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Das Warum hinter dem Was finden

Die Frage nach dem Warum bleibt offen
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Die Frage nach dem Warum bleibt offen
Zum Alltagsgeschäft des Marktforschers gehört das Untersuchen von Kausalitäten und vor allem das Verstehen von Sachverhalten. Im Zeitalter von Big Data und automatisierter Datenerhebung kommt die Frage nach dem Warum häufig zu kurz. Alexander Stech vom Spiegel Institut Mannheim stellt daher ein Tool vor, das die Qualität automatisiert erhobener Daten durch die Ad-hoc-Abfrage subjektiver Nutzer-Eindrücke erhöht.

Marktforscher finden sich häufig in einem Datendschungel wieder. Im Zeitalter von Big Data und im Kontext teilautomatisierter Datenerhebung werden oftmals Daten schlicht aus einem einzigen Grund erfasst: Weil man es eben kann. Auch im Automobilbereich werden zahlreiche Daten dokumentiert und analysiert, primär mit dem Ziel, das Nutzererlebnis zu optimieren. Oftmals nimmt der Nutzer selbst das Erfassen der Daten gar nicht wahr. Mithilfe der Messdaten – beispielsweise zur gefahrenen Geschwindigkeit oder dem Füllstand des Tanks – sollen Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie der typische Autofahrer sein Fahrzeug nutzt. Vom aktuellen Neigungswinkel der Pedalerie über das Öffnen und Schließen von Fenstern bis hin zum automatischen Eingreifen von Fahrerassistenzsystemen. Kurz gesagt: Alles was in irgendeiner Form elektronisch in einem Auto bedient wird, kann auch gemessen werden. Auf Basis der gewonnenen Messdaten lassen sich – oftmals unbewusste – Nutzungsgewohnheiten identifizieren und somit wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung und die Ausgestaltung von Fahrzeugfunktionen gewinnen.


Ein im Fahrzeug installiertes Tablet nutzt im Vorfeld definierte Signale – wie beispielsweise das Erreichen einer bestimmten Geschwindigkeit, kräftiges Treten des Bremspedals oder Öffnen eines Fensters – als Trigger, um Befragungsinhalte in Echtzeit im Fahrzeug zu erheben. Führt also ein Teilnehmer einen starken Bremsvorgang durch, wird er direkt im Anschluss an das Ereignis von dem System gefragt, welche Situation zu diesem Ereignis geführt hat. Die spezifische Rückfrage zu der jeweiligen Situation wird von der Software vorgelesen und das Feedback mittels Spracheingabe dokumentiert. Das unmittelbare Feedback des Nutzers spielt eine zentrale Rolle beim Verstehen von Daten. Mit dieser Methode können wir nicht nur besser zwischen verschiedenen Ereignissen differenzieren, sondern diese auch in den realen Kontext einbetten. Interpretationen und daraus resultierende Handlungsempfehlungen basieren auf objektiven Messdaten, denen durch die Erhebung von subjektiven Befragungsdaten in Echtzeit die notwendige Substanz verliehen wird. Der Input des Nutzers erhält dadurch den notwendigen Stellenwert im Kontext einer menschzentrierten Entwicklung und fungiert somit als zuverlässiger Wegweiser in dem Datendschungel.

Erschienen in planung&analyse 5/2017



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