Introduction
Die programmatische Forschung ist der automatisierte Ein- und Verkauf von Umfrageantworten in einer Marktplatzumgebung. In solchen Systemen erfolgen Transaktionen automatisch, mit minimalem menschlichem Eingreifen.
Durch die Ablösung des traditionellen manuellen Stichprobenverfahrens – das häufig auf Tabellenkalkulationen und E-Mails basierte – bieten programmatische Stichproben erhebliche Vorteile. Unternehmen können Effizienzsteigerungen im großen Maßstab erzielen, darunter geringere Kosten, reduzierte Fehlerquoten, eine bessere Betrugsprävention und ein einfacher Zugang zu einem globalen Teilnehmerpool.
Das klingt alles großartig – aber wie können Fachleute aus Forschung und Insights sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Antworten und programmatische Forschung wirklich Hand in Hand gehen?
Möchten Sie mehr darüber erfahren, warum es für Käufer so wichtig ist, die Qualität in der programmatischen Forschung aufrechtzuerhalten? Jimmy Snyder, Vice President of Trust and Safety, und Shelby Downes, Senior Program Manager, erklärten uns, wie man in einem sich ständig verändernden Umfeld am besten eine hohe Qualität aufrechterhält.
Fortschrittliche Lösungen für präzise Erkenntnisse
Käufer, die sich mit programmatischer Forschung befassen, machen sich häufig Sorgen um die Authentizität ihrer Daten und darüber, ob die erhaltenen Umfrageantworten von echten Personen stammen und zuverlässig zur Gewinnung von Erkenntnissen sind.
„Betrug ist in den letzten fünf Jahren erheblich angestiegen“, sagt Snyder. „Wir haben gesehen, wie organisierte Betrugsgruppen rasant gewachsen sind, sich abgestimmt haben und unsere Branche in alarmierendem Tempo angreifen.“
Einer der wichtigsten Schritte, die Cint unternommen hat, um Betrug zu bekämpfen und Datenqualität sowie Genauigkeit sicherzustellen, ist die Einführung des Trust-Score-Modells. Als Herzstück unseres globalen Engagements für Datenqualität zur Bereitstellung authentischer Erkenntnisse von echten Menschen sagt der Trust Score Betrug voraus, noch bevor er passiert. Das Machine-Learning-Modell bewertet das Verhalten der Teilnehmenden intelligent, um minderwertige Daten auszusortieren, die qualitativ hochwertige Verbraucheranalysen beeinträchtigen könnten.
Jedes Mal, wenn eine teilnehmende Person den Umfrageprozess durchläuft, bewertet der Cint Trust Score ihre bisherigen Aktivitäten anhand unseres umfangreichen Datenpools und stuft ihre Authentizität auf Basis verschiedener vordefinierter Kriterien ein.
Einfach ausgedrückt: Wir bekämpfen Bots mit Bots.
Zusätzlich zum Trust Score bietet Cint automatisierte Feldsteuerungsfunktionen über die Cint Exchange – den weltweit größten Research-Marktplatz – die Betrug durch KI-gestützte Quotenaussteuerung eindämmen können.
Dann ist da noch die Frage der Sample-Blends. Bei Sample-Blends geht es darum, zu steuern, welche Panels Teilnehmende zu einem Projekt beitragen. Dies hilft, die Repräsentativität der Stichprobe über die Zeit hinweg sicherzustellen und Verzerrungen zu vermeiden, indem verhindert wird, dass bestimmte Panels den Großteil der Stichprobe liefern.
„Mit Cint haben Käufer die vollständige Kontrolle über ihre Sample-Blends, sodass sie sicherstellen können, dass das Verhältnis der Stichprobenquellen erhalten bleibt und unbeeinflusst ist“, sagt Jimmy Snyder. „Unsere Account-Teams stehen jederzeit bereit, um die optimale Mischung für das Geschäftsmodell jedes einzelnen Kunden zu empfehlen.“
Auch die automatisierte Feldsteuerung spielt eine Rolle. „Betrüger setzen häufig sogenannte Velocity-Angriffe ein, bei denen sie gezielt Umfragen angreifen und diese mit fehlerhaften Abschlüssen überfluten“, sagt Shelby Downes. „Die automatisierte Feldsteuerung ermöglicht es Kunden, die Geschwindigkeit zu steuern, mit der Stichproben in ihre Projekte einfließen. Das bedeutet, dass es für Betrüger schwieriger wird, alle Quoten auszufüllen, bevor die Kunden ihre Daten überprüfen und Alarm schlagen können.“
Kosten senken und Zeit sparen
Traditionelle Forschungsmethoden können teuer sein – sowohl finanziell als auch in Bezug auf den Zeitaufwand. Ein programmatischer Ansatz kann Zeit und Geld sparen.
Bei schlechter Datenqualität können Käufer ihre Quoten nicht erfüllen und müssen Umfragen erneut durchführen. Auch Anbieter auf der Supply-Seite sind betroffen, da Rückbuchungen kostenbedingte Probleme verursachen.
Kunden sehen sich auch mit höheren Kosten konfrontiert, da verstärkte Anti-Betrugsmaßnahmen erforderlich sind. Da Budgetbeschränkungen weiterhin eine Herausforderung für Marktforschungs- und Insights-Profis darstellen, stellt sich die Frage: Wie lässt sich Qualität mit Kosten in Einklang bringen?
„Forschende können ihr Projekt einfach aufsetzen und es laufen lassen, während sie sich anderen Prioritäten widmen“, sagt Shelby Downes. „Die Qualitätssicherungsfunktionen von Cint prüfen automatisch die Stichprobe, während sie in das Projekt einfließt. Wir senden Forschenden sogar automatische Benachrichtigungen, wenn Fehler die Stichprobe einschränken.“
Für viele Kunden auf der Käuferseite der Marktforschung ist Zeit oft genauso knapp wie Geld. Es besteht immer die Sorge, dass sich Forschungsergebnisse verzögern könnten – und im schlimmsten Fall könnten minderwertige Daten sogar wertvolle Kunden kosten.
„Forschende müssen keine Zeit damit verbringen, die richtigen Teilnehmenden zu suchen, da programmatische Forschung sie mit einem globalen Pool vorprofilierter Personen verbindet, die bereit sind, an ihrer Umfrage teilzunehmen“, sagt Downes.
„Kunden legen Quoten fest, um eine ausgewogene Repräsentation innerhalb der Umfragen sicherzustellen“, fährt Downes fort. „Aber Cint spart den Kunden Zeit, indem Vorlagen angeboten werden. Forschende können entweder aus von Cint entwickelten Vorlagen wählen oder eigene Vorlagen erstellen.“
Cint investiert stark in technologische und operative Qualitätslösungen und bietet Kunden gleichzeitig mehr Möglichkeiten, das Projektmanagement zu automatisieren – und so den Zeitaufwand für Umfragen zu reduzieren.
Das menschliche Element darf niemals ignoriert werden.
Trotz der enorm wichtigen Rolle, die fortschrittliche technologische Lösungen bei der Sicherstellung von Qualität und programmatischer Forschung spielen, haben echte Menschen weiterhin einen großen Einfluss auf die Qualität in der Forschung.
Zu diesem Zweck setzt Cint seine Mitarbeitenden im Rahmen unserer operativen Programme ein. So können wir Maßnahmen und Prozesse umsetzen, die das auffangen, was automatisierte Technologien übersehen. Dies wiederum verschafft Cint einen menschenzentrierten Rahmen, der es uns ermöglicht, unsere Produkte weiterzuentwickeln und den Schutz auf der Cint Exchange zu verbessern.
„Cints operative Programme sind darauf ausgelegt, die Qualität über all unsere Qualitätssäulen hinweg zu steuern und aufrechtzuerhalten – Käufer, Anbieter, Teilnehmende, Produkt sowie Service/Betrieb“, sagt Downes.
Zum Beispiel haben wir Systeme im Einsatz, die ungewöhnliche Abrechnungen markieren. Diese können durch käuferbezogene Fehler entstehen, wie etwa das Ablehnen aller abgeschlossenen Interviews. Unsere Technologie wandelt solche Rückbuchungen automatisch wieder in abgeschlossene Interviews um und benachrichtigt den Käufer, der dann eine korrekte Bewertung und Abrechnung vornehmen kann. Wenn zusätzliche Unterstützung benötigt wird, stehen unsere Mitarbeitenden bereit, um zu helfen.
Wie Downes es ausdrückt: „Menschen arbeiten Hand in Hand mit Technologie, um die bestmöglichen Ergebnisse sicherzustellen.“
Conclusion
Technologie allein kann keine einwandfreie Datenqualität garantieren. Das menschliche Element bleibt entscheidend, um sicherzustellen, dass Qualitätskontrollen umfassend und wirksam sind.
Bei Cint arbeiten Technologie und Menschen Hand in Hand, um die genauesten und zuverlässigsten Erkenntnisse zu liefern – damit Forschende die Herausforderungen der programmatischen Forschung meistern und gleichzeitig von ihren Vorteilen profitieren können.
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