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Richtige Orte und verlorene Posten

Egal, ob es um Standortentscheidungen, Werbekampagnen oder Controlling geht: Geodaten bzw. Geomarketing spielen für Unternehmen eine zunehmend wichtige Rolle. Der bereits vorhandene Berg an Big Data wächst weiter rasant, die Verknüpfung unterschiedlichster ortsbezogener Daten mit anderen Informationen soll die Suche nach dem Kunden treffsicherer machen.

Grundsätzlich geht es beim Geomarketing darum, die räumliche Dimension des Marktes auszuloten: Demografische lassen sich mit räumlichen Daten übereinanderlegen, Rechenmodelle bestimmen mögliche Kundenfrequenzen, „Streugebiete“ für Marketingmaßnahmen lassen sich eingrenzen, Zielgruppen besser lokalisieren. Eine Kernfrage, um die sich letztlich alles dreht, lautet: Bin ich mit meiner Marke bzw. meinem Unternehmenskonzept in einem bestimmten Gebiet richtig, oder stehe ich dort eher auf verlorenem Posten?

Um das festzustellen, stünden heute weitaus mehr Mittel zur Verfügung als Unternehmen, darunter auch sehr große, nutzten, erklärte Wolfgang Richter, Geschäftsführer von RegioData Research, anlässlich einer Konferenz zum Thema Geomarketing und Big Data vergangene Woche in Wien. Diese verließen sich etwa bei der Standortsuche oft nach wie vor „auf ihr Gefühl“, quasi nach dem Motto: Hauptsache „eine Stadt mit 50.000 Einwohnern“. Auch beim Einsatz von Werbemitteln sei es längst nicht mehr nötig, zur sprichwörtlichen Gießkanne zu greifen, weil man mittlerweile möglichst genau herausfinden könne, wo man seine potenziellen Kunden trifft.

Dem Konsumenten stets auf den Fersen

Bereits Rasterdaten über Bevölkerungsdichte, Wohnungsbestand, Haushaltsgröße, Bildungsniveau, Einkommensverteilung und anderes mehr, wie sie Statistiker liefern, zeigen relativ genau, wer wo wohnt und wie er - möglicherweise - lebt. Teils gliedern die Raster Gebiete in Cluster von einem Kilometer, teils von nur 100 Metern, führte Ingrid Kaminger, Expertin für Kartographie und Geoinformationssysteme (GIS) bei der Statistik Austria, in ihrem Vortrag aus. Entsprechende Karten werden genauer, das Netz „geokodierter“ Informationen (aus der Verknüpfung von Raum und unterschiedlichsten Daten) wird zunehmend dichter.

Dazu kommt, dass es immer einfacher möglich werde, etwa Frequenzen zu messen. Das gelte für Straßen genauso wie für „Laufwege“ in Einkaufszentren oder an Knotenpunkten des öffentlichen Verkehrs, so Richter. Dazu braucht es nicht einmal Kameras: Sichtbar machen lassen sich die sonst unsichtbaren sprichwörtlichen Ameisenstraßen bereits über die Registrierung von Signalen aus dem Mobiltelefon.

Amazons Glaskugel für Kundenwünsche

Handelsriesen wie Amazon wissen aber noch deutlich mehr, als statistische Daten von außen verraten. Der Onlineversandhändler könne praktisch schon jetzt interne Informationen aus dem Käuferverhalten derart genau verknüpfen, dass er in der Lage wäre, Ware mit großer Wahrscheinlichkeit in das richtige Auslieferungslager zu schicken, noch bevor sie tatsächlich vom Kunden bestellt wird, so Richter.

Stichwort Zukunftsmusik: Der Ankündigung von Amazon vom letzten Dezember, dass man in einigen Jahren Drohnen zur Lieferung einsetzen werde, schenkten in einer spontanen Umfrage nur etwa eine Handvoll der rund 140 Anwesenden bei der von RegioData organisierten Konferenz am Donnerstag unter dem Titel „Geomarketing 2.0“ Glauben. Die überwiegende Mehrheit hielt sie für das, was sie aus heutiger Sicht wohl am ehesten ist: eine Erfindung der PR-Abteilung des US-Konzerns.

Muster aus dem Big-Data-Berg

Drohne hin oder her, es zeige sich in etwa „die Richtung, in die es geht“, so Richter. Ziel sei es, durch Vernetzung und Analyse von immer dichter werdendem Datenmaterial Muster im Konsumverhalten zu finden, die genauer sind als bisherige Prognosemodelle allein auf Basis statistischer Daten aus der Vergangenheit. Selbst die Affinität zu bestimmten Unternehmen oder Marken lasse sich räumlich festmachen. Am Ende liefert die Analyse idealerweise die richtige Antwort auf die Frage, ob eine Marke in einem bestimmten Gebiet Erfolg haben wird oder darüber, ob eine Filiale in der richtigen Straße steht.

Letztere Frage musste bzw. muss man sich immer wieder auch bei der BAWAG P.S.K. stellen, und zwar unter einem spezifischen Vorzeichen, wie Harald Meßner, bei der Unternehmensgruppe verantwortlich für Netzwerkentwicklung und Geomarketing, in seinem Referat erörterte. Die Standorte müssten etwa gleichzeitig den jeweils eigenen Anforderungen von Postämtern und Bankfilialen entsprechen. Das wiederum erfordere genaue Standort- bzw. Potenzialanalysen, bei denen ein hauseigenes geobasiertes Informationssystem („Business GIS“) hilft. Das Modell spiele aber nicht nur bei der Standortplanung, sondern - wenn man so will - auch im „Alltagsgeschäft“ vom Marketing bis zum Controlling eine Rolle.

Rote Linie für Datenschützer

Irgendwo zwischen nicht personalisierten statistischen Clustern über Bevölkerungsdichte und Informationen zu den personenbezogenen Konsumgewohnheiten verläuft eine Linie, an der es nicht nur für Datenschützer kritisch wird. Dem einen Konsumenten verursacht vielleicht schon die Gewissheit, dass sein Supermarkt weiß, was er wann kauft (samt aller theoretisch möglichen Schlüsse daraus), ein mulmiges Gefühl. Der andere verrät vielleicht laufend freiwillig über Soziale Netzwerke wie Facebook oder Foursquare, wo er gerade ist. Eine individuelle Entscheidung.

Diese Art von Entscheidung müsse aber ein Mindeststandard sein, betonte die Datenschutzexpertin Daniela Zimmer von der Arbeiterkammer (AK) gegenüber ORF.at. Gerade Handy-Apps seien oft verräterischer als dem Nutzer bewusst ist, auch solche, etwa Spiele-Apps, bei denen eine Standortermittlung nicht notwendig sei. „Transparenz ist hier oberstes Gebot“, so Zimmer. Es brauche ein Selbstbestimmungsrecht, der Nutzer müsse entscheiden können, ob das Handy seine Bewegungsmuster im Hintergrund weiterflüstert oder nicht.

Problematische Prognosen

Ein weiteres massives Problem sieht die Datenschutzexpertin auch, wenn Marketingdaten etwa dahingehend zweckentfremdet werden, dass sie als Bewertungsbasis etwa bei Bonitätsprüfungen („Scorings“) dienen. Falls jemand (trotz tatsächlich ausreichenden Einkommens) aufgrund von Wahrscheinlichkeiten erst einmal als nicht kreditwürdig eingestuft werde, nur weil er nicht an der ersten Adresse wohnt, könne nicht sein. Wenn derartige Bewertungen aufgrund von „Wahrscheinlichkeiten“ erfolgten, sei das schlicht Diskriminierung, so die Datenschutzexpertin. Schließlich sei vieles von dem, was in puncto Big Data im Kommen ist, außerdem datenschutzrechtlich noch gar nicht abgedeckt. Hier werde der Gesetzgeber laufend nachschärfen müssen. „Es braucht auf jeden Fall Grenzen.“

Georg Krammer, ORF.at

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