Wie sieht Marktforschung im Jahr 2035 aus? Spoiler: Statt träger Alibi-Forschung wird Research zur permanenten Infrastruktur für echte Entscheidungen. Unsere CPRO Louise Leitsch erklärt im Interview, warum KI kein Co-Pilot ist, wieso 80-Seiten-PDFs endgültig ausgedient haben und welche drei Skills Insights-Teams künftig zu den wichtigsten Entscheidern im Unternehmen machen.
Louise: Marktforschung 2035 ist kein Projektgeschäft mehr, sondern Infrastruktur. Insights entstehen nicht einmalig und per reaktivem Auftrag, sondern permanent und proaktiv. Und sie liegen sofort dort, wo etwas entschieden werden muss.
Die Insights-Abteilung verschwindet deshalb nicht, aber ihre Aufgabe verschiebt sich radikal. Das Tagesgeschäft – der schnelle Konzepttest, die Zielgruppen-Rückfrage, der Pricing-Check – wandert in die Teams selbst: Produkt, Marketing, Category Management fragen eigenständig und erhalten valide Antworten in Stunden statt Wochen.
Was im Insights-Team bleibt, ist die anspruchsvollere Hälfte des Jobs: Center of Excellence und interne Beratung. Die großen strategischen Initiativen - Portfolio-Entscheidungen, Markenarchitektur, Positionierung, Markteintritte - werden dort geownt. Dazu kommt die Hoheit über Methodik, Datenarchitektur und Qualitätsstandards, damit die dezentrale Geschwindigkeit nicht in dreißig widersprüchliche Wahrheiten zerfällt. Die Insights-Leute von 2035 sind keine reinen Studien-Abwickler:innen, sondern tatsächlich die Menschen mit dem stärksten Business Accumen im Raum: Sie verstehen das Business und die Stakeolder so gut wie die Methode.
Was hoffentlich endlich verschwunden sein wird: Vanity KPIs wie „Brand Love", die wichtig klingen, aber nichts bringen. Wer Ehrenberg-Bass gelesen hat, weiß, dass Markenliebe kein Treiber ist, sondern ein Nebenprodukt von Marktanteil - große Marken werden mehr geliebt, weil sie größer sind, nicht umgekehrt. Und die 80-Seiten-Studie. Wenn ein Ergebnis erst gelesen werden muss, um zu wirken, hat es schon verloren.
Louise: Zwei Brüche, und beide sind ziemlich unangenehm.
Der erste: Unsere Branche hat kein Technologieproblem, sie hat oftmals ein Relevanzproblem. Ein großer Teil dessen, was heute in Auftrag gegeben wird, ist reine Absicherung (wie oft ich schon „I want to cover my a** gehört habe“…) – also Forschung, die eine Entscheidung dokumentiert, die längst gefallen ist. Diese Budgets werden bis 2035 verschwinden, und zwar zu Recht. Insights müssen aktiv zum Unternehmenswachstum oder zur Margenoptimierung beitragen, um eine Daseinsberechtigung zu haben.
Der zweite: Datenqualität und Teilnehmer:innenmotivation wird zur Existenzfrage. Ein erheblicher Anteil der Antworten, die heute als „repräsentativ" verkauft werden, kommt nicht von echten Menschen mit echter Meinung, sondern von Bots und professionellen Fraudsters, die in zwölf Panels gleichzeitig sitzen. Das Problem gab es schon immer, und es wird in Zeiten von AI von Monat zu Monat schlimmer. Wer das 2035 nicht nachweisbar im Griff hat, verkauft keine Insights, sondern Rauschen mit Konfidenzintervall.
Louise: Vielleicht ein Hot Take, aber KI ist für mich keine „Co-Pilotin“ und auch keine „Kollegin“. Sie ist ein extrem gutes Werkzeug, wenn man weiß, wie man es benutzt). Werkzeuge haben keine Meinung und keine Empathie für Stakeholder (und auch keinen Humor – ein oft unterschätztes Asset).
Was die KI bis 2035 auf jeden Fall übernehmen wird: Fragebogen-Setup, Übersetzungen, Datencleaning, Codierung offener Antworten, das Durchsuchen von zehn Jahren Studienarchiv in Sekunden… Arbeit, die ohnehin niemand stark vermissen wird. Und in der frühen Ideation-Phase testen wir Konzepte mit KI-Personas vorqualitativ an, bevor Feldbudget fließt – sie eröffnet also neue Felder für Researcher.
Was sie nicht kann: sagen, was Menschen tun werden, was sie noch nie getan haben. Synthetische Daten sind ein Hypothesengenerator, kein Datenersatz. Ein Modell, das auf vergangenem Verhalten trainiert ist, reproduziert den Status quo - es sagt dir zuverlässig, was gestern richtig war. Wer Simulation als Evidenz verkauft, betreibt Wahrsagerei in Excel. Zudem kann die KI auch keine Stakeholder managen, Räume lesen, Insights an der richtigen Stelle auf die richtige Art und Weise an die richtige Person kommunizieren… Dafür braucht es Menschen mit Empathie, Menschenverständnis und Businessverständnis.
Louise: Fragen ja, Fragebögen nein. Die 20-Minuten-Matrix ist schon heute tot, wir tun nur noch so, als ob. Und das ist keine Komfortfrage, sondern eine Qualitätsfrage: Nach ungefähr zehn Minuten hören Befragte auf, zu antworten, und fangen an, Felder zu füllen. Straightlining, Satisficing, Durchklicken. Wir bezahlen also für Daten, die wir durch die Länge unserer eigenen Fragebögen kaputt gemacht haben.
2035 sind Befragungen conversational, super user-freundlich und adaptiv: Wer eine Freitextantwort (gerne auch per Voice) gibt, bekommt eine Nachfrage – automatisch, dort, wo es interessant wird. Das ist kürzer für die Befragten und tiefer für uns. Beides gleichzeitig, kein Trade-off.
Auch wenn synthetische Daten neue Use Cases für Research eröffnen werden (Early-Stage Validation; Research für das 1-Personen-Start-Up) werden ganz viele klassische Use Cases – allen voran Brand Tracking – weiterhin echte Menschen als Datenquelle benötigen, wenigstens für einen Teil des Datensatzes.
Louise: Die erwartete Antwort ist wahrscheinlich „mehr“. Meine ist: weniger, dafür strategisch ausgewählt. Es gibt unendlich viele interessante Datenpunkte. Nice to know. Aber nur ein Bruchteil davon hilft dabei, ein besseres Produkt zu bauen oder eine Marke wachsen zu lassen. Die entscheidende Kompetenz 2035 ist deshalb nicht Zugang, sondern Auswahl: aus der Flut des Möglichen die drei Quellen zu identifizieren, die eine Entscheidung tatsächlich verändern. Principle of Parsimony – das einfachste Setup, das die Frage beantwortet, gewinnt. Alles darüber hinaus ist Beschäftigungstherapie mit Dashboard.
Der zweite, unterschätzte Teil: verstehen, wie die Quellen zusammenhängen. Brand-Health- und Shopper-Daten liegen heute in den meisten Unternehmen bei unterschiedlichen Teams, in unterschiedlichen Tools, in unterschiedlichen Zyklen. Dabei beantworten sie zwei Hälften derselben Frage: Denken Menschen in der Kaufsituation an mich - und finden sie mich dann auch? Wer nur das Erste misst, optimiert Werbung gegen ein Distributionsproblem. Wer nur das Zweite misst, optimiert das Regal für eine Marke, an die niemand denkt. Erst zusammengedacht ergibt das einen Prozess statt einzelner Fragmente.
Louise: Ehrlich gesagt: Sie werden Rollen stark verändern und in manchen Unternehmen und Subbranchen vielleicht sogar Rollen kosten. Wer heute im Kernfeld koordiniert, Tabellen aufbereitet und Charts baut, macht 2035 nicht mehr diesen Job – sondern irgendeinen anderen. Das offen zu sagen, halte ich für fairer, als es hinter „Effizienzgewinnen" zu verstecken.
Was frei wird, ist Einfluss im Unternehmen. Wenn das Operative wegfällt, verschiebt sich die Frage von „Wie erheben wir das?" zu „Was heißt das, und was tun wir?" Marktforschende rücken damit näher an Produkt- und Marketingentscheidungen - nicht als Dienstleister, die auf Briefings warten, sondern als die Instanz, die entscheidet, welche Frage überhaupt die richtige ist, und als starker Berater, wie man Probleme lösen sollte.
Louise: Methodisches Handwerk ist die Eintrittskarte, nicht die Differenzierung. Wer eine Statistik nicht auseinandernehmen kann, sollte den Job wahrscheinlich nicht machen… aber davon allein wird keine einzige Entscheidung besser. Der Unterschied entsteht an drei anderen Stellen, und keine davon ist ein Tool.
Business Acumen. Wer nicht versteht, wie das eigene Unternehmen Geld verdient, forscht am Briefing vorbei. Hinter jeder Fragestellung steht eine kommerzielle Entscheidung: Preis, Portfolio, Distribution, Mediabudget. Die Aufgabe ist nicht, die gestellte Frage zu beantworten, sondern die Frage zu finden, die tatsächlich auf dem Spiel steht (und auf diese dann eine gute Antwort + Empfehlung zu geben).
Stakeholder Management. Insights setzen sich nicht durch, nur weil sie richtig sind. Man muss wissen, wer im Unternehmen was entscheidet, zu welchem Zeitpunkt und auf welcher Grundlage – und sich dann dort einfach einen „Seat at the Table“ nehmen. Und man muss bereit sein, eine Antwort zu vertreten, die sich jemand ausdrücklich nicht gewünscht hat.
Storytelling. Die richtigen Leute, der richtige Moment, die richtige Form. Dasselbe Ergebnis braucht im Board-Meeting eine andere Erzählung als im Sprint-Planning des Produktteams; nicht, weil man die Wahrheit biegt, sondern weil Relevanz kontextabhängig ist. Wer das ignoriert, liefert korrekte Ergebnisse, die nichts bewegen.
Ein Insight, der nicht ankommt, ist kein Insight. Er ist eine Datei.
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