Primärforschung für Institute und Insights-Teams
Nicht, weil diese Menschen nicht antworten wollen. Sondern weil sie in keinem Panel sind, nicht ans Telefon gehen und nicht für Punkte antworten. Wir fragen sie dort, wo sie ohnehin sind. Primärforschung, keine gecrawlten Daten: Feld, Tracker, externe Umfragen — und Simulationen, wo sie tragen.
erhebt die SRF-Trendumfragen (quartalsweise) auf Boomerang
Warum das nötig ist
36 % → 6 %
Antwortquote in Telefonumfragen, 1997 gegenüber 2018. Der Rückgang verlief nicht gleichmässig — dazwischen lag eine mehrjährige Phase um 9 %.
Pew Research Center (US)
<1 % → 34 %
Weniger als ein Prozent der Panelmitglieder lieferte 34 % aller abgeschlossenen Fragebogen — gemessen in den zehn grössten US-Panels.
comScore, 2006
39 vs. 0.2
Umfragen pro Monat bei erfahrenen Panelteilnehmenden, gegenüber 0.2 Befragungen in sechs Monaten bei repräsentativ ausgewählten Onlinerinnen und Onlinern.
Liljeberg/Krambeer, planung & analyse 1/2012 (DE)
99.8 %Neu: KI-Befragte
Nicht alle Befragten sind Menschen. 34 % der Befragten gaben 2024 an, für offene Fragen KI genutzt zu haben. Ein eigens gebauter KI-Befragter bestand in 6'000 Durchläufen 99.8 % der gängigen Attention Checks — sämtliche heute eingesetzten Erkennungsverfahren scheiterten an ihm.
Westwood, PNAS 122(47), 2025
Silicon Samples sind das Gegenteil davon: als Simulation deklariert, getrennt ausgewiesen, nie Teil einer menschlichen Stichprobe. Das Problem ist nicht KI in der Forschung — es ist unausgewiesene KI in einer Stichprobe, die als menschlich verkauft wird.
1.5 %→3.1 %→3.9 %
Durchschnittlicher absoluter Fehler von Wahlvorhersagen: 1970–1990, US 2016, US 2020.
FiveThirtyEight & AAPOR
Das ist kein Argument gegen Panels. Es ist ein Argument dafür, die Lücke zu schliessen, die sie hinterlassen — mit strukturiertem und sauberem Social Media Sampling lassen sich die steigenden Herausforderungen von Telefon und Panel ausbalancieren.
Mehr zur Validierung — die komplette Forschungsbilanz auf der Boomerang-Ideas-Seite →
Wie wir sie erreichen
01
Wir suchen die Zielgruppe nicht in einer bestehenden Liste, sondern definieren sie und rekrutieren sie dort, wo sie sich aufhält: GenZ über TikTok, Berufstätige über LinkedIn, spitze Zielgruppen über Instagram und Facebook. Wer erreichbar ist, hängt damit nicht mehr davon ab, wer sich vor drei Jahren für ein Panel registriert hat.
02
Unsere Einladung verspricht Relevanz: Ihre Meinung zählt. Das verändert, wer teilnimmt — und warum. Aber nicht jedes Thema trägt sich über Interesse allein: Dann incentivieren wir, wie Panels auch — fair pro Minute benchmarkt, Auszahlung erst nach Qualitätsprüfung (Twint in der Schweiz). Der Unterschied bleibt: Menschen kommen wegen des Themas, nicht wegen der Punkteökonomie.
03
Der Wahrheitsgehalt leidet mit jeder Sekunde, die wir abverlangen. Wir schneiden Fragebogen deshalb in kurze, mobil beantwortbare Module — statt Teilnehmende durch einen Block zu treiben, den sie nach der Hälfte nur noch abklicken.
Diese drei Punkte sind keine Vereinfachung des Fragebogens. Sie sind der Grund, warum die Daten von Menschen kommen, die klassische Feldarbeit nicht mehr erreicht.
Der Einwand, bevor Sie ihn stellen
Wer über Werbeanzeigen rekrutiert, bekommt die Menschen, die auf Werbeanzeigen klicken. Der Einwand ist berechtigt. Plattformalgorithmen sind darauf optimiert, Reichweite billig zu erzeugen — und liefern damit systematisch die am leichtesten erreichbaren Nutzerinnen und Nutzer. Naives Social Sampling ist deshalb nicht besser als ein Panel, sondern schlechter.
Statt einer Kampagne für die Gesamtbevölkerung läuft die Rekrutierung getrennt je Kohorte. Der Algorithmus optimiert damit innerhalb einer Gruppe, nicht über die Stichprobe hinweg.
Quoten werden über Alter, Geschlecht und Region gleichzeitig kontrolliert, nicht nacheinander — sonst füllt die günstigste Kohorte die Quote der teuersten mit.
Die finale Stichprobe wird gegen die Referenzdaten des jeweiligen nationalen statistischen Amts gewichtet, nicht gegen eine interne Panelstruktur.
Dazu kommen Attention Checks sowie Speeder- und Duplikatserkennung in jeder Erhebung.
Was wir nicht behaupten: dass sich Repräsentativität per Knopfdruck herstellen lässt. Cross-quotierte Stichproben bieten wir für die Schweiz, Deutschland und Österreich an. Alles andere ist Feldarbeit, und die besprechen wir vorher mit Ihnen.
Evidenz — human sampling
Social Media Sampling ist seit 2021 Gegenstand mehrerer unabhängiger Untersuchungen — in einer Vorstudie der Universität Zürich (2022) und einer Validierungsstudie 2023/2024. Verglichen wurde jeweils gegen ein etabliertes Online-Panel.
81 % vs. 37 %
Anteil der Teilnehmenden, die Attention Checks bestehen. Social-Media-Rekrutierte lesen Instruktionen sorgfältiger.
Universität Zürich, N = 2'000
42 % vs. 20 %
Anteil der Teilnehmenden, die im Studienverlauf bleiben statt abzubrechen.
Universität Zürich, N = 2'000
2.91 vs. 3.04
Desirability Bias, tiefer bei Social-Media-Rekrutierten. Sie antworten weniger entlang der sozial erwünschten Linie.
Universität Zürich, p = .001
2 von 3
Bei drei Schweizer Abstimmungsvorlagen lag die Boomerang-Erhebung in zwei Fällen näher am Endergebnis als die Umfragen der etablierten Institute.
UZH-Vorstudie, 13 Erhebungen
0.25 vs. 3.6
Abweichung in Prozentpunkten bei der Präsidentschaftswahl Nevada 2024, gegenüber ca. 3.6 im Branchenschnitt — weil die Stichprobe Wählergruppen erreichte, die andere Methoden verpassen. Ein Einzelfall, keine Fehlerrate.
100 % Human Sampling, US 2024
1'000 in 6 Tagen
Feldzeit für 1'000 Beobachtungen in der Vorstudie, gegenüber 10 Tagen bei einem Schweizer Institut für dieselbe Stichprobengrösse.
UZH-Vorstudie
Diese Zahlen betreffen ausschliesslich die Rekrutierung echter Menschen. Was unsere Simulation leistet, ist eine andere Frage mit eigenen Belegen — wir vermischen die beiden nicht.
Zum Weiterreichen: Institutsprofil & Methodik (PDF) · die vollständige Forschungsbilanz mit allen acht Validierungen auf der Boomerang-Ideas-Seite.
Feldarbeit
01
Sie laden Ihren Fragebogen hoch — oder lassen ihn vom Agenten erstellen, auch als Challenge Ihrer Strategie. Wir werfen einen kurzen Blick drauf; Beratung übernehmen Agent oder gfs.bern-Linie.
02
Kohorten und Quoten über Alter, Geschlecht und Region stellen Sie im Self-Service ein, cross-quotiert für CH, DE und AT — die Engine steuert sie automatisch.
03
Programmierung, Übersetzung und mobile-taugliche Umsetzung erledigt die Engine; ausgespielt auf den Kanälen der Zielgruppe, mit Attention Checks, Speeder- und Duplikatserkennung.
04
Resultate sind ab der ersten Antwort live einsehbar — kein einmaliger Abwurf am Schluss. Zum Abschluss erhalten Sie den Report als PDF und die Rohdaten als Export für eigene Analysen.
Repräsentative Ad-hoc-Erhebung mit frisch rekrutierten Befragten — quotiert über Alter, Geschlecht und Region, ab n = 300, frei wählbar.
ab CHF 3 pro Complete
je nach Land und Zielgruppe — Schweizer Gesamtbevölkerung typischerweise CHF 5–10; verbindlich nach dem kostenlosen Pre-Test
Ihr eigener Fragebogen in Qualtrics, SurveyMonkey oder Nebu — wir stellen das Feld: Incentives je Zielmarkt automatisch gesetzt, Quoten über Ihre Variablen mitgezählt, auch für lange Instrumente (10–20 Min.).
Preis in der Offerte
Interviewteilnehmende statt Completes: gescreent, incentiviert, terminiert — unabhängig vom Land.
Pauschal CHF 10–20 pro rekrutierter Person — im Pro-Plan
Dasselbe Instrument jedes Quartal, zwölf Markenmetriken, Brand Equity Score — Reporting in Ihrem Corporate Design.
Auf Anfrage
Feldzeit in der Regel 3–7 Tage, je nach Stichprobengrösse und Fragebogenkomplexität — verbindlich steht sie im Angebot.
Abgrenzung — synthetische Vorstudien
Simulierte Befragte vor der eigentlichen Studie einzusetzen, ist 2026 kein Alleinstellungsmerkmal mehr. Mehrere Anbieter haben vergleichbare Vorschaltprodukte lanciert. Die interessante Frage ist damit nicht mehr, ob simuliert wird, sondern woran die Simulation hängt — und was passiert, wenn sie nicht genügt.
Unsere Modelle sind auf Primärdaten trainiert, nicht auf Web-Text: auf jahrzehntelangen proprietären Schweizer Umfragedaten von gfs.bern. Über fünf Schweizer Studien, die vom Training ausgenommen wurden, liegen unsere simulierten Antwortverteilungen im Mittel 82.6 % auf dem Weg zu den menschlichen. Nicht speziell trainierte Frontier-Modelle bleiben im selben Test unter 52 %.
Jede Simulation erhält einen Plausibilitätswert von 0 bis 10, vergeben von einem unabhängigen Judge-Modell — nicht vom Modell, das die Antworten erzeugt hat.
Das Ergebnis ist in sich konsistent und deckt sich mit vergleichbaren Erhebungen. Für Entscheide mit echtem Budget dahinter zusätzlich mit echten Menschen absichern.
Die Richtung trägt, die Nachkommastelle nicht. Der Rangfolge vertrauen, nicht dem einzelnen Prozentwert.
Die Frage gehört zu echten Menschen. Das steht direkt beim Resultat, nicht im Kleingedruckten.
Wir besitzen die Rekrutierung. Für jede Studie werden Teilnehmende neu über unsere eigenen Social-Media-Kanäle gewonnen, nicht aus einem stehenden Panel gezogen. Das ist der Grund, weshalb die Empfehlung «jetzt echte Menschen» bei uns keine Empfehlung ins Leere ist: 3 bis 7 Tage bis zum Resultat, je nach Stichprobengrösse und Fragebogenkomplexität.
Es ist auch der Grund, weshalb die Simulation überhaupt trägt. Eine Simulation, deren menschliche Referenz aus demselben Panel stammt, das die Abdeckungslücke verursacht, reproduziert diese Lücke — nur schneller.
Soweit wir wissen die einzige Schweizer Plattform, die beide Motoren selbst betreibt und laufend gegeneinander misst.
Die 82.6 % Überlappung beziehen sich auf Schweizer Validierungsstudien. Der Plausibilitätswert läuft auf jeder Studie, misst aber innere Konsistenz und Passung zu vergleichbaren Erhebungen — nie Richtigkeit gegenüber einem bekannten Ergebnis.
Die automatische Eskalation pro Kohorte, bei der Confidence Guard™ selbst entscheidet, wo Menschen nachbefragt werden, ist Forschung mit der Universität Basel und der Johns Hopkins University. Heute empfiehlt Confidence Guard™ — entschieden wird von Hand.
Silicon Samples — auf Wunsch
Deklariert als Simulation, separat ausgewiesen, nie Teil einer menschlichen Stichprobe — dieselbe Position wie oben. Woran die Simulation hängt und wo sie endet, steht im Abschnitt Abgrenzung darüber.
Für Vorstudien und Projekte unterhalb jedes Forschungsbudgets: Die Simulation beantwortet denselben Fragebogen in Minuten. Confidence Guard™ zeigt, wie weit das Ergebnis trägt — der Entscheid bleibt bei Ihnen. Wo der Score schwach ist, geht exakt dasselbe Instrument mit einem Klick zu echten Befragten. Kein Re-Setup, kein neues Projekt.
Die Modelle dahinter sind feinjustierte Sprachmodelle (LLMs) und werden mit jedem echten Feld nachkalibriert.
Antwortverteilung in Minuten — z. B. ein Claim-Test ohne Feldbudget.
Das unabhängige Prüfmodell vergibt den Plausibility Score und sagt, welches der drei Bänder gilt.
Trägt: als indikative Entscheidungsgrundlage nutzen.
Zu schwach: Vorschlag Human Sampling — ein Klick, gleiches Instrument.
Mehrfach gefördert durch Innosuisse seit 2020 — aktuell im Projekt «Confidence-Driven Augmentation of Synthetic Survey Data», gemeinsam mit der Universität Basel und der Johns Hopkins University.
«Wir nutzen Boomerang Ideas, um schnell Markt- und Verbrauchererkenntnisse für unsere Kunden und uns selbst zu gewinnen. Das hilft uns, fundierte Entscheidungen zu treffen und Konzepte und Kampagnenideen vorzuschlagen.»
Patrick Glauser · Geschäftsführender Gesellschafter, TMI AGKosten und Kontakt
Wir rechnen pro abgeschlossener Antwort ab — 1 Credit = CHF 1. Der Preis pro Complete hängt an Stichprobengrösse, Fragebogenlänge, Märkten, Quotierung und Feldzeit — und ist vor dem Feld indikativ; verbindlich macht ihn der kostenlose Pre-Test. Am einfachsten starten Sie mit einem Credit-Paket: Volumenrabatt plus Vorteile wie der Pro-Plan. Sie können auch genau die indikativ benötigten Credits kaufen — fällt der im Pre-Test fixierte Preis höher aus als die Indikation, deckt dasselbe Guthaben entsprechend weniger Completes. Und weil wir ad hoc rekrutieren, gibt es keine Garantie, dass jede Zielgruppe erreichbar ist — darum immer zuerst der kostenlose Pre-Test.
Pre-Test — gratis
Kleines Testsample zeigt, ob und wie schnell die Zielgruppe erreichbar ist.
Verbindlicher Preis
Aus dem Pre-Test folgt der garantierte Preis pro Complete — keine Kampagnen-Budget-Logik.
Feld mit Garantie
Sie geben frei, wir liefern zum fixierten Preis. Und finden wir die Zielgruppe wider Erwarten doch nicht: Geld zurück.
Zur Orientierung: Ein typisches Projekt in der Schweiz beginnt bei rund CHF 2'500 (n = 500, Gesamtbevölkerung, natives Format) — ein unverbindlicher Richtwert, massgebend ist die Offerte. Abgerechnet wird in Credits: 1 Credit = 1 CHF, grössere Pakete enthalten Bonus-Credits, und mit Auto-Topup ist der Pro-Plan inbegriffen.
Für Ausschreibungen brauchen Sie eine Zahl, bevor das Feld je gelaufen ist. Ein Fixpreis vor dem ersten Feldtag wäre geraten, nicht gerechnet — darum bekommen Sie von uns zuerst eine bewusst konservativ kalkulierte indikative Range, und der gratis Pre-Test macht daraus Ihren verbindlichen Preis. So rechnen wir:
CHF 10–15 pro Complete
CHF 3'000–4'500 für n = 300 · exkl. MwSt.
Verbindlich wird Ihr Preis mit dem kostenlosen Pre-Test — und finden wir die Zielgruppe wider Erwarten nicht: Geld zurück.
CHF 1'950
2'000 Credits
≈ 1 Studie mit n = 400 (CH) — oder 2'000 Simulationen
CHF 4'950
5'250 Credits (+5 % Bonus)
≈ 2 typische Projekte (n = 500) — Pro-Plan inklusive bei Auto-Topup
CHF 11'950
13'200 Credits (+10 % Bonus)
≈ 5 typische Projekte (n = 500)
Gerechnet am Richtwert (5 Credits pro Complete, Schweizer Gesamtbevölkerung); effektiv 5–10 Credits je nach Zielgruppe. Simulationen: 1 Credit pro Antwort. Massgebend bleibt die Offerte.
Preis & Garantieab CHF 3pro Complete · je nach Land und Zielgruppe*
*Indikative Richtwerte — Schweizer Gesamtbevölkerung typischerweise CHF 5–10, DE und AT entsprechend. Verbindlich wird Ihr Preis nach dem kostenlosen Pre-Test; findet das Feld die Zielgruppe wider Erwarten nicht: Geld zurück. Preise in CHF; für EU-Kunden 1:1 in EUR.
Pro 14 Tage gratis testen— ohne Kreditkarte; danach Pro behalten oder automatisch zurück auf den kostenlosen Starter. Alle Pakete gibt es einmalig oder im Auto-Topup — ab dem 5k-Paket ist Pro dann inklusive, jederzeit kündbar. Sie denken in Preis pro Complete? Genau dafür ist der gratis Pre-Test da: Er macht Ihren Preis verbindlich. Grössere und individuelle Pakete auf Anfrage, Enterprise ebenso.
Einstieg: 14 Tage Pro gratis testen, ohne Kreditkarte. Danach Pro behalten — oder automatisch zurück auf Starter (600 Simulationen pro Monat). Mit einem Credit-Paket im Auto-Topup ist Pro dauerhaft dabei:
Statt 600 pro Monat — jede Idee zuerst synthetisch testen, ohne aufs Kontingent zu schauen.
Rohdaten- & PDF-Export ohne Aufpreis, Auswertungen nach Alter, Geschlecht und Region.
Custom Channels (z. B. TikTok), unweighted-Ansicht und alle Exporte ohne Aufpreis — externe Umfragen, Tracker und A/B-Tests stehen in beiden Plänen offen.
Bis 10 Pre-Tests pro Monat, E-Mail-Support — und ab dem 12k-Paket direkter Telefon-Support bei gfs.bern.
Human Sampling in 24 Ländern — DACH cross-quotiert im Standard, die vollständige Länderliste steht in der Offerte. Ob Ihre konkrete Zielgruppe erreichbar ist, klärt der gratis Pre-Test.
Ab CHF 3 pro abgeschlossener Antwort, je nach Land und Zielgruppe; Schweizer Gesamtbevölkerung typischerweise CHF 5–10. Verbindlich wird der Preis nach dem gratis Pre-Test.
Live ab der ersten Antwort. Die Feldzeit hängt von Stichprobe und Zielgruppe ab und steht verbindlich in der Offerte.
Indikative Richtung in Minuten, streng geprüft vom Confidence Guard. Für Entscheide mit Budget verankern wir mit echten Menschen — ein Klick, gleiches Instrument.
Attention Checks, Speeder- und Duplikatserkennung laufen in jeder Erhebung mit; Incentives sind fair pro Minute benchmarkt und werden erst nach der Qualitätsprüfung ausbezahlt.
Sie erhalten Report und Rohdaten für Ihre eigenen Analysen. Wir arbeiten privacy-first mit Datenminimierung, GDPR-konform, Swiss Software.