Eigene Recherchen und Untersuchungen wie exklusive Studien gelten vielen Marketingteams als aufwendig, teuer und nur für große Unternehmen machbar. Dabei kann dieses „Original Research“ auch mit kleinen Teams funktionieren, wenn Thema, Zielgruppe und Verwertung früh geklärt sind. Entscheidend sind eine verständliche Erzählung, passende Formate und eine langfristige Distribution, denn sie machen aus Zahlen Inhalte, die Aufmerksamkeit erzeugen und im Vertrieb nutzbar werden. Dieser Beitrag zeigt, wie du die Themen dafür auswählst, komplexe Befunde verständlich aufbereitest und die Rechercheergebnisse über Monate hinweg weiterverwendest.
Original Research beginnt mit einer relevanten Frage
Im Livestream des Content Marketing Institute erläutert JP Lespinasse, Vice President Brand and Content Marketing bei Lightcast, seinen Ansatz für Original Research. Lightcast analysiert Arbeitsmarkt-, Gehalts- und Kompetenzdaten. Das Unternehmen nutzt diese Datenbasis für eigene Berichte über Themen wie Fachkräftemangel, KI im Arbeitsmarkt oder strukturelle Veränderungen in einzelnen Branchen.
Der zentrale Vorteil eigener Daten liegt laut Lespinasse darin, dass sie Erkenntnisse liefern können, die Wettbewerber nicht in derselben Form anbieten. Das bedeutet jedoch nicht, dass jedes Unternehmen erst große Datenbanken oder ein Team aus Ökonomen braucht. Auch Umfragen, Interviews, eigene Nutzungsdaten, Auswertungen aus Kundenprojekten oder regionale Analysen können eine Grundlage sein.
Wichtiger ist die Frage, ob ein Thema außerhalb des eigenen Unternehmens Resonanz erzeugt. Lespinasse warnt vor dem, was er als „Nabelschau“ bezeichnet: Ein Bericht kann intern relevant sein, aber für Kund:innen oder Medien kaum Bedeutung haben. Bevor du ein Research-Projekt startest, solltest du daher prüfen:
- Welches Problem beschäftigt die Zielgruppe derzeit tatsächlich?
- Welche Fragen bleiben in der öffentlichen Debatte offen?
- Welche Perspektive, Daten oder Erfahrungen kann dein Unternehmen glaubwürdig ergänzen?
- Ist das Thema konkret genug, um daraus klare Erkenntnisse abzuleiten?
Gerade bei stark besetzten Themen wie Künstlicher Intelligenz reicht es nicht, allgemeine Aussagen zu wiederholen. Sinnvoller ist es, einen engeren Ausschnitt zu untersuchen. Das kann etwa die Wirkung von KI auf eine bestimmte Berufsgruppe, Branche oder Region sein.
Aus Daten wird erst durch eine Erzählung ein verständlicher Inhalt
Komplexe Daten, Grafiken und Trendlinien überzeugen nicht automatisch. Sie brauchen einen Rahmen, der den Befund einordnet. Lightcast arbeitet dafür mit bildhaften Leitmotiven. Ein Bericht über drohende Arbeitskräfteengpässe trug etwa den Titel „The Rising Storm“. Die Metapher eines aufziehenden Sturms half dabei, abstrakte Entwicklungen in eine nachvollziehbare Geschichte zu übersetzen: Wer rechtzeitig vorbereitet ist, kann Risiken besser abfedern.
Ein weiterer Bericht über KI stand unter dem Motto „Beyond the Buzz“. Damit rückte nicht die allgemeine Aufmerksamkeit rund um KI in den Mittelpunkt, sondern die Frage, was sich hinter den Schlagworten tatsächlich verändert. Ein dritter Bericht nutzte das Bild von „Fault Lines“, also Bruchlinien, um schleichende Verwerfungen im Arbeitsmarkt zu beschreiben.
Solche Bilder ersetzen keine Fakten. Sie helfen aber dabei, die Fakten einzuordnen und den roten Faden zu halten. Für Content-Teams lautet die praktische Frage deshalb: Wie würdest du die Erkenntnis in einem Gespräch verständlich erklären? Wenn eine Aussage nur mit Fachbegriffen oder einer komplizierten Grafik funktioniert, fehlt häufig noch die journalistische Übersetzung.
Storytelling braucht fachliche und redaktionelle Kompetenz
Für die Aufbereitung eigener Recherchen und Untersuchungen sind unterschiedliche Rollen wichtig. Fachleute müssen Daten korrekt erheben und interpretieren. Content-Verantwortliche müssen daraus eine Geschichte formen, die ohne Vorwissen verständlich bleibt. Beide Perspektiven sollten möglichst früh zusammenarbeiten.
Eine sinnvolle Arbeitsteilung kann so aussehen:
- Fachteam: definiert Methodik, prüft Datenqualität und ordnet Ergebnisse ein.
- Redaktion oder Content-Team: entwickelt Leitfrage, Dramaturgie, Sprache und Formate.
- Design: macht Zusammenhänge visuell erfassbar und entwickelt ein einheitliches Erscheinungsbild.
- Vertrieb und Customer Success: identifizieren Fragen, die in Kundengesprächen tatsächlich auftreten.
Lespinasse verweist zudem darauf, dass die Gestaltung selbst das Thema aufgreifen kann. Für einen KI-Bericht setzte sein Team unter anderem bewusst auf KI-generierte und leicht fehlerhafte visuelle Elemente. Die Gestaltung sollte die im Bericht beschriebene Veränderung der Arbeitswelt sichtbar machen. Das ist kein Selbstzweck, sondern kann die inhaltliche Aussage unterstützen.
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