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Werbetricks: Wie uns Zahlen manipulieren

Von Sandra Kaselow

Zahlen sind eindeutig, exakt, verlässlich und lassen uns rationale Entscheidungen treffen. Von wegen: Wir sind extrem einfach zu manipulieren - mit ein- und denselben Daten. Neue Studien machen klar, wie schnell uns die Werbung überlisten kann.

Supermarktkunde (in Peking, Juli 2010): Werbefachleuten ein Schnippchen schlagen Zur Großansicht
AFP

Supermarktkunde (in Peking, Juli 2010): Werbefachleuten ein Schnippchen schlagen

Monatelang arbeiten die Profis an ihrer Zahlenstrategie. Wenn sie fertig sind und wenn es gut läuft, ist der Plan so ausgefeilt wie gewieft. Und plötzlich scheint alles einfach, eindeutig, überzeugend.

Wenn es soweit ist, können aus Kaufinteressenten Kunden werden.

Die Werbeindustrie hat ihre Methoden, um das Publikum zu manipulieren. Eine der raffinierteren Methoden ist es, zu einem Produkt die richtigen Zahlen genau so darzustellen, dass es viel besser dasteht als das der Konkurrenz. Zahlen machen Werbekampagnen glaubwürdig. Denn Zahlen lügen schließlich nicht.

Oder?

Zwei Studien aus dem Fachmagazin "Journal of Consumer Research" bringen neue Erkenntnisse darüber, wie ein- und dieselben Zahlen bei unterschiedlicher Präsentation ganz anders wahrgenommen werden. Das Wissen über diesen Umstand bietet Ansätze für Werbefachleute genauso wie die Chance für Verbraucher, Entscheidungen zu hinterfragen.

Das Umfeld entscheidet

Eine Studie von Marcus Cunha und Jeffrey Shulman von der University of Washington untersucht, wie die Wahrnehmung eines Preises von den Preisen ähnlicher Produkte drumherum abhängt. Ergebnis: Die Beeinflussung funktioniert nicht immer nach demselben Prinzip - sondern hängt von der Werbestrategie ab. Nach Ansicht der Wissenschaftler gibt es zwei Käufergruppen mit verschiedenen Grundhaltungen.

  • Die einen haben eine Einstellung, die die Forscher diskriminierend nennen. Diese Leute suchen Eigenschaften, die eine Produktart von anderen unterscheidet. Möchte ein Diskriminierer einen Joggingschuh kaufen, versucht er die Kategorie Joggingschuh exakt einzugrenzen und Eigenschaften zu finden, die sie zum Beispiel von Basketballschuhen unterscheiden.
  • Die anderen Leute nennen die Wissenschaftler generalisierend. Sie interessieren sich für Eigenschaften, die Produkte einer bestimmten Art gemeinsam haben. Wenn ein Generalisierer Joggingschuhe erstehen will, überlegt er sich als erstes, was für Joggingschuhe typisch ist.

Die Forscher vermuten, dass Werbestrategien beeinflussen können, welche Haltung ein Kunde annimmt. Cunha und Shulman entwickelten zwei Werbefilme für denselben MP3-Player. Der erste Spot sollte Interessenten in eine diskriminierende Haltung versetzen, Slogan: "Können Sie einen Hochleistungs-Player von anderen unterscheiden?" Und dann: "Nur wenn ein MP3-Player die Eigenschaften A, B und C hat, ist er leistungsstark." Der zweite Spot sollte eine generalisierende Haltung erzeugen. Er hatte den Slogan: "Was erwarten Sie von einem Hochleistungs-Player?" Gefolgt von: "Ein leistungsstarker MP3-Player hat die Eigenschaften A, B und C."

Insgesamt 255 Testpersonen sahen jeweils einen der Spots. Danach sollten sie in mehreren Durchgängen die Preise verschiedener Geräte bewerten. Der Preis des beworbenen Exemplars blieb immer gleich, die anderen wurden jedoch verändert - und die Leute ließen sich beeinflussen.

  • Wer den Generalisierungsspot gesehen hatte, interessierte sich für den Durchschnittspreis und ließ sich von diesem beeinflussen. Ein höherer Durchschnittspreis aller Produkte ließ auch den Player im Werbespot teurer erscheinen. Der Interessent wurde also in dieselbe Richtung beeinflusst, in die der Preis verändert wurde.
  • Wer den Diskriminierungsspot gesehen hatte, bewertete die Preise anders als ein Generalisierer. Er achtete besonders auf den niedrigsten und den höchsten Preis, und wenn das teuerste Produkt teurer wurde, nahmen sie den beworbenen Player günstiger wahr. Genauso andersherum. Der Interessent wurde also in die entgegengesetzte Richtung beeinflusst, in die der Preis verändert wurde.

Cunha und Shulman überprüften ihre Resultate in zwei weiteren Experimenten. In beiden Fällen kamen sie zu ähnlichen Ergebnissen. Damit steht fest: Der eigentliche Preis des Produkts muss sich nicht ändern - aber je nachdem, welche Werbestrategie gewählt wird, reagieren Kaufinteressenten anders auf Preisveränderungen im Marktumfeld.

Der Unterschied zwischen Prozent- und absoluten Zahlen

Ein ganz anderes Zahlenphänomen nahmen sich Dipayan Biswas von der Bentley University, Guangzhi Zhao von der University of Kansas und Donald Lehmann von der Columbia University vor - und fanden ebenfalls Erstaunliches über Effekte für die Werbung heraus. Sie untersuchten die unterschiedliche Wahrnehmung von Prozent- und absoluten Zahlen.

Ein Beispiel. Was ist mehr: 80 Prozent von 70 Punkten - oder 56 von 70 Punkten?

Die Antwort ist natürlich, dass beides das Gleiche ist. Aber die Darstellungsformen wirken unterschiedlich.

Bei Produkt-Rankings und Informationen zum Beispiel im Internet können sowohl Prozentwerte ("X Prozent aller Kunden hielten diesen Artikel für nützlich") als auch absolute Zahlen ("Das Produkt erreicht im Test X von Y Punkten") benutzt werden. Je nachdem, wie der Verbraucher reagieren soll.

Die Forscher fanden nun heraus, dass Prozentangaben zu falschen Schlüssen verleiten können. Auch dazu ein Beispiel. Ein Professor möchte monatlich 1000 Euro in einen Rentenfonds investieren und hat zwei zur Auswahl, Fidelity und Goodlife. Nun möchte er jenen auswählen, der die bessere Rendite verspricht. Er informiert sich bei verschiedenen Quellen. Seine erste Quelle bewertet Fidelity besser und lag in der Vergangenheit bei ähnlichen Bewertungen zu 80 Prozent richtig. Eine zweite Quelle bewertet ebenfalls Fidelity besser, lag aber mit ihren Prognosen bisher nur in 70 Prozent der Fälle richtig.

Weil es relativ einfach ist, mit Prozentzahlen dieser Art zu rechnen, bildet der Professor den Durchschnittswert - wie es wohl viele Verbraucher tun würden. Er setzt also zu 75 Prozent auf Fidelity. Er überweist monatlich 750 Euro an diesen Fonds, und an Goodlife gehen 250 Euro.

Genau das ist falsch.

Die scheinbar einfache Prozentrechnung hat den Professor in die Irre geführt. Eigentlich müsste er nämlich das sogenannte Bayes-Modell aus der Wahrscheinlichkeitstheorie anwenden. Mit dessen Hilfe kann man bestimmen, wie sich die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ändert, wenn man neue Informationen bekommt. Der Ansatz ist recht intuitiv: Die Tatsache, dass eine zweite unabhängige Quelle zur selben Einschätzung gelangt ist wie die erste, sollte den Professor eigentlich noch stärker in Fidelity bestärken - auch wenn die zweite Quelle etwas weniger glaubwürdig ist als die erste. Nach dem Bayes-Modell müsste der Professor 90,32 Prozent in Fidelity investieren. Mit 75 Prozent dagegen vertraut er der vermutlich erfolgreicheren Firma nicht genug.

Weniger Rechnen führt zu besseren Ergebnissen

Was das mit dem Problem von absoluten und Prozentzahlen zu tun hat? Die Forscher haben herausgefunden, dass die Einschätzungen der Kunden besser werden, wenn sie sich nicht auf Prozentwerte stützen, sondern auf absolute. Das liegt offenbar daran, dass diese schwieriger zu verarbeiten sind als Prozentwerte. Die rechenschwachen Verbraucher hören stattdessen genau hin, was ihnen die erste Informationsquelle sagt und behalten diese Information im Hinterkopf. Wenn sich die zweite Quelle ähnlich äußert, korrigieren sie ihre Einschätzung tendenziell nach oben. Und kommen damit dem richtigen Ergebnis näher als bei der Durchschnittsberechnung mit Prozentzahlen. Wären im Beispiel die Treffsicherheiten der beiden Quellen in absoluten Zahlen angegeben worden, hätte der Professor vermutlich mehr als 750 Euro in Fidelity investiert.

Die Erkenntnisse der beiden Untersuchungen mögen sich arg theoretisch anhören - aber sie sind in der Praxis prima anwendbar. Zum Beispiel ließe sich die Wirksamkeit einer Anti-Zigaretten-Kampagne steigern, indem die Risiken in absoluten Zahlen angegeben werden ("X von Y Rauchern bekommen Lungenkrebs"). So ist es wahrscheinlicher als bei Prozentangaben, dass die Warnung korrekt wahrgenommen wird.

Wenn Werber dagegen die Wirkung von Daten abschwächen wollen, können sie auf Prozentzahlen zurückgreifen - zum Beispiel Pharmaunternehmen, die auf Schwachstellen ihrer Medikamente hinweisen müssen.

Und die Kunden? Sollten öfter mal darauf achten, welche genauen Zahlen und Slogans eine Firma verwendet.

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