Aydin NasseriGeschäftsführer, Cogitaris GmbH

Die Marktforschung hatte schon immer zwei Seiten: Einerseits die menschliche, psychologische Seite. In jeder Kundenbefragung geht es schließlich um Einstellungen, Erwartungen und Gefühle von Menschen.

Aber es gab und gibt immer die methodische, wissenschaftliche Seite der Marktforschung: Umfassende statistische Methoden. Klare, wissenschaftliche Herangehensweisen. Und gerade diese methodische Kompetenz macht ja auch die Stärke von uns als Marktforschungsinstitut aus. Mit der Disziplin der „Data Science“ ist dabei ein noch größerer Werkzeugkasten für uns hinzugekommen.

Was ist Data Science eigentlich?

Data Science ist eine interdisziplinäre Disziplin, die drei zentrale Kompetenzfelder vereint: Statistik, Programmierung und Domänenwissen. Erst das Zusammenspiel dieser drei Säulen ermöglicht es, aus großen Datenmengen systematisch Erkenntnisse zu gewinnen – Erkenntnisse, die über das hinausgehen, was klassische Analysemethoden leisten können.

Der Unterschied zur klassischen Statistik liegt dabei weniger in den einzelnen Methoden als im Gesamtansatz: Data Science arbeitet explorativ, iterativ und automatisiert. Statt eine Hypothese aufzustellen und zu testen, lässt Data Science die Daten selbst sprechen – und entdeckt dabei häufig Zusammenhänge, die bei einer hypothesengetriebenen Analyse unsichtbar geblieben wären.

Statt nur zu fragen „Wie zufrieden sind unsere Kunden?“ können wir fragen: „Welche Faktoren beeinflussen die Zufriedenheit wirklich? Und wie stark ist jeder einzelne Faktor?“ Das klingt nach einem kleinen Unterschied – ist in der Praxis aber ein völlig anderer Erkenntnisgewinn.

Data Science und KI – wo liegt der Unterschied?

Die Begriffe Data Science und Künstliche Intelligenz werden häufig synonym verwendet – zu Unrecht. KI ist ein Teilbereich innerhalb des größeren Feldes Data Science. Genauer: KI und insbesondere Machine Learning sind Werkzeuge, die Data Scientists einsetzen, um bestimmte Aufgaben zu lösen – etwa Mustererkennung, Klassifikation oder Vorhersagen.

Data Science als Disziplin umfasst aber deutlich mehr: die Datenaufbereitung, die statistische Modellierung, die Visualisierung, die Interpretation – und vor allem die Übersetzung technischer Ergebnisse in geschäftsrelevante Handlungsempfehlungen.

Warum Data Science gerade auch im B2B-Kontext stark ist

B2B-Märkte sind komplex. Kaufentscheidungen involvieren mehrere Personen, Produkte sind erklärungsbedürftig, Kundenbeziehungen langfristig angelegt. Gleichzeitig entstehen in B2B-Unternehmen enorme Datenmengen – die aber häufig in Silos liegen und nie zusammengeführt werden.

Genau hier setzt Data Science an: Sie ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen systematisch zu integrieren und gemeinsam auszuwerten:

• Customer Relationship Management (CRM)-Daten: Kontakthistorie, Kaufverhalten, Kundenwert
• ERP-Daten: Bestellvolumen, Lieferzeiten, Reklamationsquoten
• Webanalytics: Nutzungsverhalten auf der Website, Suchbegriffe, Conversion-Pfade
• Umfragedaten: Zufriedenheit, Net Promoter Score (NPS), offene Kommentare
• Marktdaten: Wettbewerbsanalysen, Branchenbenchmarks, Preisentwicklungen

Die Integration dieser Datenquellen erzeugt ein Gesamtbild, das jede einzelne Quelle allein nicht liefern kann. Und genau dieses Gesamtbild ist es, das Unternehmen brauchen, um fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.

Die neue Hybrid-Disziplin entsteht

Was wir bei Cogitaris beobachten – und selbst vorantreiben – ist die Verschmelzung von klassischer Marktforschungskompetenz mit Data Science, Softwareentwicklung und Data Engineering. Es entsteht eine neue Hybrid-Disziplin, die mehr ist als die Summe ihrer Teile.

Klassische Marktforschung liefert die methodische Strenge, die Fragebogenkompetenz, das Verständnis für Befragungsdesign und die Fähigkeit, Ergebnisse im Kontext zu interpretieren. Data Science bringt die technischen Werkzeuge, die Automatisierung und die Fähigkeit, aus großen Datenmengen Muster zu extrahieren.

Die Symbiose beider Welten ermöglicht Analysen, die weder die eine noch die andere Seite allein leisten könnte. Und genau das ist es, was moderne Marktforschung ausmacht: Nicht das eine oder das andere – sondern beides zusammen, intelligent kombiniert.

Von der Theorie zur Praxis: Konkrete Data Science-Methoden

Data Science in der Marktforschung ist kein abstraktes Konzept – sie zeigt sich in konkreten Methoden, die zu besseren Ergebnissen führen.

Verdeckte Treiber sichtbar machen

Machine-Learning-Modelle können Zusammenhänge zwischen Variablen identifizieren, die in klassischen Kreuztabellen unsichtbar bleiben. Ansätze wie die Shapley-Value-Regression oder ein Random-Forest-Modell können zeigen, dass nicht der Preis der stärkste Treiber der Gesamtzufriedenheit ist – sondern die Verlässlichkeit des Lieferprozesses. Diese Erkenntnis wäre mit einer einfachen Korrelationsanalyse möglicherweise nicht aufgetaucht.

KI-gestützte Textanalyse

Offene Kommentare aus Kundenbefragungen sind eine Goldmine an Informationen – werden aber häufig nur oberflächlich ausgewertet, weil die manuelle Codierung zeitaufwändig und subjektiv ist. KI-gestützte Textanalyse mittels Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) kann tausende Freitextantworten automatisch kategorisieren, Stimmungen erkennen und Themencluster identifizieren – schneller, konsistenter und detaillierter als jede manuelle Auswertung.

Predictive Analytics

Statt nur zu beschreiben, was war, kann Data Science vorhersagen, was sein wird. Wer wird im nächsten Quartal abwandern? Welche Kunden haben das höchste Cross-Selling-Potenzial? Welche Produkt-Features werden die Kaufbereitschaft am stärksten beeinflussen? Predictive Models geben Antworten auf Fragen, die die klassische Marktforschung nur retrospektiv beantworten konnte.

Segmentierung neu gedacht

Traditionelle Segmentierung basiert auf vordefinierten Kriterien: Unternehmensgröße, Branche, Umsatz. Data Science ermöglicht eine datengetriebene Segmentierung durch Clustering-Algorithmen, die empirische Muster in den Daten finden – Muster, die kein Mensch vorab hätte definieren können.

Das Ergebnis sind Segmente, die das tatsächliche Verhalten und die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden widerspiegeln – nicht akademische Kategorien, die in der Praxis wenig Handlungsrelevanz haben.

Die technologische Infrastruktur einer Marktforschung mit Data Science

Ein Punkt, der in der Diskussion um Data Science in der Marktforschung häufig untergeht: Die Methoden sind nur so gut wie die Infrastruktur, die sie trägt. Und hier zeigt sich ein fundamentales Problem der Branche.

Die meisten Marktforschungsinstitute arbeiten mit Standardsoftware – Befragungstools, Tabellierprogramme, PowerPoint. Diese Tools haben drei entscheidende Limitierungen:

• Methodische Grenzen: Standardtools bieten Standardmethoden. Sobald eine Fragestellung eine maßgeschneiderte Analyse erfordert, stoßen sie an ihre Grenzen.
• Skalierungsprobleme: Wenn Datenmengen wachsen oder Analysen komplexer werden, werden die Tools langsam oder unbrauchbar.
• Integrationsdefizite: Die Verbindung verschiedener Datenquellen ist aufwendig, fehleranfällig und oft nur manuell möglich.

Maßgeschneiderte Marktforschungs-Tools als Lösung

Bei Cogitaris haben wir frühzeitig begonnen, eigene Tools und Plattformen zu entwickeln, die exakt auf die Anforderungen moderner Marktforschung zugeschnitten sind. Das bedeutet: Keine methodischen Kompromisse, weil die Software etwas nicht kann. Keine manuellen Workarounds, weil die Integration zweier Systeme nicht funktioniert. Und keine Wartezeiten, weil ein Standardtool an seine Leistungsgrenze stößt.

Data Engineering als Enabler

Data Engineering – die Disziplin des Aufbaus und der Pflege von Datenpipelines – ist die oft unsichtbare Grundlage jeder Data-Science-Anwendung. Ohne saubere, verlässliche und automatisierte Datenflüsse bleiben die schönsten Modelle wertlos. Dieser Bereich ist es, der den Unterschied macht zwischen einem Proof of Concept und einer produktiv einsetzbaren Lösung.

Von Daten zu Entscheidungen: Die neue Übersetzungsleistung

Die größte Herausforderung von Data Science in der Marktforschung liegt nicht in der Technologie – sie liegt in der Übersetzung. Ein Algorithmus, der einen Churn-Score von 0,73 ausgibt, ist für einen Geschäftsführer wertlos, wenn er nicht weiß, was das konkret bedeutet und was er jetzt tun soll.

Diese Übersetzungsleistung – von technischen Ergebnissen zu geschäftsrelevanten Handlungsempfehlungen – ist das, was ein spezialisiertes Marktforschungsinstitut von einem reinen Datenanalyse-Dienstleister unterscheidet.

Handlungsrelevante Aufbereitung

Unsere Erfahrung zeigt: Entscheider brauchen keine komplexen Modelle – sie brauchen klare Aussagen. „Ihr stärkster Hebel zur Steigerung der Kundenzufriedenheit ist die Verlässlichkeit der Lieferzusagen. Wenn Sie hier von 78% auf 85% verbessern, prognostiziert unser Modell eine NPS-Steigerung von 12 Punkten.“ Das ist eine Aussage, mit der ein Geschäftsführer arbeiten kann.

Demokratisierung der Marktforschung durch Technologie

Ein weiterer Effekt von Data Science und eigener Softwareentwicklung: Marktforschungsergebnisse müssen nicht mehr in statischen PDF-Reports enden. Interaktive Dashboards, automatisierte Alerts und Self-Service-Analysen ermöglichen es, dass nicht nur die Marktforschungsabteilung, sondern das gesamte Unternehmen von den Erkenntnissen profitiert – in Echtzeit, angepasst an die jeweilige Rolle und Fragestellung.

Ausblick: Die weitere Entwicklung

Die Entwicklung von Data Science in der Marktforschung steht erst am Anfang. Drei Trends zeichnen sich ab, die die nächsten Jahre prägen werden:

• Tiefere Integration: Marktforschungsdaten werden zunehmend in Echtzeit mit operativen Geschäftsdaten verknüpft. Die Grenze zwischen „Studie“ und „kontinuierlichem Monitoring“ verschwimmt.
• Automatisierung: Routineanalysen werden vollständig automatisiert. Der Mehrwert des Instituts verschiebt sich von der Datenauswertung hin zur strategischen Beratung.
• Prescriptive Analytics: Die nächste Stufe nach Predictive Analytics. Systeme, die nicht nur vorhersagen, was passieren wird, sondern konkrete Handlungsempfehlungen generieren.

Die Vision: Marktforschung als Betriebssystem

Unsere Vision bei Cogitaris ist klar: Marktforschung wird zum „Betriebssystem“ für kundenzentrierte Unternehmensentscheidungen. Auch Harvard Business Review betont die zentrale Rolle datengetriebener Entscheidungsprozesse. Ein System, das kontinuierlich Daten sammelt, analysiert und in Handlungsempfehlungen übersetzt – nicht als einmaliges Projekt, sondern als permanenter Prozess, tief integriert in die Geschäftsprozesse des Kunden.

Fazit: Data Science ist kein Ersatz für methodisch fundierte Marktforschung – sie ist deren logische Weiterentwicklung. Wer als Marktforschungsinstitut heute relevant bleiben will, muss beide Welten beherrschen: die menschliche und die technologische. Bei Cogitaris arbeiten wir genau an dieser Verbindung – jeden Tag, in jedem Projekt.