Neue Wege zu Consumer Insights. 20. März 2012

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1 Neue Wege zu Consumer Insights 20. März 2012

2 FactWorks stellt sich vor 2

3 Fakten über FactWorks Fact Sheet Spin-off des DaimlerChrysler Think Tanks Society and Technology Research Group Gründung in 2002 Mitarbeiter in 2012: 28 = Maßgeschneidert statt von der Stange + Neustes wissenschaftliche Erkenntnisse und Methoden + Hoch qualifizierte Mitarbeiter + Ein Senior Projektleiter, der Ansprechpartner in allen Phasen ist High-End Research and Analytics 3

4 Quantitative Marktforschung Unsere Leistungen für harte Fakten Markenmanagement Kundenzufriedenheit und -loylität Produkt und Innovation Preisforschung Segmentierung Usage and Attitude Studien Data Mining und Business Analytics Marketing Performance Measurement 4

5 Entwicklung der Marktforschung Es war einmal Marktforschung im digitalen Zeitalter Listening Open Innovation Internet Web 2.0 Data Mining Data Synthesis 5

6 Listening Rather than Asking

7 Hintergrund Konsumenten teilen sich verstärkt über verschiedenste Kanäle mit Repräsentative Stichproben sind immer schwieriger zu erreichen? Quelle: 7

8 Text Analytics Was ist Text Analytics? Warum sollte man es nutzen? A set of linguistic, statistical, and machine learning techniques that model and structure the information content of textual sources for business intelligence, exploratory data analysis, research, or investigation. (Wikipedia.com) Signifikante Fortschritte der Text Analytics Technologie in den letzten Jahren Zunehmenden Anzahl unstrukturierter Textdaten und Konsumentenmeinungen im Netz Hohe Relevanz und hoher Einfluss von Online Postings auf Konsumverhalten 8

9 Textdatenquellen validieren + entdecken Website Survey validieren Social Media entdecken 9

10 Social Media Insights I Twitter Reaktionen auf WhatsApp für BlackBerry sichtbar Mitte Januar Frühzeitige Reaktionen auf Produktlaunches Social Media Frühwarnsystem : frühzeitige Entdeckung aufkommender Themen Ableitung, Messung und Überwachung von Key Metrics über Buzz Wettbewerbsvergleiche und Vergleiche verschiedener Themen Validierung durch Follow-up Befragungen oder Fokusgruppen Quelle: onth Erweiterung um Sentiment Analysen (frühzeitige Informationen über Zufriedenheit mit Produkt/Marke) 10

11 Social Media Insights II Aufdeckung aufkommender Themen über Analyse von Facebook Support Seiten oder Fanpages Doesn t work / crashes 33% Social Media Windows issues 22% Sign-in issues 17% Difficult to remove contacts 13% Received error message 11% Cannot find features 11% Trouble adding contacts 7% Problems with new version 7% Quelle(13. Februar2012): Download issues 6% N = 54 11

12 Analyse von Kundenreviews Analyse der US Freetalk Connect.me Kundenreviews via Textanalytics zu Social Media die wichtigsten Likes die wichtigsten Dislikes Easy to setup / use 55% Call quality/reliability issues 23% Saves you money 35% Doesn t work (well) 22% Good call quality 30% No caller ID 21% Works well 28% No/bad/slow customer service 20% Don't need computer for calling 18% Returned Product / wanted/got refund 12% The adapter saved me a ton of money - like instead of $30/month with regular phone or $180/year with a VOIP company. Setup is plain and easy Callers on the phone sound muffled and the volume levels are too low however I cannot receive incoming calls using my Skype In number. Sound quality: an absolute WOW... Does not support caller ID 12

13 Insights aus Feeback-Formularen Online Kundenfeedback zu verschiedenen Themen über Online Feedback-Masken Relevant und produktspezifisch Website Weniger Rauschen im Vergleich zu Social Media Erkennung aufkommender Probleme und Themen, die in Befragungen oder Frühwarnsysteme aufgenommen werden können 13

14 Netnography Was ist Netnography? Netnography is the branch of ethnography that analyses the free behaviour of individuals on the Internet that uses online marketing research techniques to provide useful insights. The word netnography comes from Inter[net] and eth[nography] [ ]. (Wikipedia.com) 14 Quelle: www.

15 Fazit Listening rather than asking Aufdecken und erstes Verstehen von Kundenbedürfnissen Aufdecken von Trends Erste Analyse der Zufriedenheit mit Produkten und Marken Erste Wettbewerbsvergleiche Vorteile + Frei verfügbare Information + Spontan geäußert (Stimmungsbild) + Frühwarnsystem + Vielfältige Zusatzinformationen + Schnell und kostengünstig Nachteile - Sehr unterschiedliche Zielgruppen - Eingeschränkte Aussagefähigkeit, insbes. bei Social Media Daten - Keine Generalisierbarkeit - Nachhaltigkeit (?) - Initialer Set-up Aufwand 15

16 Open Innovation

17 Open Innovation User Innovation Prof. Henry Chesborough Haas Business School University of California, Berkely Prof. Eric von Hippel MIT Sloan School of Management Open innovation is a paradigm that assumes that firms can and should use external ideas as well as internal ideas, and internal and external paths to market, as the firms look to advance their technology. Quelle: Chesbrough, H.W. (2003). Open Innovation: The new imperative for creating and profiting from technology. Boston: Harvard Business School Press, p. xxiv. Zitiert über Wikipedia User innovation refers to innovation by intermediate users (e.g. user firms) or consumer users (individual end-users or user communities), rather than by suppliers (producers or manufacturers). Quelle: Bogers, M.; Afuah, A.; Bastian, B. (2010), "Users as innovators: A review, critique, and future research directions", Journal of Management, 36 (4): Zitiert über Wikipedia 17

18 Kunden Online-Communities Kein weiteres Tool sondern ein grundlegender Bewusstseins-/Strategiewandel Quelle: https://innovation.lufthansacargo.com/start.php, 18

19 T-Labs Innovationsforum Lokales Innovationspanel Gründung 2009 durch T- Labs und FactWorks Über Berliner Customer Touch Points seit 2009 Erfolgreiche Produktentwicklung Quelle: 19

20 Innovationsprozess Einbindung der Kunden in alle Phasen des Innovationsprozesse Nutzung des gesamten Methodenspektrum Foresight Exploration & Ideation Selection Concept & Modeling Usability Engineering Scenarioanalysen Trendforschung Future Workshop Ethnographische Studien Tagebuchstudien Ideation Workshops Live User Clinics Online Busstudien Co-Creation Anforderungsspezifikation Business Modeling Experience Prototyping Usability (Field) Tests UX Clinic Quelle: Telekom Innovation Laboratories Ideen/Konzepte Stakeholder 20

21 GOR Best Practice Award 2012 Im Rahmen der General Online Research (GOR) Konferenz wurde zum fünften Mal der Best Practice Award für Online-Forschung in der Unternehmenspraxis verliehen. In diesem Jahr erhielt die Deutsche Telekom gemeinsam mit FactWorks die Auszeichnung für das Projekt Turning fiction into the road ahead the Local Innovation Panel of Deutsche Telekom. Am 6. und 7. März 2012 fand die von der Deutschen Gesellschaft für Online-Forschung (DGOF) ausgerichtete Konferenz GOR zum 14. Mal statt, in diesem Jahr an der Dualen Hochschule in Mannheim. Im Rahmen des ausgeschriebenen Best Practice Awards wurden fünf Beiträge vorgestellt. Neben dem von Mitja Wogatzky und Julia Sauermann präsentierten Sieger waren Projekte von Axel Springer, Tivola, Porsche sowie Gruner + Jahr im Rennen. Quelle:

22 Zwischenfazit Traditionelle Marktforschung Kunden-Communities Reaktive Marktausrichtung Kunde ist eher passiv Sehr eingeschränkte Möglichkeit für Kunden, eigene Ideen einzubringen Vergleichsweise längere Prozesse Screeningprozess für Teilnehmerauswahl Geringere Kontrolle durch Unternehmen Einbindung erst am Ende des Innovationsprozesses Geringer Mehrwert für Kunden Repräsentativität angestrebt Proaktive Marktausrichtung Kunde ist aktiv Stellt Tools bereit, mit denen Kunden selbst kreieren können Schnell durch verkürzte Prozesse Effizient durch gezielte Teilnehmerauswahl Hohe Kontrolle durch Unternehmen Risikoreduktion durch frühe Einbindung in Innovationsprozess Schafft Mehrwert für Kunden Keine Repräsentativität 22

23 Beispiel Crowdsourcing I Crowdsourcing is a distributed problem-solving and production process that involves outsourcing tasks to a network of people [ ]. [ ] a task or problem is outsourced to an undefined public rather than a specific other body. Quelle: Wikipedia 23

24 Beispiel Crowdsourcing II McDonald s Mein Burger wöchige Kreationsphase 20 Burger mit den meisten Stimmen kommen weiter 5 Gewinner von Fachjury bestimmt 5 Finalisten im Restaurant Geschmacksieger durch Käufer gekürt Fast 100 Zutaten Mehr als neue Burger Knapp 5 Mio. votes Alle 6,8s Wurde ein Burger gebaut Alle 0,45s wurde abgestimmt Quelle: 24

25 Fazit Open Innovation (Neu-)Produktentwicklung Tiefes Verständnis von Kundenbedürfnisse und Nutzungsverhalten Ausrichtung der Produktentwicklung am Kunden Vorteile + Risikoreduktion in der Neuproduktentwicklung + Wissensvermehrung oder Lösung von Problemen in kurzer Zeit + Vorsprung am Markt durch Schnelligkeit insbes. für Branchen mit hohem Innovationstempo Nachteile - Auch der Wettbewerb bekommt einen Einblick ins Unternehmen - Innovationen evtl. nicht mehr so stark geschützt - Unternehmen geben einen Teil ihrer Kontrolle ab 25

26 Data Mining

27 Digitale Datenflut Unternehmen haben immer mehr Daten über Kunden Quelle: 27

28 Digitale Datenflut aber nutzen diese Daten häufig nicht. Basisfragestellungen Wer sind meine Top-Kunden? Wer ist die Zielgruppe für meine Kampagne?? Welche weiteren Produkte sind für den Kunden relevant? bleiben häufig unbeantwortet. 28

29 Antworten durch Data Mining Assoziationsanalyse Segmentierung Klassifizierung Prognose 29

30 Assoziationsanalysen Assoziationsanalyse Aufdecken und Analyse von Beziehungen und Zusammenhängen Ableitung und Aufstellen von Kaufverhaltensregeln z. B. Cross- und Up-Selling, Katalog- / Regaloptimierung, Warenkorbanalysen Quelle: 30

31 Segmentierung Segmentierung Einteilung einer heterogenen Gruppe in homogenere Subgruppen Explorativ, keine vordefinierten Segmente z. B. ABC-Analysen, Kundenwertanalysen, Segmentierung nach Kauf- / Nutzungsverhalten Quelle: 31

32 Klassfizierung Klassifizierung Einteilung in vordefinierte, diskrete Klassen Beurteilung des Kundenverhaltens, Regeldefinition z. B. Beurteilung des Kreditausfallrisikos, Klassifizierung betrügerischen Verhaltens, Auswahl von Content, der auf Website gezeigt werden soll 32

33 Prognose Prognose Vorhersage des Kundenverhaltens auf Basis vorhandener Daten z. B. Churn-Management, Response-Optimierung, Abschlusswahrscheinlichkeiten, Übergangswahrscheinlichkeiten von Kategorien 33

34 Fazit Data Mining Customer Relationship Management Analyse, Kategorisierung und Prognose des Kundenverhaltens auf Basis von Verhaltensdaten Steigerung der Marketingeffizienz Vorteile + Nutzung vorhandener Daten + Methodisch anspruchsvolle und schlagkräftige Verfahren + Effizient, sehr hoher Erkenntnisgewinn + Sehr hohe Aussagekraft Nachteile - Nur Verhaltensdaten - Keine Erkenntnisse über Motive, Bedürfnisse als Erklärung der Verhaltensdaten 34

35 Data Synthesis

36 Data Synthesis Herausforderungen Datenbanken/ Data Mining Interne Quant-Studien Qualitative Studien Externe Quant-Studien Mystery Shopping Desk Research Literatur 36

37 Data Synthesis Herausforderungen Social Media In-Client Feedback Netnography Datenbanken/ Data Mining Technische Messungen Kunden- Community Crowdsourcing Co-Creation Lead User Studien Interne Quant-Studien Qualitative Studien Externe Quant-Studien Mystery Shopping Desk Research Literatur 37

38 Data Synthesis Herausforderungen Social Media In-Client Feedback Netnography Datenbanken/ Data Mining Technische Messungen Kunden- Community Warum kündigen Kunden Crowdsourcing Co-Creation Lead User Studien Interne Quant-Studien Qualitative Studien Externe Quant-Studien Mystery Shopping Desk Research Literatur 38

39 Data Synthesis Herausforderungen Social Media In-Client Feedback Netnography Datenbanken/ Data Mining Technische Messungen Kunden- Community Warum kündigen Kunden Customer Churn Studie 2012 Crowdsourcing Co-Creation Lead User Studien Interne Quant-Studien Qualitative Studien Externe Quant-Studien Mystery Shopping Desk Research Literatur 39

40 Data Synthesis Herausforderungen Social Media In-Client Feedback Netnography Datenbanken/ Data Mining Technische Messungen Kunden- Community Warum kündigen Kunden Crowdsourcing Co-Creation Lead User Studien Interne Quant-Studien Qualitative Studien Externe Quant-Studien Mystery Shopping Desk Research Literatur 40

41 Data Synthesis Herausforderungen Social Media In-Client Feedback Netnography Datenbanken/ Data Mining Technische Messungen Kunden- Community Warum kündigen Kunden Crowdsourcing Co-Creation Lead User Studien Interne Quant-Studien Qualitative Studien Externe Quant-Studien Mystery Shopping Desk Research Literatur 41

42 Methodisches Vorgehen Social Media Datenbank Data Mining Co-Creation Lead-User Quant- Studien Qual- Studien Vorhandene Auswertungen In-Client Feedback Desk Reseach Kunden- Community Re-Analysen Netnography Treiberanalysen Segmentierung Conjoint-Analysen Warum kündigen Kunden? 42

43 Praxisbeispiel Vorhandene Auswertungen Interne Absatzzahlen Gesamtmarktbefragung Kundenbefragungen Externe Marktvolumen schätzungen Systematisierung Definition des relevanten Markts National / International Wettbewerb Produkt/Service Wie hoch ist unser Marktanteil? 43

44 Diskussion Hype oder nachhaltige Veränderung der Marktforschung? 44

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