Daten gegen Benefits: Deal or no Deal?
Unser Umgang mit Daten ist ambivalent: Wir vertrauen Google unsere intimsten Fragen an, verteilen bereitwillig Likes auf sozialen Netzwerken, setzen genervt ein Häkchen unter neue Nutzungsbedingungen und erwarten von Unternehmen, dass sie uns möglichst nutzwertige Informationen zuspielen. Gleichzeitig beschleicht uns bei Meldungen über Datenmissbrauch ein ungutes Gefühl. Insbesondere das Teilen persönlicher Daten wie Standort-, Fitness- oder Fahrdaten bergen schliesslich Risiken und machen uns verletzbar, weil diese missbraucht oder gegen unsere Interessen verwendet werden könnten. Doch die Vorzüge relevanter Angebote und smarter Apps wiegen schwerer, und so nehmen wir Risiken bewusst oder auch unbewusst in Kauf. Schliesslich bedürfte es eines vertieften juristischen, technischen oder analytischen Wissens, um die komplexen Zusammenhänge, wie Unternehmen Daten verwenden, zu verstehen.Ökonomischer Nutzen für UnternehmenKundendaten zu verwenden, bringt Unternehmen aus fast allen Branchen einen hohen ökonomischen Nutzen. So lassen sich beispielsweise Angebote auf Kunden zuschneiden, Retailer können Preise in Onlineshops dynamisch auf die Typologie des Käufers abstimmen und Versicherungen ihre Prämien basierend auf dem Risikoverhalten des Kunden berechnen. Vorausgesetzt, der rechtliche Rahmen dafür ist gegeben. Grundlage für den Erfolg datenbasierter Geschäftsmodelle ist, die Sichtweisen und Wünsche der Konsumentinnen und Konsumenten zu berücksichtigen, um deren Vertrauen nicht aufs Spiel zu setzen.Forschungsprojekt zur DatenteilbereitschaftAZ Direct und das Institut für Marketing Management (IMM) der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) erforschten, in welchen Situationen Menschen bereit sind, persönliche Daten preiszugeben. Ziel war, die treibenden Kräfte und Barrieren beim Umgang mit eigenen Daten aufzudecken. Dazu entwickelten Analysten von der ZHAW und AZ Direct einen Willingness-to-sharepersonal-data-Index (WTS-Index), der vorhersagen kann, welche situativen Merkmale dazu führen, dass eine Person ihre Daten teilt.
Umfangreiche DatenerhebungUm den WTS-Index zu entwickeln, haben die Forscherinnen und Forscher des IMM ein Online-Experiment mit über 20 000 Personen in der Schweiz durchgeführt. Die Zielgruppe wurde per E-Mail kontaktiert. Die E-Mail-Adressen stammen aus der AZ Data World Consumer mit Kommunikationsdaten zu 6.3 Mio. Personen und mehr als 100 zugehörigen Merkmalen. Den Teilnehmerinnen und Teilnehmern wurden Szenarien präsentiert, bei denen sie entscheiden mussten, ob sie ihre Daten teilen würden oder nicht. Dabei war ihnen bekannt, wie die Daten verwendet werden, ob die Datensammlung anonym erfolgt und welche Nutzen daraus für sie resultieren. Auf Basis der fünf Variablen Branche, Datentyp, Anwendungsfeld, Nutzen und Anonymität und unter Miteinbezug von 13 Personenvariablen ergaben sich 1600 mögliche Szenarien.Anonyme Auswertung der InterviewsDie Online-Interviews wurden anonymisiert ausgewertet und mit Merkmalen aus der AZ Data World Consumer angereichert. Auf diese Weise wurden die Datenschutzstandards erfüllt. Weder das IMM noch AZ Direct hatten je gleichzeitigen Zugang zu den Namen der Teilnehmenden und deren Antworten im Online-Experiment.Persönliche Vorlieben entscheidenDie Ergebnisse der Analyse zeigten, dass jede Variable im Szenario eine signifikante Auswirkung darauf hatte, ob Einzelpersonen ihre Daten teilen würden. Mit anderen Worten: Es ist für Konsumentinnen und Konsumenten wichtig zu wissen,– wer nach ihren Daten fragt,– welche Art von Daten verlangt werden,– wie diese Daten verwendet werden,– welcher Nutzen daraus für sie entsteht.Soziodemografische Faktoren, die Haushaltszusammensetzung und die Sprachregion wirkten sich ebenso darauf aus, ob ein bestimmtes Szenario zu einer Zustimmung führte. Diese Ergebnisse überraschen wenig: Jede Person vertraut anderen Marken oder Branchen und lässt sich durch unterschiedliche Anreize überzeugen.
Modellierung des WTS-IndexIn einem letzten Schritt entwickelten die Analysten ein Prognose-Modell für die Wahrscheinlichkeit der Datenteilbereitschaft einer beliebigen Personengruppe. Die gesammelten Daten mit den personen- und situationsspezifischen Faktoren bildeten dafür die Basis. Damit lässt sich prognostizieren, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand einem bestimmten Unternehmen persönliche Daten für einen definierten Zweck zur Verfügung stellt. Aufgrund des Indexes lässt sich zudem vorhersagen, wie sich das Verändern jeder Variable im Szenario, in der soziodemografischen oder der Haushalts-Zusammensetzung einer Personengruppe auswirkt.Praxistest im Rahmen von PilotprojektenZurzeit wird der Index in der Praxis getestet. Dabei wird die Willingness-to-share (WTS) einer indexselektierten Gruppe mit einer zufällig ausgewählten Gruppe verglichen. Ist die erste Gruppe signifikant eher bereit, ihre Daten zu teilen als die zufällig ausgewählte Gruppe, dann bewährt sich das WTS Customer Scoring von AZ Direct als Werkzeug, um Zielpersonen für datenbasierte Kampagnen zu identifizieren und zu selektieren. Die Pilotkampagnen sind vor Kurzem angelaufen, erste Ergebnisse werden Ende des dritten Quartals 2018 erwartet.Nutzen für UnternehmenWenn die Testresultate positiv sind, können Unternehmen dank des WTS-Indexes bei Kampagnen künftig gezielt Personen selektieren, welche eher bereit sind, persönliche Daten zu teilen. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Zielgruppe aus bestehenden oder potenziellen Kunden besteht. Zudem kann AZ Direct voraussagen, welche Anreize in einer Situation oder Branche nötig sind, um die Bereitschaft des Teilens von Daten zu erhöhen. Personen, welche diese Bereitschaft nicht mitbringen, werden somit erst gar nicht kontaktiert. Mit dem WTS Customer Scoring in Kombination mit dem WTS Consulting bietet AZ Direct Unternehmen ab Herbst an, sie bei der Entwicklung einer datenbasierten Kampagne und der Identifikation der aussichtsreichsten Parameterkonstellation von Grund auf zu beraten.
