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ESOMAR Career Event 2020

Im dritten Jahr in Folge kooperierte der internationale Marktforschungsverband ESOMAR mit der Hochschule Pforzheim beim nationalen „Career Event“, einem kompakten Veranstaltungsformat, welches Studierende betriebswirtschaftlicher Studiengänge unter der Überschrift „Industry meets Talents“ über aktuelle Forschungstrends in der Marktforschung informiert und es ihnen ermöglicht, mit potentiellen Arbeitgebern, gestandenen Marktforschern, aber auch den High Potentials der Branche in Kontakt zu kommen. Christa Wehner, Studiengangsleiterin des Studiengangs Marktforschung und Konsumentenpsychologie, begrüßte zusammen mit ihren Mitveranstaltern von Verbandsseite, den nationalen ESOMAR Repräsentanten Dirk Frank und Christoph Welter, etwa 70 Teilnehmer am 29. Oktober im Online Konferenzraum. Nach einer kurzen Vorstellung der Ziele und Arbeitsschwerpunkte von ESOMAR und der „Young ESOMAR Society“ (YES), der Nachwuchs­organisation für Studenten, durch Dirk Frank, der auch im Studiengang Marktforschung als Honorarprofessor lehrt, ging es in medias res.

Die diesjährigen Gewinnerinnen des YES-Awards, dem internationalen ESOMAR Preis für die beste Forschungsarbeit aus dem Nachwuchsbereich, begannen mit einem enthusiastischen Vortrag zu einem alten Problem der Marktforscher: Kann man vertrauenswürdige Angaben erwarten, wenn man Verbraucher in Studien direkt zu ihrem Gehalt fragt? Zugeschaltet aus Hongkong und Singapore präsentierten Vardhini Ramesh und Joleen Chan, beide Global Business Graduates von Kantar, unter dem Titel „Time to destroy the online facade“ einen innovativen Ansatz, der es ermöglicht, über eine Reihe von Indikatorfragen zu einer reliableren Einkommensschätzung zu kommen. Über einhundert potenzielle Vermögensindikatoren wurden in drei Ländern darauf getestet, wie gut sich mit ihnen reales Vermögen und Einkommen einer Person vorhersagen lassen, ohne dass die Ergebnisse von sozialer Erwünschtheit oder anderen Antworttendenzen zu stark verzerrt werden. Das Forschungs­ergebnis ist ein standardisiertes Fragenset, welches spielerisch im Verlauf einer Befragung eingesetzt wird, um durch die „Fassade“ des Verbrauchers hindurch eine weitere Facette seines wahren Selbst zu enthüllen. Die Nachwuchsforscherinnen schlossen mit einem flammenden Appell an ihr studentisches Publikum, mit nicht nachlassender Neugierde in den Beruf zu starten und gewohnte Praktiken mutig zu hinterfragen.  

Im starken Kontrast zur Lösung konkreter Forschungsprobleme ging es im zweiten Vortrag dann um einen Blick aus dem Helikopter auf eine Branche im Wandel. Christoph Welter, Managing Director von Point Blank, stellte zusammen mit David Smith, Director von DVL Smith Ltd., eine Eigenstudie von ESOMAR unter dem Titel „“Demonstrating the value of investing in customer insights” vor. David Smith, ein Urgestein der Branche, ehemaliger ESOMAR Vice President und Träger zahlreicher Forschungspreise, ist einer der Autoren der Studie, die sich mit der Frage beschäftigt, welchen Wertschöpfungsbeitrag Marktforschung in und für Unternehmen leisten kann und muss, um ihre Relevanz belegen zu können: Wird die betriebliche Marktforschung als reine Kostenstelle oder als wichtiger „Value Creator“ von anderen Stakeholdern erlebt? Den Studierenden wurde ein konkretes Bild vermittelt, über welche Kompetenzen die Mitglieder eines „Insight Teams“ auf Kundenseite verfügen müssen, um den immer weiter steigenden Anforderungen gerecht zu werden. Christoph Welter betonte die Herausforderungen, die ein „Schneller, billiger und besser“ - Paradigma für die Marktforschungsausbildung bedeuten: Gefordert sind sowohl Kommunikations- als auch „Storytelling“-Kompetenzen, die Fähigkeit zum Unternehmenswachstum durch kreative Beiträge und nicht nur durch passive Risikoreduktion beizutragen und zu wissen, wann schnelle Antworten ausreichen und wo tiefer Erkenntnisbedarf auch einmal langsameres Herangehen rechtfertigt. Die Allverfügbarkeit von Daten erfordert, last not least, die Fähigkeit des Marktforschers zur Integration von Daten aus unterschiedlichsten Quellen und ihre Nutzbarmachung im Unternehmenskontext.

Die Möglichkeiten moderner Data Science Anwendungen am Beispiel der Pharmaforschung wurden von Thomas Heil, Vice President Consumer Health bei IQVIA, in einem spannenden Vortrag („How artificial intelligence and machine learning are changing market research in healthcare“) verdeutlicht. IQVIA ist ein globales Unternehmen mit über 67.000 Mitarbeitern und den Schwerpunkten Analytik, Technologielösungen und klinischer Auftragsforschung. Am konkreten Beispiel des aktuellen Einflusses der Covid-19 Pandemie auf Rezepteinlösungen in der Apotheke und die Anzahl der Patientenbesuche bei Allgemeinärzten wurden einleitend moderne Reporting- und Analysetools vorgestellt. Anschaulich wurde die Anwendung von Machine Learning Algorithmen anhand von Apothekenverkaufsdaten dargestellt. Zunächst werden die Unterschiede in den „Warenkörben“ von Apotheken, deren Daten im Panel vorliegen, durch soziodemographische, micro-geographische (bspw. Lage der Apotheke) oder apothekenbezogene Daten (bspw. Anzahl der Mitarbeiter) über Random-Forrest-Algorithmen bestmöglich erklärt, um dann die Warenkörbe der nicht im Panel abbildbaren Apotheken, und damit den Gesamtmarkt, über die Anwendung des ML Algorithmus zu prognostizieren.

Den fulminanten Abschluss des Vortragsnachmittags bildete ein Autorenkollektiv, bestehend aus den Marktforschern eines namhaften Markenartiklers, vertreten durch Marco Walter, Senior Research Consultant bei Tchibo, und eines Start-Ups, repräsentiert durch die Gründer von Cauliflower, Lukas Waidelich und Gianluca-Daniel Speranza. Unter dem Titel “Finding the 80% rotten apples in your innovation pipeline. How AI-based semantic analysis brought the break-through in early-stage product testing” präsentierten die Autoren einen Forschungsansatz, der bereits wenige Wochen zuvor auf der globalen ESOMAR Konferenz viel Beachtung fand: Das vielfältige und schnell wechselnde Angebot von Tchibo im Non-Food Bereich erfordert ebenso schnelle Entscheidungen. Welche Artikel werden erfolgreich sein, welche floppen? Was verkauft sich über welchen Betriebskanal und welche Mengen müssen von welchem Produkt eingekauft werden? Anhand historischer Daten entwickelte Cauliflower ein Vorhersagemodell, welches offene Konsumenten­bewertungen zur Vorhersage der Flop-Rate zugrunde legt. Grundlage ist ein automatisiertes Vorgehen, welches über ein Deep Learning Modell /Neuronale Netze den Zusammenhang zwischen Abverkaufserfolg und Konsumentenbewertung erlernt. In der späteren prognostischen Anwendung reagiert die verwendete KI auf die Antworten des Befragten durch zielgerichtetes Nachfragen, wendet den semantischen Prognosealgorithmus auf die neuen Textdaten an und kann so mit 80% Sicherheit die Erfolgsaussichten neuer Tchibo-Produkte vorhersagen.

Der sonst übliche Ausklang bei einem Getränk und einem Imbiss fiel der Covid-19 Situation zum Opfer, dafür konnten die Studierenden in virtuellen Break-out Sessions mit den Moderatoren und Vortragenden die Themen weiter vertiefen und sich detaillierter nach der einen oder anderen Berufseinstiegschance erkundigen.