Startups in der Marktforschung

Ein Algorithmus als Kundenversteher

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v. l.: Ingo Lange, Tobias Roelen-Blasberg, Maximilian Lüders
© MARA
v. l.: Ingo Lange, Tobias Roelen-Blasberg, Maximilian Lüders
Obwohl der Name auf den ersten Blick bei einigen Marktforschern Ängste hervorrufen mag, will MARA – kurz für Marketing Research Automation – weder Marktforscher noch klassische Mafo-Methoden ersetzen. Vielmehr will das Gründerteam um CEO Maximilian Lüders der Marktforschung ein neues Tool an die Hand geben, mit dem aus bisher nicht (ausreichend) genutzten Daten neue Insights generiert werden können. Lüders ist sich dabei bewusst: „Unsere Lösung kann nur ein Werkzeug von vielen sein.“
Seit dem 1. April dieses Jahres arbeiten er sowie die Datenwissenschaftler Ingo Lange und Tobias Roelen-Blasberg nun offiziell an diesem Vorhaben. Seinen Anfang nahm das Projekt MARA an der Uni Karlsruhe, wo Roelen-Blasberg an seiner Dissertation zum Thema Extraktion von Kundenpräferenzen aus Kundenrezensionen arbeitete. Bald wurde klar, dass sich aus den daraus gewonnenen Erkenntnissen noch mehr machen lässt – die Geburtsstunde von MARA. Aktuell werden die Jungunternehmer bei ihrem Vorhaben durch das EXIST-Gründerstipendium des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unterstützt. 
Ein Herz für Startups
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„Wir leiten aus großen, unüberschaubaren Mengen an Kundenfeedback strukturierte Insights ab“, formuliert es der CEO. Konkret heißt das: Der Algorithmus des Startups hilft Unternehmen dabei, automatisiert aus Online-Kundenrezensionen zu lernen und daraus tiefe Einblicke in die Kundenwahrnehmung zu gewinnen. Auch die Analyse von Nutzerkommentaren und Rezensionen ist etwas, das es zwar schon gibt, das MARA aber besser machen will. Als Analyselevel wählen die Gründer die Produktkategorie – beispielsweise die Kategorie „Smartphone“. Aktuell wird diese noch zusammen mit dem Auftraggeber definiert, später soll es jedoch eine Softwarelösung geben, mit der Kunden dies selbst übernehmen können. Dann werden Daten gesammelt – diese können aus unternehmenseigenen Quellen stammen, zum Beispiel dem eigenen Webshop, aber auch von großen Handelsplattformen wie Amazon und Co. Da sich der daraus resultierende Datensatz unmöglich manuell auswerten lässt, kommt hier der Algorithmus ins Spiel: Dieser lernt die Sprache, die in der jeweiligen Produktkategorie häufig verwendet wird, und taggt Rezensionen, beispielsweise solche, die einen positiven Preis erwähnen. Das Taggen funktioniert kontinuierlich und bietet somit einen entscheidenden Vorteil gegenüber klassischen Befragungen, die nur punktuell und zeitlich begrenzt stattfinden können.


Die Sprache wird hierbei explorativ analysiert, das heißt der Algorithmus lernt sie selbstständig. Laut Lüders ist das ein entscheidender Vorteil, beispielsweise gegenüber Social Listening Tools: „Bei uns müssen keine Keywords vorgegeben werden, und wir greifen auch nicht auf vordefinierte Wörterbücher zurück.“ Solche Wörterbücher können Algorithmen zwar helfen, zwischen positiven und negativen Attributen zu unterscheiden. Hier passieren jedoch oft Fehler: Bei einem Smartphone etwa kann das Wort „lang“ entweder eine positive Eigenschaft signalisieren – beispielsweise eine lange Akkulaufzeit – oder aber eine negative, wenn zum Beispiel von einer langen Auslösedauer der Kamera die Rede ist. Um das zu umgehen, definiert der Algorithmus eigene Wörterbücher für die jeweils analysierte Produktkategorie. „Das ist der allerwichtigste Schritt für uns – und die Qualität der Ergebnisse“, betont Lüders. Außerdem lässt sich durch diese Herangehensweise sagen, wie stark eine positive oder negative Bewertung ein bestimmtes Attribut beeinflusst, und wie wichtig Letzteres für die Gesamtbewertung eines Produkts ist.

Von den gewonnenen Insights, so der MARA-CEO, können praktisch alle Unternehmen profitieren, die Marktforschung betreiben und wissen wollen, welche Aspekte Kunden in einer bestimmten Produktkategorie am wichtigsten sind, wie sie ihr Sortiment gestalten sollen oder wie die Produkte der Konkurrenz abschneiden. Ein weiterer Profiteur dürfte laut Lüders auch die Marktforschungsbranche selbst sein. Er sieht viel Potenzial, wie tiefergehende, klassische Mafo-Methoden an die von seinem Startup generierten Erkenntnisse anknüpfen können. Generell, so der CEO, werden Data Science und Marktforschung häufig noch als Gegensätze betrachtet – das muss aber nicht sein, wie MARA ein Stück weit beweist.
Erschienen in planung&analyse 3/2020


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