Wie man ein datengestütztes Whitepaper schreibt (ohne Forschungsteam)

Ein datengestütztes Whitepaper benötigt vier Dinge, die ein normaler Bericht nicht braucht: Eine vertretbare These, eine dargelegte Methodik, Diagramme, die für sich selbst stehen, und Zahlen, die auch ein Außenstehender hinterfragen kann. Für keines dieser Dinge benötigen Sie eine eigene Forschungsabteilung. Sie brauchen lediglich einen Datensatz, den Sie bereits besitzen, und die Disziplin, zu beschreiben, wie Sie ihn genutzt haben.

Das Schreiben selbst ist der kleinere Teil der Arbeit. Was ein Whitepaper glaubwürdig macht, ist, dass seine Belege auch einer skeptischen Überprüfung standhalten.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, was Sie zuerst klären sollten, wie der dreistufige manuelle Weg aussieht und an welchen Stellen dieser Prozess ins Stocken gerät, wenn das Dokument jährlich aktualisiert wird.

Was Sie vor dem Start benötigen

Sie benötigen einen Datensatz, für dessen Veröffentlichung Sie die Rechte besitzen. Produktnutzung, Umfrageergebnisse, Transaktionsdaten und öffentliche Daten sind alle geeignet, vorausgesetzt, Sie können sie wahrheitsgemäß beschreiben.

Zudem benötigen Sie eine klare These. Ein Whitepaper, das drei verschiedene Thesen gleichzeitig vertritt, überzeugt niemanden, weil die Leser nicht erkennen können, welche Sie eigentlich verteidigen.

Zwei Entscheidungen müssen noch vor dem Schreiben getroffen werden.

Wer die Leser sind. Ein Whitepaper für Fachleute kann Fachbegriffe voraussetzen. Eines für Einkäufer hingegen nicht – es scheitert eher daran, zu technisch zu sein, als daran, zu oberflächlich zu sein.

Was die Leser als Nächstes tun sollen. Ein Whitepaper ohne eine implizite Handlungsaufforderung ist lediglich ein Bericht mit einem Deckblatt.

Eine bestimmte Gewohnheit spart später die meiste Arbeit: Schreiben Sie den Abschnitt zur Methodik zuerst, noch vor der Analyse. Das zwingt Sie dazu, Ihre Grundgesamtheit und den Zeitraum zu definieren, solange Sie diese noch anpassen können.

Der manuelle Weg

Option 1: Die These festlegen und dann anhand der Daten prüfen

Formulieren Sie Ihre geplante Schlussfolgerung in einem einzigen Satz. Prüfen Sie dann, ob Ihr Datensatz diese tatsächlich stützt.

Diese Reihenfolge mag sich verkehrt anfühlen, verhindert aber den folgenschwersten Fehler. Wenn Sie zuerst analysieren und erst danach schreiben, werden Sie auf irgendetwas Interessantes stoßen und das gesamte Whitepaper darum herum neu aufbauen. Genau so entstehen Dokumente, die am Ende vier verschiedene Thesen gleichzeitig vertreten.

Suchen Sie dann ganz gezielt nach dem Gegenbeweis. Segmentieren Sie die Daten nach den Faktoren, die Ihre These am ehesten widerlegen könnten, und prüfen Sie, ob sie dennoch standhält.

Die Hürde ist hier eher Ehrlichkeit als Können. In dieser Phase überprüft niemand Ihre Arbeit, weshalb dieser Schritt am häufigsten ausgelassen wird.

Option 2: Die Belege so aufbauen, dass jedes Diagramm genau eine Aussage trifft

Geben Sie jeder Darstellung genau eine Aufgabe. Ein Diagramm, das zwei Argumente gleichzeitig transportieren soll, wird am Ende keines von beiden vermitteln.

Beschriften Sie alles vollständig, denn ein Whitepaper verbreitet sich ohne Ihr persönliches Beisein. Achsenbeschriftungen, Stichprobengröße, Zeitraum und Quelle gehören direkt auf die Abbildung, nicht in den begleitenden Text. Unsere Seite zum AI graph maker befasst sich mit der Erstellung.

Schreiben Sie anschließend die methodischen Hinweise. Nennen Sie die Grundgesamtheit, den Zeitraum, was Sie ausgeschlossen haben und warum. Zwei Absätze reichen meist aus – und ihr Fehlen lässt ein Whitepaper schnell wie reine Werbung wirken.

So entstehen Belege, die für sich selbst sprechen. Das nimmt zudem mehr Zeit in Anspruch als das Schreiben des eigentlichen Textes, was viele beim ersten Mal überrascht.

Legen Sie einmal eine Rundungsregel fest und wenden Sie diese konsequent an. Ein Prozentsatz, der im Diagramm mit einer Nachkommastelle und im Text ohne Nachkommastelle angegeben wird, wirkt wie zwei verschiedene Zahlen.

Behalten Sie die zugrundeliegende Tabelle für jede Darstellung. Wenn ein Leser fragt, wie eine Zahl zustande gekommen ist, sollte die Antwort eine Minute dauernd und nicht eine komplette Neuerstellung erfordern.

Option 3: Entwerfen Sie das Dokument um die Belege herum, nicht um die Gliederung

Schreiben Sie zuerst den Abschnitt, der das Hauptdiagramm enthält, und bauen Sie den Rest darum herum auf. Abschnitte, für die sich kein Diagramm anbietet, sind meistens diejenigen, die Sie streichen sollten.

Heben Sie sich das Executive Summary für den Schluss auf. Es muss die These, die Belege und die Schlussfolgerungen so zusammenfassen, dass sie auch für sich allein stehend verständlich sind. Unser Leitfaden zum Erstellen eines Executive Summary aus einer Tabellenkalkulation befasst sich speziell mit diesem Teil.

Schließen Sie mit einem Anhang ab, der die vollständigen Tabellen enthält. Alles, was ein Leser überprüfen möchte, gehört dorthin und nicht in den eigentlichen Argumentationsteil.

Die gemeinsame Grenze. Alle drei Optionen setzen voraus, dass die Analyse stabil bleibt. In der Praxis stellt ein Prüfer kurz vor Schluss noch eine neue Frage, und diese Frage zwingt Sie dazu, die gesamte Belegkette noch einmal manuell durchzugehen.

Wo der manuelle Weg an seine Grenzen stößt

Die erste Ausgabe ist wirklich befriedigend. Bei der zweiten, ein Jahr später, schläft das Ganze meist wieder ein.

Der Grund dafür ist struktureller Natur. Die Aktualisierung eines Whitepapers bedeutet, jede Abbildung mit einem neuen Zeitraum neu zu erstellen und dann jeden Satz zu überprüfen, der eine Zahl enthält. Die Sätze sind das Problem, weil sie auf den ersten Blick unverändert aussehen.

Der Fehler ist vorprogrammiert. Diagramme werden neu generiert, weil es offensichtlich notwendig ist. Im Fließtext bleiben jedoch die Zahlen des Vorjahres stehen, und irgendwann bemerkt ein Leser, dass Seite vier im Widerspruch zu Seite neun steht.

Es gibt noch ein zweites Hindernis. Späte Fragen von Prüfern oder der Rechtsabteilung erfordern neue Analysen, und jede einzelne davon kostet einen Nachmittag im ursprünglichen Arbeitsblatt.

Diese späten Fragen sind gleichzeitig der am besten vorhersehbare Teil des Prozesses. Stichprobengröße, Ausschlüsse und Zeitraum werden fast jedes Mal hinterfragt – bereiten Sie diese drei Antworten also vor, noch bevor jemand danach fragt.

So schreiben Sie ein datengestütztes Whitepaper mit Powerdrill Bloom

Schritt 1: Laden Sie den Datensatz hoch, der Ihrer Argumentation zugrunde liegt

Laden Sie den Nutzungsdaten-Export, die Umfragedatei oder die Transaktionsdaten hoch, die Sie veröffentlichen möchten. Powerdrill Bloom analysiert die Spalten direkt beim Import, sodass Leerstellen, Duplikate und falsche Datentypen erkannt werden, noch bevor eine Zahl in das Dokument gelangt.

Schritt 2: Fragen Sie nach der These und dem Gegenbeweis in natürlicher Sprache

Formulieren Sie die These, die Sie prüfen möchten, und fragen Sie im selben Schritt nach den Belegen und den Ausnahmen. Fragen Sie, welche Segmente dem Muster widersprechen und welche Vergleiche auf Stichproben beruhen, die zu klein für eine Veröffentlichung sind.

Fragen Sie dann nach den methodischen Fakten, die Sie offenlegen müssen. Fragen Sie, wie viele Datensätze nach welcher Regel ausgeschlossen wurden und welchen Zeitraum die Daten tatsächlich abdecken.

Schritt 3: Exportieren Sie das Diagramm, den Bericht oder die Präsentation

Exportieren Sie beschriftete Abbildungen, eine Tabelle für den Anhang oder einen Textentwurf, den Sie direkt in das Whitepaper einarbeiten können.

Warum das besser ist, als mit einem leeren Dokument zu beginnen

	Manueller Weg	Powerdrill Bloom
Prüfung der These vor dem Schreiben	Analyse für jeden Blickwinkel neu aufbauen	Jeden Blickwinkel nacheinander abfragen
Finden des Gegenbeweises	Manuell segmentieren und hoffen	Fragen, welche Segmente das Muster durchbrechen
Offenzulegende methodische Fakten	Ausschlüsse manuell zählen	Fragen, was ausgeschlossen wurde und warum
Die Ausgabe des nächsten Jahres	Jede Abbildung neu erstellen und jede Zeile Korrektur lesen	Den neuen Export hochladen

Die letzte Zeile entscheidet darüber, ob aus einem Whitepaper eine Reihe wird. Ein jährliches Dokument, das eine Woche Arbeit kostet, wird nur einmal veröffentlicht.

Die Zeile zum Gegenbeweis ist diejenige, die die meisten überspringen. Das Segment zu finden, das Ihre These widerlegt, noch bevor ein Leser es tut, unterscheidet ein glaubwürdiges Whitepaper von einem rein rechtfertigenden.

Häufige Fehler

Mehr als eine These vertreten. Zwei Thesen halbieren die Überzeugungskraft der jeweils anderen. Wählen Sie die These, die von Ihren Daten am besten gestützt wird, und packen Sie den Rest in den Anhang.

Die Methodik verschweigen. Ein Whitepaper ohne Angabe der Grundgesamtheit und des Zeitraums liest sich wie reines Marketing, ganz gleich, wie gut die Analyse ist.

Einen Prozentsatz ohne die Bezugsgröße veröffentlichen. Sechzig Prozent von zwölf Antworten sind kein echtes Ergebnis. Geben Sie die Stichprobengrößen direkt auf der Abbildung an.

Diagramme, die nur im Kontext des Absatzes Sinn ergeben. Whitepapers werden zitiert, per Screenshot geteilt und auszugsweise verwendet. Jede Darstellung muss für sich selbst stehen können.

Die Zahlen der letzten Ausgabe im Fließtext belassen. Aktualisieren Sie den Text im selben Schritt wie die Diagramme und gleichen Sie jede Zahl noch einmal mit der Quelle ab.

Das Whitepaper wie einen längeren Blogbeitrag behandeln. Die Leser erwarten Belege statt Meinungen. Unser Beitrag zum Thema Data Storytelling befasst sich mit den strukturellen Unterschieden.

Den Anhang weglassen. Ohne ihn bleibt einem skeptischen Leser nichts anderes übrig, als sich abzuwenden. Es kostet nichts, die vollständigen Tabellen beizufügen.

Fazit

Legen Sie eine These fest, prüfen Sie diese anhand der Daten (einschließlich des Falls, der sie widerlegen würde), erstellen Sie Darstellungen, die für sich selbst stehen, und legen Sie Ihre Methodik offen. Das ist der ganze Unterschied zwischen einem Whitepaper und einer Broschüre.

Der entscheidende Faktor dafür, ob daraus eine Gewohnheit wird, ist die Aktualisierung. Jede Abbildung manuell neu zu erstellen und jeden Satz Korrektur zu lesen, ist der Grund, warum es bei den meisten Whitepapers bei einer einzigen Ausgabe bleibt.

Wenn Ihre Dokumente an dieser Stelle aufhören, testen Sie Powerdrill Bloom mit dem Datensatz, der Ihrer Argumentation zugrunde liegt. Lesen Sie auch unseren Leitfaden zum Schreiben eines Analyseberichts mit KI und besuchen Sie die Seite zum AI report generator.

Häufig gestellte Fragen

Was unterscheidet ein Whitepaper von einem Bericht?

Ein Whitepaper wird für Leser außerhalb Ihres Unternehmens geschrieben, daher muss es in sich geschlossen und überprüfbar sein. Das bedeutet: Eine klar formulierte These, eine beschriebene Methodik und Darstellungen, die auch ohne den begleitenden Text verständlich sind.

Wie lang sollte ein datengestütztes Whitepaper sein?

So lang wie nötig, um die Belege darzulegen, und kein Stück länger. Die meisten umfassen zwischen sechs und zwölf Seiten, wobei die vollständigen Tabellen in den Anhang ausgelagert und nicht in den Argumentationsteil integriert werden.

Welche Daten kann ich verwenden, wenn ich kein Forschungsteam habe?

Daten, die Sie bereits besitzen, sind meist gut geeignet: Produktnutzung, Umfrageergebnisse, Transaktionsdaten oder Support-Tickets. Die einzige Voraussetzung ist, dass Sie die Grundgesamtheit und den Zeitraum wahrheitsgemäß beschreiben können.

Wo gehört der Abschnitt zur Methodik hin?

Eher an den Anfang, wenn die Zielgruppe technisch versiert ist, andernfalls in den Anhang – aber er sollte immer vorhanden sein. Schreiben Sie ihn in jedem Fall zuerst, da er Sie dazu zwingt, die Grundgesamtheit zu definieren, bevor Sie sie analysieren.

Wie oft sollte ein Whitepaper aktualisiert werden?

Ein jährlicher Rhythmus ist üblich für alles, was aktuelle Zahlen zitiert. Planen Sie Zeit ein, um jedes Diagramm neu zu erstellen und jede im Fließtext erwähnte Zahl zu überprüfen – das ist der Schritt, der meistens vergessen wird.