Introduction
In einem Marktforschungs-Ökosystem hat Datenqualität oberste Priorität. Betrug stellt eine erhebliche Herausforderung für Marktforschungs- und Insights-Profis dar, die zunehmend auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Branche kämpft ständig gegen organisierte Betrugsnetzwerke, die in der Lage sind, hochentwickelte Script-Betrugstechnologien zu entwickeln und einzusetzen, mit denen sie echte Menschen und reale Geräte nachahmen können.
Das ist ein Problem für alle. Tatsächlich gaben in einer Ende 2024 von Cint durchgeführten Umfrage 81 % unserer Kunden an, dass Betrug ihre derzeit größte Herausforderung ist. Für 62 % dieser Kunden ist Betrug auch im Jahr 2025 und darüber hinaus die wichtigste Priorität im Kampf.
„Betrug hat in den letzten fünf Jahren erheblich zugenommen“, sagt Jimmy Snyder, VP Trust and Safety bei Cint. „Wir haben gesehen, wie organisierte Betrugsgruppen rasant gewachsen sind, sich abgestimmt haben und unsere Branche in alarmierendem Tempo angreifen.“
Von Klickfarmen bis zu „Ghost Completes“, über X und Y, haben wir einige der wichtigsten betrugsbezogenen Herausforderungen skizziert, mit denen Kunden konfrontiert sind, und einige unserer eigenen Lösungsvorschläge angeboten.
Was kann gegen Ghost Completes unternommen werden?
Ein „Ghost Complete“ bezeichnet den Fall, wenn es einen Nachweis gibt, dass ein Teilnehmer eine Umfrage abgeschlossen hat, dies aber möglicherweise tatsächlich nicht getan hat. Ghost Completes sind aus verschiedenen Gründen ein Problem in der Branche.
Ihre Existenz kann die Datenqualität erheblich beeinträchtigen und die für Entscheidungsprozesse und Strategien so wichtigen Erkenntnisse verzerren, auf die Organisationen angewiesen sind. Falsche Erkenntnisse sind unzuverlässige Erkenntnisse.
Ghost Completes können auch die Kosten der Forschung komplizieren. Wenn sich herausstellt, dass ein Teil Ihrer Daten durch gefälschte Methoden erhoben wurde, besteht das Risiko, die Umfrage erneut durchführen zu müssen. Das ist weder ideal für Ihre Forschung noch für Ihr Budget.
Um dem Problem der Ghost Completes entgegenzuwirken, setzt sich Cint dafür ein, unsere bestehenden Server-zu-Server-Lösungen auszubauen, um die Sicherheit von Redirect-Links zu maximieren und Ghost Completes so umfassend wie möglich zu eliminieren.
Das Trust- und Safety-Team von Cint hat ein proprietäres Server-zu-Server-API-Angebot für Stichprobenkäufer und Umfrageplattformen entwickelt. Die erste Cint-Umfrageplattform, die diese Lösung integrierte, um den Kunden eine abgesicherte und sichere Verbindung für die Durchführung ihrer Projekte zu bieten, war Forsta.
Infolgedessen haben alle Forsta-Kunden, die Cint nutzen, Zugang zur Sample-Flow-Umgebung von Cint Secure Survey, in der Ghost Completes effektiv eliminiert werden. Die Server-zu-Server-Verbindung beseitigt eine kostspielige Herausforderung und hebt den Standard für Datenqualität an.
Wie geht man am besten mit Click-Farms um?
Eine weitere Sorge in der Branche ist die Praxis sogenannter „Click-Farms“. Der Begriff bezeichnet Angriffe, bei denen große Gruppen von (oft) schlecht bezahlten Arbeitern eingestellt werden, um Umfragen auszufüllen und Belohnungen zu kassieren.
Diese Operationen reichen von Teams, die VPNs nutzen, um Umfrageergebnisse zu manipulieren, bis hin zu Einzelpersonen mit mehreren Monitoren, die Bots einsetzen, um die Angriffe durchzuführen.
Da diese betrügerischen Aktivitäten im Hintergrund ablaufen, ist es schwierig, sie in Echtzeit zu erkennen. Dies kann dazu führen, dass betroffene Organisationen das volle Ausmaß des begangenen Betrugs nicht erkennen.
Das Trust-Score-Modell von Cint – unser proprietäres Tool, das KI und Machine Learning kombiniert, um Betrug zu verhindern, bevor er passiert – hilft uns, solche betrügerischen Angriffe zu bekämpfen.
Der Trust Score nutzt unseren enormen Datenpool, um verdächtiges Verhalten und betrügerische Akteure zu erkennen. Dabei setzt er die genannten KI- und Machine-Learning-Algorithmen ein, um Betrug proaktiv zu verhindern und unser Lieferantennetzwerk respondentengenau zu bewerten.
Die entscheidenden Erfolgsfaktoren im Kampf gegen diese Bedrohungen liegen sowohl in der Erkennung – dem Erkennen von Mustern über tausende Kunden, Partner und Milliarden von Transaktionen hinweg – als auch im Handeln, unterstützt durch modernste proprietäre KI-Technologie und führende Bot-Erkennungstools von Drittanbietern.
Cint setzt sich aktiv dafür ein, Velocity-Angriffe zu verhindern, indem im Vor-Screening-Prozess qualifizierende offene Fragen eingesetzt werden. Teilnehmende müssen Freitextantworten geben, die anschließend auf Relevanz und Kohärenz geprüft werden. Ein Beispiel: Wenn ein Teilnehmender angibt, zwischen 18 und 24 Jahre alt zu sein, aber gleichzeitig behauptet, 25 Jahre Berufserfahrung zu haben, fällt diese Inkonsistenz sofort auf. Solche Widersprüche sind ein klarer Hinweis auf einen möglichen Angriff auf unser System.
Zusätzlich helfen Multiple-Choice-Fragen in der Vor-Screening-Phase dabei, Inkonsistenzen zu erkennen und verdächtige Teilnehmende zu markieren. Diese Fragen sind so gestaltet, dass nur eine oder zwei von sechs Antwortmöglichkeiten korrekt sind, was uns ermöglicht, betrügerische Akteure zu erkennen und auszuschließen.
Können Teilnehmende genau identifiziert und verifiziert werden?
Niemand will betrügerische Erkenntnisse – für erfolgreiche Marktforschung sind echte Menschen entscheidend.
Ein weiterer Bereich, in dem Cint Betrug dieser Art bekämpft, besteht darin, sicherzustellen, dass unsere Teilnehmenden identifiziert und verifiziert wurden.
„Unsere Mission als Hosted-Panel-Anbieter ist es, die Anzahl ungültiger Abschlüsse kontinuierlich zu reduzieren und mit Anbietern zusammenzuarbeiten, um hochwertige Teilnehmergemeinschaften zu schaffen, die sich von der Konkurrenz abheben“, sagt Philipp Rosenbeck, VP Product bei Cint. „Wir nutzen mehrere Ebenen der Benutzervalidierung während des Neuregistrierungsprozesses, um sicherzustellen, dass Cint die qualitativ hochwertigste Stichprobe liefert.“
Die erste Verteidigungslinie ist ein strenger Registrierungsprozess, der verhindern soll, dass illegitime Panelistenkonten überhaupt erst erstellt werden. Der Registrierungsprozess wird zusätzlich durch eine fortschrittliche Risikoanalyse-Engine und adaptive CAPTCHAs abgesichert, um Panels vor Betrügern zu schützen.
Zusätzlich hat Cint einen SMS-Verifizierungsprozess eingeführt, um sicherzustellen, dass Teilnehmende einzigartig und authentisch sind, indem eine Validierung vor Erhalt der Belohnung erforderlich ist; dadurch werden Auszahlungen an doppelte Konten verhindert und sichergestellt, dass Betrüger keine Belohnungen für ihre betrügerischen Aktivitäten erhalten.
Schlussfolgerung
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