Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast. Mit Jan-Frederik Ahrens - #281

Es gibt 3 Arten von Lügen. Lügen, verdammte Lügen und Statistiken. Man könnte allerdings auch sagen, traue keiner Statistik, die Du dich selber gefälscht hast. Wir reden jetzt mal über Statistiken, Storytelling et cetera pp jetzt hier im Podcast. Kevin allein im Marketing, der Podcast für Werbung, Marketing, Social Media.

Es geht heute, das habe ich ja auch schon gesagt, Statistiken, Data Storytelling, aber auch die künstliche Intelligenz, weil man googelt ja heute nicht mehr, sondern man perplexetit oder man oder man oder wie das jetzt alles heißt. Man gibt da also was ein und sagt, ich hätt gern mal, gib mir mal statistische Daten oder gib mir mal irgendwie was in der Tabelle und dann kommt da was raus. Wie kommt man da also rein, auch gerade in der Statistik? Deswegen red ich heute mit ihm, mit dem Mann, den Petra Bernhard getauft hat, als Mister Statista. Jan Ahrens ist heute bei mir im virtuellen Studio.

Jan, grüß dich. Schön, dass Du da bist. Stell dich gern einmal vor. Hallo Kevin, hallo zusammen. Ja cool, dass wir das endlich schaffen.

Es hat 'n bisschen gedauert, aber jetzt haben wir endlich unseren Termin. Ich freu mich riesig, heute bei dir im Podcast sein zu dürfen. Und genau, ich bin Jan, bin 45 Jahre alt, bin jetzt seit über 12 Jahren bei Statista schon und hab dort schon eine Menge mitgemacht und erzähl darüber gerne noch 'n bisschen mehr rund das ganze Thema Data Storytelling, Content Marketing, KI und so weiter. Haben wir ja alles schon son bisschen uns überlegt, worüber wir heute hier sprechen, deswegen ja, freu ich mich riesig, heute dabei zu sein. Ja, son 'n blunter Blumenstrauß, 'n bunter Blumenstrauß, Hilfe.

Kauschen, kein Deutsch Oder 'n Blunt. Blumenstrauß. Bitte? Oder ein Blunt, ja, ein Bluntter Blumenstrauß, genau. Blunt an.

Ja, wir wir haben ja gesagt, wir geben mal son Überblick über alles. Das wird sone relativ spontane Folge. Aber das sind ja die Folgen, die auch irgendwo am besten sind, die irgendwo auch am meisten Spaß machen. Aber jetzt mal so die Frage, weil Du's auch grade gesagt hast, Du bist seit 12 Jahren, hast Du gesagt, dabei. Ja, genau.

Das ist ja, also das ist ja echt, das ist ja eine Hausnummer. Da gab's ja oder zumindest hat man darüber, hat man über KI da noch gar nicht gesprochen. Wie wie kriegt ihr oder wie habt ihr denn da oder wie kriegt ihr überhaupt statistische Daten? Sitzen da Leute irgendwie im stillen Kämmerlein? Ich mein, Du bist ja in in Hamburg.

Ich war ja dankenswerterweise vor 2 Jahren, glaub ich, sogar mal bei dir. Sind da welche im Keller und und haben da son Abakuss oder wie muss ich mir das eigentlich vorstellen? Ja, ja, in der Tat, genau. Also als ich damals vor 12 Jahren im Jahr 2014 bei Statista gestartet habe, da war auch immer noch son Start up Feeling. Statista ist ja ein Hamburger Unternehmen, war damals auch auch Gründerpreise gewonnen, weil die Idee war, Mensch, wie schön wäre das, wenn man irgendwie eine 'n Ort hätte, wo man Statistiken sehr schnell findet einfach und so weiter und das gab's halt.

Es gab wirklich noch eine Welt, wo vor Statista, ich kenn die noch, wo man ins Weltwirtschaftsarchiv gegangen ist und da in Bibliotheken und so weiter, ja, und sich da die Sachen rausgesucht hat. Also, ne, jetzt son bisschen Boomer Talk sozusagen, ich komm wir komm ja noch eine Zeit, auch bevor das Internet irgendwie groß war und so. Genau und das war so die Statista Idee und es war wirklich so, dass oder es ist auch immer noch so, dass wir wirklich eine ganze Reihe an Analysten und und Recherchuren, Recherchösen sozusagen haben, die sich total gut auskennen, wo gibt es die aktuellsten Zahlen, bei welchem Verband, bei welchem Bundesamt muss ich denn jetzt mal suchen, weil dann irgendwelche neuen Quartalsberichte veröffentlicht wurden und so weiter. Und diese Daten haben wir quasi ja abgetippt, ja und bei uns ins Portal gestellt. Und erst mal war Statista eigentlich nur 'n Aggregatur von von Daten, die es schon gab, aber halt in eine sehr userfreundliche Basis sozusagen, auf eine sehr, sehr einfach zu konsumieren, dass man sich das schön runterladen konnte mit Quellen und so weiter.

Und halt 1 zentrale Stelle, halt Daten zu finden. Und jetzt kann man sagen, hey, das ist ja mit fremden Federn schmücken so, ne. Das ist so, Netflix hat ja auch mit House of Cards, glaube ich, angefangen. House of Cards hat aber Netflix nicht selber gemacht. Das war war eine fremde Produktion und wir sagen dann immer, wir sind so das Netflix der Statistiken.

Wir haben viel fremdkontet, aber dann irgendwann auch die Original Daten. Das heißt, wir haben dann auch sehr schnell angefangen, eigene Hochrechnungen, Prognosen zu machen, eigene Studien und Statista ist halt wesentlich mehr jetzt als nur ja dies Datenportal, erzähl ich gerne gleich noch 'n bisschen mehr, weil ich noch ganz anderen Bereich aufgemacht hab. Aber das erst mal son bisschen als kleiner Zusammenfassung zum Thema Statista und Daten. Genau, da gibt's viele Leute, die sich da im Kämmerlein hingesetzt haben und die neuesten Statistiken ins Portal gebracht haben. Es ist schon interessant.

Also ich mein, ich hab ja auch Nächte zugebracht mit mit euch. Bachelor, Master, Betriebswirt damals noch und was es alles gab. Und die Kopfschmerzen kamen dann bei der Quellenangabe. Welche Quelle gibst Du jetzt eigentlich an? Da waren sich auch immer alle Professoren, Dozenten und was nicht alles immer son bisschen uneins.

Was machst 'n da jetzt? Ich weiß schon gar nicht mehr, was ich dann im Master gemacht habe, keine Ahnung, müsste ich eigentlich noch mal gucken. Also ist schon ist schon ist schon wirklich wirklich interessant, aber Du hast grad House of Cards gesagt, ich hab die Serie geliebt, davon mal abgesehen. Wow. Ich fand die supergeil und ich mein, also eine bessere Vorlage wie das, was jetzt in den USA passiert, jetzt gar nicht geben können, aber das ist 'n anderes Thema.

Du hast grad gesagt, Du hast noch 'n anderen Bereich aufgemacht. Was ist denn dann der andere Bereich, den Du aufgemacht hast? Genau, also es war so, dass Statista schon sehr früh erkannt hat, dass Daten in Excel Listen und so weiter halt wenig sexy sind und schwer konsumierbar. Und sie haben sehr früh erkannt, dass man Daten wesentlich eingänglicher darstellen muss und haben bis heute Zehntausende Infografiken produziert, die ja auch kostenlos auf dem Portal zu finden sind und hatten extrem viele Medienkooperationen. Wir haben die Tagesschau beliefert.

Wir haben FAZ Managermagazin, Forbes und so weiter. Also da gibt's eine ganze Reihe an Medienpartnern, Handelsblatt und so weiter. Unter anderem auch den Horizont. Da gab es jeden Tag den Chart, das Chart of the day in sonem Newsletter, wo dann immer zu jeder tagesaktuellen Entwicklung irgendwie die passende Infografik war, ja. Also 'n Diagramm, irgendwie 'n paar Icons und halt irgendwie eine schöne Aussage und so weiter.

Und bevor ich zu Statista kam, hab ich bei bei Radio Hamburg gearbeitet und hab da auch den Horizont Newsletter bekommen und hab dann jeden Tag diese diese Infografik des Tages gesehen und da hat sich dann auch die Marke Statista in meinem Kopf so eingebrannt und ich kam dann, also ich war auch über 10 Jahre oder fast 10 Jahre bei Radio Hamburg, wollte dann mal was anderes machen in meinen jungen Jahren, Anfang 30 und kannte auch jemanden bei Statista, der das gesamte Amerikageschäft aufgezogen hat. Der ist mitm Koffer voller Hoffnung quasi wirklich nach Amerika gereist. Manuel Myrbach ist 'n Freund von mir sozusagen und ich hab dann immer so aufm Augenwinkel gesehen, hey, wie Statista da sich da entwickelt. Und ich hab dann die Chance bekommen, das ganze Thema visuelles Storytelling, also Contentmarketing mit Infografiken, mit Daten als Business aufzubauen, also klassisch Sales. Ich war so der Infografikverkäufer, ja, so One Man Show, der im im gesamten Team da irgendwie alleine für zuständig war dann sozusagen Infografiken im Corporate Design und andere Dinge sozusagen als als Dienstleistung zu zu verkaufen.

Aber nicht nur den nicht nur den Sell, das Selling alleine, sondern auch die Abteilung mit aufzubauen. Und ich hatte dann einfach das Glück, dass ich 'n ganz tolles Team irgendwie bekommen hatte. Auch Leute waren schon da natürlich, Grafiker und so weiter, die dann irgendwie mit mir gearbeitet haben und dann ja, in den 12 Jahren sind wir jetzt 50 Leute geworden mit ganz tollen Designern, Videodesignern, auch weitere Sales Menschen haben wir dazu bekommen, viele coole Kollegen und ja, sind jetzt zum Team von 50 Leuten geworden und das das war so meine Mission Und das ist mittlerweile ein Part, der nennt sich Statista Plus Communication. Und Statista Plus ist sozusagen jetzt seit 2, 3 Jahren unsere neue Subbrand für Dienstleistungen rund Marktforschung, Kommunikationsdienstleistungen, aber auch Beratungsdienstleistungen. Also wenn Du Daten nicht auf dem Statista Portal findest und so weiter, dann kommt zu Statista Plus, weil dort sind wir dann diejenigen, die dann Kunden individuelle Projekte machen und ja, Kunden helfen dann eben diese Daten zu bekommen, diese Contents zu bekommen und so weiter.

Das ist so so mal in zusammengefasst so kurz meine meine Mission oder mein mein Werdegang hier. Ist auch nicht schlecht, ne. Das heißt, bei bei bei Plus bekommst Du dann da noch son Stück mehr, also das Individuelle mit Grafiken und hast Du nicht gesehen. Also liebe Hörerinnen, liebe Hörer, liebe Zuschauer, es gibt nicht nur Disney plus RTL plus Join plus plus. Es gibt auch und Join heißt Join plus plus ist wirklich plus plus.

Die schreiben das Plus aus und machen auch noch 'n Plus hinter dem Plus. Also ne, es gibt auch jetzt Statista plus. Es ist es ist herrlich. Ich was ich nie verstanden hab, vielleicht macht man da mal eine Statistik drüber, warum kommt keiner mal auf eine Idee, mal das anders zu nennen, als immer überall hinten dran 'n Plus ranzuklatschen? Das hab ich schon noch nicht verstanden.

Also also wir hießen früher Statista, das war so mein Baby, Statista Content und Design. Und dann gab es noch eine Abteilung, die hieß Statista Recherche und Analyse. Und das war so Das ist auch nicht grad so Gelbe vom Ei. Genau und dann haben wir irgendwann gesagt, komm, das waren die Leuten da draußen, egal, für die waren wir immer Statista und dann haben wir einfach das Plus rangesetzt und die Idee ist so simpel wie wie wie genial finde ich trotzdem, aber klar, man muss mal erklären, hey, das ist kein geschützter Bereich, Das ist nicht irgendwie Apple Plus, wo Du noch mal extra zahlen musst, 'n Abo oder so, sondern das ist einfach, genau, sozusagen individuelle Service. Ich find das nur, ich find das nur, also es kam mir grad so in den Sinn, weißt Du, weil irgendwie jeder klatscht 'n Plus da hinten dran mittlerweile.

Und da hätte ich auch mal gerne eine Statistik dadrüber, wie positiv ist das mittlerweile verankert, wenn hinter 1 Marke, wenn da noch eine weitergehende Sache ist, Du einfach da am Plus dran machst. Kevin allein im Marketing Plus. Also das wär jetzt mal irgendwie, also würd also da da da jetzt das meine ich wirklich nicht despektierlich, sondern das würd mich, Louis, unser Bürohund sagt das auch schon, deswegen man hat die Hast Du gerade kurz gehört? Das würd mich wirklich mal interessieren, weil weil das mittlerweile so tief irgendwie drin ist, weil das jeder mittlerweile irgendwie macht, zumindest ist ist das meine Wahrnehmung, wie positiv ist so etwas verankert, wenn Du da hinten ein Pluszeichen dran machst, weil ja Plus etwas Positives ist, Minus ist ja eigentlich was Negatives. Wär mal wär mal was, wo ich wo ich sagen würde, das würd mich mal interessieren.

Also das Das das kann man rausfinden, ne. Also man kann so was natürlich klassisch über sone sone Marktforschung sozusagen machen, eine qualitative, wo man dann in 'ner Fokusgruppe oder wo man auch auch eine quantitative Befragung vielleicht, wo man halt Menschen dazu befragt, wie sie das so empfinden und so weiter und welche Assoziationen damit haben. Also so was könnte man rausfinden. Ich war, haben wir das gemacht bestimmt, weiß ich nicht. Aber machbar wäre das.

Das wäre so typisches Marktforschungsprojekt auf jeden Fall. Ja, wär wär wär mal echt interessant. Aber Du hast jetzt auch schon gesagt, Du machst da ja auch Storytelling damit, also grade auch mal mit mit mit Infografiken. Jetzt kenn ich ja im Marketing nur Storytelling und machst ganz normale Storytelling. Du erzählst eine Geschichte.

Let me tell you a story. Und dann geht das Ganze los. Ich bin morgens halb 10 aufgewacht und hatte Hunger, also bin ich bei mir an den Kühlschrank gegangen und hab mir 'n Knoppers geschnappt, weil gekühltes Knoppers knackt besser. Und möchtest Du dieses Erlebnis auch haben? Mit meinem Code Kevin 10 bekommst Du 10 Prozent Rabatt im REWE übrigens, ja, wenn wenn Du Knoppers kaufst so nach dem Motto.

Wie mach ich aber jetzt Storytelling? Übrigens, das war nur 'n Witz mit Kevin Zehngriste kein 10 Prozent Rabatt bei REWE, also bitte nicht zum REWE gehen. Wie macht man jetzt Storytelling mit also Infografiken oder respektive mit mit statistischen Daten? Also wie baut man sie so ein, dass das in Anführungszeichen bitte nicht falsch verstehen, weil es ist ja trocken, damit das nicht langweilig wird, weil Du irgendwann sagst Du, Statistiken belegen, dass 42 Prozent der. Das kann ja ganz schnell sehr langweilig werden.

Deswegen hast Du ja dieses Element des Storytellings, damit Du das mit Leben füllst. Aber wie kommt, wie machst Du diesen Grad? Wie funktioniert das? Genau, also da gibt es so Techniken, da kann man so bestimmte Spannungsbögen setzen. Da gibt es auch so Modelle, Story Arc, also ne, so Bögen, so verschiedene Typen kann man da ansetzen.

Und jetzt mal so frei von der Leber weggesprochen, wenn wir zum Beispiel nicht nur Infografing, sondern vor allen Dingen auch irgendwie Studien oder Whitepaper, Reporter, je nachdem, wie man das nennen will, aufsetzen, dann ist es total wichtig, dass man nicht einfach nur da irgendwas miteinander reiht und so weiter, sondern immer eine Aussage hat, Talking Headlines, ja, wo dann auch da drunter dann erst die Zahlen kommen und so weiter. Und was was eigentlich immer ganz gut funktioniert ist, wenn man jetzt zum Beispiel sagt, zum Thema, ich ich spinn jetzt mal rum, Cybersecurity, ja, ist ja superwichtiges Thema oder natürlich auch KI, KI Nutzung, dass man einfach sagt, Mensch, zum Thema Cybersecurity hier zum Beispiel, dass die Mehrheit der Unternehmen das als riesengroßes Risiko sieht und auch so und zu bestimmte Zahlen belegen, dass das irgendwie zunehmend ist, die Angriffe und so weiter. Und dass sie das auch als extrem dem eine extrem hohe Bedeutung zumessen. So, aber die Realität sieht so aus, dass nur 30 Prozent irgendwie ne Programme haben, es zu verbessern oder die und die Maßnahmen haben, dass man da son Gap, also sone sone Lücke entstehen lässt und halt wirklich auch den Finger in die Wunde legt von wegen, alle reden drüber, alle finden's richtig, aber sie haben's alle noch nicht richtig noch nicht richtig drauf, ja, und richtig aufgegleist, ja.

K I ist natürlich auch 'n Riesenthema. Und dass man halt solch diese diese Lücken aufzeigt und dann da auch die dieser diesen, ja, diese sozusagen darstellt, ne. Das klingt jetzt alles 'n bisschen abstrakt, aber es ist wichtig, wenn man das nachher so sieht, dass diese diese Aussagen halt so gut irgendwie aneinandergereiht sind, dass man da auch mental durch diese Geschichte sozusagen durchläuft. Also wär das so ähnlich wie, lass uns kurz überlegen, wie ich das formuliere. Jan, wenn Du 'n Podcast machst oder wenn ganz viele 'n Podcast machen oder wenn Du 'n Podcast hörst, siehst Du ja bei Spotify, Deezer, Amazon, Apple Music, bla bla bla ganz viele Podcasts.

Viele Podcasts haben unter 10, 12 Folgen und ganz viele haben über 50 50 60 70 80 Folgen. Weißt Du statistisch gesehen ungefähr, ab wie viel Folgen man bei der Stange bleibt. Wär das so ein Element dieses Storytellings mit sonem kleinen Spannungsbogen? Ja, ja, zum Beispiel. Also hast Du grad sogar schon überlegt.

Ja, ich dachte jetzt, soll ich jetzt darauf antworten? Nee, ich weiß das nicht, aber genau. Also dass man's auch 'n bisschen überspitzt formuliert, so nach dem Motto, ab wann ab wann hast Du deine Audience wirklich gecatcht, ja? Und wie wie viel Energie oder Folgen musst Du investieren, eine Community aufzu So, es braucht so und so lange, ne, also dass man das auch auch gerne mit so Vergleichs Vergleichzahlen son Kontext sozusagen schafft, ja, dass man, ne, dass man sagt, hey, man braucht 5 bis 7 Kontakte, bis sich jemand an einen erinnert. Und da man braucht so und so viel Folgen, irgendwie wirklich eine 1 Audience aufzubauen, die auch dranbleibt und so weiter.

Und das heißt, Du musst erst mal so und so viel Meter, so und so viel Stunden und Tage eigentlich erst mal arbeiten und und das aushalten. Und das kann man herrlich mit Zahlen und mit Vergleichen sozusagen belegen, aber später zahlt es sich dann aus, ja. Also all so was sind so Elemente, wo immer Daten quasi auch irgendwie eine untergeordnete oder auch wichtige Rolle spielen so, genau. Sind übrigens 30 Folgen. Spannend, krass, ja.

Ist Okay. Also es ist, ich glaube, es ist gar nicht belegt, aber das kursiert in der Podcast Bubble rum. Du brauchst im Schnitt 30 Folgen und dann bleibst Du dran. Dann gehörst Du zu den ein Prozent, die bei einem Podcast, also bei beim Hosting bei einem Podcast bleiben, alle 99 Prozent haben unter 30 Folgen. Wie viel Folgen hast Du denn schon?

Wenn unsere Folge dann rauskommt, wann sie rauskommen soll. Bis Nummer 30? Dann sind das, ja, leicht drüber. 282 dann. Oh, was?

Also das war mir auch nicht klar. Krass, Herr Raul. Plus Specials. Also, wenn wir jetzt mal von von der Folge ausgehen, dann wann sie kommen soll und ich geh davon aus, sie kommt auch dann, liebe Hörerinnen, liebe Hörer, liebe Zuschauer, kurz zur Erklärung, ein ich habe einen Podcastplaner, wo alles reinkommt. Da kommt der Name rein des Gastes, da kommt die Folgenanzahl rein, da kommt der Titel rein und wann die Folge released wird.

Das ändert sich natürlich immer, weil es kann ja sein, dass irgendwas abbricht. Es kann sein, dass dann doch eine Aufzeichnung nicht zustande kommt, Krankheit, Urlaub, keine Lust mehr. Es kann immer mal irgendwas passieren. Deswegen ist das Ganze son bisschen hin und her. Ich plan das sehr weit im Voraus.

Unsere Folge, die Folge hier jetzt mit Jan, die steht, glaub ich, auch schon seit, keine Ahnung, seit 'n paar Monaten fest, wann wir das machen. Und wir zeichnen heute jetzt auf siebzehnter April, die Folge kommt raus am dreißigsten Mai. Planmäßig kann immer mal irgendwas dazwischen kommen. Deswegen stand jetzt gerade Aufzeichnungsdatum siebzehnter April, 14 Uhr 27, damit ihr auch mal seht, wie weit im Voraus so was geht, ist das Folge 282, Releasdatum dreißigster Mai. Ich hab aber schon vorgeplant bis Folge 311 Unglaublich.

Info. Und dadurch, ne, ich hab ja ich hab ja noch die Specials und ich hab ja noch den Ival Lounge Podcast. Also ich komm dir mittlerweile, ich glaub, auf über 350 Folgen oder so. Und Du kommst zu den OMR, hast Du mir vorhin erzählt, ne. Ist ja auch in 2 Wochen.

Das heißt, da gibt's wahrscheinlich auch noch wo's vorbei sind, wenn die Folge rauf Ja, genau, ja, ja. Aber ja. Mhm. Ja, genau. Super.

Ja, da freu ich mich. Das dann sehen wir's dann auch wieder. Das wird das wird sehr, sehr toll. Das wird 2 Tage, die, glaub ich, meine Leber extrem beanspruchen werden. Und deine Füße, wenn Du 4 rum lernst.

Genau. Ich hab mir neue Schuhe extra so mit diesen mit so mit so Knautschgedöns. Die sind ultrabequem. Super. Weil mein Chef, Martin, Du kennst ihn ja, der hat ja 'n Fehler gemacht bei der OMR.

Weißt Du das eigentlich? Nee, erzähl. Was hat Martin verzapft? Pass auf. Martin, es tut mir leid, aber die Anekdote ist toll und ich glaube, der ein oder andere Hörer, der lacht sich gleich auch drunter.

OMR, wie viel Leute sind da? 70000? Och Gott. Ja. Kann sein.

Am Ende 70, ich glaub 70000. Oh Gott. Ah ja. Ewig, also ewig lang, ewig toll. Messe Hamburg, alles voll.

Du läufst Kilometer noch und nöcher und Martin meinte, er müsste sich zur Ohr im Ermpaar neue Schuhe kaufen und die neuen Schuhe auch anziehen, die er im Vorfeld natürlich nicht eingelaufen hat. Weswegen wir dann nach dem ersten Abend, es war übrigens das Innenfutter, das war weiß, also bevor er losgelaufen ist. Als er dann losgelaufen ist und den Abend dann durchgelaufen ist, war das dann rot, blutrot. Und wir sind dann abends noch im Hamburger Hauptbahnhof, was war denn da? Ist 'n Müller, 'n Rossmann, irgendwas und haben dann noch Blasenpflaster und was nicht alles geholt, damit der überhaupt dann am nächsten Tag noch weiterlaufen konnte.

Ja, ich kann mich daran erinnern. Als ich früher noch die Leder die Lederslipper irgendwie auf den Messen anhatte oder nicht Slipper, sondern genau die rahmengenähten Business Schuhe. Und wenn man dann irgendwie 10 Kilometer da zurücklädt, dann ist man auch abends wirklich fertig mit der Welt. Deswegen seitdem, genau, kommen die Turnschuhe, aber keine Weiße mehr, weil das wird ja, ne, das wird Das wird dreckig. Aber statistisch gesehen war diese Aktion ziemlich blöd.

Genau, genau, genau. Nein, also das ist, also nur mal so zur Einordnung. Also das war, ach Gott, das war legendär. Ich werd's nicht vergessen. Es waren wunderschöne Schuhe, die er in der ganzen Reihe gekommen war, ganz stolz.

Und am Ende vom Abend alles blutrot Oh mein Gott. Hat ja auch geblutet, ne. Und nächstes Maria. Das war auch Ja, liebe Grüße, liebe Grüße, Martin. Martin, liebe, liebe Grüße, wenn Du's hörst, wenn Du's nicht.

Es war herrlich auch schon wieder 2 Jahre her. Ja, genau, ich komm zur UMR, da machen wir dann auch wieder irgendwas irgendwas Tolles. Da bin ich auch schon auch schon sehr gespannt. Ich lauf da ja auch mitm Bundesverband der Industriekommunikation rum. Da machen wir auch Content und so weiter.

Das wird das wird sehr, sehr nice. Aber wenn wir noch mal zurückgehen, diesen diesen Spannungsbogen bauen mit statistischen Daten, ja, das kann funktionieren, kann richtig gut funktionieren. Jetzt kommt aber ja das supertolle neue Instrument ins Spiel, was ja jetzt auch schon seit 'n paar Jahre da ist, die künstliche Intelligenz. Früher bist ja oder ich hab's ja auch gemacht, bin auf Statista gegangen, hab mir da meine Sachen runtergeladen, das, was ich brauche, hab das dann eingefügt, eingebaut, ich hab noch was dazu geschrieben, ne. Du musst ja dann auch bei der Bachelor Master Thesis musst ja den ganzen kleinerad Dutch auch immer auswerten und den Vergleich setzen und ins Verhältnis und hast Du nicht gesehen.

Das macht ja heute alles die künstliche Intelligenz. Kämpft ihr oder kämpfst Du auch son bisschen, ich will nicht sagen dagegen an, aber mit der mit der Reputation, weil Du kannst ja jetzt alles, gib mir mal eine statistische Auswertung von da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da habt ihr ja da da Wie wie wie wie seht ihr das? Also das ist eine Riesensache bei uns. Da gibt es jetzt so mehrere Dinge, die ich dazu einmal erzählen möchte. Und zwar also als die KI losging, hat die sich eine Menge Quatsch ausgedacht, ja.

Also hat da wirklich unwahre Dinge behauptet. Ich hab da zum Beispiel auch mal nach bestimmten Sachen gefragt und hab gesagt, hey, Data Storytelling und so weiter ist total wichtig. Hab gesagt, ah super, auf welcher Quelle fußt 'n das? Dann wo gesagt, ja, the Power of Visual Storytelling von KPMG. Ich so, oh super, okay, dann steht gib mir doch mal 'n Link, ging nicht.

Und dann hab ich gegoogelt, the Power of Visual Storytelling von KPMG. Und ich hab irgendwie eine Dreiviertelstunde gesucht und ich hab die einfach nicht gefunden. Und dann ist mir irgendwann klar geworden, dass es diese Studie nicht gibt, sondern dass sich das so ausgedacht worden ist so, ne. Und das waren aber noch die Frühen, die Anfänge sozusagen. Das ist alles 'n bisschen viel besser geworden, grad mit Perplexity und so weiter.

Dennoch, es ist son bisschen wie Wikipedia, ja. Also man kann dann hoffen, dass das da irgendwie stimmt, aber aber ich glaub, es wär nicht so zitierfähig, auch in 'ner Masterarbeit und das Thema ist ja Vertrauen auch und Sicherheit sozusagen, dass diese Daten stimmen. Und das das, was wir, wo wir jetzt Bild Statista ganz stark reingehen, dass wir natürlich diejenigen sind, bei denen Du dich auf die Daten verlassen kannst. Es fing an, dass wir erst mal eine eigene Research AI programmiert haben, die man auf dem Statista Portal nutzen kann. Das ist quasi son eigenes ChatGPT innerhalb von Statista, wo man irgendwie Dinge fragen kann und dann antwortet die unsere eigene LLM auf deine Frage und gibt dir immer die passenden Zahlen und dann auch die Links zu den Dossiers, zu den Quellen und alles super cool.

Und da haben wir dann gedacht, wow, das ist ja schon mal richtig cool. Letztendlich und das ist auch weiterhin noch richtig cool, ja, aber letztendlich gibt's jetzt eine 1 ganz große Initiative, weil ich bin jetzt mal so offen, es ist schon so, dass die Leute alle natürlich faul sind und auch gar nicht mehr Lust haben, auf irgendwelche Webseiten zu gehen. Und man macht ja vieles oder alles oder das meiste ja gerne in seinen Agenten, in seinen Tools, ja. Wir zum Beispiel bei Statista haben eine große Kooperation mit Langdoc, was wir nutzen. Wir hatten erst Chat GPT bekommen, da haben wir uns alle gefreut, eine Enterprise und geschützte Sachen, dass die Chats nicht irgendwie zum Trainingszwecken freigeben und so.

Dann sind wir rüber gegangen zu Langdoc, wo man halt die ganzen Engines dahinter auswählen kann. Megacool, kann ich nur empfehlen, auch 'n deutsches Unternehmen. Da kannst Du dann nachher die ganzen KIs, ob Du Klo, ChatGPT oder sonst wie nutzen willst, kannst Du konfigurieren. Jetzt hab ich bei Neuroflash. Also ich hab ja 'n Neuroflash Account.

Ist übrigens ja auch 'n Hamburger Unternehmen. Ja, ja, genau. Hat's ja auch Ich ich nutz da immer Gemini und ChatGPT Claw. Die haben ja, glaub ich, Mistral drin und was auch alles, ja. Ja, es ist ist super.

Und was wir jetzt mit Statista sonst gemacht haben, ist, dass wir jetzt auch sogenannte MCP Server, also API Schnittstellen anbieten und das Ganze, die ganze Initiative oder das Produkt dahinter heißt Statista Connect. Und es ist so, dass man seinen Copilot, sein Langdog oder was auch immer Du hast, Perplexity, da kommen auch immer mehr Unternehmen dazu, mit denen haben wir Partnerschaften und Du und dann gibt's dann eine richtige API Schnittstelle. Also wir sind dann quasi son Skill, es gibt den Statista Skill. So, das heißt, Du kannst dann deinen Statista Account, den Du vorher gebucht hast bei bei uns ja, den kannst Du halt jetzt für diesen Skill und für diesen Connector nutzen und kannst deine KI direkt mit den Statista Daten verbinden. Und dann ist es safe, dass die KI wirklich nur die akkuraten von Hand kuratierten und verifizierten Daten von Statista ausspuckt.

Und das Ganze läuft dann auch in Zukunft eher so auf Credits und so weiter und das ist 'n Riesenschiff, weil wir müssen, wir sind ganz, ich bin ganz ehrlich mit mit mit dir und mit euch da draußen. Natürlich ist es superdisruptiv und wenn wir das nicht machen, dann sind wir irgendwie in 2 Jahren irrelevant, weil niemand hat mehr Lust, auf irgendwelche Webseiten zu gehen. Das hat ja auch niemand mehr Lust, zu googeln so. Und natürlich ist der Traffic auch auf Statista irgendwie weniger geworden. Aber die Zahl der Kunden, die sich jetzt dieses Statista Connect zusetzen, weg stetig an und das ist die Zukunft, ja, dass man, dass wir so der Data Layer sind und das Portal ist zwar auch wird's immer geben und ist auch wichtig, aber ne, dass man eigentlich quasi direkt im Maschinenraum sozusagen diese diese Daten mit den mit den LLMs verbindet.

Und und das ist halt cool, da hat auch unser CEO mal sone Simulation gemacht, hat eine bestimmte Frage gestellt zu irgendwelchen, genau, also ganz banal, wie viele E-Autos sind in Deutschland angemeldet? Bitte gib mir eine Statistik nach nach Marken und nach Marktanteil und nach absoluten Zahlen. Und der Witz ist, es gibt diese Zahl beim Kraftfahrzeugbundesamt frei verfügbar. Die die kann man sich jederzeit irgendwie von diesem Amt ziehen, so. Und er hat da son Experiment gemacht, hat das in mehreren LLMs ohne Statista Connect gefragt.

Und dann gab es unterschiedlich gute Qualitäten, einige haben's dann gab es unterschiedlich gute Qualitäten. Einige haben sich komplett ausgedacht, da waren da war ganz viel Abweichungen, einige kamen näher ran, aber keiner hatte die Zahlen. Und und da fragt man sich auch, warum haben die jetzt nicht das Kraftfahrzeugbundesamt gecrawlt und das einfach 1 zu 1 so ausgespuckt, so, ne. Und wir haben bei Statista zufälligerweise diese Statistik vom Kraftfahrzeugbundesamt auch, ja, weil jemand im Kämmerlein nämlich das sozusagen auch bei uns dann da verbunden hat und so. Und mit Statista Connect war dann halt genau die Statistik 100 Prozent.

Und ich sag mal, Du willst ja, wenn Du Daten suchst, dann willst Du nicht irgendwie eine so 80 Prozent akkurat, wie heißt das, Akkuranz haben so, sondern Du willst Du willst natürlich wirklich eigentlich so wie's geht 99 Prozent haben. Du willst fundierte Daten haben. Ja. Ich mein Würd sie drauf verlassen können. Das ganze Halb wissen, was jetzt die ganzen Experten in LinkedIn schreiben, weil sie einmal 'n prompt in Chat GPT eingegeben haben mit irgend 'nem komischen Cheat Sheet, den sie sich aus irgend 'ner Liste gekrallt haben, weil sie jetzt meins funktioniert.

Meine, glaubst Du ja auch nix mehr. Also am Anfang haben sie ja alle alle den Scheißern noch geglaubt, der da geschrieben wurde. Mittlerweile sind wir ja dann doch 'n bisschen hellhöriger geworden und gucken mal nach, ob das stimmt, was da steht. Aber Du willst halt grade auch bei so Daten, wenn Du mit statistischen Daten arbeitest oder wenn Du mit Zahlen generell arbeitest, soll's schon stimmen, was da steht. Genau, genau.

Da kannst Du nicht so hoffen, ja, wird schon irgendwie stimmen und ne, so, sondern Du willst es wirklich witziger sein. Und das ist das Wichtige in der heutigen Zeit, genau. Aber was was was daran jetzt cool ist. Ich mein, jetzt kannst Du ja wirklich alles miteinander verbinden. Also im Sinne von, Du kannst sagen, hey, ich brauch eine Statistik zu für, ne, zu, bleiben wir mal beim Beispiel E-Autos.

Wie viel E-Autos wurden jetzt angemeldet in dem Jahr bisher, ja? Und dann wird dir die Statistik ausgespuckt. Und dann, weil Du ja das Ganze mit deinem, ich nenn's mich ich sag jetzt mal Gemini verbunden hast, kannst Du sagen, und jetzt verpackt mir das bitte in ein Storytelling und bastel mir dazu passende passende Infografiken, damit das schön aussieht, damit ich das bei mir in Instagram oder sonst wo posten kann. Flöns. 3 Minuten später, fertig.

Ja, also Du grinst schon. Du hast schon gegrinst, wo ich gesprochen hab. Das ich, jetzt bin ich gespannt. Ja, ja, also das das das Ding ist, dass auch die ganzen Bildgenerierungstools, so Doll-E und so weiter und und Nanobanana und so weiter und und all die Tools. Wenn Du wirklich richtig akkurate Infografiken machen willst, dann liegen die auch immer noch leicht daneben.

Also die die die simulieren dann die Achsen und die Daten und so weiter. Du kannst das, wenn Du sehr gut die Tools miteinander verbindest und so weiter, kommt man schon jetzt sehr nah ran und das ist nur eine Frage der Zeit, bis es wirklich 100 Prozent perfekt ist. Das wird in einem, 2 Jahren wird das wahrscheinlich so sein. Aber wirklich Datenvisualisierung ist noch son Thema, wo auch da die KIs noch 'n bisschen struggeln, wie man so schön sagt, weil sie das halt nur so simulieren. Und Du willst auch bei Statistiken und Infografiken und so weiter, willst Du da willst Du 'n, da darf er nicht irgendwie, ne, die Achse hier irgendwie 50 Prozent und dann steht da irgendwie 30 Prozent und das passt alles nicht zusammen und dann Wir kennen das ja alle oder die können auch noch nicht so gut Kartografien, Karten, Bundesländer, fragt man dann KI heute, zeichnen wir mal Deutschland mit den Bundesländern und und schreib auch die Namen in die Bundesländer rein.

Das das ist interessant, was dann dabei rauskommt noch. Ich glaub aber auch, dass es nur noch eine Frage der Zeit ist und deswegen ist nur das reine Visualisierung allein jetzt nicht nicht so das Thema, wo wir sagen, das ist unser USP, sondern der USP es erinnert hat oder das Wichtige, wo wir auch uns auch noch eine hohe Relevanz jetzt auch für die Zukunft uns uns uns sichern werden, ist halt das Generieren von Daten. Also das Recherchieren, ja, das können wir auch supergut, Aber, und da will ich jetzt gerne mal auf eine Brücke schlagen hin, zu neuen Daten durch eine eigene Marktforschung, die man halt sauber durchführt nach nach Qualitätskriterien. Wenn Du als Unternehmen eine eigene Studie rausbringst, dann bist Du ja die Quelle, ja. Also bekomme, werde zur Quelle, weil das hilft dir auch, später in sowohl in Medien zitiert zu werden, also Earned Media, ja.

Da kennen wir alle die Shell Jugendstudie zum Beispiel, das sind ganze Brands, Studien sind ganze Marken geworden, ja. Wir und wir machen für viele Kunden wie Tchibo zum Beispiel so den Kaffeereport schon seit 10, über 10 Jahren. Son Buch mit Statistiken zum Kaffeekonsum wird megaviel zitiert oder Cybersecurity in Zahlen oder so was, ja, wo da sind immer Marktforschung dabei oder für Booking dot com den Akkommodation Barometer, wo Hoteliers irgendwie über deren Herausforderung und Tourismus befragt werden. Wenn man diese Daten dann an den Markt bringt, die kann sich halt keine KI ausdenken, weil sie existiert ja vorher nicht diese Informationen. Und wenn man die rausbringt, dann dann erst mal 'n 'n guten Schritt geschaffen Richtung Thhought Leadership, dann springen da gerne auch Presse und Medien drauf auf, weil jemand was Neues zu erzählen hat.

Und jetzt kommt's, die LLMs und die ganzen Agenten da draußen und die ganzen Tools, die glauben ja eher Reddit und Co oder LinkedIn oder Verbänden und Medien, wenn die irgendwie über Unternehmen was erzählen, weil die wissen natürlich, dass Owned Media biased ist und das versteht die KI schon. Oder deswegen laufen auch Vergleichsportale supergut. Also es ist total wichtig, gut gerankt zu werden in Vergleichsportalen, weil die KI das bevorzugt. Das sind alles Insights, die ich auch aus vor anderen Vorträgen von anderen Menschen schon gehört hab jetzt in den letzten anderthalb Jahren. Deswegen und das durch eigene Daten ist der Schlüssel sozusagen, auch aufgefunden und genannt zu werden in in den LLMs, so.

Und das geht mit eigenen Daten sozusagen, die man in der Kombination dann, ne, mit gutem Storytelling und Design dann publiziert. Ja, aber Du hast schon recht. Also wirklich gute Daten oder wenn Du selber was was machen willst, brauchst Du nicht nur eine gute Datengrundlage. Du machst Field Research, so heißt's ja im Marketing, sondern Du wirst halt damit selber zu Marke. Seven one zum Beispiel, Seven one Entertainment hat ja auch immer ihre Podcaststudie.

Und da wirst Du halt dran oder da da ziehen wir uns auch unsere Daten, wir Podcaster und machen das, ja und und und sagen, hier so und so sieht das jetzt mittlerweile aus, ne. Da ist da, müssen müssen ja auch Feldstudie machen, geh ich mal stark davon aus. Ich weiß jetzt nicht, wie sie's erheben, die Daten. Aber wenn Du sagst oder wenn ihr sagt, ihr ihr erhebt auch die Daten oder als Auftrag. Genau.

Wenn wenn dass ich jetzt hinkomm als entweder als eBay Launch Kevin oder als Kevin allein im Marketing Kevin und sag, hier, ich brauch mal von euch eine Studie über das perfekte, ja, wie ich sag mal so, der perfekte Tag und die perfekte Uhrzeit zur Versendung 1 b-two-b-Newsletters für Industrieunternehmen aus der Schwermetallindustrie. So weit. So. Und dann wird Field Research und wann wann ist die perfekte Öffnungsrate? Dann geht ihr da hin und dann kleppert ihr die alle ab und und und und dann wird dann eine Statistik draus gemacht, ne.

Und dann kannst Du aber auch eine Infografik draus machen. Aber jetzt mal mal anders, weil Du sagst, die die Infografiken halluzinieren, ja, tun sie noch teilweise. Es gibt da eine künstliche Intelligenz, ich hab den Namen vergessen, die macht das schon ganz gut. Und was jetzt seit dem Update auch sehr, sehr gut ist, musst Du mal testen, wenn Du's nicht schon gemacht hast, Notebook l m. Mhm.

Mhm. Nee, hab ich gesagt. Hab ich einmal jetzt 'n Update rausgehauen. Kennst Du Notebook l m? Nee.

Aus dem Hause Gogle, also Google, ist unfassbar gut geworden. Mein lieber Schwan, Du nimmst eine, ich könnt jetzt zum Beispiel die Podcast News Studie 20 26, die es zum Downloaden gibt. Ich guck gerade kurz mal nach unten auf meinen großen Bildschirm, kann ich jetzt runterladen, die ist von Seven one Entertainment und gebe die in Notebook l m. Und dann sage ich, erstelle mir die Infografik, erstelle mir 1 1 1 1 1 1 1 Powerpoint Präsentation und erstelle mir bitte einen Podcast. Und dann rödelt das Ding in paar Minuten.

Ah, davon hab ich gehört. Und dann Ja. Das habt ihr, also das hab ich jetzt noch nicht mit der Studie gemacht, aber mit anderen Sachen hab ich's getestet. Dann erstellt er dir einen Podcast beispielsweise. Das ist irgendwie eine 1 Viertelstunde.

Da sind Verplapperer dabei, da sind Atmo Atmo Atmo Atma Atma Atma Atma sind dabei, Atma, also das ist dabei. Da erzählt 'n Mädel und 'n Typ erzählen da darüber, diskutieren richtig. Also das das hört sich richtig echt an. Wahnsinn, ja, ja. Also grade jetzt, wenn wenn Du 'n ganz normaler Hörer bist, ganz normaler Konsument, der mit seinen mit seinen In Ear AirPods da einmal kurz am Frankfurter Hauptbahnhof oder so in einen Podcast reinhört, weil er grad auf seine Bahn wartet.

Der hört den Unterschied nicht, kann's vergessen. Und jetzt durch das Update, die Grafiken, die die machen und in 1 Konsistenz, wie sie ganze Powerpoint Präsentationen machen, unfassbar. Das ist das ist geistesgestört mittlerweile und es kostet nix. Du, auf jeden Fall. Also es gibt, großartige Leistungen werden da jetzt irgendwie erreicht und es wird auch immer besser werden.

Entscheidend ist natürlich, genau, das das, was da reinkommt, dass der Input gut ist, ne, dass das das ist das Entscheidende. Das das das ist das Entscheidende sozusagen auch, ne. Und dass es jemanden gibt, der das noch kuratiert Und ich war auch gestern bei einem BVIK Event bei bei Körber. Das war auch superspannend. Da hieß es dann auch, dass da hat sogar 'n Kunde gesagt, wir wir nehmen immer gerne Agency in the Loop, nicht Human in the Loop, sozusagen.

Das heißt, sie machen viel Content jetzt selber. Wie Du grad gesagt hast, die lassen das alles sich irgendwie selber bauen, aber sie geben's dann trotzdem irgendwie der Agentur, dass die dann sagt, okay, das ist Markenstringent, nimm diese Variante. Wir würden das noch mal so polieren, damit es nicht zu KI getrieben aussieht und so weiter. Also es ist einfach 'n großer Schiff, dass vieles so in der Grundproduktion jetzt also von diesen von von den Maschinen gemacht wird. Aber das Feintuning und so weiter, dass da dann immer noch die Expertise reingehen muss und natürlich beim Input, was da überhaupt reinkommt beim Briefing sozusagen, genau.

Ja. Da sind wir aber am Ende, sind wir ja dann wieder wirklich da, wo ich auch mit meinen ganzen Podcastfolgen, wenn wir vom Thema KI reden, jetzt aber auch mal zum Storytelling, Statistiken, Data Storytelling, dass der Mensch eigentlich immer noch drüber gucken muss und die Hand dadrüber halten muss, weil ansonsten wird's einfach irgendwie 'n Kuchenrezept. Ne, also der Mensch muss in allem irgendwie immer noch involviert sein, muss Kenntnis von dem haben, was da steht, was da auch gemacht wird und muss aber auch wissen, wie diese Daten, die Du ja hast, die Statistiken, die Du hast, wie Du sie interpretieren kannst und wie so wie Du sie interpretieren möchtest im Sinne von, was geht überhaupt und wie baue ich das Storytelling drum herum? Weil es geht ja nicht alles. Ich kann ja nicht alles mit allem ins Verhältnis setzen.

Ich kann ja nicht sagen, das Wetter ist jetzt so schön, weil das Schmetterling in Australien andersrum flattert. Also Der Butterfly Fleck, genau. So ungefähr, ja. Ja, genau. Oder oder irgendwie so was, ja.

Also das das das die, also da muss der der Mensch muss eigentlich immer noch dabei sein. Und wie Du sagst, wenn Du jetzt eine Statistik hast, die die erhebt werden soll oder 1 1 1 Studie, die gemacht werden soll und statistische Daten sollen erhoben werden im Feed Research. Ja, es kostet Zeit, ja, es kostet Geld. Ja, das macht immer noch der Mensch, das kann immer noch keine KI. Dann hast Du aber fundierte Daten und die kannst Du unter Zuhilfenahme, nicht ausschließlich, aber unter Zuhilfenahme für Inspiration, für whatever, kannst Du die KI nehmen, ja.

Da kannst Du das kannst Du dann reinschmeißen und kannst, ich würde Neuroflash dann einfach sagen, mach da mal 'n schönes Storytelling. Ich will das und das und das und das und das. Dann wird das gemacht. Ich les da noch mal drüber, korrigier das Ganze. Es ist nicht die Zeit, die weniger wird, es ist die Arbeitsweise, die sich dann dadurch verändert.

Absolut. Die Liquidität ist immer noch hier im Schädel, nicht in der künstlichen Intelligenz. Die Definitiv. Wo Du jetzt grad sagst, die KI kann die die Fragen, die Befragung nicht machen, ich noch mal ein Trendthema aufn Weg hier bringen und nennen, was neben Statista Connect und so weiter auch eine sehr große Initiative bei uns ist. Und das sind synthetische Populationen, Synthipop nennen wir das, ja.

Wir haben dann auch schon so Slides mit so depershmode mäßigen, genau. Wir haben, genau, das hat nichts mit mit so Synthesizers, aber wir haben dann da schon auch schon so Slides gehabt oder so depershmodeartige Künstler stehen mit mit Keyboards und so, ne. Nee, also Synthipop, synthetische Population, das ist was ganz abgefahrenes. Da haben wir nämlich quasi eine, Wir haben die gesamte deutsche Bevölkerung, da gibt es einen sogenannten Zensus, ne, sone Vollerhebung. Welche Menschen gibt es in Deutschland, in welchem Alter und wo wohnen die und so weiter?

Und ihr glaubt nicht, das ist schon schon son bisschen Big Brother mäßig, aber der deutsche Staat hat natürlich schon 'n relativ guten Plan darüber, wer hier so in dem Land lebt und diese Daten kann man auch bekommen und so weiter und so. Alles anonymisiert natürlich, ne. Und wir haben eine Datenbank aufgesetzt, wo wir quasi diese ganzen Daten haben und können die noch mit weiteren Attributen befüllen, welche Automarken die besitzen und so weiter und auch welche Einstellungen die zu bestimmten Themen haben, ja. Also weil wir zum Beispiel ganz viele Befragungen mit echten Menschen schon gemacht haben und das dann aber so in diese in diesen anonymen künstlichen Datensatz da reinsetzen können. Und das ermöglicht quasi durch die Kreuzung dieser Tabellen und so weiter und da kann man natürlich auch noch eine KI irgendwie noch reingeben, die die dann da so auf die Suche geht.

Und die kann dann quasi Aussagen zu zu bestimmten Einstellungen, Nutzungsverhalten, Konsum und so weiter beantworten, ohne dass man das befragen muss, weil man hat diese Information schon, ja. Also es ist unglaublich. Ich hoffe, ich hab das jetzt richtig erklärt, aber vielleicht können wir ja in den Shownotes gerne noch mal 'n Link irgendwie zu weiterführenden Links rein posten, weil das ist auch grad super angesagt und das Training topic schlechthin. Da haben wir son mit dem Eisenbahnbundesamt 'n Projekt, wo wir das die Wirkung des Deutschlandtickets auf das Pendlerverhalten gemacht haben. Und da haben wir quasi sonen richtigen Staatsauftrag gehabt, ja, mit soner synthetischen Population.

Die Auswirkung dieses Deutschlandtickets so auf das Pendlerverhalten und wie sich das zu entwickeln, ist super, superspannend und die sind da alle auch total gehypt intern. Und das ist so der neue Trend in der Marktforschung, den ich gerne hier noch mal son bisschen pushen wollen würde. Genauso wie das ganze Thema natürlich, ja, Data Storytelling im Content Marketing haben wir auch eine 1 Studie jetzt rausgebracht, wer liebt, wenn wir die auch vielleicht auch noch mal verlinken können, weil da auch das ganze Thema Sichtbarkeit in LLMs und so weiter oder die Bedeutung von von Data Storytelling auch noch mal. Und das haben wir aber echt befragt, ja. Da haben wir wirklich befragt in in in der Welt, in Deutschland und Amerika und und Europa.

Ja, und haben da haben da sehr spannende Ergebnisse sozusagen raus rausbringen können. Ja. Gib her die Studie, die hau ich in die Shownotes, ist gar kein Problem. Und weil Du gesagt hast, Deutschlandticket und das Pendlerverhalten, mein Verhalten mit dem Deutschlandticket wär weniger aggressiv am Bahnsteig, wenn die Bahn pünktlich kommt. Aha.

Oder überhaupt mal. Nur mal so zur Information. Weil Du weißt bei mir bei der s 3 nie kommt sie. Wenn ja, wie lang fährt sie? Fährte, Du bist in der Höchststadt, ich muss aussteigen auf die nächste Wahl und da fährt sie bis nach Sulzberg durch, das weißt Du nie.

Da ist, glaub ich, mittlerweile die Wahrscheinlichkeit gegeben, dass ich im Lotto gewinne, als dass die Bahn a pünktlich, b überhaupt und c, Gott weiß, wie weit wohin fährt. Das ist unfassbar. Ja, das ist ja auch 'n Lieblingsthema von allen, ne. Ich hab ich, also ich hab Gott sei Dank in meinem Leben vielleicht nur zwei-, dreimal so richtige krasse Verspätung erlebt und das von meinen 100 Bahnfahrten oder 300 oder so, die ich gemacht hab. Ich hab bislang immer, also ich such mir, ich versuch immer nur mir nur Direktverbindungen rauszusuchen, weil dann die Wahrscheinlichkeit geringer ist, dass man da irgendwie, ne, irgendwie strandet irgendwo.

Und ich weiß auch auf den auf dem Lead Management Summit Hamburg Würzburg 3 Stunden, 15 Minuten. Gut aufm Hinweg war irgend eine Reparatur, da standen wir dann 3 1 halbe Stunde. Aber für mich war das trotzdem okay, weil ich dann noch mehr Zeit hatte, meine Slides zu bauen für die Präsentationen, die ich am nächsten Tag, also ich ich hab mich fast geärgert, als der Zug weiterfuhr, weil ich dachte so, oh, jetzt konnt ich hier grad so schön arbeiten und so. Rückweg lief aber perfekt, ja. Also zack, 3 Stunden Hamburg.

Hat dich hat dich Norbert anmoderiert zufälligerweise? Nee, Elena. Elena Koch. Aber Norbert war mit Elena auf der auf der Mainstage und haben da haben da alles moderiert. War super.

Ja. Hi. Weil er rief mich noch an, Norbert Schuster übrigens, an die die die Ja, liebe Grüße. Er rief mich an, sagt, treffen wir uns aufm Lead Management Summit? Also Du, ich bin so oft unterwegs in der nächsten Zeit.

Ja, sagt, treffen wir uns aufm Lead Management Summit? Ich so, Du, ich bin so oft unterwegs in der nächsten Zeit, aber da bin ich jetzt leider nicht. Also Ja. Von daher. Aber mein Lieber, die Zeit ging rum wie im Flug des Total.

Ja. Wir müssen wir müssen eine 2. Folge machen. Voll gerne. Das machen das machen wir auf jeden Fall.

Wir machen auch irgendwas zusammen auf der OMR. Das machen wir auch noch. Das kommt vielleicht dann sogar noch vor dieser Podcastfolge, weil ich das schneller schneiden kann, als diese Folge veröffentlichen kann aufgrund des Zeitplans. Wir sind schon wieder im back to the future Modus. Ich, das ist echt verwirrend mittlerweile, weil ich habe, es kann ich dir auch schon mal sagen, die Folge, die jetzt am Samstag rauskommt, also am achtzehnten April, die dann schon letzten Monat rausgekommen ist, wenn diese Folge hier rauskommt, die hab ich aufgenommen letztes Jahr im November.

Okay, ja. Nur mal so im, ne, so im zeitlichen im zeitlichen Aspekt. Aber dadurch, dass das 'n Thema war, man muss ja immer kritisch sein mit den mit den Zeiten, aber dadurch, dass das 'n Thema 'n Thema war, was zeitunkritisch war, konnte ich das tun. Wenn das jetzt 'n zeitkritisches Thema gewesen wäre, grad so was KI und so weiter angeht, dann bin ich da schon relativ nah, weil ich kann ja nicht 'n halbes Jahr vorher 'n KI Thema machen, das ist ja im im halben Jahr schon gar nicht mehr relevant. Ja, gut, stimmt.

Da hast Du auch ganz andere statistische Daten nun mal so. Definitiv. Also wenn ihr das hier hört und das wirklich der 30. Mai ist, dann hoffe ich, dass ihr auf den OMR gewesen wart wart. Ansonsten meine Eventempfehlung, die die Content Marketing Conference und Expo, die CMCX, da das ist Mitte Juni, da sind wir auch, präsentieren unsere Trendstudie Und die B2B Communication Days auch von in Würzburg Anfang Oktober.

Da sind wir auch wieder, vielleicht hört ihr das ja noch rechtzeitig und wir sehen uns dann vor Ort. Dann würd ich aber jetzt mal sagen, lieber Jan, also 2. Folge ist fix, Irgend 'n Special auf einen OMR denk ich mir nur aus, ist auch fix. Aber wir kommen jetzt mal zur Abschlussfrage. Ich habe anfangs im Intro natürlich 2 1 Zitat gebracht.

Und das eine, was ich immer gerne sage, ist, traue keiner Statistik, die Du nicht selber gefälscht hast. Was ist da eigentlich Wahres dran? Also Jetzt bricht die Verbindung grade ab. Nein, Quatsch. Ja, also das ist natürlich so, dass wir wir von Statista versuchen ja immer so wie die son bisschen wie die Schweiz zu sein, ja, neutral.

Wobei wenn man unsere Infografiken ansieht, Respekt auch zu Matthias Brandt, der auch gut irgendwie wirklich gute Themen daraus bringt, aber okay, ich schweife ab. Was ich sagen will ist, es gibt natürlich viele Wahrheiten, jeder hat so seine Perspektive und natürlich sucht man sich dann seine Studie oder seine Statistik, die das belegt. Und das ist seine Statistik. Ich würd gar nicht sagen, also Statistiken fälschen 'n totales No Go, ja. Also das darf man nicht, das ist auch böse und da hat man ja auch in der Politik schon verzerrte Diagramme gesehen.

Das ist ja eine Lachnummer, werden dann die Politiker, wenn die da sonst was miteinander vergleichen. Gefäfälschte Statistiken 'n No Go, aber natürlich kann man sich seine Thesen irgendwie belegen und manchmal gibt es kreditische Studien, die genau gegensätzliche Sachen belegen, ja. Das ist Demokratie, das ist die Welt, ja. Also eine komplexe Welt, deswegen würde ich sagen, finde deine Studie, deine deine Daten oder erhebe sie, die die deine Messages irgendwie transportiert, fälsche aber nichts. Und natürlich, der andere macht das auch und dann muss man natürlich genau hingucken Und dann ist es natürlich eine Grundsatzfrage, traut man dem einen oder dem anderen?

Jeder muss dann seine eigene Meinung bilden. War das 'n gutes Abschlusswort? Das war sehr, sehr gut. Und ich kann dazu noch 1 sagen, ich hab selber mal fehlt Research betrieben. Mhm.

Kurze Anekdote an der Stelle. Masterthesis, ich wollte das Werbeverhalten oder die Werbewirkung in Podcasts herausfinden. Da war ich aber noch nicht auf dem Stand, auf dem ich jetzt bin. Masterthesis ist ja auch schon 'n paar Jahre her. Und da hab ich mit meinem Podcasthoster Folgendes ausgemacht.

Ich hab mich auf den Ad Server schalten lassen, wo ich ja immer noch jetzt drin bin, und habe 2 Hostreet Ads eingesprochen, eine kurze und eine lange. Die kurze war wirklich aufm Punkt, kurz, prägnant, zack, die Bohne, fertig. Die 2. Hab ich wirklich lang gemacht, die hab ich mit Musik und mit irgend 'nem Kladerad Dutch hinterlegt, damit die richtig nervig ist, ne, sone richtige blöde olle scheiß nervig lange Werbung. Und dann hab ich hab ich das einen Monat laufen lassen und hab dann die die die Zahlen gekriegt und hab daraus natürlich eine 1 Aufbereitung basteln müssen.

Mhm. Ich hätt mir bald der Kopf weggeschossen. Weil es ist, es ich hab Daten gehabt und dacht, mein lieber Gott, was ist jetzt Ich darf ja nix fälschen oder ich wollte auch nix fälschen. Deswegen sehr gut, dass Du das gesagt hast, ja. Und welche Daten nehm ich jetzt wie?

Wie kann ich die überhaupt aggregieren? Sind die Daten, die ich bekommen habe, überhaupt wichtig und relevant? Welche kann ich wegtun? Das war der Wahnsinn. War wirklich der absolute.

Hat mir aber eine extrem gute Note eingebracht dann am Ende. Super, sehr gut. Ja, das ist auch eine Spezialdisziplin. Und da gibt's natürlich auch Kriterien, die man beachten muss, ne, dass man nicht Äpfel und Birnen vergleicht, also unterschiedliche Studien gegeneinanderlegt und so weiter. Man muss immer gucken, was ist die Grundgesamtheit und so weiter.

Also es gibt da schon, gibt da son paar Spielregeln, das ist schon Handwerk auf jeden Fall, Data Storytelling und und und so weiter. Aber es lohnt sich, wenn man das gut macht, weil man natürlich dann auch glaubwürdiger ist. Genau. Das sollte an der Stelle gewesen sein. Mein lieber Jan, ich möchte mich bei dir bedanken, dass Du mit mir diese Folge Data Storytelling oder einmal son round about Statistiken oder auch.

Hatten wir ja am Ende mal ganz kurz, dass Du mit mir darüber gesprochen hast. Danke, danke, danke. Vielen Dank dir. Vielen Dank, dass ihr zugehört habt. Und ja, bis bald auf jeden Fall.

Alles Gute. An meine Hörerinnen und Hörer und an meine Zuschauer. Habt ihr oder nutzt ihr überhaupt Statistiken? Habt ihr schon mal Field Research betrieben oder macht ihr nur Desk Research, also die 2. Variante von von Research?

Wie nutzt ihr Statistiken denn bei euch? Lasst mir doch mal gern eure Meinung zum Thema in einen LinkedIn Kommentar da. Bei Podcast Punkt d e, bei Spotify in der Kommentarspalte oder bei Youtube oder schreibt mir eine Mail zum Thema unter Kevin at Kevin Alleinemarketing Punkt d e. Das war's für heute. Wir hören uns, bis zum nächsten Mal.