Wo fängt die richtige Auswahl der Teilnehmer wirklich an? Warum Screener oft versagen – und wie ein persönlicher Ansatz Marktforschungsergebnisse deutlich verbessert.
Die Rekrutierung von Studienteilnehmern ist seit jeher ein kritischer Punkt in der Markt- und Sozialforschung. In Fachkreisen liest man häufig über die „Qualität“ von Stichproben, die saubere Abgrenzung von Zielgruppen und die „richtige“ Segmentierung. Doch ein Aspekt gerät dabei erstaunlich oft aus dem Fokus: Die tatsächliche Auswahl der Menschen, die befragt werden, beginnt nicht erst mit dem Versenden eines Screeners – sie beginnt früher und endet oft später, als man denkt.
Screener gelten nach wie vor als „Garantie“ dafür, dass die Teilnehmer exakt der gewünschten Zielgruppe entsprechen. Hier herrscht oft der Glaube: Wer den Screener besteht, ist geeignet. Punkt. Doch wer in der Praxis rekrutiert, weiß: So einfach ist es nicht.
Frau Berghoff, viele Auftraggeber sehen den Screener als entscheidendes Werkzeug. Wo beginnt Ihrer Meinung nach die eigentliche Teilnehmerauswahl?
Helena Berghoff: Die Auswahl beginnt lange vor dem Screener – nämlich beim Verständnis der Zielsetzung. Ich frage Kunden immer zuerst: Was wollen Sie wirklich herausfinden? Erst daraus ergibt sich, welche Personen wir brauchen. Ein Screener ist nur eine Übersetzung dieser Zielsetzung, nicht ihr Ursprung. Bevor man auch nur eine einzige Screenerfrage schreibt, sollte man sich folgende Fragen stellen:
- Welche Frage soll die Forschung beantworten?
- Welche Personen können mir diese Frage am besten beantworten?
- Welches Verhalten ist wirklich relevant – und welches nicht?
- Welche Vielfalt innerhalb der Zielgruppe ist erwünscht?
- Welche Personen könnten untypisch sein, aber besonders wertvolle Impulse liefern?
Erst wenn diese Fragen geklärt sind, kann die Rekrutierung sinnvoll beginnen. Ein guter Screener ist dann nicht ein strikter Filter, sondern eine Orientierungshilfe, die Raum für Interpretation lässt. Und ein guter Rekrutierungsprozess sieht vor, dass Menschen – nicht Daten – die finale Entscheidung treffen.
Was sind typische Probleme, die Sie in Kundenscreenern sehen?
Helena Berghoff: Falsch formulierte Fragen, unklare Ausschlusskriterien oder zu starre Vorgaben führen dazu, dass zwar formell passende Teilnehmer gefunden werden können, aber inhaltlich an der Zielgruppe vorbeirekrutiert wird. Gleichzeitig werden relevante Personen ausgeschlossen, die zwar laut Daten nicht ins Raster passen, aber inhaltlich wertvolle Insights liefern würden.
Was sind Ihrer Meinung nach die häufigsten Faktoren, warum Screener scheitern
Helena Berghoff: Screener werden oft von Auftraggebern entwickelt, die ihren Markt oder ihre Kunden gut zu kennen glauben – aber nicht immer reflektieren, wie divers das tatsächliche Verhalten ist.
Viele Screener orientieren sich an internen Segmentdefinitionen, die aus Marketing- oder CRM-Daten abgeleitet wurden. Diese Begriffe verstehen jedoch nur Fachleute – nicht die Teilnehmer. Ihre Antworten werden damit unzuverlässig.
Je komplexer der Screener, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass Teilnehmende versuchen, „richtig“ zu antworten – insbesondere, wenn die Studie Incentives bietet.
Ein einziger Haken an der falschen Stelle kann hochrelevante Personen aus dem Feld schieben. Wer ausschließlich nach formalen Kriterien filtert, verliert oft genau die Menschen, die das „Warum“ hinter ihrem Verhalten plausibel erklären könnten.
Das Ergebnis ist häufig, dass nicht die „besten“ Teilnehmer gefunden werden, sondern die, die „am besten vorsortiert“ sind.
In vielen Unternehmen herrscht heute eine starke Datenorientierung. Wie schätzen Sie diese Entwicklung ein?
Helena Berghoff: Daten aus CRM, Kundensegmentierungen, Transaktionsverhalten oder Trackingtools dienen als Grundlage für Rekrutierungsprofile. Das klingt effizient – und kann es auch sein – allerdings: Daten können den Blick verstellen, weil sie zwar objektiv sind, aber niemals vollständig.
- Datensätze bilden Vergangenheitsverhalten ab, nicht zukünftige Bedürfnisse.
- Sie enthalten keine Zwischentöne: kein Zögern, kein Frust, keine Motivation.
- Menschen werden auf wenige Merkmale reduziert – oft auf solche, die für qualitative Forschung nur bedingt relevant sind.
Ein Beispiel aus der Praxis:
Ein Kunde möchte „Heavy User“ eines Produkts befragen und stützt sich dabei auf Verkaufs- oder Nutzungsdaten. Diese zeigen zwar klar, wer besonders häufig gekauft oder genutzt hat, aber sie verraten nicht, wer sich inzwischen abgewandt hat, wer mit dem Produkt unzufrieden ist oder wer kurz davorsteht, den Anbieter zu wechseln.
Genau diese Personen sind jedoch in qualitativen Studien oft besonders wertvoll, weil sie Barrieren, Bruchlinien und unentdeckte Schwachstellen sichtbar machen – Aspekte, die reine Nutzungsdaten nicht erfassen können. Wenn man sich zu stark auf Daten stützt, verliert man diese Stimmen – und damit wertvolle Einsichten.
Sie plädieren für persönliche Gespräche in der Rekrutierungsphase. Warum?
Helena Berghoff: Daten zeigen Verhalten, aber keine Haltung. Während ein Screener häufig nur Ja/Nein-Antworten erlaubt, ermöglicht ein Telefonat, Videocall oder Vorgespräch eine echte Einschätzung. Im Gespräch spürt man Dinge, die in einem Fragebogen niemals sichtbar werden. Ob jemand reflektiert antwortet. Ob jemand ehrlich ist. Ob jemand eigene Erfahrungen schildern kann, die für die Studie wertvoll sind.
Ein erfahrener Rekrutierer erkennt Nuancen, die kein Screener der Welt erfassen kann: Unsicherheiten, Ambivalenzen, besondere Nutzungsszenarien oder sogar Missverständnisse gegenüber der Kategorie – all das kann Hinweise darauf geben, dass eine Person besonders wertvolle Insights liefern wird. Manchmal ist jemand laut Screener „perfekt“ – und im Gespräch merkt man, dass er kaum etwas zu sagen hat. Umgekehrt sind die spannendsten Interviewpartnerhäufig genau jene, die laut Screener „durchgefallen“ wären.
Welche Rolle spielt der Einsatz von KI dabei?
Helena Berghoff: Künstliche Intelligenz hilft uns, große Datenmengen schneller zu durchdringen. Wir nutzen Sie zur Mustererkennung und zur ersten Orientierung. Für uns besteht die beste Praxis nicht darin, KI den gesamten Rekrutierungsprozess zu überlassen, sondern darin, sie als Ergänzung zu nutzen:
- Die KI filtert grob vor – basierend auf Segmenten, Verhalten oder Datenmustern.
- Der Mensch macht das Finetuning – im persönlichen Gespräch, mit Erfahrung und Kontextwissen.
- Nachtelefonieren ist enorm relevant – je digitaler die Prozesse werden, desto wertvoller ist das direkte menschliche Validieren.
Diese Kombination schafft eine Rekrutierungslogik, die sowohl effizient als auch qualitativ hochwertig ist.
Was wäre Ihr Rat an Auftraggeber, die ihre Rekrutierung verbessern möchten?
Helena Berghoff: Die Branche steht heute an einem Wendepunkt. Daten und KI erleichtern Prozesse – aber gleichzeitig steigt die Gefahr, Menschen nur als Datensatz zu betrachten. Gute qualitative Forschung lebt jedoch von echten Geschichten, Erlebnissen und Perspektiven. Ein starres Screener-Denken verhindert oft genau diese Vielfalt.
Die bessere Teilnehmerauswahl beginnt, wenn wir Screener als Werkzeug begreifen, nicht als Filtermaschine. Daten zur Orientierung nutzen, aber nicht zur finalen Entscheidung. KI einsetzen, aber immer mit menschlicher Validierung. Und persönliche Gespräche wieder stärker in den Mittelpunkt stellen.
Unsere Erfahrung zeigt, wenn wir diesen ganzheitlichen, persönlichen Ansatz verfolgen, bekommen wir die Teilnehmer, die uns wirklich weiterbringen – nicht die, die nur auf dem Papier gut aussehen.
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