große Innovation braucht Grosses Marketing
Innovationen scheitern selten an Technik, sondern weil Menschen diese nicht in ihr bestehendes Modell einordnen können.
Wenn etwas wirklich neu ist, entsteht beim Publikum kein klares mentales Modell. Ohne dieses Modell sucht das Gehirn nach Orientierung – und greift reflexartig zum Vertrauten. Dieser Reflex ist stärker als jede Funktion oder jedes Versprechen, das ein Produkt mitbringt.“
In diesem Insight geht es nicht um technische Innovationen an sich, sondern um solche Neuerungen, die bestehende Gewohnheiten, Routinen oder Erwartungen verändern sollen.
Fallstudie Elektromobilität
Stell dir vor, du steigst morgens in ein Auto, das vieles besser macht als dein altes.
Und trotzdem merkst du sofort: Ich muss anders denken als sonst.
Nicht, weil das System schwierig wäre.
Sondern weil dein Kopf keine Routine dafür hat.
Dieser Moment entscheidet darüber, ob Innovation funktioniert – oder scheitert.
(Hinweis: Elektromobilität dient hier als Fallbeispiel für einen Systemwechsel. Das Prinzip gilt identisch für jede größere Innovation.)
auch tolle Produkte sind kein Selbstläufer
Unternehmen verwechseln Produktqualität mit Akzeptanzwahrscheinlichkeit.
Beides hat miteinander zu tun – aber längst nicht so stark wie angenommen.
Menschen entscheiden entlang von:
- Vertrautheit
- mentaler Mühelosigkeit
- gefühlter Kontrolle
- Stabilität ihrer Routinen
Das ist in der Entscheidungspsychologie gut belegt:
- Status-quo-bias: Bevorzugung des Bekannten.
- Loss Aversion: Verluste wiegen stärker als Gewinne.
- Ambiguity Aversion: Unklare Systeme wirken riskanter.
- Availability-Effekt: Leicht erinnerbare Beispiele wirken wahrscheinlicher.
- Processing Fluency: Leicht verarbeitbare Informationen wirken „richtig“.
Ein Produkt kann technisch überlegen sein – und psychologisch unterlegen bleiben.
DiE Psychologie dahinter
Status-quo-Bias
Der Status-quo-Bias ist gut dokumentiert: Menschen bevorzugen meist die Option, die den geringsten mentalen Aufwand erzeugt. Samuelson & Zeckhauser (1988) zeigten experimentell, dass selbst attraktive Alternativen abgelehnt werden, wenn sie eine aktive Entscheidung erfordern.
Processing Fluency
Processing Fluency – also wie leicht Informationen kognitiv verarbeitet werden können – beeinflusst, wie vertraut und vertrauenswürdig etwas wirkt. Reber, Schwarz & Winkielman (2004) konnten nachweisen: Je leichter sich etwas mental verarbeiten lässt, desto positiver wird es bewertet.
Ambiguity Aversion
Ambiguity Aversion beschreibt die Tendenz, unklare oder schlecht einschätzbare Situationen zu meiden. Tversky & Kahneman zeigten, dass Menschen lieber eine vorhersehbare schlechte Option wählen als eine unklare gute.
Innovation scheitert nicht an Technik
Eine Analyse der Harvard Business School fand: Rund 70 % aller technologischen Innovationen scheitern nicht wegen technischer Probleme, sondern wegen mangelnder Marktakzeptanz und unklarer Nutzenkommunikation.
große Ideen, große Widerstände
Menschen navigieren über mentale Modelle – innere Funktionsbilder der Welt.
Wenn eine Innovation so ein Modell verändert, entsteht automatisch Reibung.
Das Gehirn reagiert mit:
- kognitiver Last (mehr Nachdenken)
- Unsicherheit (fehlende Routinen)
- Risikogefühl (gefühlter Kontrollverlust)
- Ambiguität (unklare Wahrscheinlichkeit)
- Verfügbarkeitsverzerrung (negative Beispiele sind präsenter)
Diese Reaktionen sind keine Meinungen – es sind Standardprozesse menschlicher Wahrnehmung.
Die entscheidende Wahrnehmungsbarriere lag nicht in der Technik, sondern im Gefühl, die eigene Bewegungsfreiheit zu verlieren. Die unterschwellige Angst lautete: Was passiert, wenn ich stehenbleibe und keinen Ladepunkt finde? Diese gefühlte Handlungsunfähigkeit war psychologisch stärker als jede Leistungszahl.
Das dahinterliegende mentale Modell war klar: „E-Auto = Kontrollverlust“. Dieses Modell blockiert Entscheidungen deutlich stärker als rationale Argumente, weil es gegen ein Grundbedürfnis verstößt: Autonomie.
Drei einfache Signale hätten diese Barriere früh auflösen können:
- Handlungsfähigkeit sichtbar garantieren (z. B. Reserve-Logiken oder Notfall-Ladeoptionen).
- Infrastruktur nicht nur technisch, sondern visuell und alltagsnah sichtbar machen.
- Erstnutzung ohne Risiko ermöglichen, um das Gefühl des Kontrollverlusts real zu reduzieren.
warum das Gehirn Innovation meidet
Die obigen Effekte sind verhaltenspsychologisch beschrieben.
Neurowissenschaftlich lassen sie sich klar ergänzen – ohne Pop-Neuro:
Threat vs. Safety
Das Gehirn bewertet neue Situationen über ein einfaches Schema:
sicher – unsicher.
Wenn ein System unklar ist, wird es im Zweifel als „potenziell riskant“ eingestuft.
Diese Mechanik ist tief verankert: Unklare Muster → „Threat Mode“.
Das erzeugt:
- stärkere Wachsamkeit
- vorsichtigere Entscheidungen
- kürzere Fehlertoleranz
Verlust dominiert Gewinn
Der ventrale Striatum-Komplex reagiert stark auf Gewinnantizipation –
aber Amygdala und ACC reagieren noch stärker auf Verlustsignale.
Darum fühlen sich Systemwechsel oft „gefährlicher“ an als sie sind.
Fluency = neuronales Energieminimum
Wenn etwas leicht zu verarbeiten ist, verbraucht das Gehirn weniger Energie im OFC/PCC –
und interpretiert das spontan als „stimmig, vertraut, richtig“.
Wenn etwas schwer zu verarbeiten ist, steigt der Energiebedarf –
und es fühlt sich „riskanter“ an, selbst ohne objektiven Grund.
Damit ist Fluency nicht nur ein psychologischer Effekt –
sondern ein energetisch messbares Bewertungssignal.
Fallstudie Elektromobilität: nicht Technik, sondern Wahrnehmung
Reichweitenangst ist Modellangst
Beim Verbrenner haben wir ein extrem robustes mentales Modell:
„Tank voll, halb, leer, Reserve“.
Keine Zahlen, keine Komplexität – nur klare Zustände.
Das Elektroauto zeigt Prozentwerte.
Mehr Information, weniger Orientierung.
Mehr Präzision ohne mentalen Rahmen erzeugt Unsicherheit.
Es fühlt sich „riskanter“ an, obwohl es objektiv nicht riskanter ist
Infrastrukturangst ist Sichtbarkeitsangst
Tankstellen sind visuelle Sicherheitssignale, Ladepunkte oft nicht.
Der Mensch bewertet Verfügbarkeit über Sichtbarkeit, nicht über Listen oder Daten.
Routinebruch = gefühlter Kontrollverlust
- Laden statt Tanken
- Planung statt Spontanität
- App statt Zapfpistole
- Variation statt Standardisierung
Routinen sind psychologische Sicherheitsanker.
Wenn sie fehlen, fühlt sich das System „unsicherer“ an – egal wie gut es technisch ist.
Was Marketing bei Innovationen wirklich leisten muss
Marketing ist hier nicht Werbung, Marketing ist Mentale-Modell-Bau.
Orientierung statt Daten
Menschen brauchen erst grobe Zustände, Szenarien und Orientierung,
bevor sie Spezifikationen verarbeiten können.
Risiko einordnen, nicht wegargumentieren
Man kann Unsicherheit nicht durch Argumente löschen –
aber man kann sie durch Einordnung reduzieren.
Komplexität unsichtbar machen
Komplexe Systeme können nutzerseitig einfach wirken –
wenn die Komplexität nicht sichtbar ist.
Sichtbarkeit schaffen
Verfügbarkeit muss visuell wahrnehmbar sein.
Erst-Erlebnis als Proofpoint
Die erste Nutzung entscheidet, ob Unsicherheit kippt oder sich verfestigt.
Citylights-spezifische Vorgehensweise
Methode 1: Mental-Model-Mapping
Wir analysieren:
- Was ist das bestehende Modell?
- Wo bricht das neue Modell?
- Was muss konstant bleiben, damit Vertrauen entsteht?
Operationalisierung: Wir erfassen die gedanklichen Kurzmodelle der Zielgruppe, indem wir typische Erwiderungen, Sorgen und Vereinfachungen sammeln und clustern.
Beispiel: Bei einer neuen Technologie wird häufig eine vereinfachte Gleichung sichtbar („neu = riskant“), die dann gezielt angesprochen werden kann.
Messpunkt: Mental-Model-Clarity-Score – wie klar das neue Modell verstanden wird.
Methode 2: Friction Audit
Wir identifizieren mentale Reibungspunkte:
- Wo entsteht kognitive Last?
- Wo ist etwas logisch, aber nicht „verständlich“?
- Wo fehlt visuelle oder begriffliche Stabilität?
Operationalisierung: Wir identifizieren alle Reibungspunkte entlang der Customer Journey und klassifizieren sie nach kognitiver Last, Unsicherheit und Fehlanreizen.
Beispiel: Registrierungsprozesse, unklare Preisgestaltung oder fehlende Transparenz werden einzeln auf ihre psychologische Wirkung geprüft.
Messpunkt: Friction-Index – Anzahl und Stärke der hemmenden Faktoren pro Kontaktpunkt.
Methode 3: Risk-Frame-Design
Operationalisierung: Wir analysieren, welche Risiken die Zielgruppe subjektiv wahrnimmt, und spiegeln diese mit den tatsächlichen Risiken ab, um gezielt die gefühlte Bedrohung zu reduzieren.
Beispiel: Bei Veränderungen im B2B-Bereich wird oft das soziale Risiko („mache ich mich lächerlich?“) höher gewichtet als technische Risiken.
Messpunkt: Risk-Perception-Shift – Veränderung der subjektiven Risikowahrnehmung nach Kommunikation.
Methode 4: Visibility Engineering
Operationalisierung: Wir machen neue Informationen sicht- und spürbar, indem wir sie in Alltagskontexten platzieren und nicht nur beschreiben.
Beispiel: Eine Innovation wird in realen Nutzungsszenen gezeigt, bevor sie erklärt wird, um Vertrautheit zu erzeugen.
Messpunkt: Visibility-Recall-Rate – wie häufig das neue Element spontan erinnert wird.
Methode 5: First-Use Proof Moment
Operationalisierung: Wir gestalten den ersten Nutzungsmoment so, dass Unsicherheit minimiert und ein sofortiges Kompetenzgefühl erzeugt wird.
Beispiel: Software-Onboardings mit geführten ersten Schritten reduzieren Angst und erhöhen die spätere Nutzungsbereitschaft.
Messpunkt: First-Use-Conversion – Anteil der Nutzer, die nach der ersten Erfahrung weitermachen.
bessere Alternativen
Fehler 1: Features vor Alltag erklären
Unternehmen starten oft mit technischen Funktionen, bevor sie zeigen, wie die Innovation im Alltag wirkt. Das Publikum versteht dadurch weder Relevanz noch Kontext.
→ Alternative: Erst Alltag erklären, dann Features in die Nutzungsszene einbetten.
Fehler 2: Zu viele Details zu früh
Wenn Innovationen zu detailliert oder zu technisch beschrieben werden, bevor überhaupt Orientierung vorhanden ist, erzeugt das kognitive Überforderung.
→ Alternative: Erst grobe Orientierung schaffen, dann Situation zeigen, erst danach Details einführen.
Fehler 3: „Infrastruktur ist vorhanden“ behaupten
Abstrakte Aussagen über Verfügbarkeit schaffen kein Vertrauen, weil Menschen sichtbare Beweise brauchen, keine Behauptungen.
→ Alternative: Infrastruktur sichtbar machen – durch reale Szenen, konkrete Beispiele und erkennbare Nutzerperspektiven.
Übertragen auf den Mittelstand
Szene 1: CRM/ERP-Einführung
Wenn Teams das System nicht einordnen können, wird es als „riskant“ wahrgenommen.
Fehler entstehen, weil Orientierung fehlt – nicht, weil das System schlecht ist.
Szene 2: Abo-/Service-Modell
Verlustgefühl dominiert Logik.
Wir müssen das Modell visualisieren: Stabilität + Planbarkeit statt Verlust.
Szene 3: Automatisierung/KI
Technisch effizient, emotional riskant.
Kommunikation muss „Kontrolle bleibt an dir“ beweisen.
warum sie den Kern nicht widerlegen
„Marketing kann schlechte Produkte nicht retten.“
Korrekt.
Aber ohne mentales Modell wird selbst ein sehr gutes Produkt abgelehnt.
„Einige EV-Sorgen sind rational.“
Stimmt ebenfalls.
Aber selbst rationale Risiken werden über Wahrnehmung, nicht über Statistik verarbeitet.
Sieben Prinzipien für innovationsfreundliches Marketing
Prinzip 1: Orientierung vor Begeisterung
Bevor ein Produkt Interesse auslösen kann, braucht das Publikum ein klares mentales Bild davon, was es ist und wofür es steht.
Prinzip 2: Alltag zuerst, Technik später
Menschen entscheiden aufgrund von Nutzungsbildern, nicht aufgrund von Funktionen. Reale Szenen schaffen Vertrautheit.
Prinzip 3: Risiken aktiv einordnen
Innovation erzeugt Unsicherheit. Kommunikation muss die gefühlten Risiken direkt adressieren und psychologisch entkräften.
Prinzip 4: Reibungspunkte sichtbar reduzieren
Kleine Hürden wirken wie große Risiken. Je friktionsfreier der erste Kontakt, desto eher entsteht Akzeptanz.
Prinzip 5: Sichtbarkeit schaffen, bevor erklärt wird
Neue Angebote müssen zuerst im Alltag erkennbar sein. Sichtbarkeit erzeugt Vertrautheit, bevor Argumente wirken.
Prinzip 6: Erwartungen kalibrieren
Innovation braucht klare Erwartungsrahmen: Was passiert, wann passiert es und woran erkennt man, dass alles funktioniert.
Prinzip 7: Der erste Nutzungsmoment entscheidet
Der Moment der Erstnutzung bestimmt, ob die Innovation als machbar, sicher und kontrollierbar erlebt wird.
Warum ist das so?
Innovation erzeugt mentale Unsicherheit, weil das Gehirn auf bekannte Muster angewiesen ist, um Situationen schnell einzuordnen. Neue Angebote durchbrechen diese Muster und zwingen zur Neubewertung. Dabei arbeiten mehrere Effekte gleichzeitig: Der Status-quo-Bias bevorzugt bekannte Optionen, die Ambiguity Aversion verstärkt das Meiden unklarer Situationen und die Prospect Theory zeigt, dass potenzielle Verluste stärker gewichtet werden als mögliche Gewinne.
Entscheidungspsychologisch bedeutet das: Innovation konkurriert nicht mit Alternativen, sondern mit der mentalen Bequemlichkeit des Vertrauten. Je unklarer das mentale Modell einer Neuerung ist, desto höher wird das subjektive Risiko eingeschätzt – selbst wenn objektiv kein reales Risiko besteht.
Was Unternehmen daraus lernen Sollten
Unternehmen müssen akzeptieren, dass Innovation nicht durch bessere Argumente gewinnt, sondern durch klarere mentale Modelle. Entscheidend ist nicht, wie neu etwas ist, sondern wie leicht es einzuordnen ist. Wer Innovation erfolgreich machen will, muss zuerst Orientierung schaffen, gefühlte Risiken einordnen und die ersten Nutzungsschritte radikal vereinfachen.
Das bedeutet: Kommunikation beginnt nicht beim Produkt, sondern bei der Wahrnehmung der Zielgruppe. Erst wenn klar ist, welches Bild die Menschen im Kopf haben und welche Unsicherheiten dieses Bild verzerren, kann Innovation überhaupt greifen. Unternehmen, die dies systematisch berücksichtigen, reduzieren mentale Reibung, erhöhen die Aufnahmebereitschaft und beschleunigen die Akzeptanz neuer Angebote.
Drei-Fragen-Trigger
1. Versteht die Zielgruppe sofort, was die Innovation im Alltag für sie verändert?
Wenn diese Antwort unklar ist, entsteht ein mentales Modell voller Lücken – und Innovation verliert gegen das Vertraute.
2. Welche gefühlten Risiken dominieren die erste Reaktion?
Menschen entscheiden nicht nach Funktionen, sondern nach dem Risiko, einen Fehler zu machen. Dieses Risiko muss zuerst eingeordnet werden.
3. Wie sicher fühlt sich der erste Nutzungsschritt an?
Der Erstkontakt entscheidet, ob Neues machbar wirkt oder als potenzielles Problem abgespeichert wird.