Warum eigentlich Umfragen?

Unsere Reihe Umfragen - Grundlagen beschäftigt sich im Wesentlichen mit den Erkenntnissen der Umfragenforschung aus den vergangenen hundert Jahren.

Das Hauptaugenmerk der Reihe ist die Vermittlung der neuesten Erkenntnisse aus Wissenschaft und Praxis. Hier erfahren Sie mehr zu den Best Practices bei der Gestaltung von Fragebögen, zu Datenanalysen und neuerdings auch zur Visualisierung von Daten.

Ganz gleich, ob Sie wissen möchten, wie viele Freunde zum Abendessen vorbeikommen werden, was Ihre Kunden vom neuen Produktangebot halten oder für wen die Befragten bei der nächsten Wahl ihre Stimme abgeben werden – Umfragen sind häufig die beste und oft auch einzige zuverlässige Methode, um herauszufinden, was die Menschen denken und wollen.

Umfragen werden durchgeführt, weil wir wissen wollen, was andere denken und tun. Auf keine Weise kommen wir besser an diese Informationen als über Umfragen. Aber am wichtigsten ist dabei stets der Kontext.

Es gibt mindestens vier Gründe, warum Menschen Umfragen durchführen. „Mindestens“ deshalb, weil auf der SurveyMonkey-Plattform mit über 17 Millionen Kunden immer neue und spannende Einsatzmöglichkeiten für Umfragen entwickelt werden.

Umfragen dienen der Unterfütterung der Aussagen einzelner Personen in einem Artikel. Die Wirkung eines Berichts ist deutlich größer, wenn wir wissen, dass nicht nur eine Handvoll Personen, sondern eine erhebliche Zahl von Menschen von den beschriebenen Sachverhalten betroffen ist.

Bei Umfragen zum Kundenservice wiederum ist es wichtig zu wissen, ob ein verärgerter Kunde ein neues oder ein altbekanntes Problem thematisiert. Ebenso bedeutet ein einzelner zufriedener Kunde nicht, dass ein Startup auf dem bestem Weg zu einem erfolgreichen Börsengang ist. Umfragen können dabei helfen herauszufinden, wie repräsentativ individuelle Ansichten und Erfahrungen tatsächlich sind.

Gut gemachte Umfragen fördern belastbare Zahlen zu den Meinungen und Verhaltensweisen der Befragten zutage und können als Grundlage für wichtige Entscheidungen dienen. So, wie aufstrebende Politiker die Wahrscheinlichkeit eines Wahlsieges dadurch steigern können, dass sie in Erfahrung bringen, was die Wähler wirklich wollen, so steigen auch die Erfolgschancen des Managers eines kleinen Vereinsteams, wenn dieser schnell die Probleme in einem Trainingsprogramm ausfindig macht, indem er eine Umfrage unter Betreuern und Eltern durchführt.

Umfragen dienen regelmäßig der Entscheidungsfindung – ganz gleich, ob es um eine neue Werbekampagne oder einen neuen Service geht. Noch aussagekräftiger werden Umfragen jedoch, wenn sie von Zeit zu Zeit wiederholt werden.

Ein unter Umfrageexperten häufig gehörter Spruch lautet “Der Trend ist dein Freund.” Wer wiederholt zu unterschiedlichen Zeiten dieselbe Frage stellt, kann deutlich besser erkennen, in welche Richtung sich die Dinge entwickeln.

Der U.S. Census, der selbst im Grunde eine (allerdings riesige) Umfrage ist, kann besonders gut die demografischen Veränderungen im Land aufzeigen, wie etwa die ethnische Zusammensetzung der Gesellschaft in den USA. Der NPS-Wert eines Unternehmens bedeutet für sich genommen noch nicht besonders viel. Ein Absturz dieses Werts im 2. Quartal würde aber unzweifelhaft dazu führen, dass die Verantwortlichen auf eine schnelle Erläuterung und Behebung des Fehlers dringen würden.

Zurzeit besonders angesagt ist das Thema „Big Data“. Aber große Datenmengen bringen auch große Einschränkungen mit sich. Der Begriff bezieht sich im Wesentlichen auf implizite Daten, die aus der Beobachtung und Analyse von Ihrem Verhalten und vom Verhalten anderer in Online- und sonstigen Umgebungen abgeleitet werden.

Es gibt immer mehr von diesen Daten, aber es gibt auch Schwachstellen. Nehmen wir als Beispiel die Engine, die bei Amazon Kaufempfehlungen gibt. Die Engine weiß zum Beispiel nicht, ob Elaine das neueste Madden NFL-Videospiel für sich selbst oder als Geburtstagsgeschenk für ihren Enkelsohn kaufen will, und sie verwässert die Aussagekraft der eigenen Empfehlungen mit anderen Angeboten wie FIFA- oder NBA-Videospielen.

Um herauszufinden, warum Elaine das Madden-Videospiel in ihren virtuellen Einkaufswagen gelegt hat, benötigen Sie genaue Daten, die die Erkenntnisse aus den Algorithmen von Amazon ergänzen. Genaue Daten sind vollständig bekannte und unzweideutige Informationen.

Genaue Daten sind Erkenntnisse, die direkt – im Allgemeinen mittels Umfragen – von einer Person gewonnen werden. Diese Daten sind inhärent zuverlässiger in Bezug auf die Motive, die hinter bestimmten Handlungen stehen. Würde Amazon mit einer einfachen Frage wie „Kaufen Sie dieses Produkt, um es zu verschenken?“ genaue Daten erfassen, dann könnte das Unternehmen wenig hilfreiche Kundenempfehlungen vermeiden.

Die Bedeutung von Umfragen wird vielleicht am besten in einem Buch beschrieben, in dem es gar nicht um Umfragen geht. In seinem Klassiker „Abwanderung und Widerspruch“ hat der Wirtschaftswissenschaftler Albert Hirschman von der Universität Princeton die wichtigsten Reaktionen von Personen auf eine schlechte Leistung von Organisationen untersucht: Die einen wandern ab und versuchen anderswo ihr Glück, die anderen äußern ihre Bedenken und versuchen, von innen heraus Veränderungen zu bewirken. Wie loyal Menschen zu einem Ziel oder einem Unternehmen stehen, wirkt sich auf ihre Bereitschaft aus, mit den Füßen abzustimmen, d. h. abzuwandern oder ihren Widerspruch offen zu äußern.

Hirschman weist darauf hin, dass sowohl Menschen als auch Unternehmen Probleme immer dann wahrnehmen, wenn es zur Abwanderung kommt – etwa, wenn die Zahl der Kunden im vergangenen Monat rückläufig war. Aber dann ist es vielleicht schon zu spät. Die Abwanderung ist ein verzögerter Indikator.

Organisationen haben durch die Bank mehr Erfolg, wenn sie Widerspruch zulassen, statt Abwanderung zu fördern. Wenn Sie die Kunden dazu bringen, ihre Bedenken zu äußern, wird das Engagement gefördert, und die Wahrscheinlichkeit sinkt, dass Zeit und Geld an anderer Stelle investiert werden.

Mit anderen Worten: Widerspruch ist ein Frühwarnsystem.

Fangen wir also damit an, über Umfragen belastbare Werte zu erfassen, Benchmarks festzulegen, die Frage nach dem „Warum“ zu beantworten und den Befragten eine Stimme zu geben.

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