Behavioral Science

Was ist Behavioral Science? Und warum hilft es Uber, Airbnb und Co. zum Erfolg?

René Gilster
 Lesezeit: 13 Minuten    
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Immer mehr Unternehmen, wie zum Beispiel Spotify, Google oder PwC, gehen dazu über, sogenannte (Applied) Behavioral Science Units aufzubauen.

Auf deutsch würde man von Angewandten Verhaltenswissenschaften sprechen. Das klingt auch nicht schlecht. Wir bleiben aber erstmal beim englischen Begriff.

Dieser Beitrag baut sich wie folgt auf:

1. Wie unbewusste Prozesse unsere Denken und Handeln beeinflussen

2. Wie dich gezieltes Nachfragen auf die falsche Fährte lenken kann

3. Was Behavioral Science ist

4. Wie Uber Behavioral Science in der Praxis einsetzt

5. Behavioral Science und die Akzeptanz politischer Entscheidungen

6. Wie der Flughafen Houston mit Behavioral Science die Kundenzufriedenheit steigerte

7. Behavioral Science im E-Commerce: Was kannst du tun

Unbewusste Prozesse erkennen: Warum das ganzheitliche (Kunden)verständnis so wichtig ist

Warum reicht es eigentlich nicht aus, deinen Kunden zu fragen, was er will und warum er sich für oder gegen die Waschmaschine entschieden hat?

Es ist ganz einfach.

Wir kennen uns oft selbst gar nicht so gut, wie wir meinen.

Oder anders gesagt: Uns ist schlicht nicht immer bewusst, was alles so “unter der Haube” passiert. 😉

Bist du im Kaufhaus schon mal auf eine stillstehende Rolltreppe getreten? Und dabei leicht ins Schwanken geraten? So geht es den meisten Menschen. Sie können ihre Erfahrung mit Rolltreppen nicht einfach ablegen, die sich normalerweise bewegen.

Oder hast du schon mal eine Milchtüte fast vom Tisch gerissen, weil du dachtest, sie wäre voll, dabei war sie eigentlich leer? Du hast unbewusst eine viel zu starke Kraft aufgewendet und bist im Resultat selbst erstaunt, was da gerade passiert ist.

Vielleicht zuckst du auch innerlich zusammen, wenn du an das Kratzen an einer Tafel denkst, möglicherweise verbunden mit dem Verziehen deines Gesichts und leichtem Schweiß.

Oder dir fällt nach Stunden dieses Wort ein, das dir die ganze Zeit “auf der Zunge lag”.

Auch Urteilsfindungen und Entscheidungen werden in hohem Maße unbewusst getroffen.

Während die eben genannten unbewussten Prozesse bei den meisten Menschen wenig Erstaunen hervorrufen, glauben viele Menschen daran, dass sie ihre Urteile und Entscheidungen bewusst treffen.

“Der homo oeconomicus, der rational handelnde Nutzenmaximierer, ist längst überholt.”

Nichts könnte weiter weg von der Realität sein als der homo oeconomicus, und wir haben unzählige Befunde aus der Forschung und dem Wirtschaftsleben dazu. Kahneman (Thinking, Fast and Slow) sowie Thaler (Nudge) wurden für ihre Arbeiten auf diesem Gebiet sogar mit Nobelpreisen ausgezeichnet.

Unsere “vorhersagbare Irrationalität” (Dan Ariely) in unseren Entscheidungen ist ein ganz wesentlicher Bestandteil unseres täglichen Lebens, erfasst über sogenannte Heuristiken, Prinzipien und kognitiven Verzerrungen.

So ist es kein Zufall, dass wir bei drei angebotenen Kaffeegrößen oft und gerne die mittlere Größe wählen (Compromise Effect), dass wir einen größeren Handlungsdruck verspüren, knappe Güter zu erwerben (Scarcity Effect) oder dass wir uns leichter für eine von zwei Optionen entscheiden, wenn eine dritte (vermeintlich schlechtere Option) hinzugefügt wird (Decoy Effect). Hier geht es zur gesamten Auflistung und was Conversion-Optimierer über Konsumpsychologie und Behavior Patterns wissen müssen und hier zu unserer Metaanlyse ausgewählter Pattern.

 

Visuelles Beispiel für das Behavioral Pattern Decoy Effect

Bsp. Decoy Effekt: Verschiedene Abo-Pläne des Economist. In einer bekannten Studie konnte Dan Ariely zeigen, dass die Studienteilnehmer mehrheitlich das Internet-Abo für 59 Euro wählen, wenn sie nur diese und die ganz rechte Option (Print- & Internet-Abo für 125 Euro) zur Auswahl haben. Die Hinzunahme einer dritten Option (nur Print-Abo für 125 Euro) wirkt als Decoy und lenkt die Aufmerksamkeit auf den Vergleich der beiden teuren Abos. Das Print- & Internet-Abo erscheint im Vergleich deutlich attraktiver und wird nun sehr viel häufiger ausgewählt.

Herausforderung User Research: Wie dich gezieltes Nachfragen auf die falsche Fährte lenken kann

Wenn du Lösungen für Wünsche oder Probleme des Kunden entwickelst, die er gar nicht hat, erzeugst du zwar Output (Features veröffentlichen, Maßnahmen umsetzen), aber keinen Outcome (keine Einstellungs- und Verhaltensänderung), und damit auch kein nennenswertes Wachstum.

Der Schlüssel liegt darin, den Kunden ganzheitlich zu verstehen.
Das haben auch andere, insbesondere die großen Player, bemerkt und verstanden und entsprechende Lösungen entwickelt.

Stell dir jetzt einmal folgende Situation vor: Du lädst einen potenziellen Kunden in dein hauseigenes User Lab ein, um das Prinzip “Verknappung” (Scarcity) zu untersuchen.
Du zeigst einen Prototyp, wo es heißt: “Nur noch wenige Artikel auf Lager” oder “Aktuell schauen sich fünf andere User dieses Hotelzimmer an”.

Du weist den Probanden darauf hin und fragst nach seiner Meinung.

Was glaubst du wird passieren?

Es ist ganz einfach: Er wird mit Ablehnung reagieren. Sagen, dass ihm so etwas überhaupt nicht gefällt, er darauf auch nicht “reinfallen” würde, und überhaupt, das machen jetzt ja viele so, aber wenn das gemacht wird, dann kaufe er dort nicht.

Nimmst du dieses Ergebnis für bare Münze, führst du Verknappung bei dir nicht ein. Und jetzt stell dir vor, du fragst die Kunden nicht nach ihrer (bewussten) Meinung, sondern testet deine Annahme im Experiment.

Spoiler: Dort wirst du mit hoher Wahrscheinlichkeit ein anderes Ergebnis sehen.

 

Es ist ungemein wichtig, die richtige Methode im richtigen Kontext zu wählen, damit du wirklich herausfinden kannst, was deine Kunden antreibt und zu den gewünschten Verhaltensänderungen führt.

Deine Kunden können nicht alles verbalisieren, was “unter der Haube” passiert. Sie sind aber überzeugt davon, sich selbst zu verstehen und liefern plausible Erklärungen für getätigte oder zukünftige Entscheidungen. Im schlimmsten Fall erhältst du daher Antworten, die dich in die völlig falsche Richtung lenken.

Was ist Behavioral Science: Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile

Auch wenn wir unsere Kunden ganzheitlich verstehen wollen, stehen wir täglich vor einer Herausforderung: Jede Disziplin und jede Methode, die wir verwenden, liefert für sich genommen nur einen kleinen Ausschnitt aus der Realität des Kunden.

Schlimmer noch, die jeweiligen Daten sind nur ein Abbild des Kundenverhaltens und -erlebens, seien es verbale Äußerungen, Conversion Rates im Webshop, Einblicke aus dem Customer Support, erhöhter Herzschlag oder gemessene Hirnaktivitäten.

Das ist in etwa so, wie bei dem folgenden Bild, auf dem das schwebende Objekt (“der Kunde”) von mehreren Seiten beleuchtet wird und wir den Schattenwurf (“die Daten”) zu Gesicht bekommen.

Perspektiven Blickwinkel und Wahrnehmung bei Optischer Täuschung
Das angestrahlte Rohr wirft seine Schatten an die Wände. Dies ist vergleichbar mit unserer Situation: Wir versuchen den Kunden (“das Rohr”) zu verstehen, indem wir mit unseren Methoden Daten erfassen (“die Schatten”). Je mehr Blickwinkel wir einnehmen können, desto besser wird es gelingen, den Kunden wirklich zu verstehen.

Darum geht es im Kern bei Behavioral Science:

Behavioral Science verbindet Methoden, Vorgehensweisen und das Wissen aus Disziplinen der Psychologie, Soziologie, Behavioral Economics oder Neurowissenschaften in einem gemeinsamen Ansatz, um die Wünsche, Bedürfnisse und das Entscheidungsverhalten von Menschen ganzheitlich zu verstehen. Dieses Wissen nutzen wir, um gewünschte Verhaltensänderungen zu erreichen.

Durch die geeignete Kombination verwendeter Methoden geben wir dem Kunden ein Gesicht. Was treibt ihn an? Was hemmt ihn? Warum trifft er genau diese Entscheidung und nicht eine andere?

Wenn wir diese Fragen beantworten, können wir Lösungen für unsere Shops, Produkte oder Dienstleistungen finden, die darauf einzahlen.

Wie Uber Behavioral Science in der Praxis einsetzt

Uber besitzt eine eigene Forschungsabteilung für Applied Behavioral Science.

Dort arbeitet ein multidisziplinäres Team aus den Bereichen Psychologie, Marketing, Kognitions- und Neurowissenschaften daran, eine Mission zu erfüllen: Services und Produkte zu entwickeln, die intuitiv nutzbar sind, Spaß machen und die Bedürfnisse ihrer Kunden befriedigen sollen.

In ihrem Team befinden sich Experten für Entscheidungsfindung, Motivation oder Lernforschung, die jeweils unterschiedliche Methoden und Vorgehensweisen beherrschen, sei es in statistischen Methoden, Design von Experimenten oder auch in mathematischer Modellierung.

Wie dieses Team konkret arbeitet, wird an einem ihrer Ride-Sharing Produkte klar, dem Express POOL.

Uber Express Pool Screenshot

Bei diesem Angebot teilen sich Kunden eine Fahrt in dieselbe Richtung, müssen dafür längere Wartezeiten in Kauf nehmen und eine kurze Strecke zum Abholort laufen. Dieser Service ist zwar weniger bequem im Vergleich zu anderen Angeboten, ist aber auch günstiger für die Kunden.

Nach Einführung des Produktes wurde schnell klar, dass sich Kundschaft für diesen Service finden lässt, allerdings mit einem Haken: Nach Buchung der Fahrt, noch während der Wartezeit, gab es eine übermäßig hohe Anzahl an Stornierungen im Vergleich zu anderen Produkten.

Also vielleicht doch keine gute Idee gewesen? Doch, und die Lösung wurde über den Behavioral Science Ansatz gefunden.

Das Problem: Kunden kannten die eigene Toleranzschwelle nicht

Das Behavioral Science Team hat sich zunächst mit dem Problem auseinandergesetzt: Da gibt es ein neues Produkt mit einem Trade-off zwischen günstigeren Kosten, dafür aber längere Wartezeit und relativ kurzem Fußweg zum Abholort. Den Kunden wurde dies transparent gemacht, d.h. wir können davon ausgehen, dass sie eine bewusste Entscheidung nach Abwägung der Bedingungen getroffen haben, als sie sich für die Fahrt entschieden. Womit viele Kunden jedoch nicht rechneten, war ihre eigene Toleranzschwelle für die zu überbrückende Wartezeit, so dass sie sich schließlich doch noch für eine Stornierung entschieden.

Die Lösung: Beschäftigung! (Was Idleness Aversion uns verrät)

Das Team arbeitete sich zur Lösungsfindung in das Forschungsfeld zur Wahrnehmung von Zeit und Warten ein. Zusätzlich identifizierte es Konzepte, die in ihrer Situation relevant sein könnten. Das Spannendste davon war wahrscheinlich die sogenannte Idleness Aversion.

Idleness Aversion beschreibt das Phänomen, dass es vielen Menschen schwerfällt, einfach mal nichts zu machen. Entgegen dem oft gehörten Wunsch, “faul auf der Couch” liegen zu wollen, sobald sich die Möglichkeit dazu ergibt, suchen wir geradezu nach Beschäftigung (Ausnahmen bei einzelnen Lesern bestätigen selbstverständlich die Regel).

Da sind die Fenster besonders dreckig oder der Heizkörper muss jetzt doch dringend entlüftet werden. Nichts zu tun zu haben, ist also salopp gesagt sinnlose Zeit, und diese versuchen wir zu vermeiden.

Das Uber-Team hat sich entsprechend überlegt, die Kunden während ihrer Wartezeiten beschäftigt zu halten: Wir sehen, wo sich der Fahrer befindet und wo sich andere aufhalten, die ebenfalls zusteigen wollen. Zusätzliche Informationen, wie z.B. geplante Ankunftszeiten, sorgen für Transparenz (ein weiterer identifizierter Faktor).

Die Animation des Ganzen hat schon etwas von Gamification und macht Spaß. Als Kunde erhalte ich eine Beschäftigung, die ich gewissenhaft ausführe. Und tatsächlich, diese Änderungen führten zu einer deutlichen Verringerung der stornierten Fahrten und damit zu einem erfolgreichen neuen Produkt.

Dieses Beispiel lässt sich zusammenfassend in drei allgemeingültige Schritte dekonstruieren:

  1. In der Analyse wurde das Bedürfnis des Kunden (von A nach B kommen) und die begleitenden motivierenden Faktoren (jetzt sogar günstiger) als auch die demotivierenden Faktoren (längere Wartezeit) erfasst.
  2. In der abgeleiteten Umsetzung wird relevantes Wissen (zur Zeitwahrnehmung) aus dem Fundus verschiedenster Disziplinen eingesetzt, um gezielt Blocker zu eliminieren.
  3. Über die Validierung der Umsetzung schließt sich der Kreis und die Umsetzung wird zur tatsächlichen Lösung. Der PAIN des Kunden wurde deutlich vermindert, so dass die gewünschte Verhaltensänderung (weniger Stornierungen) eintritt.

Uber hat es verstanden, ein Prinzip im richtigen Kontext zu nutzen, um beim Kunden eine Verhaltensänderung zu erreichen.

Im Nachhinein erscheint dies so einfach und naheliegend. Aber so ist es ja meistens, wenn man die Lösung kennt.

Gesteigerte Akzeptanz politischer Entscheidungen durch Behavioral Science

Auch in der Politik findet Behavioral Science Anwendung. Vielen ist bestimmt bekannt, wie das Team um Barack Obama 2012 mittels hochfrequenter A/B-Tests mehr Spendengelder eingesammelt hat. Weniger bekannt ist wahrscheinlich die Gründung eines Social and Behavioral Sciences Team 2015 mit dem Ziel, Wissen aus den Behavioral Sciences für aufgelegte Programme und Maßnahmen anzuwenden, um dem amerikanischen Volk besser dienen zu können.

 

Federal Register nutzt Behavioral Science
Federal Register: Using Behavioral Science Insights

Das Team hat sich vielfältigen Themen angenommen:

  • So wurde bspw. der Abschluss von Rentensparplänen durch unterschiedliches Framing (d.h. dieselbe Botschaft wird “anders verpackt”) über E-Mail Kampagnen gesteigert.
  • Bei Formularen zur Angabe von steuersenkenden Mehrausgaben zeigten sich mehr ehrliche Antworten, wenn die Unterschrift zu Beginn und nicht erst am Ende des Dokuments erfolgt, vermeintlich deshalb, weil die Unterschrift zu Beginn Ehrlichkeit und Verbindlichkeit salient macht.
  • Auch beim Abschluss von Krankenversicherungen konnten durch Prinzipien wie Loss Aversion oder Social Proof deutliche Steigerungen im zweistelligen Prozentbereich erzielt werden.

Einige andere Länder zogen nach.

Sogar in Deutschland hat die Bundesregierung bereits 2015 die Arbeitsgruppe “Wirksam regieren” ins Leben gerufen, auch wenn deren Arbeit bisher weitgehend ohne öffentliche Aufmerksamkeit geschieht.

Als das Behavioral Science Team 2017 von Präsident Trump aufgelöst wurde, hat Google danach nicht lange gezögert und die Leiterin der Unit, Maya Shankar, als Global Director of Behavioral Science eingestellt.

Bewegung schlägt Wartezeit: Wie der Flughafen in Houston die Kundenzufriedenheit steigern konnte

Die Wirksamkeit dieser Prinzipien können wir überall finden, wenn wir nur genau schauen.

Versetz dich einmal in die Vor-Corona-Zeit zurück, in der du noch durch die Welt geflogen bist. Du landest und möchtest dein Gepäck holen. Vom Ausstieg aus dem Flieger bis zum Gepäckband brauchst du nur eine Minute, musst dann aber noch 7 Minuten warten, bis dein Koffer kommt. Deine Ungeduld steigt, bis zur Beschwerde beim Personal ist es nicht mehr weit. Den anderen Fluggästen geht es ähnlich.

Jetzt stell dir vor, du landest am gleichen Flughafen, musst nun aber 7 Minuten bis zur Abholung laufen und nur noch 1 Minute warten. Wie steht es jetzt mit deinem Ärger?

 

Beispiel für Anwendung von Behavioral Science beim Flughafen Houston

Am Flughafen in Houston wurde genau dies untersucht, mit dem Ergebnis, dass es deutlich weniger Beschwerden in derjenigen Gruppe gab, die weniger Wartezeit am Gepäckband hatte, trotz gleicher verbrachter Zeit bis zur Gepäckabholung. Der Flughafen ist vermutlich bis heute dabei geblieben, die Abholung mit längerer Wegstrecke zu gestalten.

Fazit: Behavioral Science im E-Commerce: Was kann ich tun?

Immer mehr Unternehmen erkennen den Mehrwert von Behavioral Science und strukturieren sich entsprechend um. Eine Mitarbeiterin des US-Unternehmens Rally Health (Ingrid M. Paulin) hat sich sogar die Mühe gemacht, in einer Liste diejenigen Unternehmen aufzulisten, die entweder dezidierte Behavioral Science Teams haben oder zumindest stark multidisziplinär arbeiten.

Diese Unternehmen experimentieren nicht nur, sondern haben verstanden, dass sie ein tiefergehendes Verständnis über die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kunden benötigen, um das Verhalten wirklich ändern zu können, d.h. sie zum Kauf oder anderen Unternehmenszielen zu bewegen.

Dafür kombinieren sie zielgerichtet ihre unterschiedlichen Methoden, Disziplinen und Vorgehensweisen, um zu verstehen, wie Kunden denken, welche Wünsche sie haben und wie sie Entscheidungen treffen. So entwickeln sie Lösungen für Wünsche oder Probleme, die auch wirklich existieren.

Aktuell besitzt diese Liste mehr als 300 Einträge inkl. Google, Amazon oder Spotify. Diese Liste wird in den nächsten Jahren weiter wachsen und zwar in dem Maße, wie Unternehmen mehr Fokus auf Kundenzentrierung legen.

Dein Ziel ist es daher nicht einfach, deine Website zu “optimieren”, sondern Kundenverhalten und das Erleben zu ändern.

Dafür musst du verstehen lernen:

  • was deine Kunden motiviert
  • welche Leidenschaften sie besitzen
  • über welche Prinzipien sie zu ihren Entscheidungen gelangen

Über Experimente, die auf diesen Erkenntnissen beruhen, wirst du ein effektives Testprogramm starten können, mit dem du das Kundenverhalten und -erleben bedeutsam verändern wirst.

Behavioral Science bietet durch seinen multidisziplinären Ansatz, durch die Nutzung von Erkenntnissen aus der Psychologie, Soziologie, Neurowissenschaften oder Behavioral Economics genau den passenden Rahmen dafür.

Nach dieser Einführung werde ich in den nächsten Beiträgen vertiefen, wie man von Kundenwünschen zu Umsetzungen gelangt und wie ein Behavioral Science Ansatz systematisch im Unternehmen umgesetzt und verankert werden kann.

Du hast Fragen oder Anregungen zum Thema? Ich freue mich auf deinen Kommentar.

Über den Autor

Rene Gilster

René Gilster

Principal Behavioral Sciences & Head of Data Sciences

René hat als promovierter Psychologe einige Jahre an der Uni Kiel und der LMU in München in der Allgemeinen Psychologie sowie zu statistischen Methoden gelehrt und geforscht. Bei OTTO (GmbH & Co KG) in Hamburg hat er dieses Wissen in die Praxis überführt und dort das Experimentation Team geleitet.

Als Principal Behavioral Sciences bei konversionsKRAFT kümmert er sich um die Bereiche Konsumpsychologie, Experimentation und Personalisierung. Er verbindet die Methoden und Vorgehensweisen unterschiedlicher Disziplinen für ein ganzheitliches Kundenverständnis.

Als Head of Data Sciences führt René zudem die Disziplinen Data Analytics und -Science, Web Analytics und Statistik. Sein Fokus liegt darauf, Nutzerbedürfnisse und wirksame Hebel zu identifizieren, für eine optimierte Customer Journey und für digitales Wachstum.

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1 Kommentar

  1. Gravatar

    Selina,

    Sehr hilfreicher Artikel. Vielen Dank!

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