oder Geschäftsideen geht, sind Small Data – also die vielen kleinen Einblicke in das Konsumverhalten der Menschen – unerlässlich, denn sie haben das Potenzial, ein ganzes Unternehmen zu revolutionieren. Oder wie Martin Lindstrom es ausdrückt: «Ich suche mithilfe von Small Data nach Hinweisen, welche die Wettbewerber oft übersehen. Nicht nur, weil die Hinweise so subtil sind, sondern weil die Wettbewerber damit beschäftigt sind, riesige Datenberge anzuhäufen und verzweifelt nach Korrelation suchen, dabei aber die Kausalität übersehen».