Der Benutzer lebt in seinem eigenen Universum. Dieses besteht aus einer Vielzahl an Vorlieben, Eigenschaften und Merkmalen. Um Produkte & Services zu verkaufen, helfen uns soziodemographische und geographische Merkmale den Kundenstock einzugrenzen. Weiters dienen psychologische, sozialpsychologische, soziologische und kombinierte Kriterien dieser Notwendigkeit. Aus meiner Sicht ist das Verstehen des Kunden und bleibt das Begreifen seiner BedĂŒrfnisse die KĂŒr.

Die soziodemographischen Merkmale fokusieren auf soziale und wirtschaftliche Aspekte, geodemographische Kriterien auf regionale Unterschiede. Wir wissen also ĂŒber Geschlecht, Alter, Haushalts­grĂ¶ĂŸe, Haushaltseinkommen, Berufsgruppenzu­gehörigkeit, Sozialschicht, Familien- / Le­benszyklus, Religion, Staatszugehörigkeit und regionale Merkmale bescheid. Diese Daten sind in den Industrienationen leichter zugĂ€nglich als in EntwicklungslĂ€ndern.

EntwicklungslĂ€nder haben oft kein Meldeamt. AusfĂŒhrende Organe und jene, die mit Daten fĂŒr statistische Erhebungen arbeiten, keine Kontrollmechanismen. Mit dieser Aussage hatte mich ein Professor an der Westminster University schockiert. Nicht zuletzt um gleich darauf zum Besten zu geben: Man stelle sich ein Schiff ĂŒberfĂŒllt mit Menschen vor. Dieses schwankt und versucht, auf die andere Seite des Flußes zu gelangen. Der Meldebeamte (Statistiker) versucht so viele Menschen wie möglich zu befragen und deren Daten zu erfassen. Kommt das Schiff an, bevor alle Daten erfaßt wurden, ist das die RealitĂ€t die wir in Zahlen erfahren. Nicht jedoch, welche HĂŒrden der Beamte auf sich nehmen musste, um einen geeigneten Ort zur punktuellen Datenaufnahme (Schiff) zu erreichen. Mehr könne man nicht tun.

FĂŒr mich ist das ein exzellentes Beispiel fĂŒr die zu hinterfragende GlaubwĂŒrdigkeit der veröffentlichten Zahl. Wir kennen die UmstĂ€nde nicht, unter denen Daten erfaßt wurden, wir werden meistens keine wahrheitsgetreue ErlĂ€uterung fĂŒr die Herleitung erhalten können. Das BemĂŒhen und akribische ZusammenfĂŒhren an statistischen Zahlen kommt in vielerlei Publikationen zutage. Dies wurde mir besonders klar, als ich fĂŒr die Data Development Group (World Bank) tĂ€tig war. Wir arbeiteten an einer Wissensplattform fĂŒr Statistiker aus 20 afrikanischen LĂ€ndern.

ZurĂŒck zur ValiditĂ€t der Daten in IndustrielĂ€ndern. Anhand der erhaltenen Daten werden MĂ€rkte untergliedert, Segmente geschaffen, Zielgruppen (Benutzergruppen) abgestimmt und die korrekte Positionierung des Produktes kreiiert. SchlĂ€gt ein Aspekt fehl, oder ist z.B. das Timing der Kundenansprache (Frische österreichische Äpfel im Winter), die Inhalte nicht fĂŒr das EndgerĂ€t optimiert – C’est la vie (that’s life).

Wir können also eine Vielzahl an Schrauben drehen um die richtige Einstellung zu erhalten. Dazu mĂŒssen wir eintauchen in das Universum des Kunden, ihn zu verstehen suchen. Seine BedĂŒrfnisse begreifen, das was er will (want) und das was er braucht (need) zu unterscheiden wissen.