„Die Stichprobenziehung in der Online-Marktforschung befindet sich in einer Hybridphase“ - Teil 1

Online-Panels, KI und synthetische Daten verändern die Grundlagen der Stichprobenziehung. Doch trotz neuer Technologien bleiben Repräsentativität, Transparenz und die Qualität „echter“ Daten der Maßstab – und machen die Stichprobenforschung komplexer denn je. Das digitale Jahrbuch startet mit Oliver Frangakos, Country Manager bei Dynata und Mitglied im Fachbeirat des BVM, eine Interview- und Artikelreihe zur Stichprobenqualität.  

Wie würdest du den aktuellen Zustand der Stichprobenforschung in der Marktforschung beschreiben?

Oliver Frangakos: Die Stichprobenauswahl ist ein wesentlicher Faktor für den Erfolg jeder Marktforschungsstudie. Umfragen bieten nach wie vor einen entscheidenden und direkten Einblick in die Präferenzen, Verhaltensweisen und Denkweisen der Menschen, der sich nicht durch Sekundärdaten substituieren lässt. Die aus Umfragen gewonnenen Erkenntnisse sind jedoch nur so gut wie die Methoden, mit denen sie gewonnen werden. Aus diesem Grund ist ein solides Stichprobenprotokoll so wichtig. Die Entwicklung einer Stichprobe, die die Kriterien Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit nicht erfüllt, kann zu Problemen mit der Datenqualität führen. Die Umsetzung dieser entscheidenden Elemente ist in der gesamten Branche immer schwieriger geworden, aber Dynata bietet eine innovative Palette von Tools und Ansätzen, um diese Herausforderungen zu bewältigen.​

Vor welchen größten Herausforderungen stehen Panel-Anbieter, Institute und Auftraggeber heute bei der Stichprobenziehung?

Die Stichprobenziehung in der Online-Marktforschung befindet sich in einer pragmatischen Hybridphase: Die designbasierte Theorie bleibt der Maßstab, aber in der Praxis wird stark auf modellbasierte Anpassungen gesetzt, um nicht-probabilistische Rahmenbedingungen auszugleichen. Bis vor vielleicht 15 Jahren sprach man im Wesentlichen von drei unterschiedlichen Rekrutierungsmethoden, um eine Stichprobe für eine Marktforschungsstudie zu ziehen: telefonisch, online oder face-to-face. Mit der Individualisierung der Internetnutzung und der Verbreitung von Social Media kamen für die Online-Marktforschung neue Rekrutierungsmöglichkeiten hinzu. Die Rekrutierung wurde deutlich vielfältiger, aber auch komplexer.

Was bedeutet das für Online-Panel-Anbieter?

Für die auf online fokussierten Anbieter bedeutet das zum Beispiel: Dynata allein verwaltet über 3.000 Rekrutierungskanäle und Panelstrukturen über alle Märkte und Länder hinweg. Weltweit ist Dynata in 82 Ländern mit jeweils eigenen Panels vertreten, wobei jedes Panel durchschnittlich mehr als 200 Profilvariablen pro Panelteilnehmer umfasst. Diese Diversifikation ermöglicht es, bestmöglich die gesamte Breite der Internetnutzerschaft zu erreichen, denn der Anteil der Internetnutzer, die an klassischen Online-Panels teilnehmen wollen, ist bereits seit Längerem rückläufig, was sich insbesondere an der Erreichbarkeit jüngerer Zielgruppen bemerkbar macht.

Was bedeutet das für Euch konkret?

Diese zunehmende Komplexität ist eine Herausforderung für die Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit von Online-Umfragen. Um unter diesen sich schnell verändernden Bedingungen eine herausragende Qualität zu gewährleisten, hat Dynata einen systematisierten Ansatz auf Basis unterschiedlicher Online-Rekrutierungskanäle definiert, um die Stichprobenziehung zu vereinfachen. Diese Kanäle sind nach Involvement-Strategien organisiert. Neben klassischen proprietären Online-Panels existieren zwei weitere Rekrutierungskanäle: über Loyalty-Programme sowie über integrierte Partner wie beispielsweise Social Media, App-basierte Rekrutierung oder ähnliches.​

Der kanalbasierte Ansatz vereinfacht die Stichprobenauswahl und erhöht die Diversität in der Rekrutierung, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen, und sichert gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit der Forschungsergebnisse über verschiedene Projekte hinweg. Mit dieser Möglichkeit geht jedoch eine zunehmende Komplexität bei der Sicherung der Datenqualität einher. Das gelingt durch den Einsatz adaptiver Qualitätssicherungssysteme in der Rekrutierung sowie in der Umfrage selbst, die durch Machine Learning und KI-Tools unterstützt werden. Diese ermöglichen eine kontinuierliche, datenschutzkonforme Verifizierung der Identität von Befragten, unterstützen die adaptive Erkennung betrügerischer Teilnahmen und erleichtern die Vielfalt bei der Rekrutierung zu nachhaltigen Kosten – und damit die Aufrechterhaltung der Repräsentativität des Panels über einen längeren Zeitraum.

Die Fortsetzung des Interviews folgt am 12. März.

Die Fragen stellte Christian Thunig.