Empirische Forschung – Vor- und Nachteile

Empirische Forschung bezieht sich auf die Verwendung von Beobachtungen und Messungen, um Hypothesen zu überprüfen und Theorien zu entwickeln. Sie ist ein wichtiger Bestandteil der Wissenschaft und umfasst sowohl quantitative als auch qualitative Methoden. Es ist gekennzeichnet durch den Einsatz von Beobachtung und Experimenten, um Phänomene zu untersuchen und zu verstehen.

• Qualitative Methoden in der empirischen Forschung beziehen sich auf Ansätze, die hauptsächlich darauf abzielen, subjektive Erfahrungen, Meinungen und Einstellungen von Personen zu erfassen und zu interpretieren. Diese Methoden umfassen typischerweise Interviews, Beobachtungen und die Analyse von Dokumenten und Materialien.
• Quantitative Methoden in der empirischen Forschung beziehen sich auf Ansätze, die darauf abzielen, objektive Daten zu sammeln und zu analysieren, indem sie statistische Verfahren anwenden. Dazu gehören beispielsweise Umfragen, Experimente und die Analyse von statistischen Daten. In Umfragen werden Fragen gestellt und die Antworten in numerischen Werten erfasst, die später statistisch ausgewertet werden können. Experimente ermöglichen es, kausalen Zusammenhänge zwischen Variablen zu untersuchen, indem man die Auswirkungen von unabhängigen Variablen auf abhängige Variablen misst. Quantitative Methoden sind geeignet für die Untersuchung von Phänomenen, die sich messen und numerisch beschreiben lassen und es ermöglicht eine statistische Generalisierbarkeit.

In diesem Artikel zeige ich Vor- und Nachteile der empirischen Forschung, empirische Forschungsmethoden und Erhebungen ein und gehe auf die Forschungsmethoden des Onlinemarketings ein.

Empirische Forschung im Business

Es gibt drei Gruppen von Unternehmen. Mithilfe der empirischen Forschung, kannst Du herausfinden, zu welcher dieser Gruppen Dein Business gehört.

• Die erste Gruppe kämpft täglich um ihre Existenz, da sie im falschen Markt agiert und schlecht umsetzt.
• Die zweite Gruppe besteht aus Unternehmen, die zwar auf dem richtigen Markt sind, aber schlecht umsetzen, sprich täglich mit der Komplexität ihrer Aufgaben kämpfen.
• Weiterhin gibt es die dritte Gruppe, die nicht kämpft, da sie ihren Erfolg kreiert: Sie hat ihren eigenen Markt und setzt perfekt um.[1]

Wie merkt man, dass man sich auf dem falschen Markt befindet oder die Bedürfnisse der Kunden nicht verstanden hat?

Wettbewerb

Bestehende Unternehmen müssen sich heute zahlreichen umweltbezogenen Herausforderungen stellen. Zu diesen Herausforderungen gehören die Adaptierung an verändernde Wettbewerbssituationen, den technischen Fortschritt und den «Wertewandel».[2] Fortlaufend muss die Effizienz erhalten werden, indem die Markt- und Kundenorientierung optimiert wird. Zwangsläufig ist dies ohne die nötige Agilität kaum möglich.[3]

Produkte und Business-Ideen

Aber auch neue Produkte oder Business-Ideen müssen evaluiert werden. Oft fehlt es jedoch an Budget, um Geschäfts-Ideen zu prüfen. Empirische Forschung ist jedoch mit hohen Aufwänden oder Kosten verbunden. Ist es heute noch sinnvoll, klassische „EMPIRISCHE“ Marktforschung zu betreiben und Hunderte oder gar Tausende von potenziellen Kunden anzurufen, um sie zu fragen, was sie mögen? Wer hat denn dazu noch die nötigen Ressourcen? Oder gibt es kostengünstigere Alternativen?

Empirische Forschung im Online-Marketing

Empirische Forschung im Online-Marketing bezieht sich auf die Verwendung von Beobachtungen und Messungen, um die Wirksamkeit von Online-Marketingstrategien zu untersuchen. Dies kann beispielsweise durch die Analyse von Website-Traffic, Klickraten, Konversionen und Kundenfeedback erfolgen. Es kann auch darauf abzielen, das Verhalten von Kunden im Internet zu verstehen und wie sie auf bestimmte Marketingaktivitäten reagieren. Im Online-Marketing kann empirische Forschung helfen, die Effektivität von Online-Werbekampagnen zu messen, die Zielgruppe besser zu verstehen und die ROI von Marketingausgaben zu maximieren.

Empirische Forschungsmethoden

Empirische Forschungsmethoden sind Techniken, die verwendet werden, um Daten zu sammeln und zu analysieren, um Hypothesen oder Theorien zu überprüfen. Einige Beispiele für empirische Forschungsmethoden sind:

1. Experimente: Durchführung von Kontroll- und Experimentgruppen, um die Wirksamkeit von bestimmten Variablen zu testen.
2. Surveys: Durchführung von Umfragen, um Informationen von einer grossen Anzahl von Menschen zu sammeln
3. Beobachtungen: Beobachten von Verhaltensweisen oder Phänomenen, um Informationen zu sammeln.
4. Interviews: Durchführung von Interviews, um tiefergehende Informationen von einer kleinen Anzahl von Personen zu sammeln.
5. Analyse von Dokumenten: Untersuchung von Dokumenten wie Protokollen, Aufzeichnungen und anderen schriftlichen Materialien, um Informationen zu sammeln.
6. statistische Analyse: Anwendung von statistischen Methoden, um die gesammelten Daten zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Es gibt auch eine Vielzahl von spezialisierten Methoden, die in bestimmten Fachgebieten verwendet werden, wie z. B. geografische Informationssysteme (GIS) in der Geografie, Text-Mining in der Soziologie oder Netzwerk-Analyse in der Soziologie.

Etwas Theorie zur empirischen Forschung

Beim Problem-Solution-Fit (PSF) geht es darum, die Werthypothese zu verifizieren. Dabei soll gezeigt werden, dass die innovative Methode der Erhebung der Daten durch die Verwendung von Google und sozialen Netzwerken zu Zwecken der Marktforschung und Produktentwicklung zur Evaluation einer unternehmerischen Chance geeignet sind. Durch die Grenzen der Methode „Befragung“ wird bewusst weitgehend auf diese verzichtet.

Beim Product-Market-Fit (PMF) wird die Wachstumshypothese bestätigt. Die Aufwände werden analysiert und die Frage beantwortet, ob die Methoden geeignet sind, um eine Geschäftsidee zu skalieren.

Diese Hypothesen sollen durch empirische Forschung, sprich durch Reproduzierbarkeit der Resultate, belegt werden.

Empirische Analyse

Eine empirische Analyse ist eine Methode der Untersuchung, bei der Daten durch Beobachtung oder Experimente gesammelt werden, um eine Hypothese oder ein Phänomen zu untersuchen. Es handelt sich dabei um einen wissenschaftlichen Ansatz, bei dem die Datenanalyse im Vordergrund steht, um eine bestimmte Aussage über die Realität zu treffen. Empirische Analysen können in vielen Bereichen wie Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Medizin und Naturwissenschaften angewendet werden. In unserem Fall wollen wir das PSF und das PMF überprüfen.

Evaluation des Problem-Solution-Fit (PSF)

Durch die systematische Datenerhebung bzw. durch systematisches Gewinnen von Informationen, welche entweder durch Experimente, Beobachtung oder Befragung im Labor oder direkt im Feld durchgeführt wird, d.h. die Untersuchung eines Phänomens bzw. Problems in seinem jeweiligen Kontext, wird der Ökonomie die Möglichkeit geboten, Hypothesen oder Modelle empirisch zu evaluieren.

Evaluation des Product-Market-Fit (PMF)

Bei den benutzerorientierten bzw. empirischen Methoden der Usability-Evaluation werden künftige bzw. reale Benutzer mit dem Produkt konfrontiert und während der Interaktion mit diesem Produkt beobachtet.[3] Die Beobachtung der Nutzer ermöglicht Rückschlüsse über die Stärken und Schwächen der untersuchten Produkte.[5]

Zu beachten

Das Kennzeichen empirischer Forschung ist ihre Reproduzierbarkeit. Oder einfach gesagt: Wenn man bereits mehrere Eier zu Boden fallen gelassen hat, und jedes einzelne zu Bruch ging, kann man nach dieser Beobachtung davon ausgehen, dass jedes weitere Ei auch zerbrechen wird. Man kann somit das Experiment wiederholen und dasselbe Resultat erhalten. Somit hat man empirisch belegt, dass rohe Eier, wenn man sie aus einer gewissen Höhe fallen lässt, zerbrechen.

Empirische Methoden setzt man bei der Forschung ein, wenn man von durch Wahrnehmung gewonnene Erfahrungen und feststellbare Phänomene ausgeht und diese systematisch erfasst und auswertet. Es geht entweder um objektive Gegebenheiten, subjektive Meinungen oder individuelle Verhaltensweisen. Die Daten werden durch Befragung, Beobachtung oder Inhaltsanalyse erhoben. Eine weitere wichtige Unterteilteilung ist, quantitative (statistisch repräsentierbare, «harte» Daten) und qualitative (nicht standardisierte Daten) Methoden zu unterscheiden.

Die Grenzen der Befragung in der Empirischen Forschung

Die in der empirischen Forschung übliche Erhebung von Zusammenhängen und Daten durch Befragungen leisten hier im Zusammenhang mit dem Untersuchungsgegenstand eine geringe Hilfestellung. Die Untersuchung und Prognose einer sozialen Wirklichkeit würde durch eine Befragung der Betroffenen unzureichend unabhängig erhoben.

Im Gegensatz zur Befragung, bei welcher Auskunft und tatsächliches Verhalten nicht übereinstimmen können, da sie durch Effekte wie sozialer Erwünschtheit, der Diskrepanz zwischen Einstellung und Verhalten, instabilen Auffassungen von Sachverhalten, Ja-sage-Tendenzen und der Tendenz zur Mitte kaum ein langfristiges Abbild der sozialen Wirklichkeit bieten können, ist die digitale Verhaltensanalyse von der Komplexität zu Inkonsistenzen und irrationalem Verhalten befreit.

Erhebungen in der Empirischen Forschung

Zur Evaluation des Problem-Solution-Fit wird Sekundärforschung betrieben: Es werden Daten zu Trends und Interessen, sowie der bestehende Wettbewerb in der Weiterbildungsbranche durch die Verwendung von Informationsquellen (Google, Facebook, Tracking) gewonnen. Die Datenaufbereitung dient einerseits zum Designen neuer Produkte, sowie andererseits zu deren Vermarktung. Mögliche Quellen sind:

• Trends.google.com
• Google Ads Suchvolumen
• Facebook Ads Suchvolumen
• Häufigkeit von verwendeten Hashtags
• Likes und Shares auf Social Media
• Google Analytics auf Landing-Pages *
• A/B-Testing von Landing-Pages *
• Heatmaps von Landing-Pages *
• Usw.

* Eine Landing-Page ist eine einfache Webseite, welche ein Produkt vorstellt und den Besucher zu einer Handlung bewegen soll. Durch den geringen Aufwand, der die Erstellung von Landing-Pages mit sich bringt, eignen sich diese perfekt als virtuelles MVP. Mehr dazu in meinem Beitrag zu Landing-Pages und Optimierung von Produkten durch Human Centered Design.

Fazit

Mit all den, aus der empirischen Forschung gewonnen Informationen kann man sein Angebot fortlaufend verbessern. Die Komplexität der Informationen ist jedoch weitaus höher als bei einer Ja/Nein-Umfrage – und kann daher die Wahrnehmung des Menschen übersteigen. Daher werden heute schon künstliche Intelligenzen entwickelt, die Produkte anhand solcher Daten verbessern können. Wer aus den gewonnenen Informationen Rückschlüsse ziehen und seine Produkte ohne AI verbessern will, der sollte sich an einen erfahrenen SEO-Spezialisten wenden – denn, um das Google Ranking zu verbessern, braucht es Marktforschung, und genau diese Methoden werden seit Jahren von Online-Marketing-Experten verwendet.

Quellen:
[1]        Baldegger, Management: Strategie – Struktur – Kultur, 2017, aus Bleicher, 1999.
[2]        Baldegger, Firm Growth and Innovation, 2017.
[3]        Schweibenz/Thissen, 2003.
[4]        Heuer, 2003.