Publikum im Mittelpunkt: Status quo (1/3)

Was wir in den letzten 10 Jahren gelernt haben

Die Allgegenwart des (mobilen) Internets auf Smartphones hat die Kommunikation in den letzten 10 Jahren revolutioniert – wir sind heute ständig online und vernetzt. Dabei ist es gar nicht lange her, dass die meisten Besucher

von Orchestern und Opernhäusern nur zweimal pro Woche ihre E-Mails abriefen. Heute bieten soziale Netzwerke wie Facebook, Instagram und YouTube maßgeschneiderte Feeds und mehr personalisierte Inhalte, als irgendjemand lesen, hören oder anschauen kann. Und wir haben uns an diese einzigartig personalisierten Online-Erlebnisse gewöhnt, die sich an unseren Vorlieben orientieren.

Kultureinrichtungen haben bisher nichts Vergleichbares geschaffen und in dieser „Dekade des Feeds” auch keine nennenswerten Erkenntnisse über die Interessen ihrer Besucher

gewonnen. Bislang weiß kein Veranstalter, Theater, Opernhaus oder Orchester genug über sein Publikum, um personalisierte Inhalte anbieten zu können.

Warum ist das so und wie lässt es sich ändern?

Was wir noch nicht wissen

Um das Problem zu lösen, müssen wir zunächst akzeptieren, dass es existiert. Denn Kultureinrichtungen wissen schlicht zu wenig über die Interessen und Motivationen ihrer Besucher

, ein bestimmtes Konzert zu besuchen. Vielleicht allgemein, aber nicht sehr spezifisch: Warum kaufen sie ein Ticket für das Konzert mit Beethovens 3. Sinfonie, aber nicht für das mit Beethovens 4.? Richtig ist: Befragungen und Marktforschung haben in Kultureinrichtungen eine lange Tradition. Doch keine digitale Plattform kann auf Basis jährlicher Nutzerbefragungen personalisierte Inhaltsangebote erstellen. Klassische Marktforschung hilft nicht dabei, digitale, gezielte Inhalte anzubieten.

Fakt ist: Kultureinrichtungen haben Indikatoren und Theorien, und viele Teammitglieder kennen die Gründe für ein allgemeines Besuchsverhalten ihres Publikums – aber es gibt keine konkreten Daten dazu. Dieses bestehende Wissen kann weder zur Anzeige interessenbasierter Konzertempfehlungen für einzelne Besucher

genutzt werden noch dazu, das Online-Erlebnis individuell anzupassen.

Hinzu kommt: 18 Monate Pandemie haben zu tektonischen Verschiebungen bestehender Gewohnheiten geführt. Besucher

haben ihr Leben neu organisiert und Lücken oft mit anderen Aktivitäten gefüllt. Und es gibt vieles nachzuholen: Menschen treffen endlich wieder Freunde und Familie, gehen in Urlaub, machen Wochenendausflüge oder besuchen wieder ihr Lieblingsrestaurant. Damit hat sich der Wettbewerb vervielfacht – nicht nur um das Budget, sondern vor allem um die Zeit der Besucher.

Wenn das letzte Jahrzehnt von digitaler Kommunikation geprägt war, dreht sich das nächste um interessenbasierte, personalisierte Kommunikation.

Bestehende Kund

nicht nur einmal, sondern regelmäßig zurückzugewinnen, könnte für Kulturbetriebe zu harter Arbeit werden. Die ursprünglichen Besuchsmotive zu kennen und Interessen zu verstehen, ist essenziell. Wenn das letzte Jahrzehnt von digitaler Kommunikation geprägt war, dreht sich das nächste um interessenbasierte, personalisierte Kommunikation.

Es zählt das WAS und WARUM, nicht das WER

Besucherbefragungen von Kultureinrichtungen enthalten typischerweise einen großen Anteil soziodemografischer Fragen, diskutieren, wie Gäste von der Einrichtung erfahren haben, wie sie zur Veranstaltung gekommen sind, oder beziehen sich auf alles Mögliche, nur nicht auf das eigentliche Konzert oder die Aufführung. Denn Kultureinrichtungen konzentrieren sich häufig zu sehr darauf, WER durch die Tür kommt, und nicht darauf, WARUM sie kommen. Dabei ist das die wirklich wertvolle Information. Und zwar nicht auf oberflächlicher Ebene wie „Musik”, „Atmosphäre” oder „Ausgehen”, sondern auf einer Detailtiefe, die jedes einzelne Konzert von allen anderen unterscheidet und es in seiner Einzigartigkeit mit Daten beschreibt.

Die Frage, warum ein

Besucher ein Ticket für ein Konzert mit Beethovens 3. Sinfonie kaufte, aber nicht für Beethovens 4., lässt sich nicht damit beantworten, dass diese Person weiblich, 45 Jahre alt ist und in der Postleitzahl 10119 wohnt. Ein Blick auf das besuchte Konzert selbst und die musikhistorische Bedeutung von Beethovens Dritter kann jedoch helfen: In unserem Beispiel dirigierte ein junger, aufstrebender Dirigent, und Beethovens 3. Sinfonie markiert den Beginn einer neuen Ära der Sinfonik. Mit diesem Verständnis lässt sich zunächst feststellen, dass nicht Beethoven, sondern der Dirigent das relevante Merkmal ist – und dann kann man ein passendes nächstes Event für diese Kund suchen. Immer mehr Beethoven-Konzerte vorzuschlagen, bringt keinen Mehrwert und schafft ein unangenehmes Erlebnis. Bessere Empfehlungen könnten Programme mit kategorienprägenden Werken und aufstrebenden Künstler sein. Interessenbasierte Kundeninsights liefern dieses Verständnis – automatisch.

#Randnotiz: Einkommen ist ein weiteres Beispiel für eine nutzlose Segmentierungsmetrik. Ticketpreise begrenzen mitunter den Zugang. Aber Menschen mit hohem Einkommen für eine Opernaufführung wegen hoher Ticketpreise gezielt anzusprechen, verfehlt den Punkt. Besonders deutlich wird das bei Musikfestivals: Das Publikum liegt überwiegend zwischen 20 und 30, gehört keineswegs den einkommensstarken Gruppen an – gibt aber hunderte Euro für Tickets, Anreise, Unterkunft und Getränke aus. Zur Oper: Vielleicht kann man auf Basis von Einkommen oder Alter vorhersagen, ob jemand wahrscheinlich in die Oper geht. Aussagekräftigere Analysen zeigen aber, wer ein bestimmtes Werk erleben oder eine bestimmte Aufführung besuchen will – nicht „Oper” im Allgemeinen.

Marketer werden einwenden, dass Persona-Ansätze und Segmentierungstaktiken diese Idee aufgreifen. Doch es gibt kaum ein Unternehmen oder eine Organisation (von Bundesliga-Clubs bis zu weltführenden Opernhäusern), die mit mehr als 5–7 Personas umgehen kann. Hinzu kommt die Herausforderung wechselnder Geschmäcker und Interessen: Kein

Kund interessiert sich nur für ein Genre, eine Art von Künstler oder Ästhetik. Klassische Methoden der Kundensegmentierung können diese Vielfalt nicht abbilden. In den meisten Fällen werden Interessen nur unzureichend erfasst, weil eine Reduktion von Merkmalen erforderlich ist, um eine überschaubare Anzahl an Cluster zu gewährleisten. Da man nur ein Alter, aber viele Interessen hat, dominieren soziodemografische Merkmale am Ende immer die Cluster oder Personas.

*Lösungen in Teil 2: *Interessenbasierte Kundensegmentierung ist die Zukunft