Publikum und Community Building Kultur | Herausforderung #5 – Datenerhebung
Einleitung
Es muss mit echten, evidenzbasierten Publikumsdaten gearbeitet werden, um von theoretischen Annahmen zu einer Perspektive zu gelangen, die auf den tatsächlichen Lebenserfahrungen beruht.
Letztendlich müssen alle Konzepte zu Publikumssegmenten, Personas, Bedürfnissen, Verhaltensweisen und Einstellungen anhand realer Erfahrungen überprüft und somit durch den Austausch mit echten Menschen bestätigt oder widerlegt werden.
Während die Notwendigkeit, Arbeitshypothesen zu testen, oft klar ist, erscheint der Schritt zur konkreten Datenerhebung angesichts knapper Ressourcen vielfach überwältigend.
Zu Beginn dieses Prozesses ist es wichtig zu wissen, dass es hier nicht um „Big Data“ oder teure externe Erhebungen gehen muss, sondern vielmehr um durchdachtes Datendesign und strukturierte Neugier.
Die schlechte Nachricht ist, dass es keine Alternative zur Datenerhebung gibt, um Annahmen zu testen und echte Erkenntnisse zu gewinnen. Die gute Nachricht ist, dass Organisationen in den meisten Fällen bereits Zugang zu weit mehr Daten haben, als ihnen bewusst ist.
Selbst wenn es um harte, quantitative Daten geht, ist es nicht nötig, große Datensätze auf einmal zu sammeln. Da der gesamte Weg ein Lernprozess ist, kann er stattdessen nach und nach im Laufe der Zeit aufgebaut werden.
Orientierung
Schrittweise statistische Relevanz aufbauen
Ein einfacher Fragebogen mit 12–15 Fragen, dessen Beantwortung nur 2–4 Minuten dauert, kann im Laufe der Zeit eine riesige Datenbank aufbauen.
Wenn man wöchentlich nur sechs Antworten sammelt, ergibt das über 300 Datensätze, wenn man täglich sechs Antworten sammeln kann, über 2.000 Datensätze pro Jahr – ein robusterer Datensatz als bei vielen groß angelegten Umfragen.
Nutzung von „Soft Data“
Organisationen verfügen bereits über wertvolle informelle Erkenntnisse von Mitarbeitenden, die im direkten Kontakt mit ihren Teilnehmenden bzw. Besuchenden stehen, wie Reinigungskräften, Technikteams und Barpersonal, die als „Sensoren“ dafür fungieren, wie Menschen den Raum tatsächlich nutzen.
Niederschwellige Methoden
Kreativität bei der Datenerhebung kann Barrieren sowohl für Mitarbeitende als auch für das Publikum abbauen.
Vergleiche und Benchmarking
Vergleiche – zwischen Jahren, Veranstaltungen oder verschiedenen Organisationen – sind der Punkt, an dem die Datenanalyse am aufschlussreichsten wird und es Teams ermöglicht, echte Verhaltensänderungen zu erkennen.
Praxis
Ansätze, Ideen und Beispiele aus der Praxis
Zu den bestehenden Datenquellen, die Kulturorganisationen identifizierten oder als neue Ansätze getestet haben, zählten beispielsweise:
Ticketingsysteme und Listen
Eine Kulturorganisation stellte fest, dass selbst einfache Listen Daten darüber liefern, wer teilnimmt, wie oft und wie groß die Gruppenbuchungen sind – und manchmal sogar statistische Daten zu den Standorten der Teilnehmenden, wie zum Beispiel Besucher*innen, die von einer Stadt in eine andere reisen.
Zeitpunkt von Eintrittstickets
Ein Kulturzentrum mit Galerieangebot ließ erstmals systematisch die Ticketverkäufe nach Wochentagen und Wochenzeiten analysieren. Das Ergebnis war eindeutig: Nicht das Interesse am Angebot war das Hauptproblem, sondern der Zeitpunkt, zu dem es zugänglich war. Die Analyse führte daher zu einer grundlegenden Veränderung der Öffnungszeiten.
Digitale Tools
Newsletter-Abonnentenlisten und Einblicke aus sozialen Medien wurden genutzt, um nachzuverfolgen, auf welche Links die Leute klicken oder welche Themen Interaktionen auslösen.
Fragen auf Untersetzern
Eine Kulturorganisation druckte drei lustige, persönliche Fragen auf die Rückseite von Untersetzern an der Bar. So wurde das Feedback zu einer entspannten Aktivität, die Gespräche anregte, während die Leute auf die Shows warteten.
Kurze Interviews im Barbereich
Um Feedback von Leuten einzuholen, die es eilig hatten, wurden zwischen Türöffnung und Konzertbeginn kurze Interviews an der Bar geführt.
Segmentierungsquiz
Eine Organisation testete Fragen im „astrologischen Stil“ (z.B. „Heute fühle ich mich eher wie …“), damit sich das Publikum spielerisch den zugrunde liegenden Segmenten zuordnen konnte.
Vorab angekündigtes Feedback
Eine andere Organisation testete, das Publikum zu Beginn einer Show darüber zu informieren, dass sie sich verbessern wollten, und bat die Besuchenden ausdrücklich, nach der Show noch vier Minuten für Feedback zu bleiben.
Post-it-Feedback-Tafeln
Einfache Tafeln, auf denen Besuchende anonym kurze Antworten auf eine einzige Frage hinterlassen konnten, wie z.B. „Was würde dies einladender machen?“, wurden genutzt, um gemeinsame Themen zu identifizieren.
Publikum als Agent*innen für Gründe von Nicht-Publikum
Um erste Erkenntnisse zu bekommen, warum Menschen die Angebote einer Kulturorganisation nicht nutzten, setzte eine Kulturorganisation auf ihr bestehendes Publikum und machte dieses zu „Agent*innen“, um herauszufinden, mit wem sie gerne die Veranstaltung besuchen würden und was die Gründe ihrer Freund*innen seien, nicht mitzukommen.
Sichtbar wurde dabei, dass Nicht-Teilnahme nicht nur durch fehlendes Interesse und zu teure Tickets entsteht, sondern oft durch sehr konkrete Hürden, die im direkten Umfeld des bestehenden Publikums benannt werden können.