Die kausale Forschung (auch kausale Analyse, Kausalitätsforschung oder explanative Forschung) ist ein empirischer Forschungsansatz, dessen Ziel es ist, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen Variablen zu identifizieren und nachzuweisen. Im Gegensatz zur deskriptiven Forschung, die lediglich Zustände beschreibt, geht die kausale Forschung einen Schritt weiter: Sie beantwortet die Frage „Warum passiert etwas?“ – also welcher Faktor welchen Effekt auslöst.

Kausale Forschung ist ein zentraler Bestandteil fundierter Managemententscheidungen, insbesondere in Marketing, Produktentwicklung, Preisgestaltung und strategischer Planung.

1. Ziel der kausalen Forschung

Ziel ist es, belastbar zu ermitteln, ob und wie stark eine unabhängige Variable (z. B. Preis, Werbebudget, Verpackungsdesign) eine abhängige Variable (z. B. Umsatz, Kaufbereitschaft, Markenimage) beeinflusst.

Beispielhafte Fragestellungen:

• Führt ein Preisnachlass tatsächlich zu mehr Verkäufen?

• Beeinflusst ein bestimmter Werbeslogan die Markenwahrnehmung positiv?

• Reduziert ein kürzerer Bestellprozess die Abbruchrate im Online-Shop?

Diese Art der Forschung hilft, Hypothesen zu überprüfen, Wirkmechanismen zu verstehen und entscheidungsrelevante Maßnahmen gezielt auszuwählen.

2. Methoden der kausalen Forschung

Die klassische Methode der kausalen Forschung ist das Experiment – möglichst unter kontrollierten Bedingungen. Weitere Methoden bauen darauf auf.

a) Laborexperimente

• Durchführung in kontrollierter Umgebung

• Störfaktoren werden minimiert

• Beispiel: Zwei Testgruppen sehen unterschiedliche Werbeanzeigen – Reaktionen werden verglichen

b) Feldexperimente

• In der realen Umgebung des Kunden (z. B. im Online-Shop oder am Point of Sale)

• Höhere Praxisnähe, aber mehr Störvariablen

• Beispiel: A/B-Test zweier Landingpages

c) Quasi-experimentelle Designs

• Keine vollständige Kontrolle über externe Einflüsse (z. B. bei regionalen Rollouts)

• Statistische Verfahren (z. B. Regressionsanalysen) gleichen Störfaktoren aus

d) Zeitreihenanalysen

• Beobachtung von Entwicklungen über einen längeren Zeitraum

• Erkennung von Wirkungsmustern (z. B. vor/nach einer Marketingkampagne)

3. Beispiel aus der Praxis

Ein E-Commerce-Unternehmen möchte wissen, ob ein kostenloser Versand die Kaufabschlüsse erhöht. Zwei identische Kundengruppen erhalten je eine Variante des Angebots – eine mit Versandkosten, eine ohne. Nach Auswertung der Ergebnisse zeigt sich: Die Gruppe mit Gratisversand kauft signifikant häufiger, ohne dass die Warenkorbgröße sinkt.

→ Der kostenlose Versand verursacht (nicht nur begleitet) die Umsatzsteigerung.

4. Voraussetzungen für kausale Forschung

Damit eine kausale Aussage belastbar ist, müssen drei Bedingungen erfüllt sein:

1. Korrelation – Ursache und Wirkung müssen statistisch zusammenhängen

2. Zeitliche Reihenfolge – Die Ursache geht der Wirkung voraus

3. Ausschluss von Drittvariablen – Keine andere Variable darf den Effekt erklären

Nur wenn diese Bedingungen erfüllt sind, kann man von Kausalität (statt bloßer Korrelation) sprechen.

5. Grenzen und Herausforderungen

Herausforderungen:

• Kausale Zusammenhänge lassen sich in der Praxis schwer eindeutig isolieren

• Experimente können teuer, aufwendig oder ethisch problematisch sein

• Verzerrungen durch externe Faktoren oder Selbstselektion

• Hohe methodische Anforderungen

Grenzen:

• Nicht alle Fragestellungen eignen sich für kausale Tests (z. B. bei schwer messbaren Emotionen)

• In komplexen Systemen ist Kausalität oft nicht linear oder eindeutig

6. Abgrenzung zu anderen Forschungsarten

Die kausale Forschung baut häufig auf explorativen und deskriptiven Analysen auf und liefert die härtesten, entscheidungsrelevantesten Belege.

Die kausale Forschung ist ein leistungsfähiges Instrument zur Identifikation von Wirkzusammenhängen, auf denen wirklich fundierte Geschäftsentscheidungen basieren können. Unternehmen, die kausale Effekte systematisch testen – etwa durch A/B-Tests, Marktversuche oder Regressionen – können Maßnahmen gezielter priorisieren, Risiken reduzieren und ihre Strategie evidenzbasiert optimieren. In Zeiten von datengetriebenem Management ist kausale Forschung damit ein entscheidender Wettbewerbsfaktor.