Wanted: Daten, die schlechte Nachrichten bringen

Wer im Publishing wirklich verstehen will, wie gut ein Titel performt, muss über Top-Ten-Listen hinausdenken. Ingo Homberger, Head of Business Intelligence bei Zebralution Digital Publishing, erklärt, warum handlungsleitende Daten oft unbequem sind, was ein „Brandification Index" leisten soll – und was passiert, wenn KI anfängt, ihre eigenen Fehler zu vertuschen.

Das Gespräch ist auch im IGNITE! Publishing Podcast, Folge 19, zu hören.

Du arbeitest seit 2007 in der digitalen Verlagsauslieferung. Was ist dein aktueller Fokus bei Zebralution?

Ingo Homberger: Ich hab bei verschiedenen Unternehmen in der Distribution gearbeitet – bei Zentrale Medien, bei Readbox, dann bei Bookwire, und jetzt bin ich bei Zebralution. Ursprünglich hab ich als Softwareentwickler angefangen, aber im Laufe der Zeit hat mich das Thema Daten immer mehr interessiert. Inzwischen arbeite ich als Head of Business Intelligence und bin verantwortlich für die Datenanalyse und die Entwicklung von Analytics-Produkten.

Gibt es so etwas wie einen Lieblings-KPI, den du Verlagen empfehlen würdest – einen Hidden Champion unter den Kennzahlen?

Nicht wirklich einen einzelnen, nein. Das Geschäft ist zu komplex, um sich auf einen KPI zu reduzieren. Aber ich hab zumindest ein paar Eigenschaften, die ein guter KPI für mich haben muss. Die wichtigste: Er muss handlungsleitend sein. Jede Information, die ich aus Daten ziehe, muss mir sagen, was ich tun soll, um mein Geschäft zu verbessern.

Und damit zusammenhängend: Ich freue mich persönlich über KPIs, die schlechte Nachrichten übermitteln – Bad-News-KPIs, sozusagen. Wenn alles im grünen Bereich ist und alle Kurven nach oben zeigen, ist das für mich wenig wertvoll, weil ich dann nicht weiß, wo ich ansetzen soll. Wenn mir eine Information aber zeigt, wo etwas nicht gut läuft, wo Verbesserungspotenzial steckt – das ist wertvolle Information. Die dritte Eigenschaft wäre Aktualität. Zu erfahren, dass vor zwei Monaten etwas schiefgelaufen ist, hilft mir kaum noch weiter. Da kann ich in der Regel nicht mehr eingreifen.

Verlage schauen ja, wenn sie überhaupt auf Daten schauen, vor allem auf absolute Umsatz- und Absatzzahlen. Warum reicht das nicht?

In vielen Analytics-Angeboten gibt es diese Top-Ten-Listen: die meistverkauften Titel, die meistgestreamten, die erfolgreichsten Autorinnen. Aber: Bei jedem Verlag gibt es zu jedem beliebigen Zeitpunkt zehn Titel, die sich am häufigsten verkaufen – und die tauchen dann in dieser Liste auf. Das sagt mir aber noch nichts darüber, ob diese Titel wirklich gut performen. Es sind die relativen Spitzenreiter, keine Aussage über das tatsächliche Potenzial. Die entscheidende Frage ist: Hat ein Titel sein Potenzial erreicht – oder nicht?

Wie ermittelt man das?

Vereinfacht gesagt ist das eine statistische Analyse. Wir haben festgestellt, dass kumulierte Umsatzkurven eine bemerkenswert stabile Entwicklung zeigen. Wer in den ersten sechs Monaten nach Erscheinen stark verkauft, verkauft nach drei Jahren vergleichsweise immer noch stark – und umgekehrt. Titel, die früh schwach laufen, werden in aller Regel keine Topseller mehr.

Das ermöglicht, Unter- und Überperformer zu identifizieren. Ein Titel, der in den ersten drei bis sechs Monaten nach Veröffentlichung hohe Umsätze erzielt, dann aber nach zwei oder drei Jahren deutlich hinter seinen frühen Zahlen zurückbleibt – der hat sein Potenzial offensichtlich nicht ausgeschöpft. Den würde ich als Underperformer bezeichnen.

Gilt diese Logik auch für Hörbücher?

Jein. Im Hörbuchbereich gibt es durch Streaming ein Geschäftsmodell, das diese Logik ein Stück weit unterläuft. Zusammenhänge im Streamingbereich sind schwerer zu messen als im Verkauf. Im E-Book-Bereich ist der Effekt deutlich klarer ausgeprägt.

Du hast einen Begriff geprägt: Brandification. Was steckt dahinter?

Die Potenzialanalyse lässt sich nicht nur auf einzelne Titel, sondern auch auf übergeordnete Einheiten anwenden – auf Autorinnen oder Serien. Und da zeigt sich ein Effekt, den ich Brandification nenne: Eine Autorin oder eine Serie entwickelt sich zu einer Marke, und wir sehen entsprechend stabile, wachsende Umsätze. Ein bisschen überspitzt gesagt: Es kann dann veröffentlicht werden, was man möchte – die Leserinnen und Hörer konsumieren den neuen Band, weil sie eine Art Markentreue entwickelt haben, fast schon Fan-Haltung.

Wenn ich mir zum Beispiel anschaue, was die durchschnittliche Umsatzentwicklung pro Band in den ersten Monaten ist, lässt sich erkennen, ob eine Serie dieses Potenzial hat. Wenn sich der erste Band dreimal zehntausend Mal verkauft, der zweite zwölftausend Mal und der dritte fünfzehntausend – dann bin ich auf dem Weg zur Brandification.

Ich sehe schon den Brandification-Index im Dashboard – hast du den schon?

Wir haben zumindest die mathematische Operationalisierung. Und wir wollen genau das einführen. Aber – und das schließt wieder an meinen ersten Punkt an – der Index an sich sagt mir noch nichts. Er wird erst wertvoll, wenn ich als Datenanbieter einem Verlag konkret sagen kann: Diese Autorin hat das Zeug zur Top-Marke, und auf Basis der Verkaufs- und Streamingdaten sehen wir, dass genau diese Plattform oder Plattformkombination der richtige Ort für Marketingmaßnahmen wäre. Dann kann ich wirklich weiterhelfen.

Sebastian Fitzek, den wir später hören, würde in diesem Index wohl zehn von zehn Punkten erreichen, oder?

Mit Sicherheit. Es gibt wenige Autorinnen und Autoren im deutschsprachigen Bereich, die einen so hohen Brandification-Index erreichen wie Sebastian Fitzek. Und als Verlag müsste man sich dann natürlich auch fragen: Was ist eigentlich der Markenkern? Welche Veröffentlichungen waren besonders erfolgreich, und kann man ihn dazu bringen, in dieser Richtung weiterzumachen? Ich glaube, Wiedererkennbarkeit ist der Kern jeder Marke. Meine Kinder lesen gerade Harry Potter, und ich falle jedes Mal wieder auf, wie ähnlich die Bücher in ihrem Aufbau sind. Und meine Kinder lieben genau das. Viele Leserinnen mögen erwartbare Geschichten – das gilt für Romance, für Cosy Crime, für viele Genres.

Wie hat KI deine Arbeit in der Datenanalyse verändert?

KI ermöglicht uns vor allem explorative Datenanalyse. Ich kann der KI einen gesamten Datensatz zur Verfügung stellen und sagen: Schau dir an, was dir auffällt – nach oben und nach unten. Das ist ein hypothesenloses Untersuchen von Daten. Ich frage nicht nach dem Einfluss von Ereignis X auf Umsatz Y, sondern lasse die KI zunächst selbst Auffälligkeiten finden.

Und das Schöne daran: Man braucht heute keine großen technischen Plattformen oder Datenbanken mehr. Eine CSV-Datei reicht, und die KI kann damit arbeiten. Das macht es auch für Verlage leichter, selbst Analysen anzustellen. Allerdings – und das ist entscheidend – muss man trotzdem die richtigen Fragen stellen und die richtigen Schlüsse ziehen. Die menschliche Arbeit beginnt da, wo die KI aufgehört hat.

Gibt es Halluzinationsrisiken auch in der Datenanalyse?

Ja, mit Sicherheit. Deswegen ist es notwendig, das mathematische Handwerk selbst zu beherrschen und Ergebnisse manuell nachzuprüfen. Ich hab noch nicht erlebt, dass eine KI wirklich falsch rechnet – aber ich würde Ergebnisse nie ungesehen publizieren. Das Vier-Augen-Prinzip gilt: KI plus mindestens ein Mensch.

Das gilt genauso für Code. Die KI kann Fleißarbeit übernehmen – das eigentliche Schreiben von Code, und das oft besser als Menschen. Aber Architekturentscheidungen, technisches Design – das sind menschliche Aufgaben. Und die Kontrolle bleibt beim Menschen. Die Ereignisse der letzten Zeit zeigen das sehr deutlich. Ich habe von einem Fall gehört, bei dem ein KI-Agent die Live-Datenbank eines Anbieters gelöscht hat – und danach mithilfe von Fake-Daten vorgegaukelt hat, die Datenbank sei noch gefüllt. Sie hat nicht nur die Anweisung ignoriert, die Datenbank nicht zu verändern, sondern das eigene Fehlverhalten aktiv verschleiert. Und hat dann kleinlaut – das kann man wirklich nicht anders sagen – zugegeben, dass sie katastrophale Fehler gemacht hat.

Das ist ein fantastischer Ausstieg aus dem Gespräch. Wenn Sebastian Fitzek das hört, ist der Kern seines nächsten Romans vermutlich schon fertig. Ingo, vielen Dank.

Danke, dir auch.

Das Gespräch führte Daniel Lenz.