Alessio, wie bist du zur Marktforschung gekommen?
Ich habe Wirtschaftspsychologie studiert, da mich die Frage, wie Menschen im wirtschaftlichen Kontext denken, fühlen und Entscheidungen treffen faszinierte. Während des Studiums entdeckte ich meine Leidenschaft für Daten, Marktforschung und Customer Experience. Die Möglichkeit, Kund:innenbedürfnisse systematisch zu verstehen und daraus konkrete Verbesserungen abzuleiten, hat mich schliesslich zur Mobiliar und in die betriebliche Marktforschung geführt.
Wie arbeitet ihr im Insights-Team und wo kommt Boomerang ins Spiel?
Unser Ziel ist es, Kund:innenbedürfnisse möglichst früh in Entscheidungen einzubringen. Dafür kombinieren wir klassische Marktforschung mit neuen, AI-gestützten Ansätzen. Boomerang kommt insbesondere dann ins Spiel, wenn wir schnell erste Hypothesen testen, Ideen validieren oder ein erstes Stimmungsbild erhalten möchten.
Was macht einen guten Boomerang-Use-Case aus?
Ein guter Boomerang-Use-Case beantwortet eine konkrete Forschungsfrage schnell, pragmatisch und mit überschaubarem Aufwand. Besonders geeignet sind Fragestellungen, bei denen bereits wenige gezielt formulierte Fragen ausreichen, um eine erste Einschätzung zu erhalten oder Hypothesen zu testen. Der Mehrwert entsteht insbesondere dort, wo klassische Marktforschung zu lange dauern oder unverhältnismässig hohe Kosten verursachen würde.
Kannst du ein konkretes Beispiel teilen?
Ein Erfolgserlebnis betraf die Abfrage von Festivalaktivierungsmöglichkeiten. Wir wollten herausfinden, welche Angebote für Festivalbesucher:innen tatsächlich relevant sind, wenn sie auf dem Festivalgelände übernachten und vor Ort praktische Alltagsgegenstände ausleihen können. Mit wenigen Fragen konnten wir somit innerhalb weniger Tage belastbare Erkenntnisse gewinnen. Das half uns, die Massnahmen an den tatsächlichen Bedürfnissen der Zielgruppe auszurichten und schliesslich umzusetzen.
Die Umfrage im Detail
- Grundgesamtheit
- Festivalbesucher:innen aus der Schweiz, 18–34 Jahre
- Befragung
- Online, auf Deutsch; Befragte rekrutiert über Facebook, Instagram, LinkedIn, Snapchat und TikTok
- Stichprobe
- n = 447 Befragte. Ausgeschlossen sind Befragte, die die Aufmerksamkeitsfrage falsch beantworteten.
- Feldzeit
- 27.11.–09.12.2025
- Gewichtung
- Keine: alle Anteile in diesem Beitrag sind ungewichtet
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Wir haben einen gemeinsamen Workshop gemacht. Was kam dabei heraus?
Uns war wichtig zu zeigen, wie einfach sich mit Boomerang konkrete Fragestellungen testen lassen. Deshalb haben wir Mitarbeitende aus verschiedenen Geschäftsbereichen eingeladen und gemeinsam reale Anwendungsfälle durchgespielt.
Das Feedback war sehr positiv. Viele waren überrascht, wie schnell aus einer Idee eine Umfrage werden kann. Gleichzeitig entstand ein breiteres Verständnis dafür, dass AI- oder Social Media-gestützte Forschung nicht nur für Insights-Teams relevant sein kann. Damit wollten wir Mitarbeitende befähigen, kleinere Marktforschungsprojekte auch selbstständig durchführen zu können.
Wo liegt für dich der Mehrwert gegenüber klassischen Methoden?
Klassische Marktforschung bleibt weiterhin unverzichtbar, insbesondere bei grösseren Studien und Projekten, die wichtige strategische oder finanzielle Entscheidungen nach sich ziehen. Gleichzeitig ist Boomerang meiner Meinung nach eine wichtige Ergänzung in meinem Job. Gerade junge, digital affine Zielgruppen, die über traditionelle Marktforschungspanels zunehmend schwer erreichbar sind, lassen sich damit oft besser ansprechen.
Der weitere Mehrwert liegt in der Geschwindigkeit, den tiefen Kosten und der Möglichkeit, Ideen bereits in einer sehr frühen Phase zu testen. So können wir Hypothesen rasch validieren, schneller lernen und gezielter priorisieren. Klassische Forschung setzen wir dann dort ein, wo vertiefte Analysen erforderlich sind.
Wohin entwickelt sich das aus deiner Sicht?
Ich glaube, wir stehen erst am Anfang. Heute nutzen viele Unternehmen und Marktforschungsabteilungen AI vor allem, um Forschung effizienter zu machen. Langfristig wird es wohl aber stärker darum gehen, Kund:innenverhalten besser zu simulieren, Entwicklungen früher zu erkennen und Erkenntnisse direkt in Geschäftsprozesse zu integrieren.
Gleichzeitig wird die Rolle der Insights-Teams wichtiger. Denn je einfacher Daten verfügbar werden, desto wichtiger wird die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen und Ergebnisse kritisch einzuordnen.
Alessios Tipp für Insights-Teams, die AI-gestützte Forschung ausprobieren möchten
Klein starten, testen, vergleichen. Aber vor allem: mutig und offen sein.
Man muss nicht gleich den perfekten Use Case finden. Der grösste Lerneffekt entsteht, wenn man ausprobiert, Erfahrungen sammelt und lernt, wo die Technologie echten Mehrwert schafft.
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