Mithilfe von Marktforschung können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, Wettbewerbsvorteile erkennen und ihr Geschäft vorantreiben. Eine effektive Datenanalyse ist das Herzstück jeder Marktforschung, liefert sie doch datengestützte Insights zum Verbraucherverhalten, zu Branchenbewegungen und Markttrends.

Dennoch sind 59 % der Marketingfachleute der Meinung, dass sie nicht über die Daten verfügen, die ihnen eine gesicherte Grundlage für ihre Marketingkampagnen bieten. Im Marketing treten sehr häufig Probleme mit der Datenanalyse auf, wobei mehr als 79 % der Marketingfachkräfte Chancen verpassen, die das jeweilige Unternehmen zu mehr Wachstum und Gewinn führen könnten.

Durch eine effektivere Analyse kann die Marktforschung diese Herausforderungen meistern und strategische Möglichkeiten für Unternehmen eröffnen.  

Sehen wir uns also an, was eigentlich mit Datenanalyse gemeint ist, welche Bedeutung sie in der Marktforschung hat und welche datengestützten Strategien es für die Analyse der Marketingdaten gibt.

Unter der Datenanalyse in der Marktforschung verstehen wir das Erfassen, Verarbeiten, Analysieren und Modellieren von Daten mit dem Ziel, daraus fundierte Erkenntnisse zu generieren. Dank der großen Datenmengen in der Marktanalyse können Sie Trends, Muster und Verbindungen erkennen, auf denen Sie Ihre künftigen Geschäftsstrategien aufbauen.

Marktforschungsdaten gibt es in zwei Formen, als quantitative Daten und als qualitative. Quantitative und qualitative Forschung unterscheiden sich dahingehend, dass die ersteren Nachweise in Zahlen erbringen und die letzteren Gründe für beobachtete Trends oder Muster liefern. Quantitative Daten erhalten Sie, wenn Kundinnen und Kunden beispielsweise gebeten werden, ihre Erfahrung mit Ihrer Marke auf einer Skala von 1 bis 10 zu bewerten. Qualitative Daten erhalten Sie, wenn Sie nachfragen, worauf ihre Bewertung gründet.

Bei der Durchführung der Marktforschung sind drei Kernanalysemethoden zu berücksichtigen:

Jeder Geschäftsbereich eines Unternehmens nutzt aus Datenanalysen gewonnene Insights. Analyst:innen für Marketingdaten zum Beispiel wenden Methoden der Analytik auf Ziele und Lösungen an, die sich auf das Marketing beziehen. Dieser Unterbereich der Datenanalyse liefert den Marketingfachleuten agile, datengestützte Strategien, die in den heutigen stark umkämpften Märkten unverzichtbar sind und potenzielle Kundinnen und Kunden ansprechen.

Ein Hauptziel der Marktforschung besteht darin, konkrete, datengestützte Strategien zu finden, die einen Marktvorsprung garantieren. Dank Datenanalyse in der Marktforschung ergeben sich für die Unternehmen wichtige Insights, die sie auf Ideen, Bereiche mit Verbesserungspotenzial und erfolgversprechende Taktiken hinweisen.

Der Einsatz von Datenanalysen in der Marktforschung ist mit vielfältigen Vorteilen verbunden:

Tatsächlich können Sie mithilfe von Datenanalyse in der Marktforschung neue Zielmärkte und Marktsegmente erkennen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit Ihre Produkte oder Services nutzen. Hierfür untersuchen Sie die verschiedenen demografischen, verhaltensbezogenen und psychografischen Datenpunkte detailliert. Und indem Sie verschiedene Forschungsarten nutzen, gewinnen Sie eindeutige Erkenntnisse.

Angenommen, die Käufer und Käuferinnen einer bestimmten Einkommensschicht kaufen in der Regel immer die Produkte Ihres Hauptkonkurrenten. Wenn Sie in den Zielmärkten Trends ausmachen, können Sie Ihre Strategien dahingehend gestalten, dass Sie in neue Segmente vorstoßen. 

Sie können Ihre Marketingkampagnen mithilfe der Datenanalyse maßschneidern und dadurch neue Märkte erschließen, sich daran anpassen und sie für sich gewinnen.

Kundendaten sind eine der wertvollsten Quellen, auf die ein Unternehmen zugreifen kann. Die Datenanalyse in der Marktforschung ist entscheidend dafür, Zusammenhänge in Bezug auf Kundenverhalten und Interaktionen festzustellen. 

Denn die Kundinnen und Kunden hinterlassen bei jeder Interaktion mit Ihnen eine gut sichtbare Datenspur: wie viel Zeit sie auf Ihrer Website verbracht haben bis hin zur Kaufhistorie, alles wird zu einem Datenpunkt, der in wertvolle Erkenntnisse umgemünzt werden kann. 

Beispiel: Das Marketingteam stellt fest, dass ein bestimmtes Nutzersegment ein Produkt eher kaufen wird, wenn dieses im Angebot erhältlich ist. Dann können Sie an dieses Marktsegment per E-Mail kleine Gutscheine senden, um die Wahrscheinlichkeit einer Konversion zu erhöhen. 

Indem sie sich am Verbraucherverhalten orientieren, können Marketingteams effektiver mit den Zielgruppen interagieren und Verbraucherwünsche erfüllen. 

Es ist allgemein bekannt, dass sich das Kundenverhalten im zeitlichen Verlauf und an verschiedenen Touchpoints verändert. Dank Datenanalyse können Sie diese Veränderungen tracken. Kundinnen und Kunden, die Ihr Unternehmen noch nicht kennen, verhalten sich womöglich anders als solche, die schon jahrelang bei Ihnen kaufen und Ihrem Unternehmen treu sind. 

Um das Verbraucherverhalten umfassend zu verstehen, bietet es sich an, die Daten aus den Kundenkontaktpunkten, den Interaktionen mit Ihrem Unternehmen, der Kaufstatistik und den sonstigen Interaktionen zu analysieren. Durch Marktforschung können Sie vielschichtige Insights dazu erhalten, wie verschiedene Verbrauchersegmente mit Ihrem Business interagieren.

Marketingteams können durch Monitoring der Website-Analysen erkennen, ob bestimmte Seiten höhere Absprungraten haben als andere. Denn wenn Sie die Probleme in Ihrer Customer Journey durch Datenanalyse aufdecken, können Sie mit deren Behebung beginnen oder deren negativen Auswirkungen reduzieren. Datenanalysen in Bezug auf das Verbraucherverhalten unterstützen Ihr Unternehmen bzw. Ihre Organisation im Bestreben, die Customer Experience effektiver zu gestalten und damit höhere Konversionsraten zu erzielen.

Das Eröffnen neuer Geschäftsfelder oder der Eintritt in unbekannte Märkte kann mit großen finanziellen Risiken verbunden sein. Datenanalysen können dieses Risiko minimieren, indem sie prädikativ ermitteln, wie sich die Veränderungen auf das Unternehmen auswirken werden. 

Dafür können sie etwa zu ähnlichen Produkten vorhandene Daten nutzen und analysieren, wie diese bei der anvisierten Zielgruppe angekommen sind, statt einfach blindlings ein neues Produkt einzuführen. Unternehmen haben so die Chance anhand von internen Messungen, Markttrends und historischen Branchendaten das Risiko ihrer Entscheidung besser einordnen zu können, bevor sie sich endgültig festlegen.

Datengestützte Risikominimierung gibt Sicherheit bei der Entscheidungsfindung und hilft den Marketingteams, sich Budgets für neue Projekte zu sichern und die Effizienz von Produkt-Launches zu steigern. 

Durch die Datenanalyse entstehen aus Rohdaten konkrete, fundierte und nützliche Insights, die Sie bei Ihren geschäftlichen Entscheidungen unterstützen können. Aber gute Analysen brauchen eine gründliche Vorbereitung.

Sehen wir uns daher die Schritte an, die für die Datenanalyse in der Marktforschung notwendig sind.

Die Datenanalyse ist ohne Zweifel ein leistungsstarkes Werkzeug. Aber ohne einen klaren Zweck, werden Sie es schwer haben, aus den Daten sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Durch das Festlegen einer oder mehrerer konkreter Ziele, wozu auch das Tracken der Kennzahlen gehören kann, wissen Sie, welchen Weg Sie bei der Analyse einschlagen sollten.

Mit einer klaren Zielsetzung ist es dann auch einfacher, die relevanten Datenquellen zu wählen. Zusätzlich hilft das Wissen, welche Kennzahlen Sie einsetzen möchten, den Analyseprozess ergebnisorientiert zu gestalten. 

Passend dazu: Entwickeln eines Datenanalyseplans

Sie können so viele Daten erfassen wie Sie wollen, aber wenn Sie dabei kein klares Ziel vor Augen haben, ist es kaum sinnvoll. Daher sollte auch die Generierung von Marketingdaten an Ihren Zielen ausgerichtet sein. Wenn möglich, arbeiten Sie sich von hinten nach vorne, damit Sie auch wirklich die Daten erfassen, die Sie benötigen.

Angenommen, Sie möchten Daten zur Kundenzufriedenheit. Dann könnte eine CSAT-Umfrage Sie mit den nötigen Informationen versorgen. Oder Sie schauen sich die Kennzahlen zur Kundentreue an wie den NPS (Net Promoter® Score) oder den CES (Customer Effort Score).

Wenn sie genau wissen, was sie wollen, verstehen auch die anderen Teams in Ihrem Unternehmen, welche Daten erfasst werden sollten. Und eventuell haben Sie auch bereits einige Datenquellen vorliegen, die für Ihre Analyse geeignet sind. 

Sobald Sie alle relevanten Daten zusammenhaben, können Sie sie statistische analysieren , um daraus Insights abzuleiten. Welche Analysemethoden Sie ganz konkret einsetzen, hängt wiederum vom gesteckten Ziel ab. 

Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Techniken vor, die bei der Datenanalyse hilfreich sein können:

In der Analysephase wandeln Sie Ihre Rohdaten in präzise, fundierte und nützliche Insights um.

Aus Daten gewonnene Insights bedeuten weit mehr als interessante Statistiken oder Grafiken. Im Gegenteil: Sie eröffnen Unternehmen Wege, ihre Abläufe effizienter zu gestalten, das Kundenerlebnis zu optimieren und damit den Gewinn zu steigern. Aber damit sie diese Vorteile auch wirklich für sich nutzen können, müssen Firmen und Organisationen die gewonnenen Erkenntnisse auch in Aktionen und Maßnahmen umsetzen.

Wo immer möglich, sollten Sie daher mit Ihrer Datenanalyse auf umsetzbare Erkenntnisse achten und anhand der gewonnenen Daten Änderungen vornehmen oder Ihre Strategien optimieren. 

Passen Sie Ihre Strategien an und generieren Sie kontinuierlich neue Daten, die sie monitoren. So können Sie Ihr Unternehmen Stück für Stück auf dem Erfolgsweg weiterbringen. 

Datenanalysen sind in der Marktforschung ein leistungsfähiges Tool, das Ihr Unternehmen durch konkrete Insights voranbringen kann und Ihre Strategien datengestützt erfolgreich umsetzt.

Beginnen Sie jetzt mit dem Erfassen, Verarbeiten und Analysieren Ihrer Daten mithilfe von SurveyMonkey, um umfassende Erkenntnisse zu gewinnen und mögliche Wettbewerbsvorteile zu nutzen. Erfahren Sie hier mehr über unsere Marktforschungstools. 

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