It’s a Match? UFI veröffentlicht neue Studie zur Relevanz vom Matchmaking im Messeumfeld

Die UFI Marketing Working Group hat in Zusammenarbeit mit weltweiten Branchenexperten ein neues Whitepaper über die Bedeutung von Matchmaking für die Messeindustrie veröffentlicht. Die neue Studie mit den Namen „Matchmaking at the heart of the exhibition industry“ bietet aktuelle Forschungsergebnisse, Einblicke und Best Practice-Beispiele zur effektiven Unterstützung von Matchmaking-Aktivitäten im gesamten Messeumfeld.

Matchmaking verbirgt ungenutztes Potential

Unter Matchmaking versteht man das gezielte Zusammenbringen von Personen. In welchem Umfeld dies geschieht, ist dabei erstmal zweitrangig. Egal ob bei Messen, im E-Commerce oder auf Social Media-Plattformen wie LinkedIn oder Instagram, der Grundgedanke hinter Matchmaking bleibt immer gleich: Akteure einer Plattform besuchen diese, weil sie dort Interaktion mit anderen Personen mit ähnlichen Interessen erwarten und im besten Fall in Verbindung treten wollen. Durch verschiedene Verfahren werden diese Personengruppen dann aktiv miteinander vernetzt. Das bestmögliche Ergebnis: It’s a match!

Gerade im Businessumfeld steckt für Matchmaking ein enormes ungenutztes Potential und damit auch Kapital. Die Messeindustrie lebt davon, Begegnungen zwischen Menschen zu erleichtern und die Vermittlung von Kontakten bereits im Vorfeld einer Veranstaltung zu realisieren. Ziel der UFI-Studie war es, die aktuelle Akzeptanz von Matchmaking bei Messegesellschaften und Ausstellern abzufragen und Lösungsansätze für einen optimierten Einsatz zu ermitteln.

Hohe Akzeptanz bei mittlerer Zufriedenheit

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass 90 Prozent der insgesamt 126 teilnehmenden Messegesellschaften und Unternehmen Matchmaking anwenden und rund 70 Prozent dieses als wichtig bis sehr wichtig betrachten. Hauptziele von Matchmaking sind dabei vor allem die Steigerung der Kunden-, d.h. der Aussteller- und Besucherzufriedenheit (81%). Gefolgt von der Effizienz des Messebesuchs (70%) und die Erhöhung der allgemeinen Teilnehmerzahl (51%). Dabei soll Matchmaking vor allem die No-Show-Rate senken sowie das Interesse von potentiellen Kunden gewinnen. Sinnvoll ist das gezielte Zusammenführen von Personengruppen vor allem im B2B-Sektor, weshalb 73 Prozent der befragten Unternehmen angaben, diesen Sektor zu fokussieren.

Bei einer allgemeinen Akzeptanz von 90 Prozent erwartet man, dass auf einer Vielzahl von Messen und Kongressen bereits qualitativ hochwertige Matchmaking-Möglichkeiten zum Einsatz kommen. Die Forschungsergebnisse lassen jedoch Zweifel daran aufkommen. In einer vergleichbaren UFI-Umfrage zum Thema aus dem Jahr 2011 hatten 73 Prozent der Teilnehmer in den letzten drei Jahren Matchmaking genutzt. Allerdings war nicht einmal die Hälfte der Befragten (48%) mit ihrer Matchmaking-Erfahrung zufrieden oder sehr zufrieden. Die aktuelle Studie betrachtet die Entwicklung des Matchmakings seit der letzten Erhebung und zeigt, dass mittlerweile rund 63 Prozent der Befragten angeben, mit ihrer Matchmaking-Lösung zufrieden zu sein. Jedoch waren 8 Prozent der Meinung, dass Matchmaking für ihre Veranstaltungen nicht wichtig sei, und 21 Prozent nehmen eine neutrale Position dazu ein. Die Tatsache, dass rund ein Drittel der Befragten angaben, Matchmaking mache keinen Unterschied für sie oder sei irrelevant, zeigt, dass es noch erhebliche strukturelle Probleme gibt.

Vorhandene Daten nutzen, statt neue zu erheben

Matchmaking funktioniert nur auf der Grundlage einer soliden Datenbasis. Personen lassen sich nur sinnvoll zusammenführen, wenn man ausreichende Informationen über sie und ihre Interessen hat. In der Regel werden diese Daten durch Strukturabfragen bei der Registrierung der Aussteller und Besucher erhoben, etwa durch Tools wie die FairMate Registrierung. Und hier liegt auch die größte Herausforderung für das Matchmaking: Händisch auszufüllende Formulare (online oder manchmal noch in Papierform) sind in der heutigen Zeit nicht mehr zeitgemäß, um sinnvoll Daten zu erheben. Strukturabfragen sind meistens zu lang und zu komplex, die meisten Teilnehmer klicken sich nur so schnell wie möglich durch die Fragen. Ist die zugrunde liegende Datenqualität schlecht, ist es das Matchmaking auch.

Zu diesem Schluss kommt auch Stephan Forseilles, CTO beim Messeveranstalter Easyfairs, der in der aktuellen Studie mit einem kritischen Beitrag zu Wort kommt. Forseilles ist der Meinung, dass aufdringliche und nervende Strukturabfragen heute nicht mehr geeignet sind, um solide Daten zu erheben. Er plädiert für einen neuen besucherorientierten Ansatz auf der Grundlage von Data Science. So sollen bereits im Vorfeld die Bedürfnisse der Besucher analysiert und Terminslots bei den Ausstellern reserviert werden. Dann müssten Besucher gar nicht mehr selber aktiv werden. Als Beispiel nennt er Amazon: Dort werden Produkte auf Grundlage eines Algorithmus bereits in die Nähe eines Kunden versandt, bevor dieser sie überhaupt bestellt. Um Matchmaking wieder relevanter und treffsicherer zu machen, sollten Messegesellschaften ähnlich verfahren. Bei der Erhebung und Auswertung der zugrundeliegenden Daten müssten sie offen und transparent vorgehen, um die Besucher nicht zu verschrecken. Nur wenn diese verstünden, dass genaue und solide Daten zu einem optimierten Messeerlebnis beitragen – und nicht etwa den Verkauf von personenbezogenen Daten dienen – würden diese auch bereitwilliger helfen und genauere Angaben machen.

Forseilles lässt in seinem Beitrag außen vor, dass Messegesellschaften von Natur aus Data Owner von enormen Datensätzen sind, diese jedoch oft nicht ausreichend nutzen. Zu jeder Veranstaltung fallen etwa Daten aus der Registrierung der Besucher, aus Shopdaten, Zutritten und Austritten, No-Show-Rate, Ticketumsätzen oder Supportanfragen an, die mit technischen Lösungen wie Big Data-Analysen und Machine Learning auch das Matchmaking optimieren können. Daher ist nicht nur das Erschließen neuer, sondern auch deren Verknüpfung mit bereits bestehenden Datenquellen ein zentrales Thema. Lösungen wie FairMate Business Intelligence helfen dabei, wirtschaftliche und messespezifische Fragen zu beantworten, indem sie bereits vorhandene Messedaten systematisch verknüpfen, auswerten und darstellen. Kennzahlen und Auswertungen zu spezifischen Zeitpunkten vor, während und nach einer Messe unterstützen dabei in Kombination mit Soll-Ist-Vergleichen das Management, bessere operative oder strategische Entscheidungen zu treffen und so beispielsweise die No-Show-Rate einer Messe zu minimieren.

Fazit

Die Umfrage zeigt, dass die Bedeutung des Matchmaking in der Messebranche zunimmt. Das Verbinden von Personengruppen ist ein unverzichtbares Merkmal von Messeveranstaltungen. In den meisten Fällen ist die Bereitstellung einer Matchmaking-Möglichkeit ein Schlüsselfaktor für die Schaffung eines attraktiven Programms und damit einer erfolgreichen Veranstaltung. Dennoch steht das Matchmaking vor Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Das aktive Erheben von Daten durch Befragungen scheint nicht mehr zeitgemäß zu sein, da die Datenqualität erheblich darunter leidet. Stattdessen sollten bereits vorhandene Daten durch Data Science und Machine Learning besser nutzbar gemacht und so das Messeerlebnis für den Besucher weiter optimiert werden.

Weitere Informationen zum Einfluss von Big Data auf die Messeindustrie finden sie hier.

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