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Das müssen Sie wissen: Was sind Paneldaten, und warum sind sie wichtig?

6 Minuten gelesen | August 2023

Panels - und die von ihnen generierten Daten - sind seit fast einem Jahrhundert der Goldstandard der Marktforschungsbranche und nach wie vor das genaueste Instrument zur Messung der Mediennutzerschaft.

Folgen Sie uns, wenn wir Panel-Daten aufschlüsseln: Was sie sind, warum sie wichtig sind und wohin sie sich entwickeln werden.

Was genau ist ein Panel?

In der Medienforschung ist ein Panel einfach eine Gruppe von Haushalten oder Einzelpersonen, die sich bereit erklärt haben, ihre persönlichen Daten mitzuteilen und an regelmäßigen Studien oder laufenden Messungen ihrer Mediennutzung über einen bestimmten Zeitraum teilzunehmen. 

Aber nicht alle Panels sind gleich. Es gibt zwei Haupttypen:

Wahrscheinlichkeitspanel

Die Teilnehmer an Wahrscheinlichkeitspanels werden so ausgewählt, dass sie eine bestimmte Grundgesamtheit (z. B. ein nationales Fernsehpublikum oder einen lokalen Radiomarkt) repräsentieren. Das Forschungsunternehmen achtet sehr darauf, den Rekrutierungsprozess zu verwalten und die statistische Integrität des Panels im Laufe der Zeit zu erhalten. Das bedeutet, dass kontinuierlich Panelisten rekrutiert werden, neue Geräte unverzüglich registriert werden, Veränderungen in der Haushaltsgröße und -zusammensetzung berücksichtigt werden und sichergestellt wird, dass die Daten genau das widerspiegeln, was die Menschen sehen und hören. Die TV- und Audiopanels von Nielsen sind Wahrscheinlichkeitspanels.

Opt-in-Panels

Teilnehmer an Opt-in-Panels melden sich freiwillig, indem sie auf eine allgemeine Einladung eines Forschungsunternehmens antworten. Da nur bestimmte Personengruppen auf diese Einladung reagieren können, sind Opt-in-Panels nicht repräsentativ für jede beliebige Bevölkerungsgruppe. Sie sind jedoch äußerst nützlich für die Medienmessung. Sie sind hilfreich, um Verzerrungen in der Identität zu verstehen, dienen als Kalibrierungsinput für die Feinabstimmung von Modellen und können Informationen, die wir von Big Data-Partnern erhalten, validieren und korrigieren. Bei Nielsen werden Opt-in-Panelisten nicht immer aktiv gemessen, aber wir nutzen unser großes Opt-in-Panel zur Validierung von Datensätzen, wir von unseren Big-Data-Partnern beziehen.

Wahrscheinlichkeitspaneldaten in Kombination mit Volkszählungsdaten, die unter anderem Aufschluss über das Einkommen, das Alter und die Zusammensetzung eines Haushalts geben, ermöglichen einen statistisch genauen Blick darauf, wer Medien konsumiert.
Zusammen können Wahrscheinlichkeits- und Opt-in-Panels direkte Einblicke in den Medienkonsum liefern, Verzerrungen von Daten auf Volkszählungsebene kalibrieren und beseitigen und einen möglichst genauen Blick auf das Engagement des Publikums über verschiedene Geräte hinweg gewährleisten.

Wofür melden sich die Panelisten an?

Einige Panels erfordern eher eine aktive als eine passive Teilnahme. Panelisten können gebeten werden, regelmäßige Umfragen auszufüllen, einen Knopf zu drücken, um zu bestätigen, dass sie fernsehen, oder ein Gerät zu tragen, um Aktivitäten außerhalb des Hauses zu erfassen, wie z. B. Radiohören im Auto oder Sportschauen in einer Bar. Andere Panels erfordern keine weitere Verpflichtung als die Erlaubnis für das Marktforschungsunternehmen, eine Hard- oder Software (ein so genanntes "Messgerät") zu installieren, um die Mediennutzung hinter den Kulissen aufzuzeichnen: welche Fernsehsendungen sie zum Beispiel sehen oder welche Podcasts, Websites oder Apps sie nutzen. 

Die aktive Teilnahme ist im Gegensatz zur automatisierten Messung oft notwendig, um die genauesten Daten auf Personenebene zu erfassen und deren Wert zu maximieren. Um die Zusammenarbeit aufrechtzuerhalten - was für die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität entscheidend ist - investieren seriöse Marktforschungsunternehmen stark in die Erfahrung der Panelisten, um Reibungsverluste bei jedem Schritt zu vermeiden. 

Bei Nielsen haben wir vier verschiedene Arten von Panels: 

- TV -  Ein Wahrscheinlichkeitspanel, das das "Wer", "Was", "Wie" und "Wo" des TV- und Streaming-Publikums misst
- Audio -  Ein Wahrscheinlichkeitspanel, das den In-Home- und Out-of-Home-Audiokonsum auf lokaler und nationaler Ebene misst und sowohl aus gemessenen als auch aus Tagebuch-Märkten besteht
- Digital - Je nach Markt ein gemessenes Wahrscheinlichkeits- und/oder Opt-in-Panel, das die Werbe- und Content-Reichweite für Computer, Mobiltelefone und plattformübergreifend misst
- Participant - Ein Opt-in-Panel von registrierten, nicht gemessenen Panelisten, um unsere gemessenen Panel-Assets mit Funktionen wie Big-Data-Kalibrierung und Identitätsvalidierung zu erweitern

Wie werden Medienpanels verwendet?

Während Paneldaten von Forschungsunternehmen genutzt werden können, die nach Verbrauchertrends suchen, oder von Regierungsbehörden, die die Konsumgewohnheiten der Bevölkerung überwachen wollen, werden Medienpaneldaten am häufigsten von Medienunternehmen, Marken und Werbetreibenden genutzt, die sich ein Bild über die Zuschauerzahlen und die Reichweite und Häufigkeit von Werbekampagnen machen wollen.

Für Sender, Verlage und andere Medienanbieter helfen die Paneldaten dabei, die Größe, die Gewohnheiten und die Trends ihres Publikums zu kennen, die dann als Grundlage für die Programmgestaltung, die Preisgestaltung und die Vertriebsstrategien für Inhalte dienen. 

Marken, Werbetreibende und andere Medienkäufer nutzen die Paneldaten, um zu verstehen, wer ihre Werbung tatsächlich sieht, welche Plattformen ihre Zielgruppen bevorzugen, und um vorherzusagen, wie sich dieses Verhalten im Laufe der Zeit ändern könnte.

Sind Panels im Zeitalter von Big Data überflüssig?

Sie werden sich vielleicht fragen: Brauchen wir überhaupt noch Panels, wo wir doch große Datenmengen von Set-Top-Boxen, Smart-TVs, Streaming-Plattformen, Social-Media-Kanälen, Mediennetzwerken im Einzelhandel und allem, was dazwischen liegt, haben?

Das ist ein weit verbreiteter Irrglaube.

Zunächst einmal können uns Big Data (z. B. Daten zur automatischen Inhaltserkennung {ACR} von Smart-TVs) sagen, was auf dem Bildschirm läuft, aber nicht, wer gerade zuschaut oder wie viele Freunde und Familienmitglieder auf der Couch sitzen und ebenfalls zuschauen. Tatsächlich ist es unmöglich, allein anhand von Big Data festzustellen, ob eine Sendung oder ein Film in einem leeren Raum abgespielt wird. Niemand will für Medien ohne Publikum bezahlen.

Hinzu kommt, dass Big Data nicht repräsentativ für das gesamte Medienpublikum ist. Das ist nur möglich, wenn alle die gleiche Technologie nutzen und Zugang zu den gleichen Inhalten haben. Ein Kabelnetzbetreiber hat vielleicht mehrere Millionen Abonnenten, aber nicht alle zahlen für die gleichen Kanäle oder sehen sich die gleichen Programme an.

Ohne die Möglichkeit, echte Zielgruppen zu identifizieren und dann das demografische Profil der Zuschauer zu bestimmen und darzustellen, ist es für Forschungsunternehmen, die sich ausschließlich auf Big Data stützen, unmöglich, Zielgruppen über Plattformen, Geräte und Dienste hinweg zu deduplizieren und die ganzen Teile zusammenzufügen.

Wie bekommt man das Beste aus beiden Welten?

Natürlich können Verzerrungen aufgrund von Stichproben oder nicht beantworteten Fragen ein Wahrscheinlichkeitspanel ebenso beeinträchtigen wie einen großen Datensatz. Aber mit der richtigen Größe, der richtigen Aufmerksamkeit für Details und einem ausgeprägten Verständnis für Statistik ist ein gut geführtes Panel immer noch der beste Weg, um die Allgemeinbevölkerung zu repräsentieren und zuverlässige Schätzungen über die Zusammensetzung des Publikums im heutigen, unglaublich vielfältigen Medienökosystem zu liefern.

Sind Big Data also völlig nutzlos? Nein, natürlich nicht! Ihr Umfang macht es möglich, die Mediennutzung sehr genau zu analysieren, und mit der richtigen Kalibrierung und personenbasierten Modellierung können große Datensätze unschätzbare Erkenntnisse für Long-Tail-Programme und schwer erreichbare Zielgruppen liefern.

Eine Reihe von Organisationen, darunter der Weltverband der Werbetreibenden (World Federation of Advertisers), ist inzwischen der Meinung, dass die Kombination von Panels und Big Data die wahre Zukunft der Reichweitenmessung ist, und viele Marktforschungsunternehmen arbeiten hart an der Entwicklung dieser Fähigkeiten.

Nielsens Need to Know vermittelt die Grundlagen der Reichweitenmessung und entmystifiziert die heißesten Themen der Medienbranche.

Hinweis

1. Zwei nennenswerte frühe Beispiele waren das Nationale Verbraucherpanel, das 1942 von Samuel Barton im Rahmen der Initiative des Roosevelt's Office of Price Administration ins Leben gerufen wurde, um den Verbrauch der Haushalte an rationierten Gütern während des Zweiten Weltkriegs zu messen, und das Panel hinter dem Nielsen-Radio-Index, das im selben Jahr von Arthur C. Nielsen ins Leben gerufen wurde, um das Ein- und Ausschalten von Radios und das Einstellen von Sendern mithilfe eines genialen mechanischen Geräts zu erfassen, das erstmals am MIT entwickelt wurde: dem Audimeter.