Vom Plattformdenken zum Daten-Asset
Statista sieht sein Produkt heute nicht mehr in der Plattform, sondern in den Daten selbst. Die Plattform ist nur noch ein Zugangsweg, über LLMs, APIs oder MCP-Server.
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Von Google-Traffic zu MCP-Servern: Als Perplexity bei Statista anklopfte
Mit Marc Berg, Statista
28.08.2026PodcastDaten & KI
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Statista verschiebt sich vom SEO-getriebenen Datenportal zum Daten-Asset für KI. Marc Berg beschreibt, warum Crawlability an Bedeutung verliert, interne KI nur mit sauberer Wertschöpfungsanalyse funktioniert und Evals die Antwortqualität spürbar heben.
Das Wichtigste in Kürze
Warum Token Usage kein Fortschritt ist
Allen Mitarbeitenden KI-Tools zu geben klingt gut, sagt aber wenig über Produktivität aus. Entscheidend ist, ob echte Hebel in Engineering und Sales entstehen.
Metadaten machen den Unterschied
Damit LLMs brauchbare Antworten liefern, reichen nackte Daten nicht. Statista reichert Statistiken mit Zeitbezug, Maßeinheit, Ländern und weiteren Metadaten an.
The Big Points
Der ChatGPT-Schock war ein Geschäftsmodell-Schock
Bei Statista war der erste große Effekt von ChatGPT 3.5 kein Hype, sondern Irritation. Das Unternehmen sah, dass eigene Inhalte plötzlich in Antworten auftauchten und damit der Weg über Google an Bedeutung verlor.
Die eigentliche Bedrohung lag nicht in den Trainingsdaten, sondern in crawlbaren Inhalten. Wenn das LLM die Antwort direkt liefert, bricht der Link-out weg, auf dem das alte Lead-Modell beruhte.
KI intern braucht eine harte Priorisierung
Marc Berg hält den Ansatz, einfach allen Mitarbeitenden Tools zu geben, für zu oberflächlich. Produktivitätsgewinne entstehen nicht bei schön formulierten Mails, sondern dort, wo Prozesse klar strukturiert und datenfähig sind.
Statista priorisiert deshalb top-down nach Wertschöpfungskette und Wirkung. Engineering und Sales stehen ganz oben, weil dort viele strukturierte Daten, wiederkehrende Aufgaben und hoher Hebel zusammenkommen.
Evals und Taxonomie schlagen Bauchgefühl
Statista musste seine Datenstruktur neu denken, mit mehr Taxonomie und mehr Metadaten. Eine Statistik wird für LLMs erst dann nützlich, wenn Kontext sauber beschrieben ist.
Dazu kommen Evals. Für Datenreihen werden Prüf-Fragen definiert, um Antwortqualität systematisch zu messen. Berg sagt, das hebt die Qualität um 15 bis 20 Prozentpunkte, ohne den Datensatz zu wechseln.
Autonome Teams funktionieren, aber nur begrenzt
Für neue KI-Produkte setzt Statista auf kleine, vollautonome Teams mit klarer Verantwortung. Diese Teams arbeiten wie Mini-Start-ups, mit hoher Geschwindigkeit und kurzen Lernzyklen.
Skalierbar ist das bisher nur für wenige Themen. Für die breite Organisation braucht es eher gezielte SWAT-Teams, die einzelne Wertschöpfungsketten in drei Monaten einmal auf links drehen.
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