Wie aus einer paradoxen Idee mit fundierter Forschung eine Preisinnovation mit durchschlagendem Erfolg wurde.

Der Lastminute-Reisemarkt ist ein Markt, der sich im Kern über Rabatte definiert. Ausgerechnet hier einen direkten Preisvergleich mit der Konkurrenz anzubieten, obwohl man als Anbieter nicht immer günstiger ist, erscheint da auf den ersten Blick recht widersinnig.

Den Anstoß dazu gab folgende Überlegung: In vielen Branchen haben unabhängige Preissuchmaschinen eine mächtige Marktposition erobert. Im Lastminute-Markt war dies bisher noch nicht geschehen, da die Preisinformationen über die Fülle der Angebote nicht leicht verfügbar waren. Durch die Entwicklung eines eigenen Tools hatte L’TUR hatte diese Daten aber als erster
Anbieter in strukturiert aufbereiteter Form zur Verfügung. Ursprünglich sollten diese Daten der Optimierung der eigenen Preisstrategie dienen. Aber mit diesen Daten stand auch die Frage im Raum, ob man diese nicht in Form eines „Preisvergleichers“ allen Kunden im Laufe des Such- und Buchungsprozesses zur Verfügung stellen sollte. Dies wäre eine wirksame Eintrittshürde für eine unabhängige Preissuchmaschine, aber welchen Effekt hätte es auf das Buchungsverhalten der Kunden?

Ob die innovative Idee eines eigenen Preisvergleichers L’TUR stärker nutzen als schaden würde, sollte eine fundierte Marktforschungsstudie klären. Hierfür wurde zunächst ein theoretisches
Modell des Entscheidungsprozesses mit den relevanten preispsychologischen Konstrukten entwickelt, über das mit Hilfe eines experimentellen Designs – über den Vergleich von
Buchern und Nicht-Buchern – die Effekte der Einführung eines Preisvergleichs ableitbar waren. Konkret wurde dazu der Such- und Buchungsprozess mittels objektiver Beobachtung
(Abbrecheranalyse, Monitoring von Beratungsgesprächen) und subjektiver Befragung für online und offline Kanäle analysiert. Erst als sich mit diesem Pre-Test voraussagen ließ, dass der Nutzen eines solchen Preisvergleichs für L’TUR höher ist als der potenzielle Schaden, wagte L’TUR die umfassende Umsetzung und wurde von dem großen Erfolg sogar noch überrascht:

 Die Conversion Rate stieg um 70% ohne dass sich am faktischen Preisniveau etwas geändert hätte.
 Wenn L’TUR das günstigste oder ein ähnlich preiswertes Angebot wie die Konkurrenz hat, liegt sie jetzt deutlich höher als zuvor ohne Preisvergleicher.
 Selbst wenn L’TUR nun erkennbar teurer als die Wettbewerber ist, liegt die Conversion Rate sogar noch leicht über dem Niveau von zuvor ohne Preisvergleicher.

Der abschließende Post Test klärt diese zunächst verwunderlich erscheinenden Ergebnisse noch weiter auf: Der Reisepreisvergleicher ist vor allem deshalb so erfolgreich, weil er je nach Motivlage der Kunden diese stärker von weiteren Vergleichen abhält als er sie motiviert, zum Wettbewerber zu gehen. Im Grunde macht er die intensiven Angebotsvergleiche der Kunden sinnlos, weil sie angesichts der real existierenden Preisunterschiede entweder objektiv unnötig oder den Suchaufwand subjektiv nicht wert sind. Der Reisepreisvergleich beendet so den
Suchprozess vorzeitig und im Sinne von L’TUR.

Da L’TUR meist die erste Anlaufstelle für die Suche von Lastminute-Reisen ist, wandelt sich diese eigentlich paradoxe Preisstrategie zu einem enormen Erfolg, dessen Grundlage große
Innovationskraft und ein ausgeklügeltes Forschungsprogramm waren.

Laudatio Beste Studie 2010

Wie geht man effizient mit der Vielzahl an Informationsquellen um, mit denen Betriebsmarktforscher jeden Tag konfrontiert werden? Wie kann man Zugriff zu Informationen bekommen, wenn diese gebraucht werden?

Vor dem Hintergrund der Schwierigkeiten im Umgang mit Informationsquelle aller Art skizzierte das Marktforschungsteam der Lufthansa Technik AG (LHT) im Dezember 2008 folgende Idee:

Ein Datenpool, der mit Dokumenten gefüllt wird (Zeitschriften, Newslettern, Analystenreports, Konferenzpräsentationen, etc.), der bei Bedarf nach Informationen effi-zient durchsucht werden kann.

 Es sollte möglich sein Beziehungen zwischen Begriffen zu finden, die vorher nicht bekannt waren, aber auch vermutete Beziehungen zu überprüfen.
 Darüber hinaus sollte aber auch eine Archivfunktion bestehen, damit man auf die vollständigen Originaldokumente zurückgreifen kann.
 Ein EDV-Tool mit den oben beschriebenen Eigenschaften gab es bisher nicht. Es blieb also nur eines übrig: Eine neue Anwendung musste entwickelt werden.

Zusammen mit der TextTech GmbH entwickelte die LHT ab Januar 2009 erste Lösungsansätze und weitere Ideen. Im Frühjahr 2009 konnte ein erster Prototyp präsentiert werden. Die ersten Tests fielen ausgesprochen positiv aus, ab August 2009 wurde mit der Realisierung des Tools Insight Mining begonnen.

Insight Mining eine Entwicklung der TextTech, die LHT war Launching Customer und begleitete die Entwicklung mit Input aus der Praxis der betrieblichen Marktforschung. Dadurch wurde es möglich ein Werkzeug zu entwickeln, welches den hohen Anforderungen der betrieblichen Marktforschung gerecht wird. Insight Mining sollte nicht nur die Bedürfnisse der LHT abdecken, sondern von Anfang eine Implementierung bei anderen Unternehmen erlauben.

Ein reines Ablagesystem zu schaffen stellt keine besondere Herausforderung dar und ist auch nicht mehr zeitgemäß. Insight Mining ist innovativ, da erstmals Text Mining-Methoden für ein Knowledge Management System verwendet werden. Bisher wurden diese Methoden in erster Linie für Web 2.0 Analysen verwendet.

Text Mining ist der Prozess der Zusammenstellung, Organisation und Analyse großer textueller Dokumentsammlungen mit statistischen und linguistischen Mitteln sowie der Entdeckung versteckter Beziehungen zwischen Texten und Textfragmenten mit dem Ziel der Wissenserweiterung. Somit besteht eine methodische Verwandtschaft mit dem Data Mining.

Das Analysetool von Insight Mining ist das Herzstück der Anwendung. Durch eine graphi-sche Benutzeroberfläche ist ein schnelles und intuitives Surfen durch den Datenpool möglich. Die Suchoberfläche wird durch eine Vielzahl an Suchoptionen ergänzt, die eine effiziente Recherche erlauben..

Darüber hinaus erfüllt Insight Mining durch seinen modularen Aufbau noch weitere Anforderungen aus der Praxis, u.a. durch die Möglichkeit User Generated Content einzubinden.

Die Entwicklung von Insight Mining war in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung für alle Beteiligten, u.a. durch die Entwicklung neuer, praxisgerechter Berechnungsalgorithmen. Am Ende gelang es, ein Tool zu entwickeln, welches Suchanfragen um den Faktor vier bis sechs beschleunigt, und daher ausgesprochen wirtschaftlich ist.

Laudation Innovationspreis 2010

Forscherpersönlichkeit 2010 ist Professor Dr. Christa Wehner, Hochschule Pforzheim,
die als Dekanin der Hochschule Pforzheim den Studiengang Marktforschung zu einer exzellenten Ausbildungsstätte entwickelt hat. Christa Wehner verbindet langjährige Institutspraxis und hohe Professionalität mit unermüdlichem Engagement und einer charismatischen Persönlichkeit.

Der Preisträger ist Dr. Klaus Haupt. 
Ihn zeichnen mit der Gründung und dem internationalen Ausbau der heutigen PSYMA Group über 50 Jahre erfolgreichen Unter-nehmertums aus. Haupt zeigte in seiner gesamten Berufslaufbahn ein überdurchschnittliches persönliches Engagement für die Entwicklung unserer Profession und leistete als ADM-Vorstand und dessen Vorsitzender über viele Jahre einen entscheidenden Beitrag zur Zukunftssicherung der Marktforschungsbranche.