Marktforschung
Systematischer Ansatz zur Sammlung und Auswertung von Markt-, Kunden- und Wettbewerbsdaten zur Entscheidungsunterstützung.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlinterpretation von Daten führt zu falschen Entscheidungen
- Sampling-Bias verzerrt Ergebnisse
- Übermäßige Abhängigkeit von historischen Daten statt Trendbeachtung
- Triangulation unterschiedlicher Datenquellen nutzen
- Frühzeitige Stakeholder-Einbindung zur Ergebnisnutzung
- Regelmäßige Aktualisierung von Schlüsselerkenntnissen
I/O & Ressourcen
- Kundendaten (Transaktionen, Verhalten)
- Sekundärforschung (Branchenberichte)
- Stakeholder-Hypothesen und Ziele
- Empirische Insights und Berichte
- Priorisierte Produkt- und Marketingempfehlungen
- Validierte Annahmen für Roadmaps
Beschreibung
Market Research ist ein systematischer Prozess zur Sammlung, Analyse und Interpretation von Markt-, Kunden- und Wettbewerbsdaten, um Produktentscheidungen und Geschäftsstrategien zu fundieren. Es kombiniert quantitativen Datenanalyse, qualitative Nutzerforschung und Trendbeobachtung, um Chancen, Risiken und Prioritäten zu identifizieren. Die Ergebnisse steuern Produktpriorisierung, Positionierung und Go-to-Market.
✔Vorteile
- Reduziert Unsicherheit bei Produktentscheidungen
- Verbessert Zielgruppenausrichtung und Positionierung
- Ermöglicht priorisierte Investitionen
✖Limitationen
- Ergebnisse sind zeitabhängig und müssen aktualisiert werden
- Qualitative Erkenntnisse sind nicht immer verallgemeinerbar
- Hoher Aufwand für repräsentative quantitative Studien
Trade-offs
Metriken
- Net Promoter Score (NPS)
Misst Kundenloyalität und Weiterempfehlungsbereitschaft.
- Konversionsrate von Testgruppen
Verhältnis von Testteilnehmern, die ein gewünschtes Verhalten zeigen.
- Marktanteilsschätzung
Anteil am adressierbaren Markt basierend auf Datenquellen.
Beispiele & Implementierungen
Kundensegmentierung für SaaS-Anbieter
Quantitative Analyse von Nutzungs- und Zahlungsdaten kombiniert mit Interviews zur Definition von Zielkunden und Preisstrategien.
Wettbewerbsanalyse für Produktlaunch
Systematische Erfassung von Wettbewerbsfeatures, Preisen und Positionierung zur Identifikation von Differenzierungsmöglichkeiten.
Trendmonitoring im B2C-Markt
Laufende Auswertung von Social-, Such- und Verkaufsdaten zur Früherkennung von Verhaltenstrends und Marktverschiebungen.
Implementierungsschritte
Ziele und Hypothesen definieren, relevante Metriken wählen und passende Methoden festlegen.
Datenquellen identifizieren, Studien designen und Proben planen.
Datenerhebung durchführen, analysieren und in Handlungsableitungen übersetzen.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Datenpipelines und mangelnde Datenqualität
- Fehlende Dokumentation von Methoden und Annahmen
- Monolithische Datensilos erschweren Analysekombination
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Produktentscheidungen nur anhand historischer Verkaufszahlen treffen
- Qualitative Einzelfälle als universelle Wahrheiten interpretieren
- Teure Großstudien ohne klare Entscheidungsziele durchführen
Typische Fallen
- Confirmation Bias bei Fragestellung und Analyse
- Nicht repräsentative Stichproben überbewerten
- Ergebnisse ohne Implementierungsplan präsentieren
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Datenschutz- und DSGVO-Anforderungen
- • Begrenzte Stichprobengröße bei Nischenmärkten
- • Zeitliche Beschränkungen für Markteintritt