Ursachenforschung: Wie das Aufspüren von Zusammenhängen zu Geschäftsentscheidungen führen kann
Was ist Ursachenforschung?
Wir möchten diese Frage beantworten, indem wir uns zunächst den Zweck der Ursachenforschung ansehen und erläutern, wie Sie Ursachenforschung in Ihren Forschungsprojekten einsetzen können. Außerdem stellen wir beispielhaft vor, wie einige Organisationen aktuell Ursachenforschung anwenden, um zu fundierteren Geschäftsentscheidungen zu kommen.
Ursachenforschung: Wesen und Bedeutung
Die Ursachenforschung ist Teil der auf Schlüsse abzielenden Forschung, denn sie versucht, zwischen zwei Variablen eine Ursache-Wirkung-Beziehung aufzustellen. Ebenso wie die deskriptive Forschung will diese Form der Forschung eine Idee beweisen, die von einer Person oder Organisation aufgestellt wurde. Die beiden genannten Forschungsmethoden unterscheiden sich jedoch wesentlich hinsichtlich der angewandten Methode und des Zwecks. Während die deskriptive Forschung breit angelegt ist und versucht, Meinungen, Einstellungen oder Verhalten einer bestimmten Gruppe besser zu definieren, hat die Ursachenforschung genau zwei Ziele:
- Die Klärung, welche Variablen die Ursache darstellen und welche die Wirkung. Ein Beispiel: Ein Stadtrat möchte die Anzahl der Autounfälle auf den Straßen der Stadt senken. Durch vorangehende deskriptive und explorative Forschung wurde beispielsweise festgestellt, dass in den letzten fünf Jahren sowohl die Unfälle als auch die aggressive Fahrweise zugenommen haben. Statt nun automatisch davon auszugehen, dass die Ursache für diese Unfälle in der aggressiven Fahrweise zu sehen ist, wäre es hier wichtig zu ermitteln, ob nicht vielleicht das Gegenteil der Fall ist. Vielleicht nimmt die aggressive Fahrweise vor dem Hintergrund von mehr Unfällen zu, die durch das Sperren von Fahrbahnen und einem erhöhten Verkehrsaufkommen verursacht sind. Es könnte auch sein, dass hier die alte Weisheit zutrifft, dass eine Korrelation noch keine Kausalität beweist. Vielleicht nehmen auch beide Faktoren aus einem dritten Grund wie Baustellen, mangelhafte Verkehrssteuerung oder einer erhöhten Zahl an Fahranfängern zu.
- Feststellen der Beziehung zwischen den ursächlichen Variablen und der erwarteten Wirkung. Denken wir das Beispiel weiter: Angenommen der Stadtrat hat bewiesen, dass sich die aggressive Fahrweise in einer erhöhten Anzahl Unfälle auf dem Stadtgebiet niedergeschlagen hat. Dann könnte die Ursachenforschung für zwei Dinge eingesetzt werden: Erstens zum Messen der Signifikanz der Wirkung. Dies könnte über die Ermittlung der prozentualen Zunahme der Unfälle, die durch eine aggressive Fahrweise verursacht wurden, geschehen. Zweitens zur Ermittlung der Beziehung zwischen den Variablen. (Aufgewühlte Fahrer sind anfällig dafür, gefährlich zu beschleunigen oder risikoreicher zu fahren, was wiederum zu mehr Unfällen führt.)
Diese Zielsetzungen führen dazu, dass die Ursachenforschung wissenschaftlicher ausgerichtet ist als ihre Gegenstücke, die explorative Forschung und die deskriptive Forschung. Damit die gesetzten Ziele auch erreicht werden können, müssen Ursachenforscher diejenige Variable herausarbeiten, die die Ursache darstellt, und ihre Signifikanz messen. Anhand dieser Information kann eine Organisation dann gesichert entscheiden, ob die Sache es Wert ist, eine Variable wie das Aufstellen besserer Verkehrszeichen zu verwenden, oder ob sie besser versuchen sollte, eine Variable, wie die aggressive Fahrweise, zu eliminieren.
Effektiver Einsatz der Ursachenforschung
Ursachenforschung sollte man als experimentelle Forschung betrachten. Führen wir uns noch einmal das Ziel dieser Forschung vor Augen: der Nachweis einer Ursache-Wirkung-Beziehung. Dann wird klar, dass es absolut wichtig ist, genau geplante Parameter und Ziele zu haben. Ohne ein einwandfreies Verständnis Ihres Forschungsplans und der zu führenden Nachweise sind Ihre Ergebnisse nicht belastbar und beinhalten eine hohe Verzerrung seitens der Forscher. Setzen Sie explorative und deskriptive Forschung ein, um die Grundlage für Ihren Forschungsplan zu schaffen.
Sobald Sie Ihren Forschungsplan und die Ziele herausgearbeitet haben, ist der richtige Zeitpunkt, das Kausalexperiment ordnungsgemäß aufzustellen. Prüfen Sie vor Beginn Ihres Kausalexperiments, ob diese drei Hauptbedingungen erfüllt sind:
- Die Ursache-Wirkung-Beziehung wird durch das Experiment bewiesen oder widerlegt. Im ersten Augenblick sieht dieser Satz wie eine Selbstverständlichkeit aus. Aber wenn Sie nicht wirklich sicherstellen, dass die Ziele Ihrer Forschung und Ihr Forschungsplan eng miteinander verknüpft sind, tragen die Ergebnisse Ihrer Studie keine Früchte. Dass Ihre Studie zu Ergebnissen führt, können Sie gewährleisten, indem Sie zuvor beobachten, wie die Standardumgebung aussieht, und dann die Häufigkeit und Stärke der Kausalvariable erhöhen.
- Sie identifizieren eindeutig, welche der Variablen als unabhängige Variable (wirkungsverursachend) getestet wird, und welche als abhängige Variable (betroffen). Wie schon im Beispiel über den Zusammenhang von aggressivem Verhalten und Autounfällen dargelegt, ist es in vielen Fällen schwierig zu ermitteln, welche Variable von welcher Variable abhängt. Daher ist es entscheidend, vor Beginn des Experiments zu ermitteln, welche Variable wie getestet wird. In der Regel ist die unabhängige Variable diejenige, die Sie einer Umgebung hinzufügen.
Nehmen wir einmal an, dass eine Erweiterung der Farbauswahl die Zahl der Autoverkäufe erhöht. In diesem angenommenen Fall ist die Farbauswahl die unabhängige Variable und die Anzahl der Verkäufe die abhängige Variable. In einem nächsten Schritt würden Sie die Anzahl der Verkäufe in einem Autohaus messen und dann die Anzahl der zur Auswahl stehenden Farben für die Autos erhöhen. Nach Erfassen der neuen Verkaufszahlen würden Sie die beiden Datensätze miteinander vergleichen und die Wirkung auf die Anzahl der Verkäufe untersuchen. - Es gibt keine externen Variablen, die sich auch auf die Ergebnisse auswirken können. Sie müssen alle möglichen Faktoren, die zu Änderungen Ihrer abhängigen Variablen führen könnten, berücksichtigen. Ansonsten können Sie nie sicher sein, ob die Variable, die Sie testen, wirklich Ursache der gemessenen Wirkung ist. Im Labor profitieren die Wissenschaftler von dem Luxus, eine vollkommen neutrale Umgebung schaffen zu können. Dies gilt leider nicht für alle anderen: Wir müssen uns mit der Umgebung zufrieden geben, die wir vorfinden. Daher ist es beim Aufstellen des Forschungsplans von äußerster Wichtigkeit, dass Ihr Experiment unter möglichst ähnlichen Bedingungen stattfindet wie beim Messen der normalen Ergebnisse.
Ein Beispiel: Sie haben ein Eiscafé und möchten untersuchen, wie sich die Ausgabe von Luftballons durch einen Clown vor Ihrem Café auf den Umsatz auswirkt. Eine tolle Idee! Es wäre aber eine schlechte Idee, Ihre Sommerumsätze als Standarddatenquelle zu nehmen und das Experiment im Winter durchzuführen. Zum einen würde der Clown schnell kalte Füße bekommen und zum anderen hätte das Wetter eine riesige Auswirkung auf den durch Eisverkäufe erzielten Umsatz.
Wer nutzt Ursachenforschung und wie kann ich sie für meine Geschäftsziele einsetzen?
Ursachenforschung kann für jeden Vorteile bringen, unabhängig von der Art Ihrer Organisation und Ihren Zielen. Ziel der Ursachenforschung ist es, einen Beweis für die Existenz einer bestimmten Beziehung zu erbringen. Was heißt das für Unternehmen`? Wenn Sie prüfen und bestätigen möchten, dass eine bestimmte Strategie funktioniert, oder wenn Sie sicher gehen möchten, was genau die Quelle für ein Problem ist, dann ist Ursachenforschung der richtige Ansatz. Hier einige Beispiele für den Einsatz von Ursachenforschung bei verschiedenen Zielen:
- Stärkung der Kundenbindung: Die meisten Franchise-Ketten führen Ursachenforschungsexperimente in ihren Läden durch. In einem Fall hat eine große Kfz-Reparaturkette das folgende Experiment durchgeführt: In ausgewählten Shops wurde eine Richtlinie durchgesetzt, nach der die Mitarbeiter während der Untersuchung des Fahrzeugs ein persönliches Gespräch mit dem Kunden führen sollten. Sie wurden angewiesen, alle Bedenken und Sorgen des Kunden anzusprechen und in einer für Laien verständlichen Sprache die notwendigen Reparaturen zu erläutern. Der Fokus lag hierbei darauf, dass der Kunde die bestehenden Probleme verstehen sollte.
Weshalb wurde dieses Experiment durchgeführt? Weil eine Online-Umfrage ergeben hatte, dass die fehlende Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Kunden ein Hindernis für Folgegeschäfte mit den Kunden darstellte. Nachdem zwei mögliche Lösungen für das Problem ausgemacht wurden (vereinfachte Kommunikation und besseres Verständnis auf Kundenseite) wollte das Unternehmen mit diesem Experiment in Erfahrung bringen, wie effektiv diese beiden Lösungen bei der Erhöhung der Kundentreue waren. Durch den Vergleich der Umsatzzahlen von nicht betroffenen Shops und solchen, die Teil des Experiments waren, stellte das Unternehmen eine signifikante Erhöhung der Kundentreue fest. - Maßnahmen auf Gemeindeebene: Nicht selten setzen Stadträte Ursachenforschung ein, um den Erfolg ihrer Maßnahmen für die Stadt zu messen. Angenommen, die Stadt Frankfurt hätte eine Umfrage durchgeführt und ermittelt, dass die Frankfurter mit der aktuellen Situation im öffentlichen Nahverkehr nicht zufrieden sind. Sie könnten dann eine Strategie starten, mehr „P+R“-Parkplätze anzubieten, damit mehr Menschen auf den Bus umsteigen. Nach Einführung dieser Strategie könnte der Stadtrat die gleiche Umfrage noch einmal versenden und messen, welche Auswirkung die Maßnahme auf die Zufriedenheit mit dem öffentlichen Nahverkehr insgesamt hätte.
- Effektive Werbung: Werbung ist eines der gängigsten Anwendungsgebiete für Ursachenforschung. Meist testen die Unternehmen ihre Anzeigenkampagnen im kleinen Rahmen, bevor sie sie auf alle Standorte ausweiten. Die Idee dahinter: Bevor die Kampagne ganz geschaltet wird, soll gemessen werden, ob in den Regionen, in denen die Anzeigenkampagne getestet wurde, eine ausreichend hohe Steigerung von Umsätzen, Leads oder des öffentlichen Interesses stattgefunden hat.
Viele Organisationen führen dieses Experiment noch weiter, indem sie über eine Umfrage bei ihren Kunden erfragen, weshalb sie ihre Services aufgerufen oder sich dafür interessiert haben. Dann kann das Unternehmen die Beantwortungen von Kunden aus den Gebieten, in denen das Experiment durchgeführt wurde, mit den Beantwortungen ihres Gesamtkundenstamms vergleichen und ermitteln, ob als direkte Folge dieser Anzeige ein erhöhtes Besucheraufkommen generiert wurde.
Beginnen Sie jetzt Ihre Forschung!
Mit dem neugewonnenen Wissen um Ursachenforschung können Sie effektivere Forschungspläne aufstellen, die alle sich Ihnen bietenden Geschäftschancen berücksichtigen.
Weitere Ressourcen entdecken
Umfragevorlagen zur Kundenzufriedenheit
Mit unseren kostenlosen Vorlagen für Umfragen zur Kundenzufriedenheit sparen Sie Zeit und werden gleichzeitig mit neuen Ideen versorgt. Beschaffen Sie sich noch heute das Feedback, das Sie benötigen.
Erhalten Sie umsetzbares Feedback mit Online-Bewertungsformularen
Nutzen Sie die Chancen von Feedback mit Hilfe der Online-Bewertungsformulare von SurveyMonkey. Starten Sie noch heute mit unserer Formularerstellung!
Über den Net Promoter Score hinaus: Warum Kontext so entscheidend ist
Zeigt die Auswirkungen kultureller Unterschiede auf den globalen Net Promoter® Score und beinhaltet eine kontextbezogene Analyse der generellen NPS-Daten.
Erfahren Sie, wie Box sein Team durch Kundendaten stärkt
Überzeugen Sie sich davon, wie Box SurveyMonkey nutzt, um eine 360-Grad-Sicht der Customer Journey zu erhalten und Feedback zentral zu erfassen.