Falsche Kennzahlen sind gefährlich: Was Manager von der US-Präsidentschaftswahl 2016 lernen können
Raoul Kübler und Koen Pauwels
Bei den US-Präsidentschaftswahlen 2016 wies der Großteil aller verfügbaren Umfragen einen konstanten und komfortablen Vorsprung für Hillary Clinton aus, und doch siegte am Ende Donald Trump. Die Wahlkampfmanager hätten es besser wissen können, wenn sie sich neben den Umfragen noch weitere Datenquellen und Variablen zu Wähler-Engagement und -Präferenzen genauer angesehen hätten. In der Politik geben das Spendenverhalten, die Medienberichterstattung sowie Followerzahlen, -aktivitäten und -emotionen in sozialen Medien Hinweise, die ebenfalls anzeigen, wie die Kandidatenliegen . Die meisten dieser Variablen sind sogar kostenlos verfügbar.
Die Validierung eines Gesamtbildes durch alternative Datenquellen ist nicht nur in der Politik hilfreich. Die neueste Marketingforschung zeigt, dass Kennzahlen zum Online-Konsumentenverhalten traditionelle Funnel Metrics bereichern und manchmal sogar ersetzen können. Einer einzigen „Wunderkennzahl“ zu vertrauen, führt nicht nur zu Überraschungen, sondern kann auch falsche Entscheidungen nach sich ziehen. Ökonometrische Modelle mit unterschiedlichen Variablen können helfen, ein komplexes Geflecht an dynamischen Interaktionen zu entwirren und sowohl unmittelbare als auch zeitlich verzögerte Auswirkungen von Marketing- (oder politischen) Ereignissen aufzuzeigen.
Literaturnachweise
- Kübler, R. V., Colicev, A., & Pauwels, K. H. (2020). Social Media's Impact on the Consumer Mindset: When to Use Which Sentiment Extraction Tool? Journal of Interactive Marketing, Vol. 50, 136–155.
- Kübler, R., Pauwels, K., & Manke, K. (2020). How Social Media drove the 2016 US Presidential Election: a longitudinal topic and platform analysis. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3661846
- Pauwels, K. (2014). It's Not the Size of the Data – it's how You Use it: Smarter Marketing with Analytics and Dashboards. Amacom
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