Markus Eberl von Kantar Analytics Practice

Das Optimale aus den Daten herausholen

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Markus Eberl ist Senior Director der Kantar Analytics Practice Deutschland
Kantar, © Kantar TNS
Markus Eberl ist Senior Director der Kantar Analytics Practice Deutschland
Über 800 Spezialisten sind weltweit für die neu gegründete Einheit Kantar Analytics Practice tätig. Sie bietet sowohl den Insights-Töchtern im Kantar Konzern – wie Kantar TNS, Kantar Millward Brown oder Kantar Added Value – als auch externen Kunden fortgeschrittene Analysetechniken verbunden mit differenziertem Wissen über den Konsumenten. Markus Eberl leitet für Deutschland ein Team von 40 Data-Scientists und Datenintegrations- sowie Visualisierungsfachleuten. Er erklärt planung&analyse was genau die Einheit kann.
Am besten wir steigen mit einem Beispiel ein. Wo kann die neue Einheit Kantar Analytics Practice einem Kunden helfen?
Unser Ziel ist es analytisches Consulting für Kunden anzubieten. Zum Beispiel bei der Feststellung des Return on Investment auf Investitionen ins Marketing, dem Marketing Mix Modeling. Also der Frage, welchen Einfluss bestimmte Ausgaben für eine Marke auf den Umsatz haben. Darin versuchen sich auch viele Unternehmensberater. Aber wir gehen das ein wenig holistischer an und berücksichtigen auch noch Aussagen aus einem Marken-Tracker. Es gibt ja durch das Image der Marke auch langfristige Auswirkungen auf den Umsatz. Und wir haben aufgrund unserer Herkunft als Marktforscher ein ganzheitliches Verständnis vom Konsumenten. Wir verstehen, wie Kunden ticken und können dieses Wissen in die Modelle einbauen und dem CMO oder dem Budgetverantwortlichen Entscheidungshilfen an die Hand geben.


Können Sie auch den ROI von Marktforschung ermitteln?
Lacht. Soweit würde ich mich jetzt nicht hinauswagen. Aber der Mehrwert von Wissen sollte nicht vernachlässigt werden. Das kann man auch quantifizieren, denn die richtige oder falsche Entscheidung zu treffen - oder schlimmer: gar keine zu treffen -, das kann einen großen Unterschied in der Performance machen.

Wie gehen Sie vor, wo bekommen Sie die Daten für Ihre Analyse her?
Für uns ist der erste Schritt typischerweise ein Data Audit beim Kunden. Wir schauen uns an, welche Datenquellen gibt es dort und welche sind für die Beantwortung der Fragestellung notwendig. Dann entdeckt man auch, was noch fehlt. Dies kann durch eine gezielte Befragung ergänzt werden, aber auch durch Third-Party-Data, also etwa Informationen über das Wetter, die Ferien, die Marketingaktionen der Konkurrenz oder anderes. Für die sogenannte Aktivierung, also zum Beispiel die Ausspielung von Online-Werbung nutzen wir dann Data Management Platforms (DMPs) - große Profildatenbanken verschiedener Anbieter


Es geht also um die Vereinigung von verschiedenen Datenquellen?
Ja, das ist die Basis. Die meisten Entscheidungen lassen sich nicht nur basierend auf einer Datenquelle treffen, weder alleine auf einer Befragung noch nur auf einer Kundendatenbank. Hinzu kommt, dass die Unternehmen zwar jede Menge Daten haben, diese aber oft in Silos liegen. Das kann rein technisch begründet sein, durch verschiedene Datenbanken. Es gibt aber auch unternehmenspolitische Silos – Daten sind Macht – oder rechtliche Silos. Die DSGVO tut ihr Übriges dazu. Wir überlegen also zu Beginn, welche Daten man integrieren sollte. Dann suchen wir für eine spezifische Fragestellung beim Kunden nach einer Lösung. Das kann ein Andocken an deren Systeme sein, oder wir arbeiten in der Umgebung des Kunden oder wir bieten dem Kunden unsere Analyse-Plattform an.

Und was kann man aus den Daten erfahren?
Unser Ziel ist es aus den existierenden Daten das Optimale herauszuholen. Damit wollen wir Entscheidungen unterstützen, nicht nur auf der großen, strategischen Ebene, sondern auch im granularen Bereich. Nehmen wir das Beispiel "Kündiger". Basierend auf den CRM-Daten unserer Kunden kann ich ein Modell entwickeln, welches mir mit Predictive Analytics vorhersagen kann, welche Kunden voraussichtlich in den kommenden Monaten kündigen werden. Dabei will ich es aber nicht belassen. Wir müssen dieses Scoring-Modell auch in die operativen Prozesse der Kunden einbetten. Man muss für jeden einzelnen Kunden einen Plan haben, wie mit dem Thema umzugehen ist und die Mitarbeiter im Call Center müssen darüber Bescheid wissen. Es muss klare Vorgaben für die Kommunikation und Vorschläge für Up- und Crossselling geben. Was ist die next-best-action bei diesem Kunden? In solche Prozesse müssen wir stärker rein, als es die Marktforscher in der Vergangenheit gewesen sind. Aber da steckt viel Potential drin.

Ein wichtiger Punkt bei der Arbeit mit Daten ist ja auch die Visualisierung, um beim Kunden, der vielleicht kein Data-Nerd ist, Verständnis für die Insights zu vermitteln?
Ja, ganz richtig. Wir haben in unserem Netzwerk Fachleute für Datenaufbereitung und Dashboarding. Viele unserer Ergebnisse werden künftig in Form von Simulationen verfügbar gemacht. Kantar hat vor zwei Jahren das Unternehmen Analytics Quotient übernommen. Das sind Experten für die Visualisierung und wir arbeiten künftig zusammen und können dann grafisch ansprechende Lösung bieten.

Arbeiten Sie auch mit der Marktforschungs-Persönlichkeit des Jahres, mit der Software „R“?
Ja, allerdings. Sehr viel sogar. Ich glaube, dass „R“ die Analysewelt revolutioniert hat. Durch die Offenheit hat es auch den kommerziellen Software-Produkten, wie SPSS, zu einem Schub verholfen. So gibt es ja auch Schnittstellen zwischen SPSS und „R“. Sie hilft, dass Forscher von der Universität nahtlos in Analyse-Teams aufgenommen werden und Analysten haben stark an Effizienz dadurch gewonnen. Als Methodiker finde ich diese Auszeichnung sehr gelungen.

Herr Eberl, vielen Dank für das Gespräch

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