„Big Data ist ein Ausdruck von Unsicherheit“

INTERVIEW:

HBM April 2016

Was ist der größ­te Feh­ler von Mar­ke­ting­ver­ant­wort­li­chen?
LIND­STROM Las­sen Sie mich um­ge­kehrt fra­gen: Was ist die größ­te Stär­ke von Men­schen? In­di­vi­dua­li­tät. Sie gibt uns die Fä­hig­keit zu er­ken­nen, was Com­pu­ter nicht se­hen kön­nen. Mar­ke­ting­ver­ant­wort­li­che be­ge­hen des­halb ih­ren größ­ten Feh­ler, wenn sie der Mas­se fol­gen. Es ist eine Iro­nie, dass die­je­ni­gen, die das Mar­ke­ting am meis­ten be­ein­flus­sen, die Mar­ke­ting­leu­te selbst sind. Ihre Ar­beit ist nicht wirk­lich greif­bar, und die Er­geb­nis­se sind schwie­rig zu mes­sen. Da­her su­chen sie au­ßer­halb nach Ori­en­tie­rung. Sie müs­sen schnell Trends er­ken­nen, aber sie ha­ben nicht die Zeit, die Ener­gie und die Mit­tel, selbst zum Ex­per­ten für ein The­ma zu wer­den. Weil sich ihre Bran­che und die Me­dien­land­schaft ins­ge­samt in ra­san­tem Tem­po ver­än­dern, ver­lie­ren sie schnell den An­schluss – und da­mit den Kon­takt zum Pu­bli­kum. Die­sen Her­aus­for­de­run­gen be­geg­nen sie, in­dem sie al­len an­de­ren hin­ter­her­lau­fen. Sie han­deln wie Ro­bo­ter.
Wenn Mar­ke­ting­ver­ant­wort­li­che wirk­lich krea­tiv wä­ren, wür­den sie das tun, was Com­pu­ter nicht kön­nen. Big Data ver­schafft ei­nem ein­fa­che Lö­sun­gen. Aber je­der hat dar­auf Zu­griff, und die Lö­sun­gen se­hen alle gleich aus. Kei­ner hebt sich mehr von der Mas­se ab. Das ist pro­ble­ma­tisch, und es wird schlim­mer.

Die Lö­sun­gen hel­fen aber, Pro­duk­te im Mas­sen­markt zu plat­zie­ren.
LIND­STROM Big Data ist oft ein Aus­druck von Un­si­cher­heit. Fast je­des große Kon­sum­gü­ter­un­ter­neh­men – von Uni­le­ver über Proc­ter & Gam­ble bis hin zu Nestlé – ar­bei­tet mit ei­ner 60/40-Re­gel: Je­des Pro­dukt muss von min­des­tens 60 Pro­zent der Kon­su­men­ten ge­gen­über den Kon­kur­renz­pro­duk­ten be­vor­zugt wer­den. Aus Sicht der Pro­dukt­ent­wick­lung ist das groß­ar­tig. Die Ver­ant­wort­li­chen für das Mar­ke­ting und Bran­ding je­doch ge­ra­ten so in eine trü­ge­ri­sche Kom­fort­zo­ne.
Big Data hat ein ähn­li­ches Ver­hal­ten her­vor­ge­ru­fen. Mil­li­ar­den Da­ten­punk- te las­sen das Top­ma­na­ge­ment glau­ben, dass es stets den Fin­ger am Puls der Zeit hat – in Wirk­lich­keit ist das Ge­gen­teil der Fall. Des­halb nen­ne ich Big Data auch ein Ru­he­kis­sen. Im Grun­de han­delt es sich nur um eine An­samm­lung von Da­ten, in de­nen Sie nach Kor­re­la­ti­on su­chen, nicht nach Kau­sa­li­tät – was sinn­vol­ler wäre. Den bes­ten Be­weis lie­fert Goo­gle: 2012 kün­dig­te das Un­ter­neh­men an, dass es die nächs­te Grip­pe­wel­le in den USA fünf Tage im Vor­aus er­ken­nen könn­te. Da­durch wür­den Apo­the­ker recht­zei­tig die pas­sen­den Me­di­ka­men­te be­stel­len kön­nen. Spä­ter er­klär­te dann die Bun­des­be­hör­de Cen­ters for Di­sea­se Con­trol and Pre­ven­ti­on, dass die An­ga­ben kom­plett falsch wa­ren. Goo­gle hat­te teil­wei­se dop­pelt so vie­le Grip­pe­fäl­le vor­aus­ge­sagt, wie tat­säch­lich auf­ge­tre­ten wa­ren. Der Grund: Wenn die Leu­te über die Grip­pe re­den, dann su­chen sie im In­ter­net nach In­for­ma­tio­nen. Sie tip­pen dann Wör­ter wie „Hus­ten“ oder „Grip­pe“ bei Goo­gle ein. Aber das heißt nicht, dass sie er­krankt sind. Der mensch­li­che Fak­tor war nicht Teil der Goo­gle-Glei­chung. Das Un­ter­neh­men hat die falschen Kenn­zah­len ge­mes­sen.
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