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Stefanie Fröhner: „Kreativität und Data Science gehen Hand in Hand“

Welche Rolle spielen Datenanalysen für einen Fernsehsender? Wie baut man eine plattformübergreifende Forschungsabteilung auf? Und wie stehen Kreativität und Data Science zueinander? Darüber spricht Stefanie Fröhner, als Senior Vice President Business Intelligence bei ProSiebenSat.1 TV Deutschland für die interne datenbasierte Beratung zuständig, im Interview.

Frau Fröhner, wie wird man Senior Vice President Business Intelligence?

Stefanie Fröhner: Die Voraussetzung dafür war eine Begeisterung für TV auf der einen und für Daten, Forschung und Analyse auf der anderen Seite. Ich war schon immer ein Fan guter Geschichten, speziell wenn sie mit Bewegtbild erzählt werden. Ich liebe Filme und Serien. Während des Studiums habe ich meine Leidenschaft für Analytik entdeckt. Für alles, was man mit Daten machen kann. Es war also mein Traumjob bei einem großen Entertainment-Haus für Daten und Forschung zuständig zu sein.

Ich habe Kommunikationswissenschaft und Sozialwissenschaften studiert, mit dem Schwerpunkt empirische Forschung. Mich interessiert das Quantitative, also aus dem Verhalten von Vielen Rückschlüsse zu ziehen und zu verallgemeinern. Darauf folgt automatisch die Beschäftigung mit großen Datenmengen – und der Ehrgeiz mit diesen umgehen zu können.

Meine nächste Station war die GfK SE (Growth from Knowledge), das größte deutsche Marktforschungsinstitut. Dort war ich bei der Fernsehforschung tätig, die sich mit den Einschaltquoten befasst. In der Abteilung habe ich coden gelernt und selbst Programme geschrieben, um den Daten Herr zu werden und analytische Erkenntnisse zu ziehen. Das war mir sehr wichtig und eine gute Schule, um sich in den Arbeitsalltag der Daten-Experten hineinzuversetzen.

Was ist die Aufgabe der Business Intelligence Abteilung bei ProSiebenSat.1?

Fröhner: Wir sind interne Berater von Entscheidern. Unsere Kunden sind zum Beispiel Senderverantwortliche, die wissen wollen: Wie läuft mein Sender? Wie laufen meine Formate? Hat sich die Investition gelohnt? Habe ich das in Reichweite umsetzen können? Wer sind meine Zuschauer? War ein Format digital oder linear erfolgreicher? Dafür liefern wir datengetriebene Entscheidungsunterstützung. Unsere Basis dafür sind lineare und digitale Nutzungsdaten. Wir sorgen dafür, dass aus diesen Daten businessrelevante Analysen und Erkenntnisse entstehen. Für uns ist es wichtig zu verstehen, was unsere Stakeholder wollen und brauchen. Das ist eine integrale Aufgabe.

Forschung, Business Intelligence und Data Science müssen immer zum Geschäftserfolg beitragen.

Wie und wann wurde die Abteilung aufgebaut?

Fröhner: Vor etwa sechs Jahren habe ich die Teamleitung übernommen. Damals bestand mein Team aus sechs Leuten. Wir haben damals klassisch „Audience Research“ gemacht und analysiert, was in der Vergangenheit warum passiert ist. Mit der Zeit wurden uns immer mehr Daten aus verschiedenen Quellen zugänglich, zum Beispiel Metainformationen über Inhalte. Das hat vor zehn Jahren noch keine große Rolle gespielt. Jetzt stehen uns zum Beispiel Quellen wie die Internet Movie Database IMDb mit sehr detaillierten Informationen über Filme und Serien zur Verfügung. Auch die Senderlandschaft und das Nutzerverhalten haben sich durch Digitalisierung stark verändert. Der Bedarf nach granularen Analysen und Forecasting ist deshalb enorm gestiegen. Der Aufbau eines Data Science Teams war daher der logische Schritt.

Vor zwei Jahren haben wir die Business-Intelligence-Teams der linearen Fernsehsender und dem digitalen Bereich zusammengelegt. So können wir plattformunabhängig Empfehlungen aussprechen. Heute besteht meine Abteilung aus knapp 30 Leuten in drei Teams: Business Intelligence Operations, Data Science und Consulting.

Das Team Business Intelligence Operations sorgt dafür, dass wir Daten haben und sie in einer geordneten Weise gespeichert werden, um sie in Kennzahlen umzusetzen und zur Verfügung zu stellen. Das ist eine sehr wichtige Aufgabe. 80 Prozent der Arbeit von Analysten und Data Scientists besteht aus der Bereinigung und der Organisation von Daten. Ohne das geht gar nichts. Bei Data Science läuft alles zusammen, was mit Forecasting, Recommendations und Algorithmen zu tun hat. Unsere Consultants setzen darauf auf, erstellen Analytics und erarbeiten Handlungsempfehlungen für unsere Entscheider. Sie sitzen mit am Tisch, wenn es um die Steuerung unserer Senderbrands oder die Programmplanung geht oder die Entscheidung getroffen wird, wie ein Inhalt digital umgesetzt wird.

Bei Data Science läuft alles zusammen, was mit Forecasting, Recommendations und Algorithmen zu tun hat.

Wie verändert Data Science die Fernsehwelt?

Fröhner: Wenn man ein Unternehmen datengetrieben steuern will, dann ist eine geordnete und standardisierte Ex-Post-Analyse hilfreich. So weiß ich, was letzten Monat passiert ist und warum. Fast noch wichtiger ist es aber zu wissen, was in Zukunft passieren wird. Welche Einflussfaktoren gibt es auf die Geschäftszahlen und auf das Verhalten meiner Nutzer? Um vorausschauend strategisch zu handeln, setzen wir auf eine Kombination aus Wissen über den demografischen Wandel, die Nutzung von Geräten und Kanälen, die Nutzungsgewohnheiten und die Veränderung der Zielgruppen. Dabei haben wir auch mit internen Hürden zu kämpfen: Kollegen fragen mich, ob denn ihr Bauchgefühl gar nichts mehr wert sei. Dazu fällt mir eine geschätzte Kollegin ein, die es so formuliert: „Google is not a synonym for research. Neither is Bauchgefühl“.

Wo ziehen Sie die Grenze zwischen Machine Learning und kreativen Entscheidungen?

Fröhner: Ich sehe das nicht als Gegensatzpaar. Am besten gehen Kreativität und Data Science von Anfang an Hand in Hand. Erfolgreiches Fernsehen ist immer eine Kombination aus Kreativität und Wissen über die Daten. Der beste Recommendation-Algorithmus macht aus einem Flop keinen Hit. Der Inhalt muss passen. Wir können aber die Programmplaner mit Wissen darüber ausstatten, wer die Zielgruppen sind und wo sie diese finden. Oder analysieren, welche Formate zu bestimmten Sendezeiten im geplanten Konkurrenzumfeld die besten Erfolgsaussichten haben.

Gibt es eine Erfolgsgeschichte, auf die Sie besonders stolz sind?

Fröhner: Meine Abteilung genießt bei unseren Sendern großen Respekt und Vertrauen. Über die Jahre haben wir uns erarbeitet, dass wir bei allen Entscheidungen mit am Tisch sitzen und gehört werden. Dabei sind wir neutral und datengetrieben. Wir sind die Schweiz, es darf keine Lieblingssender geben und keine politischen oder persönlichen Befindlichkeiten. Diese Neutralität zu wahren, ist eine wichtige Aufgabe. Man ist nicht immer der Überbringer von guten Nachrichten und es braucht Mut und Überzeugungsarbeit unsere Empfehlungen zu vertreten.

Welche Entwicklung sehen Sie für die Zukunft?

Fröhner: Wir haben vor nicht allzu langer Zeit alle Konzernbereiche, die sich mit Forschung, Daten, Zahlen und Fakten beschäftigen, zusammengelegt. Wenn Sie mir diese Frage also vor einem Jahr gestellt hätten, wäre meine Antwort gewesen: Genau das müssen wir tun. Ich kann mir für die Zukunft vorstellen, dass wir diese Entwicklung auch über unsere Konzerngrenzen hinweg weiterverfolgen. Also zum Beispiel mit anderen Medienhäusern Allianzen zu schließen, Wissen und Methoden zu teilen. Erste Ansätze dazu gibt es bereits.

Bei unserer kostenfreien Themenwoche MEDIA meets DATA SCIENCE vom 3. bis 10. Dezember 2020 hält Stefanie Fröhner die Keynote zum Thema „Data Science in Krisenzeiten. Was kann sie leisten und wie kann ein Medienunternehmen davon profitieren?“.

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