Startups in der Marktforschung: Datalion

Visualisierung komplexer Marktforschungsdaten

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Im Rahmen der Serie über Startups hat p&a-Autor Klaus Janke mit dem Münchner Startup DataLion gesprochen. Bendikt Köhler und sein Team kennen die Kraft der Bilder und schaffen Ordnung im Daten-Dickicht.
Seeing is Believing – das gilt auch und vor allem, wenn es um die Erkenntnisse der Marktforschung geht. Wer es nicht versteht, Zahlen und Fakten in anschauliche Schaubilder zu übertragen, der wird seinerseits nicht verstanden. Zudem lassen sich mit guten Visualisierungen Sachverhalte schneller und besser erklären – die Aufmerksamkeitsspanne auch von Managern ist bekanntlich dramatisch geschrumpft.

DataLion-Experten auf einer Veranstaltung: Benedikt Köhler, Julia Stenzel, Wolfgang Dittrich und Andrea Eckes (v.l.)

Zwar gibt es schon viele Anbieter von Visualisierungs-Software, aber kaum Angebote, die speziell auf die Marktforschung zugeschnitten sind. Dieses Potenzial haben drei Manager des Münchner Medienforschungs-Instituts d.core erkannt: Wolfgang Dittrich und Andrea Eckes, beide Geschäftsführer, sowie der Chief Data Scientist Benedikt Köhler. Im Rahmen der Markt-Media-Studie Best for Planning (B4P), die d.core für die großen deutschen Verlage erstellt, stehen sie ständig vor der Herausforderung ansprechender Visualisierung.



Ende 2014 gründeten sie daher das Münchner Unternehmen DataLion. Es ermöglicht seinen Kunden Data Storytelling und bietet dazu eine webbasierte Software an, mit der sich Erkenntnisse aus externen oder internen Datenquellen ermitteln und visualisieren lassen. Das System wird in der Regel an die Nutzung bestimmter Datenquellen, Datensätze oder Studien angekoppelt, die Kosten berechnen sich nach Umfang der Studie.


Zurzeit arbeiten rund 300 Unternehmen mit der DataLion-Software, darunter L’Oréal und Maxdome, das Videoportal der Pro-Sieben-Sat-1-Gruppe, sowie Marktforschungsinstitute. Diese stellen die Software teilweise wiederum eigenen Kunden zur Verfügung, die mit ihren Studien arbeiten. Studien, deren Daten frei zugänglich und von allgemeinem Interesse sind, wie etwa die Weltentwicklungsindikatoren der Weltbank oder Daten aus der amtlichen Statistik, können die Tools kostenlos nutzen.

Vom Balkendiagramm bis zum Bubble-Chart. Die Software ermöglicht eine Vielzahl von Darstellungsformen – vom einfachen Balkendiagramm über Netzwerke und Kreisdiagramme bis hin zu Karten und Bubble-Charts. Auch kundenindividuelle Lösungen lassen sich integrieren. „Die Form der Visualisierung hängt stark von den individuellen Vorlieben der jeweiligen Unternehmen ab“, erklärt Benedikt Köhler, Geschäftsführer von DataLion. Köhler ist bewusst, dass Bilder auch falsche Geschichten erzählen können, dass sie manipulierbar sind.

Das kann bereits bei Balken anfangen, die man ab einem bestimmten Wert abschneidet: Der Unterschied zwischen 115 und 120 wirkt beträchtlich, wenn der Balken erst bei 100 beginnt. Natürlich ist die Versuchung groß, auch mal etwas unsauber zu arbeiten, um mit einem Schaubild eine bestimmte These zu untermauern – etwa, indem man nicht-kompatible Daten zusammenführt. Aber: „Wenn bestimmte Formen der Visualisierung methodisch nicht zulässig sind, weisen wir darauf hin“, betont Köhler. „Teilweise erlaubt dann aber schon die Software die jeweiligen Schritte nicht.“

KI-Anwendungen integrieren. DataLion bietet seinen Kunden auch an, bei komplexen Datenanalysen mit individuellen Data-Science-Lösungen behilflich zu sein: „Die Marktforschungsinstitute arbeiten mit vielen verschiedenen Software-Systemen. Das macht es für Unternehmen schwierig, Studiendaten verschiedener Institute zusammenzuführen“, sagt Köhler. „Mit unserem Data-Science-System ist das jedoch ohne weiteres möglich.“ Es gleiche auch geringfügige methodische Differenzen aus, „etwa wenn ein Institut bei offenen Nennungen von Probanden individuelle Schreibweisen oder Formulierungen zulässt oder codiert“. Die Analyse- und Visualisierungs-Software wird weiterentwickelt: „Wir werden in Zukunft verstärkt KI-Anwendungen integrieren“, verspricht Köhler. Schon jetzt wird der Nutzer eines bestimmten Teils einer Studie darauf hingewiesen, welche Abfragen für ihn noch interessant sein könnten. „In Zukunft soll das System unter anderem selbstständig anzeigen, welche Elemente einer Studie für ein bestimmtes Unternehmen relevant sind“, so Köhler. „Das wird vor allem das Navigieren durch umfangreiche Studien erleichtern.“

Erschienen in Heft 6/16 von planung&analyse
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