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.