So sammelst du Daten für deine Daten-PR Stories

Der Name verrät es bereits: Hierbei handelt es sich um Daten, die direkt vom Unternehmen selbst stammen. Der große Vorteil interner Daten liegt in ihrem Alleinstellungsmerkmal – zu dieser Quelle hat ausschließlich das Unternehmen Zugang. Dieser exklusive Charakter macht interne Daten für Journalist:innen besonders interessant, da sie Einblicke bieten, die aus keiner anderen Quelle verfügbar sind.

Zwei Faktoren sind bei der Verwendung interner Daten jedoch zu berücksichtigen:

• Ist das Unternehmen in dem jeweiligen Bereich groß genug, sodass seine Daten eine ausreichende Stichprobengröße und damit die nötige Aussagekraft besitzen?
• Wird das Unternehmen bereits von Journalist:innen es als vertrauenswürdige Quelle wahrgenommen?

Nur wenn beide Fragen mit Ja beantwortet werden können, sollten interne Daten als Grundlage einer Daten-PR Kampagne in Betracht gezogen werden. Ein Beispiel: Ein großes Vergleichsportal, das monatlich Millionen von Suchanfragen verarbeitet, kann aus seinen internen Daten belastbare Trends ableiten. Ein kleiner Nischenanbieter mit wenigen hundert Transaktionen pro Monat wird es hingegen schwer haben, Medienschaffende von der Relevanz seiner Daten zu überzeugen.

Bei der Erstellung von Umfragen ist jedoch auf mehrere Faktoren zu achten. Die Fragestellungen müssen neutral formuliert sein, um keine verzerrten Ergebnisse zu erzeugen. Die Stichprobengröße sollte groß genug sein, um belastbare Aussagen treffen zu können – idealerweise handelt es sich um eine repräsentative Umfrage, die demografische Merkmale wie Alter, Geschlecht und Region berücksichtigt. Zudem sollten die erhobenen Daten einen klaren Bezug zu aktuellen Themen oder gesellschaftlichen Diskussionen haben, um für Medienschaffende relevant zu sein. Eine Umfrage für die digitale PR Kampagne sollte in der Regel keine Marktforschungsumfrage sein, da Marktforschungsumfragen in der Regel nicht für eine breitere Masse von Interesse sind.

Es gibt zahlreiche Online-Tools, mit denen Umfragen erstellt und in relativ kurzer Zeit große Datenmengen generiert werden können. Schlecht konzipierte Umfragen – etwa mit suggestiven Fragen oder einer zu kleinen Teilnehmendenzahl – können die Aussage- und Überzeugungskraft einer Kampagne jedoch erheblich verringern. Sauber aufbereitete und methodisch einwandfrei durchgeführte Umfragen hingegen liefern exklusive Daten mit hohem Nachrichtenwert.

Woran ist die Öffentlichkeit interessiert? Was wird gerade diskutiert, was geht viral? Diverse Tools und Plattformen liefern umfangreiche Daten, die das Interesse bestimmter Zielgruppen abbilden. Die Anzahl der Suchanfragen auf Google nach bestimmten Begriffen lässt sich beispielsweise über Google Trends einsehen. Social-Media-Plattformen wiederum bieten über Hashtag-Volumina und Engagement-Raten Einblicke in aktuelle Trends und Diskussionen.

Solche Daten eignen sich sehr gut als Grundlage einer Digital PR Kampagne, denn sie sind leicht nachvollziehbar und von der Öffentlichkeit schnell aufzufassen. Die Datenbasis ist in der Regel enorm groß, und die Quellen verfügen über einen hohen Bekanntheitsgrad – beides verleiht den Ergebnissen eine hohe Glaubwürdigkeit.

Ein weiterer Vorteil: Die Zahlen verändern sich im Laufe der Zeit. Dadurch sind regelmäßige Wiederholungen und Aktualisierungen möglich, was eine nachhaltige Kampagnenstrategie ermöglicht. Ein jährlicher Vergleich von Suchtrends zu einem bestimmten Thema kann beispielsweise über mehrere Jahre hinweg immer wieder neue Erkenntnisse liefern und mediale Aufmerksamkeit erzeugen.

Öffentlich zugängliche Datenbanken und Statistiken

Eine häufig unterschätzte Quelle für Digital PR Kampagnen sind öffentlich zugängliche Datenbanken. Institutionen wie das Statistische Bundesamt, Eurostat, die Weltbank oder verschiedene Ministerien stellen umfangreiche Datensätze kostenlos zur Verfügung. Diese Daten sind methodisch sauber erhoben, regelmäßig aktualisiert und genießen bei Medienschaffenden ein hohes Vertrauen.

Der Schlüssel liegt dabei nicht in den Rohdaten selbst, sondern in der kreativen Kombination und Aufbereitung. Wer verschiedene öffentliche Datensätze miteinander verknüpft, kann neue Zusammenhänge sichtbar machen, die bisher nicht betrachtet wurden. Ein Beispiel: Die Kombination von Mietpreisentwicklungen mit Pendlerdaten und Gehaltsstatistiken kann ein völlig neues Bild davon zeichnen, in welchen Regionen das Verhältnis von Lebenshaltungskosten und Einkommen am günstigsten ist.

Nicht immer finden sich die exakt passenden Daten für eine bestimmte Digital PR Kampagne. Sachverhalte wurden bislang nicht auf eine spezifische Art und Weise betrachtet, die verfügbaren Informationen sind veraltet oder schlicht nicht in der benötigten Granularität vorhanden. Für diesen Fall gibt es mehrere Wege, eigene Daten zu erheben:

Datenerhebung im Alltag

Daten sind nicht nur im Internet verfügbar. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wertvolle, originäre Daten außerhalb digitaler Quellen zu sammeln:

• Expert:innen-Befragungen: Du kannst Fachleute um ihre Einschätzungen und Expertise zu bestimmten Themen bitten. Expert:innen-Stimmen verleihen einer Kampagne zusätzliche Glaubwürdigkeit und liefern Perspektiven, die reine Zahlen nicht abbilden können.
• Vor-Ort-Erhebungen: Für manche Datenerhebungen reicht ein Gang in die Stadt. Möchtest du beispielsweise ermitteln, in welchem Stadtteil die Preise für ein bestimmtes Produkt am günstigsten sind, kannst du das mit Teams vor Ort überprüfen und die Ergebnisse anschließend zusammentragen.
• Experimente: Einige Fragestellungen lassen sich nur durch Experimente beantworten. Dabei ist es wichtig, das Experiment valide und nachvollziehbar durchzuführen. Je nach Fragestellung und Aufbau müssen bestimmte Rahmenbedingungen eingehalten werden – etwa eine angemessen große Teilnehmendenzahl oder kontrollierte Versuchsbedingungen.

Data-Mining und Analyse

Nicht nur durch Befragungen und Experimente lassen sich eigene Daten erstellen. Auch mithilfe von Techniken wie Web-Scraping und datenanalytischen Methoden können neue Erkenntnisse aus bereits vorhandenen Online-Informationen gewonnen werden. Hierfür sind in der Regel Vorkenntnisse in den Bereichen Programmierung und Datenanalyse erforderlich – die gewonnenen Ergebnisse rechtfertigen den Aufwand jedoch in den meisten Fällen.

Prädiktive Analyse Die prädiktive Analyse beschäftigt sich mit der Frage: Welche Entwicklungen werden in Zukunft eintreten? Auf der Grundlage historischer Daten und statistischer Modelle lassen sich fundierte Vorhersagen treffen – etwa zur Bevölkerungsentwicklung in Städten, zur Preisentwicklung in bestimmten Märkten oder zu Veränderungen im Mobilitätsverhalten. Solche Prognosen haben einen hohen Nachrichtenwert, da sie einen Blick in die Zukunft ermöglichen und gesellschaftliche Debatten anstoßen können.

Web-Scraping Beim Web-Scraping werden Informationen systematisch von Websites gesammelt, die einzeln betrachtet wenig aussagekräftig sind, in der Aggregation jedoch neue Erkenntnisse liefern. Ein Beispiel: Die Analyse tausender Stellenanzeigen kann Aufschluss darüber geben, welche Qualifikationen in bestimmten Branchen besonders gefragt sind oder wie sich Gehaltsangaben regional unterscheiden.

Für einfachere Scraping-Vorhaben stehen zahlreiche Online-Tools zur Verfügung. Komplexere Projekte erfordern Programmierkenntnisse. Vor der Durchführung ist es wichtig, die rechtlichen Rahmenbedingungen zu prüfen. Jede Website hat eigene Nutzungsbedingungen hinsichtlich der Verwendung ihrer veröffentlichten Informationen. Die robots.txt-Datei einer Website gibt erste Hinweise darauf, welche Bereiche für automatisiertes Auslesen freigegeben sind.

KI-gestützte Datenanalyse

Ein zunehmend relevanter Ansatz ist die Nutzung von KI-Tools zur Datenanalyse und -aufbereitung. Große Sprachmodelle und spezialisierte Analysetools können dabei helfen, umfangreiche Datensätze schneller auszuwerten, Muster zu erkennen und Zusammenhänge sichtbar zu machen. Dabei ersetzen sie nicht die menschliche Einordnung und Qualitätskontrolle, können den Prozess der Datenaufbereitung jedoch erheblich beschleunigen.

Oft gibt es verschiedene Quellen für die gleiche Information. Die Auswahl der richtigen Quelle ist entscheidend für die Glaubwürdigkeit der gesamten Kampagne. Anhand der folgenden Fragestellungen findest du die passende Quelle für deine Daten:

Welche Daten nutzen andere Quellen zu dem gleichen Thema? Vergleiche die Ergebnisse verschiedener Quellen miteinander. Wenn sie übereinstimmen oder sich in einem ähnlichen Rahmen bewegen, spricht das für die Zuverlässigkeit der Daten. Weichen sie stark voneinander ab, ist eine genauere Prüfung der jeweiligen Methodik erforderlich.

Wie oft wird die Quelle genutzt und von wem? Prüfe die Reichweite und Reputation einer Quelle. Offizielle Regierungswebsites, renommierte Forschungseinrichtungen und etablierte Branchenverbände genießen bei Medienschaffenden ein hohes Vertrauen. Daten aus solchen Quellen verleihen einer Kampagne zusätzliche Glaubwürdigkeit, da davon ausgegangen werden kann, dass Expert:innen die Daten geprüft haben.

Auf welcher Grundlage basieren die Daten? Versuche immer, die ursprüngliche Datenquelle ausfindig zu machen, anstatt dich auf Sekundärquellen zu verlassen. Wähle außerdem die Quelle mit der besten Methodik. Wurden zu einem Thema mehrere Umfragen erstellt, lohnt es sich, die Methodiken der einzelnen Erhebungen zu analysieren und zu vergleichen – und anschließend die Quelle mit der solidesten Methodik zu verwenden.

Sind die Daten aktuell? Die Aktualität der Daten ist ein essenzieller Faktor bei der Bewertung von Quellen. Veraltete Daten können die Glaubwürdigkeit einer Kampagne erheblich verringern. Überprüfe darum stets, ob die gewählte Quelle auch die aktuellste verfügbare ist. Als Faustregel gilt: Daten, die älter als zwölf Monate sind, sollten kritisch hinterfragt und nach Möglichkeit durch aktuellere ersetzt werden.

Lassen sich die Daten unabhängig verifizieren? Eine gute Datenquelle zeichnet sich dadurch aus, dass ihre Ergebnisse nachprüfbar sind. Quellen, die ihre Methodik offenlegen und ihre Rohdaten zugänglich machen, sind solchen vorzuziehen, die lediglich aggregierte Ergebnisse ohne methodische Erläuterung veröffentlichen.

Es gibt viele Faktoren und Methodiken zu bedenken, wenn du die beste Datenqualität für eine datenbasierte Digital PR Kampagne erreichen möchtest. Von internen Daten über Umfragen und Online-Trends bis hin zu Web-Scraping und KI-gestützter Analyse stehen zahlreiche Wege zur Verfügung, um ein solides Datenfundament zu schaffen.

Unabhängig vom gewählten Vorgehen bei der Quellenauswahl ist eines unabdingbar: Transparenz. Jeder datenbasierten Digital PR Kampagne muss eine Methodik zugrunde liegen, die offen darlegt, wie bei der Erstellung vorgegangen wurde. Alle verwendeten Daten und Quellen müssen für Interessierte nachprüfbar sein. Dies sichert nicht nur die Qualität und Zuverlässigkeit des Projekts, sondern stärkt auch das Vertrauen von Journalist:innen in die bereitgestellten Informationen.

Je transparenter der Erstellungsprozess einer Kampagne dokumentiert ist, desto stärker das Vertrauen in die Ergebnisse. Transparenz ist dabei auch ein Kontrollmechanismus für das Projektteam selbst: Nur wenn die Arbeitsgrundlagen und Prozesse von Beginn an qualitativ hochwertig sind, wird auch jeder weitere Schritt in der Kampagnenerstellung nachvollziehbar. Das ist die beste Vorbereitung für solide Daten-PR – und für jede kritische Rückfrage, die von Medienschaffenden kommen kann.