Regionaldaten revolutioniert
Mit Small Area Methoden (SAM) setzt infas 360 auf ein statistisches Verfahren, das nahezu jedes Markt-Potenzial in beliebigen Gebieten deutlich präziser und nachvollziehbarer prognostizieren kann als andere, herkömmliche Verfahren. Die Case Study „Auf den Hund gekommen“ zeigt warum.
Unternehmen benötigen verlässliche Regionaldaten für Strategie, Marketing und Vertrieb. In Deutschland liegen diese leider oft entweder nur unzureichend (zum Beispiel nicht flächendeckend oder veraltet) oder methodisch nicht nachvollziehbar vor. Daraus resultierende Analysen sind in der Folge ungenau, die abgeleiteten Maßnahmen weniger erfolgreich als es möglich wäre.
Small Area Methoden (SAM) schließen diese Lücke. Die statistischen Verfahren, die in den USA und Kanada unter anderem im „Predicitve Policing“ (vorhersagende Kriminalitätsstatistik) eingesetzt werden, führen in Deutschland noch ein Nischendasein.
Der Big Data- und Business Analytics- Spezialist infas 360 setzt SAM seit mehreren Jahren ein und hat damit das gesamte Datenportfolio neu gerechnet. Mit der ersten Case Study für die Wirtschaft überhaupt belegt das Bonner Unternehmen die Leistungsfähigkeit der Small Area Methoden.
Studie zu Hundebesitzern
Zielsetzung der Studie war die Berechnung einer statistisch validen, nachvollziehbaren Kennziffer, die den Hundeanteil bundesweit je Gemeinde und deren Orts- bzw. Stadtteile (ca. 80.000 feinräumige Gebiete) liefert, um auf dieser Basis bessere Standorte planen zu können.
Die Sekundärdatenrecherche hatte gezeigt, dass entsprechende Daten bundesweit flächendeckend nicht verfügbar sind. Nur für wenige Städte wie zum Beispiel Berlin gibt es zumindest amtliche Echtzahlen. Diese Zahlen konnten immerhin zur Überprüfung des Schätzmodells herangezogen werden.
Als Basis dienten infas 360 die Erkenntnisse aus der Ad-hoc-Befragung von 10.931 Personen im Rahmen des CASA Monitor, einer mehrfach im Jahr von infas 360 durchgeführten Online-Haushaltsbefragung mit wechselnden Schwerpunktthemen. Die Frage, ob und wie viele Hunde sie besitzen beantworteten 2.412 Fälle mit „Ja“ unter Angabe der Anzahl. Aus dieser Menge ließe sich, so infas 360, der Hundeanteil für die Postleitregion 1 bereits valide vorhersagen. Mit SAM aber können die Daten sogar bundesweit mit hoher Präzision auf jede Adresse ermittelt werden. Dafür hat infas 360 die Befragungsergebnisse mit den über 700 mikrogeographischen Informationen der CASA-Datenbank angereichert und in das statistische Vorhersagemodell auf Grundlage von SAM einfließen lassen. Flächendeckend für Deutschland wurde daraus die Hundeanteil-Kennziffer ermittelt. Um die Güte der Vorhersage zu überprüfen, wurde das Modell auch auf die Stadtbezirke von Berlin hochgerechnet und mit den dort vorhandenen amtlichen Daten verglichen. Das beeindruckende Ergebnis: SAM sagt die regionale Hundeverteilung mit einer Korrelation von 0,86 in Berlin voraus. Auf Gemeindeebene liegt die Korrelation sogar bei 0,98 (1 = exakt).
infas 360 nutzte die Fallstudie aber auch, um verschiedene statistische Verfahren zu vergleichen. So erfolgte die Berechnung neben SAM außerdem über klassisches Scoring und eine Diskriminanzanalyse. Auch hier war das Ergebnis eindeutig: Small Area Methoden erreichen von allen verglichenen Verfahren die höchste Präzision. Für die Berechnung des Hundeanteils je Adresse (und damit übertragbar auf jedes beliebige Gebiet) nutzte das Vohersagemodell mittels SAM unter anderem die folgenden Variablen aus der CASA-Datenbank:
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• Anzahl Personen „Ledig“
• Größe des Gartens
• Entfernung zur nächsten ÖPNV-Haltest. (in Metern)
• Kaufkraft je Haushalt in € pro Jahr und Mietspiegel (€/qm)
• Anteil pro PLZ1 Ebene der Hundehalter aus dem CASA-Monitor mit > 10.000 Fällen
• Gebäudevolumen und Baudichte
• durchschnittliche Wohnfläche pro Haushalt
• Anteile Einwohner >=10 bis <15 Jahre und >=45 bis <60 Jahre
• u.v.m.
Die Ermittlung des Hundeanteils in der Bundesrepublik ist nur ein Fallbeispiel. Prinzipiell eignen sich Vorhersagemodelle auf Basis von Small Area Methoden zur Ermittlung jeder regionalen oder lokalen Kennziffer. „Die Anwendung von Small Area Methoden im Geomarketing ist ohne Zweifel derzeit die größte Innovation in der Branche, denn es verbessert regionale Prognosen in Güte und Nachvollziehbarkeit deutlich“, betont Michael Herter, Geschäftsführer der infas 360 GmbH, euphorisch.