"Research is a human experience, not just a tool for data acquisition."

Immer wieder sind wir in Beratungs-Assignments mit Entscheidungsbedarfen konfrontiert, die ein verlässliches Datengerüst brauchen. Dabei sollen nicht nur vorliegende Datenbestände des Kunden genutzt werden, sondern das gesamte Marktumfeld berücksichtigt werden.

Als mitunter faktisch einflussreichsten Entscheidungstreiber finden wir gerade bei KMU’s das unternehmerische Gespür – manchmal auch schlicht das „Bauchgefühl“ – und damit meist durchaus begründete Vermutungen.

Gerade bei der rasanten digitalen Transformation in Unternehmen reicht das oft nicht. Beispielhafte Fragen, die uns immer wieder begegnen, sind etwa: Wie verändern sich im B2B-Geschäft (oder auch B2C) die Online-Vertriebskanäle, welche Marktanteile mit welcher Profitabilität geraten unter Druck – oder können leicht zusätzlich erobert werden? Was sind die für eine kurze Time-to-Market Entwicklung absolut notwendigen Minimum Viable Product-Eigenschaften, und welche können nach dem Launch folgen? Und wie sind in unterschiedlichen Zielgruppen dafür die Bedarfe und Preisbereitschaften?

Zur Beantwortung solcher Fragen greifen auch wir als Berater gerne auf bewährte Ansätze der Marktforschung (Mafo) zurück. Mafo bietet den vielfältigen Blick in die Zukunft. Und Mafo ist längst nicht nur Umfrageforschung, sondern inzwischen viel Advanced Analytics, Social Media Analytics, kreative Online-Qualitative Forschung, Sekundäranalyse von Texten, Bildern, sonst. Quellen – und immer häufiger auch die Analyse prozessproduzierter Daten aus dem Betrieb, aus automatisiert zugänglichen teils sogar öffentlichen Quellen (z.B. Mobilitätsanalysen auf Basis Mobilfunk). Mafo im digitalen Zeitalter hat die klassischen Ansätze längst mit neuen Verfahren ergänzt – sei es bei Stichproben, Online Panels, Einsatz von Virtual- bzw. Augmented Reality-Systemen oder hoch komplexe Modellierung und Szenarioableitung unter Rückgriff auf KI-Verfahren.

So werden Modelle der künftigen möglichen Wirklichkeit in Systemen zur Entscheidungsunterstützung abgebildet, die vorhandenen Annahmen unterstützend oder ihnen widersprechend. Diese „unbiased“ Art von Zweitmeinung bewährt sich immer wieder.

Früher galt Mafo oft als zu langsam, um eine rasch erforderliche Entscheidung noch zu beeinflussen. Aber in den letzten 20 Jahren ist Mafo um Dimensionen schneller geworden. Statische Betrachtungen im Rückspiegel bzw. als festgefügtes Bild einer künftigen Entwicklung gehören mehr und mehr der Vergangenheit an. Dynamische, am Arbeitsplatz des Entscheiders jederzeit verfügbare Modelle werden zu Standard, und immer öfter greifen bereits auf Echtzeitdaten setzende „realtime-predictive Decision Support“-Systeme. Aus der „budgeted planned“ Unternehmung wird künftig die prognose-basierte, mit Echtzeitdaten kalibrierte und Entscheidungen systemisch vorschlagende „predictive Enterprise“.   

Ist Mafo nur etwas für etablierte Unternehmen mit großem Budget? Ganz sicher nicht. Auch für Startups gilt „never have a single point of failure“, und dieser kann eben auch eine falsche, vom Gründer-Enthusiasmus geprägte Annahme sein.  Gute MaFo prüft mit unterschiedlichsten Ideen und Methoden solche Annahmen – auch bei kleinem vier- bis fünfstelligem Budget. Gute Mafo ist kreativ, und für ein gegebenes Budget kann sie das damit beste Erreichbare leisten. Gemessen an vermiedenen Fehlerkosten hat gut gemachte, qualitätsgesicherte Mafo einen exzellenten Return on Investment.

Und nicht zuletzt gilt: Mafo (von solidem Anbieter) überzeugt auch Investoren, denn die wollen verlässlich wissen: Ist der Markt da? Und ist er so ausgeprägt wie angenommen? Stößt das neue Produkt/Dienstleistung wirklich in eine genau definierte Nische mit Innovationsbereitschaft? Und ist die Nische groß genug zum Wachsen? Ist sie klein genug zum Erreichen einer Alleinstellung mit mindestens eingeschränkter bzw. verzögerter Kopierbarkeit? Welche (ggf. kontroversen) Ansichten dazu haben die potentiellen und tatsächlichen Kunden? Sind die angezielten Kunden „ausreichend risikobereit“, also offen für die vom Startup gebotene Produkt- bzw. Dienstleistungs-Innovation? Das alles sind typische Mafo-Fragestellungen auch der etablierten größeren Unternehmen, aber fast immer lassen sich situations- und budgetangemessene Mafo-Designs definieren, die mit ausreichender „Accuracy“ eine Entscheidung absichern. Das gilt auch für die Standard-Schlüsselthemen wie a.) Kommunikation, b.) Produkt (Eigenschaften Trade Off, z.B. auch SaaS vs. andere Lizenzmodelle wie Abo, Pay per Use, Kauflizenz), c.) Optimaler Preis und d.) Expansion und Skalierbarkeit im erreichbaren Markt.

Wir bei AAA-Advisors haben erfahrene Berater mit starkem Mafo-Background. Wir helfen Ihnen gerne bei der Beurteilung, ob und welche Mafo sie brauchen. Wir können mit Data Scouts und Data Architects zur Seite stehen - als Ideengeber für die Inwertsetzung bzw. Schaffung Ihrer „Data World“ ebenso wie als Mafo-neutrale institutsunabhängige Berater. Wir kennen die Player im Markt und können die geeigneten Datenanalyse- und ggf. Mafo-Ansätze anlassbezogen einschätzen und organisieren – egal ob schließlich ein budgetschonender DIY-Ansatz oder die Beauftragung eines Expertenhauses im Raume steht.

Kürzlich haben wir für Gründer sozialer Initiativen bzw. gemeinnütziger Unternehmen ein Webinar bei ProjectTogether.org angeboten – ebenso für KMU’s anwendbar. Dîe Videoaufzeichnung stellen wir Ihnen auf Anfrage per Kontaktformular gerne zur Verfügung.

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