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Warum Sie keine großen Datensätze für sinnvolle Erkenntnisse brauchen

Analytics

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Veröffentlicht June 17, 2020 Aktualisiert July 22, 2020

Warum Sie keine großen Datensätze für sinnvolle Erkenntnisse brauchen

In einer daten-regierten Welt, müssen Unternehmen mit sehr viel Informationen zurecht kommen. Dabei hilft Piwik PRO in einer daten-sensiblen Industrie verantwortungsvoller mit Userdaten umzugehen. Sie können akkurate Profile Ihrer Kunden abbilden, auf granularer Ebene Userverhalten analysieren, die Customer Journey tracken und First Party-Daten von verschiedenen Online- und Offline-Quellen integrieren.  

Allerdings lautet die vorherrschende Meinung: Je mehr Daten, desto besser. Dies ist zwar oft zutreffend, ignoriert aber die Herausforderung, dass viele Unternehmen – vor allem Startups – nur über limitierte Datenvolumen verfügen. Damit müssen Sie dann kritische Entscheidungen über Ihre Wachstumsstrategie treffen. Eine Fülle an Daten und ein ganzes Team von Analysten zur Verfügung zu haben, spiegelt viel zu oft nicht die Realität wieder. In Wirklichkeit können sich die meisten Unternehmen diesen Luxus nicht leisten. 

In diesem Artikel, werde ich Ihnen zeigen, wie Sie auch mit limitierten Daten an Ihr Ziel kommen. Ich werde 4 Gründe nennen, warum jede Datenmenge für die Wachstumsstrategie Ihres Unternehmens nützlich sein kann – wenn sie sinnvoll ist.

Vier Gründe warum kleine Datensätze einen großen Wert haben

1: Weil “Small Data” sogar für große Unternehmen von großer Bedeutung waren.

Der Begriff “Small Data” wurde zuerst von Martin Lindstrom geprägt, der argumentiert, dass jede menschliche Interaktion und Emotion unerwartete Einsichten verraten kann. Er befürwortet das Ansehen, Zuhören und die aktive Präsenz bei Usern, um kleine Nuancen im Verhalten, in der Attitüde und den Gewohnheiten zu verstehen.

Lindstrom arbeitete mit LEGO zusammen, um ihren Abstieg aufzuhalten. Er sprach mit Kunden, um zu verstehen, wieso junge Leute das Interesse an deren Produkten verloren. Ein 11-jähriger Junge wies stolz auf seine abgenutzten Sportschuhe hin, da sie der Beweis für sein Können beim Skateboarden waren. In diesem Moment ging ein Licht auf. Diese und andere Geschichten überzeugten LEGO, die Herausforderung der Verwendung ihres Produkts zu betonen.

Statt größere Steine und einfachere Konstruktionen zu produzieren, ermutigte LEGO Kinder selbst Meister Ihres Handwerks zu werden. Dies entsprach dem, was Kinder verlangten: Eigenverantwortung und Stolz auf das, was sie schaffen. Diese Erkenntnis wurde nicht durch das Durchsuchen großer Datenmengen gewonnen. Dabei half das Beobachten von Hinweisen, welche Emotionen und Verlangen andeuten und die Verknüpfung dieser mit einem Wertversprechen.

2: Weil die richtige Fragestellung wertvolle Erkenntnisse aufdeckt

Wenn Quantität nicht in Frage kommt, ist es natürlich sinnvoll sich auf Qualität zu fokussieren. Für Unternehmen ohne Zugang zu riesigen Datenpools, ist qualitative Recherche der Dreh- und Angelpunkt, wertvolle Erkenntnisse über die Pain Points der User und/oder einer potenziellen Lösung zu erhalten. Es ist tatsächlich möglich durch Interviews das Nötige herauszufinden, indem man die richtigen Fragen an die richtigen Personen stellt – in der richtigen Art und Weise.

Möglicherweise wird Ihnen diese Methode helfen, wenn Sie die Erfahrung Ihrer Kunden mit einem Produkt oder Service herausfinden (vor allem im Frühstadium), oder wenn Sie mehr über Ihre Zielgruppe erfahren möchten, um Personas zu erstellen. Alternativ ist es möglich das “Warum” hinter dem “Was” zu erfahren.

Wie dieser Artikel von User-Interviews klarstellt, existiert eine Methode, um Teilnehmer für eine Studie zu screenen und zu interviewen. Zuerst sollten Sie Ihre zukünftigen Teilnehmer, über die breite Demografie hinaus, klar definieren. Es ist wichtig während des Screenings nicht zu viel von der Studie durch die Fragen und Hintergründe preiszugeben. Versuchen Sie ausdrucksvolle Personen zu finden, die Ihnen tiefgründige Antworten geben werden. Dazu kann ein Anreiz zur Teilnahme von Vorteil sein.

Aber wie erhalten Sie die besten Erkenntnisse aus einem Research-Interview? Hier sind einige Tipps:

  1. Strukturieren Sie das Interview mit sogenannten Warm-Up Fragen, “großen” Fragen und Fragen zum Abklingen des Interviews. 
  2. Ermutigen Sie zum Erzählen mit Fragen wie z.B. “Warum?” oder “Können Sie mir das genauer erklären?”
  3. Gehen Sie auf die Antworten Ihres Teilnehmers ein, anstatt sich eines rigiden Skripts zu bedienen. 
  4. Vermeiden Sie bei der Vorbereitung des Interviews auf Ihre eigene produktorientierte Denkweise zu vertrauen.
  5. Halten Sie sich jederzeit das Ziel der Recherche vor Augen, auch wenn Sie einmal vom Hauptthema abschweifen sollten.

Im Großen und Ganzen ist ein Interview eine Gelegenheit qualitativ tiefgründige Daten zu erhalten. Trotzdem ist das Einsetzen einer Methode wichtig, um an die versteckten Unsicherheiten, Herausforderungen, Sorgen, Wünsche und Gewohnheiten Ihrer Teilnehmer zu gelangen.

3: Weil die Kosten-Nutzen Rechnung sich auch auf Usability-Tests bezieht

Ein Usability-Test bewertet die Benutzerfreundlichkeit eines Produkts – normalerweise mittels eines digitalen Interface, wie z.B. einer App oder einer Website. Diese Tests werden mit Hilfe echter Benutzer durchgeführt, statt nur mit Entwicklern oder Testern.

Diesem exzellenten Artikel von Jakob Nielson zufolge, einem renommierten Informatiker, Doktorand und Leiter der Nielsen Norman Group, benötigen Sie für eine aussagekräftige Usability-Studie nur 5 Teilnehmer. Seiner Meinung nach, ist es besser ein zusätzliches Budget für weitere Tests auszugeben, statt mehr Teilnehmer für eine einzelne große Studie zu suchen. Für nur quantitative Studien, reichen seiner Ansicht nach 20 Teilnehmer, die für statistisch bedeutsame Zahlen sorgen.

Beides sind realistische Teilnehmerzahlen, die jedes Unternehmen erreichen kann. Trotzdem meint Nielson, dass viele Forscher dazu neigen größere Datenvolumen hinzuzufügen, um Ihren Studien (und die daraus resultierenden Schlussfolgerungen), gegenüber interner Interessengruppen, glaubwürdiger zu machen. Dieser Falle zum Opfer gefallen, steigen die Kosten der Studie, jedoch sinkt der Nutzen stetig. Er argumentiert, dass an iteratives Design gekoppelte Usability-Studien mit Stichproben sehr gute Resultate erzielen.

4: Web-Analytics-Plattformen helfen Ihnen dabei Muster, ohne Millionen an Usern zu identifizieren.

Sie brauchen keine großen Datenmengen, um sinnvolle Schlussfolgerungen aus Ihrem Web-Analytics zu erhalten. Sie lassen beispielsweise eine Google Ads-Kampagne laufen, die viel Klicks generiert, aber die Conversions bleiben aus. Sie brauchen keine großen Datenmengen, um herauszufinden, dass Ihr Angebot nicht genug Anreiz bietet. Tatsächlich sollte dies schnell klar werden: Entweder Sie werben mit den falschen Keywords, oder Ihre Landingpage schafft bei Usern kein Vertrauen.

Mit Plattformen wie Piwik PRO erhalten Sie Informationen wie User mit Ihrer Website, App oder digitalen Plattform interagieren – das gleich von Beginn an Ihrer Reise als Unternehmen. Sie brauchen keine Millionen von User, weil Sie diese Art von Software schon in der Anfangsphase installieren können – gerade wenn schnelles Lernen und Produktiteration die Priorität vor der Skalierung des Wachstums ist. Egal ob Ihr Produkt vor der Marktreife oder darüber hinaus steht, diese kontinuierliche Lernkurve hilft Ihnen dabei den User Flow und die ganze Customer Journey zu erfassen, solange Ihre User-Base wächst.

Sobald Sie anfangen Ihre User-Base zu erweitern (von der Sie lernen und sich fortlaufend verbessern können), brauchen Sie nicht nach kolossalen Zahlen zu greifen. Sie können Ihre Marketingstrategie genau verfolgen, User-Bindung stärken und Ihren Customer Service verbessern, indem Sie dieselben Informationen nutzen – Einstiegs- und Ausstiegspunkte, Conversion-Metriken, Funnels, User Flow-Charts etc.

Fazit

Durch Geschichten großer Konzerne, die Zahlen und Fakten zu fantastischen Erkenntnissen zusammengeschlossen haben, wurden große Datensätze popularisiert. Jedoch haben Kleinunternehmen keinen Zugang zu großen Datenmengen – auch wenn sie Zugang hätten, bräuchten sie eine Armee an Data Scientists, um einen Sinn daraus zu ziehen. 

Dabei ist es komplett legitim sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen, indem man kleineren Proben und tief qualitativen Einsichten vertraut. Manchmal ist es nicht einmal die Wahl des kleineren Übels – wie die LEGO-Geschichte beweist, können die kleinsten Details das Schicksal großer Unternehmen beeinflussen. Die Moral der Geschichte: Menschliche Erkenntnisse sind wichtig.

Autor

Oren Greenberg

Growth-Marketer und Gründer der Kurve consultancy in London, GB. Er hilft Startups und Innovationsprojekten deren Wachstum zu skalieren und wurde in führenden Marketing-Blogs und internationaler Presse erwähnt.

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