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Das Datenzeitalter – Fluch oder Segen?
Im letzten Jahrzehnt ist die Menge an verfügbaren Daten regelrecht expoldiert. Heute produziert die Menschheit täglich mehr Daten als in den vergangenen 20.000 Jahren zusammengenommen. Trotz dieser enormen Fülle an Daten ist nicht die Menge entscheidend, sondern das, was man daraus macht. Marketingfachleute nehmen oft bereits verfügbare Daten als Ausgangspunkt für ihre Überlegungen.Besser wäre es jedoch, zunächst mit den richtigen Fragen zu beginnen und dann erst in die Datenwelt einzutauchen: Wie finden wir adäquate Antworten, welche Art von Daten benötigen wir dazu, woher bekommen wir diese Daten und wie greifen wir auf diese zu, wie verarbeiten und kombinieren wir sie mit bereits vorhandenen Erkenntnissen? Dies führt zu weiteren wichtigen Fragen wie: „Welche Quelle ist zuverlässig?“ oder „Welche Daten liefern wertvollere Informationen?“ Wichtig zu erkennen ist auch, dass ein Analysethema nicht abgehakt werden kann, sobald eine Datenquelle die eigenen Annahmen oder die verfolgte Strategie bestätigt. Prüfen Sie immer auch alternative Datenquellen, um abzusichern, dass Ihre Schlussfolgerungen gültig sind! Unsere Analyse der US-Präsidentschaftswahl des Jahres 2016 zeigt, was passieren kann, wenn man das verabsäumt.

Lassen Sie die Wähler sprechen – die Macht alternativer Datenquellen
Hätten es die Wahlkampfmanager damals besser wissen können? Angesichts der Tatsache, dass Kampagnenmanager – ebenso wie Marketingmanager – ihre Entscheidungen oft auf der Basis weniger Kennzahlen treffen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass diese Kennzahlen stimmen und aus den richtigen Umfragen kommen. Zusätzlich wäre ein Blick auf alternative Datenquellen und Variablen sinnvoll, die – ebenso wie Umfragen – das Engagement und die Präferenzen der Wähler zeigen. In der politischen Arena sind auch Spenden, Medienberichte sowie Anzahl, Engagement und Stimmungslage der Follower gute Indikatoren für die Chancen der Kandidaten. Die meisten dieser Variablen sind sogar kostenlos verfügbar und können leicht „geerntet“ werden.

Während die meisten traditionellen Umfragen ein zu optimistisches Bild für Hillary Clinton zeichneten, lieferte der Großteil der nutzergenerierten Daten deutliche Hinweise, dass der prognostizierte Erdrutschsieg der demokratischen Kandidatin in Gefahr war. Einzig die gesammelten Wahlkampfspenden könnten die Wahlkampfmanager der Demokraten noch getröstet haben, konnte doch Clinton während des gesamten Wahlkampfes viel mehr Spenden sammeln als ihr Rivale. Die mediale Berichterstattung in den vier Monaten vor der Wahl zeigte jedoch ein anderes Bild. Um diese auszuwerten, führten wir Text-Mining und eine Themenanalyse der Tweets der wichtigsten 56 US-Nachrichtensender durch. Diese Daten zeigen deutlich, dass Trump die Medien dominierte und auch von Medien der Mitte und links der Mitte viel kostenlose Publicity erhielt. Außerdem konzentrierten sich die linken und linksgerichteten Medien mehr auf die innerparteiliche Rivalität zwischen Clinton und Sanders, während die rechten und rechtsgerichteten Medien mehr über Trumps Stärken und die Schwächen seiner demokratischen Gegnerin berichteten.

Die sozialen Medien lieferten ein noch deutlicheres Bild: Während des gesamten Wahlkampfs hatte Trump wesentlich mehr Follower und deutlichere Followerzuwächse als Clinton – ein Indikator dafür, dass die Trump-Kampagne mehr Schwungkraft hatte, als es die traditionellen Umfragen vermuten ließen (Abb. 4).

Eine Analyse der von den Nutzern der Social-Media-Seiten beider Kandidaten geposteten Themen und Kommentare zeigt, dass die Pro-Trump-Meldungen in der Überzahl waren. Und nicht nur die Stimmungslage war besser für Trump, auch die Menge an gegen Hillary Clinton gerichteten Fake News war auf beiden Kandidatenseiten gleich hoch.

Wer sich von falschen Zahlen blenden lässt, gefährdet fundierte Entscheidungen
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 sichtbar zu machen. Unser Modell für die Wahl 2016 erwies sich als geeignet, die Auswirkungen von externen Ereignissen, nutzergenerierten Inhalten, Wahlkampfaktivitäten und Medienberichten für beide Kandidaten deutlich aufzuzeigen und damit die Lücke in den Umfragewerten  zu verschiedenen Zeitpunkten gut zu erklären.

Lassen Sie sich von Daten nicht aufs Glatteis führen – Lektionen für Marketingmanager

• Bewerten Sie Zahlen und Prognosen mit einem kritischen Blick
  Marketingmanager können aus den Wahlen 2016 lernen, dass Zahlen und Prognosen so kritisch wie möglich zu hinterfragen sind. Daher empfehlen wir eine gesunde Dosis an Skepsis gegenüber allen Erkenntnissen, die Ihnen präsentiert werden. Da heutzutage Daten meist in Hülle und Fülle vorhanden sind, kann man alternative Datenquellen nutzen, um bestehende Erkenntnisse zu verifizieren und deren Validität sicherzustellen. Wenn man verschiedene Daten zu einer ähnlichen Fragestellung kombiniert – in unserem Szenario Daten zur Wählerpräferenz –, kann man Ergebnisse besser vorhersagen, erklären und mit geeigneten Maßnahmen in die gewünschte Richtung lenken. Wie in unserem Beispiel der Präsidentschaftswahlen können solche Daten direkt online von Nutzern gewonnen werden – z. B. in Social-Media-Posts und -Kommentaren oder in Kundenbewertungen auf Online-Plattformen oder auch aus anderen Quellen wie z. B. statistischen Datenbanken.