Die quantitative Forschung ist ein empirisches Verfahren der Datenerhebung und -analyse, das darauf abzielt, messbare, zahlenbasierte Informationen über eine definierte Zielgruppe oder einen Markt zu gewinnen. Sie wird typischerweise eingesetzt, wenn es darum geht, statistisch abgesicherte Aussagen zu treffen, Zusammenhänge zu quantifizieren und repräsentative Ergebnisse für fundierte Entscheidungen zu erhalten.

Quantitative Forschung ist ein zentraler Bestandteil der Marktforschung und wird insbesondere in Bereichen wie Produktentwicklung, Kundenzufriedenheitsmessung, Marktsegmentierung oder Werbewirkungsanalyse genutzt.

1. Ziele der quantitativen Forschung

Die quantitative Forschung zielt darauf ab, Fragen zu beantworten wie:

• Wie viele? Wie oft? Wie stark?

• Welche Zielgruppe hat welche Präferenz?

• Welche Faktoren beeinflussen das Kaufverhalten messbar?

• Wie entwickelt sich ein Marktanteil oder eine Bekanntheit über Zeit?

Im Gegensatz zur qualitativen Forschung, die auf Meinungen, Motiven und Tiefenverständnis fokussiert, arbeitet die quantitative Forschung mit Zahlen, Skalen, Wahrscheinlichkeiten und statistischer Auswertung.

2. Typische Methoden der quantitativen Forschung

Die Datenerhebung erfolgt standardisiert – d. h. alle Teilnehmer erhalten dieselben Fragen unter denselben Bedingungen. Zu den wichtigsten Methoden zählen:

a) Standardisierte Umfragen

• Online-Befragungen (z. B. via E-Mail, Panels)

• Telefoninterviews (CATI)

• Persönliche Interviews mit standardisierten Fragebögen

• Papierbasierte Fragebögen (z. B. in Filialen)

b) Tests und Experimente

• A/B-Tests im Marketing

• Preis- oder Produkttests

• Werbewirkungstests mit Kontroll- und Testgruppen

c) Beobachtungen (strukturierte Erhebung)

• Zählungen von Kundenfrequenzen

• Klick- oder Scrollverhalten im Webtracking

• Nutzungshäufigkeiten von digitalen Anwendungen

3. Merkmale der quantitativen Forschung

• Strukturiert: Einheitlicher Fragebogen oder Erhebungsinstrument

• Objektiv: Gleiche Bedingungen für alle Teilnehmer

• Zahlenbasiert: Ergebnisse in Form von Werten, Prozenten, Skalen

• Repräsentativ (bei geeigneter Stichprobe)

• Statistisch auswertbar: z. B. Korrelationen, Mittelwerte, Cluster

Beispiel:
„72 % der Befragten sind mit dem neuen Produkt sehr zufrieden“ ist ein typisches Ergebnis aus quantitativer Forschung.

4. Vorteile und Grenzen

Vorteile:

• Messbare, vergleichbare Ergebnisse

• Klare Entscheidungsgrundlage für Management und Controlling

• Skalierbar auf große Stichproben

• Repräsentativ bei sorgfältiger Stichprobenwahl

• Gut geeignet für Zeitvergleiche oder Erfolgskontrolle

Grenzen:

• Keine Erklärung warum ein Verhalten auftritt (hier hilft qualitative Forschung)

• Standardisierung lässt wenig Raum für spontane oder tiefere Einblicke

• Abhängigkeit von der Qualität der Fragestellung und der Stichprobe

• Teilweise kosten- und zeitintensiv bei großem Umfang

5. Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen möchte die Kundenzufriedenheit nach dem Kauf eines neuen Produkts messen. Es führt eine Online-Befragung mit 1.000 Kunden durch. Bewertet wird auf einer Skala von 1 (sehr unzufrieden) bis 10 (sehr zufrieden).
Ergebnisse:

• Durchschnittliche Zufriedenheit: 8,2

• 84 % der Kunden würden das Produkt weiterempfehlen

• Die Zufriedenheit ist bei Kunden über 50 höher als bei Jüngeren

Diese quantitativen Ergebnisse helfen, Marketingbotschaften anzupassen und gezielte Maßnahmen zur Produktoptimierung zu planen.

6. Anwendung im Unternehmen

Quantitative Forschung wird in vielen Unternehmensbereichen eingesetzt:

• Marketing: Zielgruppenanalyse, Kampagnen-Messung, Markenbekanntheit

• Produktentwicklung: Akzeptanztests, Funktionspriorisierung

• Vertrieb: Preiselastizität, Kaufbarrieren, Kundenpotenziale

• Kundenservice: NPS (Net Promoter Score), Zufriedenheitsumfragen

• Controlling: Marktanteile, Benchmarking, Performance-Kennzahlen

Quantitative Forschung ist ein unverzichtbares Instrument, wenn es darum geht, Zahlen als Entscheidungsgrundlage zu gewinnen. Sie liefert objektive, belastbare und generalisierbare Erkenntnisse – vorausgesetzt, sie wird methodisch sauber durchgeführt. Für Unternehmer bietet sie die Möglichkeit, Annahmen zu überprüfen, Risiken zu minimieren und Chancen datenbasiert zu erkennen. Optimal eingesetzt, schafft sie Klarheit in strategischen wie operativen Fragestellungen.