Markt- und Sozialforschung ohne Befragte?- Gedanken zur Markt- und Sozialforschung im Big Data Zeitalter
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Markt- und Sozialforschung ohne Befragte? – Gedanken zur Markt- und Sozialforschung im Big Data Zeitalter Institut für Kommunikation und Marketing IKM Prof. Dr. Andreas Brandenberg Institutsleiter IKM T direkt +41 41 228 99 53 andreas.brandenberg@hslu.ch Luzern 09.03.2016 Verband Schweizer Markt- und Sozialforscher VSMS 03. März 2016, 16.30 Uhr
Marktforschung und «Big Data» Mit der Gründung des GfK Vereins in Nürnberg 1935 wurde die Marktforschung als ein Kanal etabliert, der die «Stimme des Verbrauchers zum Klingen bringen» sollte. (aus der Präambel der GfK, 1935) Folie 2, 09.03.2016
Marktforschung und «Big Data» «Es ist kein Geheimnis, dass die USA mehr und bessere Informationen aus Computern erlangen als durch die Befragungen von Menschen.» (Edward Snowden in NBC, 2014) Folie 3, 09.03.2016
Marktforschung und «Big Data» Inwieweit findet Marktforschung künftig ohne Befragte statt? (Winfried Hagenhoff, 2013) Folie 4, 09.03.2016
Marktforschung und «Big Data» Wann stellen Marktforscher mehr Data Scientists und Data Engineers ein als Sozialwis- senschaftler? Was bedeutet dies für das Selbstverständnis der Marktforscher? Folie 5, 09.03.2016
Datafizierung von «Allem und Jedem» Google Books – der Versuch, das gesamte schriftliche Erbe der Menschheit zu datafizieren und als Datenressource zu nutzen. Google: Digitalisierung Datafizierung Analytics z.B. Google Translator Folie 6, 09.03.2016
Datafizierung von «Allem und Jedem»
Das Volumen an
gespeicherten und
fliessenden Daten erreicht
im Jahr 2019 die 40
Zettabyte (ZByte) Marke!
Jährliches Wachstum: 40%
Source: http://www.atkearney.ch/most-popular-article/-/asset_publisher/i2dVshhjMVn3/content/big-
Folie 7, 09.03.2016 data-and-the-creative-destruction-of-today-s-business-models/10192
Datafizierung von «Allem und Jedem» Daten gibt’s wie Sand am Meer - buchstäblich: Wenn ein Sandkorn ein Byte ist, dann entsprechen 40 Zettabyte 57-mal der Menge aller Sandkörner an allen Stränden der Erde. Folie 8, 09.03.2016
Datafizierung von «Allem und Jedem» Algorithmen können immer subtilere Informationen aus digitalen Text-, Bild und Audiodaten erschliessen. z.B. Mimik, Gemütszustand, Zustimmung, Geschlecht, Herkunft, Alter, Attraktivität, Selbstwertgefühl, Objekterkennung, Physiognomie, Stimmlage usw. Folie
Datafizierung von «Allem und Jedem» Wie alt sehen Sie aus? Lassen Sie sich bewerten. (www.how-old.net) Folie
Datafizierung von «Allem und Jedem» Wie attraktiv sehen Sie aus? Lassen Sie sich bewerten. (www.faces.ethz.ch) Folie
Datafizierung von «Allem und Jedem»
Gibt es die Formel zum Sieg?
Im Falle der Bolton Wanderers (2003-2007)
offensichtlich schon...
Daten sind heute in allen Profi-Clubs
entscheidende Grundlage für
Taktiküberlegungen und Spielführung (z.B.
Arsène Wenger von Arsenal).
z.B. optasports.com. Zahlreiche Erkenntnisse:
Ballbesitz per se nicht entscheidend, sondern
jener im Drittel vor dem gegnerischen Tor
(Bedeutung der Defensive wird oftmals
unterschätzt, etc.).
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Folie 10/21/15Invasion der Sensortechnologien («Smartphones»)
Video
«That’s No Phone. That’s My
Tracker» (New York Times, 2012)
Smartphones können bereits heute über ein Dutzend
physikalische Parameter messen (z.B.
Beschleunigung, Barometer, Fingerabdruck, GPS,
Gyroskop, Helligkeit usw.).
Apps wie z.B. Sensor Box, Sensor Readout (beide
Android) oder Sensor Monitor (iOS) legen die
erstaunlichen Sensorfähigkeiten Ihres
Smartphones offen.
Code *#*#4636#*#* (Android) zeigt, welche Daten
gesammelt werden (unter «Telefoninformationen»).
Folie 13, 09.03.2016Invasion der Sensortechnologien («Wearables») Immer mehr Menschen überwachen ihre Gesundheit und ihre Lebensführung mit «Wearables». «Quantified-Self» verbindet Sensor- technologie, Datenvisualisierung, mobile Applikationen, Gamifikation und Big Data. Folie 14, 09.03.2016
Invasion der Sensortechnologien («Sensoren und Aktoren») Immer mehr Aktivitäten von Menschen können durch Sensoren und Aktoren ersetzt werden. z.B. «autonomes Fahren». Computer- gesteuerte Fahrzeuge sind bereits heute fast gleich schnell unterwegs wie Rennboliden, die von Formel One Fahrern gesteuert werden. Mehr... Folie 15, 09.03.2016
Internet of «Humans» + Internet of «Things» = Internet of Everything Menschen bilden mit anderen Menschen und Produkten immer komplexere mobile Sensornetze. z.B. «Urban Sensing» führt in Echtzeit Detailinformationen aus kleinsten Räumen zu einem Gesamtbild zusammen (Verkehr, Luftverschmutzung, Lärm, Infrastrukturschäden, Vegetationsentwicklung, sicherheitsrelevante Informationen usw.) Folie 16, 09.03.2016
Internet of «Humans» + Internet of «Things»
= Internet of Everything
«Die Verbindung von
Produkten mit dem Web
ist die Elektrifizierung
des 21. Jahrhunderts.»
(Mit Webb, CEO von Berg Cloud)
Folie 17, 09.03.2016Algorithmen ersetzen menschliche Expertise. Menschliche Expertise wird immer häufiger durch Algorithmen abgelöst. z.B. «Robo-Advisory», «Google Translator», «Diagnostic Robot», «Narrative Science», «Automatic Storytelling», «Automated Analysts» und viele mehr. Folie 18, 09.03.2016
«Big Data» macht 1to1 Marketing möglich. «Big Data» macht die vollständige Personalisierung und Individualisierung von Kundenbeziehungen möglich («1to1»). z.B. personalisierte Beratungs- und Produktangebote, dynamische Preissetzung, persönliche Assistenten, individualisierte Informations-Cockpits, intelligente Produkte und Dienstleistungen. Folie 19, 09.03.2016
«Data Crunching» ersetzt menschliches Verstehen. «Letztlich steht hinter Big Data das Versprechen, dass sich Verstehen durch Datenverarbeitung ersetzen lässt.» (Norbert Bolz, Professor für Medienwissenschaft an der Technischen Universität Berlin, Zeitgeistphilosoph und Trendanalytiker, 2013) Folie
Daten und Analytik schlagen Fachwissen. «Google hat nie behauptet, dass sie etwas von Werbung verstehen. Google hat einfach angenommen, dass bessere Daten und Analysen am Ende wichtiger sind als Marketing- wissen. Und Google lag richtig.» (frei übersetzt: Chris Anderson, Editor of „Wired“) Folie
Daten und Analytik schlagen Fachwissen. Google hat auch nie behauptet, dass sie das notwendige Fachwissen besitzen, um die einschlägigen Webseiten in einem Fachgebiet zu identifizieren. Google verlässt sich auf die Linkpopularität von Webseiten – und Fachspezialisten auf Google. Folie
«Data Crunching» ersetzt menschliches Verstehen. Kreditkartengesellschaften prognostizieren auf Basis von Umsatz-Kombinationen z.B. das wahrscheinliche Trennungsrisiko ihrer Kunden (wg. Kreditausfallrisiko) z.B. erscheint der Kauf von «Unterwäsche» in Kombination mit «Bier» und «Flugbuchungen bei American Airlines» als Risikoposition. Folie
«Data Crunching» ersetzt menschliches Verstehen. Schiri zum Spieler: «… wenn Du das Tor nicht erklären kannst, dann gilt es nicht …». Man muss nicht alles erklären können, um richtige Entscheidungen zu treffen, aber... Folie
«Data Crunching» ersetzt menschliches Verstehen. ...wenn man Dinge nicht versteht, sind Prognosen gefährlich. «Truthun»-Illusion: Für den Truthahn ist am Abend vor «Thanksgiving» die Chance, auch am nächsten Tag gefüttert und umsorgt zu werden, am grössten. (Gerd Gigerenzer, deutscher Psychologe) Folie
Das Scheitern von «Google Flu Trend»
Auch für Google gilt «GIGO». Wenn
80% der Menschen, welche den Doktor
wegen Grippe aufsuchen, gar keine
Grippe haben, dann kann deren
Internetsuche keine verlässliche
Informationsquelle sein.
Google überschätzt
in 100 von 108
Fällen die
Verbreitung der
Grippe beträchtlich
(rund 50%).
David Lazer et al.: Science 2014;343:1203-1205
Folie 26, 09.03.2016Bilderkennung und Textanalysen sind nicht perfekt. Semantische Fehlleistungen Eine Job-Plattform, die auch „Nowcasts“ der Job- Entwicklung erstellt, hat am 5. Oktober 2011 einen extremen Ausschlag verzeichnet. Der Grund war natürlich nicht eine dramatische Veränderung am Arbeitsmarkt, sondern der Tod von Steven Jobs, dem Gründer von Apple. Folie 27
«Reality Mining» - ein soziales Hubble-Teleskop
Hubble-Teleskop
Reality Mining analysiert
personenbezogene
Verhaltensdaten und liefert
völlig neue Einblicke in das
Verhalten von Individuen,
Gruppen und Gemeinschaf-
ten.
z.B. GPS-Daten, Call Detail Records, Tracking-
Daten, Social Media Einträge, Daten von «Social
Badges» usw.
Folie«Reality Mining» - Was macht erfolgreiche Teams aus? Mit Hilfe von «Social Badges» können die Kommuni- kationsmuster von Teams analysiert und mit hoher Genauigkeit die Team- Performance prognostiziert werden. vgl. diverse Arbeiten von Sandy Pentland, Massachusetts Institute of Technology Folie
«Reality Mining» - Wie glücklich sind Menschen? Einblicke in den Gemütszustand von Menschen («Hedonimeter») (www.mappiness.org.uk) z.B. Sind Menschen in einer Wohnumgebung mit viel Grünfläche glücklicher? Wie ist das Wohlbefinden während der Arbeit, Freizeit usw.? Folie
«Reality Mining» - Wie fühlt sich eine Stadt? de D-toren in Doetinchem, NL «Love» «Fear» «Happiness» «Hate» Folie 31, 09.03.2016
«Reality Mining» - Was verraten Facebook Likes über Nutzer? Folie 10/21/15 http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung
«Reality Mining» - Wieviel sagt Ihr Telefonierverhalten über Ihre
Persönlichkeit aus?
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Folie 10/21/15 http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung«Reality Mining» - Was verraten Tastenanschlagsmuster über die
Emotionen der Nutzer?
Übrigens: Auch trügerisches Schreiben kann über die
Tastenanschlags-Dynamik festgestellt werden.
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Folie 10/21/15 http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung«Reality Mining» - Konkurrenz für Befragungen? Aufgabe: Mit welchen Kameras werden am meisten Fotos geschossen? − Option: Kundenbefragung − Option: Auswertung von Bilddaten (Exif-Format) z.B. Ifolor wertet für seine Studie «So fotografiert die Schweiz» 6,2 Mio. Exif-Daten aus. Folie 35, 09.03.2016
Software-Unternehmen verdrängen traditionelle Anbieter. «Software is eating the world.» (Marc Andreessen, Mitgründer und Leading Partner der Venture Capital Firma Andreessen-Horowitz, Mitgründer von Netscape) Folie
Software-Unternehmen verdrängen traditionelle Anbieter. Big Data deckt Ineffizienzen bestehender Geschäfts- modelle schonungslos auf. − Vamoo − Google (Fahrzeugbau) − Amazon − Paypal − Uber − Airbnb − PriceStats − Netflix − und viele mehr Folie
Software-Unternehmen verdrängen traditionelle Anbieter. Blockbuster (Video Verleih) − 2004: 60.000 Mitarbeitende, 9.000 Shops − 2010: Konkurs von Blockbuster − Übrigens: Blockbuster hätte Netflix im Jahr 2000 für 50 Mio. USD kaufen können. Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. Unternehmen gibt es, weil hierarchische Strukturen bestimmte Transaktions- kosten verringern (Coase). Was passiert, wenn Big Data diese Transaktionskosten dramatisch verringert? Ronald Coase untersuchte, warum es überhaupt Unternehmen gibt. Seine entscheidenden Ideen über Transaktionskosten entwickelte er schon als Student (1932). Folie 39, 09.03.2016
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. «Banking is essential, banks are not.» (Bill Gates, Gründer von Microsoft, 1999) Folie 40, 09.03.2016
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. Institutionelle Kapitalanlage bzw. das Investment Banking (z.B. Quandl.com; PriceStats.com; Plot.ly; Quantopian.com; Rizm.equametrics.com; Estimize.com; SeekingAlpha.com; Google usw.) Zahlungssysteme bzw. Girokonten (z.B. Paypal, Alipay, TransferWise.com; Facebook und MoneyGram; Mint.com; Social Banking „Kaching“ usw.) Kreditgeschäft bzw. die Projektfinanzierung (z.B. Lendingclub.com; Crowdfunding; P2P-Lending; Lightfin.de; Kreditech.com; Wonga.com usw.) Vermögensverwaltung bzw. das Brokerage- Geschäft (z.B. Robot-Advisory; Vaamo.de; Wealthfront.com; Etoro.com; Tradingview.com usw.) Folie 41, 09.03.2016
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. «Market Research is essential, Market Research Companies are not.» (in Anlehnung an ein Zitat von Bill Gates, Gründer von Microsoft, 1999) Folie 42, 09.03.2016
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Simulation/Animation»
«Collection»
«Visual Analytics»
«Data Analytics»
«Visualisation»
«Integration»
«Effectuation»
«Data Mining»
«Storytelling»
«Extraction»
«Innovation»
«Ideation»
Folie 43, 09.03.2016Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
Data Innovation «Dateninnovatoren»
Data Generation (Startups,
Data Analytics Data Interaction
Agenturen, Innovationsformate
wie Hackathons, Open Data
Bewegung, Datenintermediäre
«Curation»
usw.)
«Simulation/Animation»
«Collection»
«Visual Analytics»
«Data Analytics»
«Visualisation»
«Integration»
«Effectuation»
«Data Mining»
«Storytelling»
«Extraction»
«Innovation»
«Ideation»
Folie 44, 09.03.2016Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
Data Innovation Data Generation «Datensammler»
Data Analytics Data Interaction
(Telekomunternehmen,
Banken, Retailer, Kreditkarten-
unternehmen, Transport-
«Curation»
unternehmen, Datenbroker,
«Simulation/Animation»
«Collection» Datenintermediäre, Crowd-
Sourcing-Plattformen usw.)
«Visual Analytics»
«Data Analytics»
«Visualisation»
«Integration»
«Effectuation»
«Data Mining»
«Storytelling»
«Extraction»
«Innovation»
«Ideation»
Folie 45, 09.03.2016Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
«Analytics-Spezialisten»
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
(Startups, Artificial
Intelligence, Maschine
Learning, Business Intelligence,
«Curation»
Datenintermediäre usw.)
«Simulation/Animation»
«Collection»
«Visual Analytics»
«Data Analytics»
«Visualisation»
«Integration»
«Effectuation»
«Data Mining»
«Storytelling»
«Extraction»
«Innovation»
«Ideation»
Folie 46, 09.03.2016Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
Data Innovation «Interaktions-Spezialisten»
Data Generation Data Analytics Data Interaction
(Startups, Agenturen,
Medienunternehmen, Narrative
Science und Automatic
«Curation»
Storytelling, Datenintermediäre
«Simulation/Animation»
usw.)
«Collection»
«Visual Analytics»
«Data Analytics»
«Visualisation»
«Integration»
«Effectuation»
«Data Mining»
«Storytelling»
«Extraction»
«Innovation»
«Ideation»
Folie 47, 09.03.2016Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
strategische
Data InnovationConsultants und
Data Generation Data Analytics Data Interaction
IT-Consultants
«Curation»
«Simulation/Animation»
«Collection»
«Visual Analytics»
«Data Analytics»
«Visualisation»
«Integration»
«Effectuation»
«Data Mining»
«Storytelling»
«Extraction»
«Innovation»
«Ideation»
Folie 48, 09.03.2016Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. Welches ist die strategische Rolle der Marktforscher im Big Data Zeitalter? Folie 49, 09.03.2016
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. Mögliche strategische Rolle von Marktforschern: - Vertikalisierer - Vertikale Integrierer - Netzwerkunternehmen - Schichtenwettbewerber - Personal Data Operatoren Folie 50, 09.03.2016
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
«Layer Competitors»
«Layer Competitors»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework «PD Operatoren»
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Simulation/Animation»
«Collection»
«Visual Analytics»
«Data Analytics»
«Visualisation»
«Integration»
«Effectuation»
«Data Mining»
«Storytelling»
«Extraction»
«Innovation»
«vertikale Integrierer»?
«Ideation»
«Vertikalisierer»?
Folie 51, 09.03.2016Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem «Personal Data sind das neue Öl des Internets und die neue Währung der digitalen Welt.» (Meglena Kuneva, European Consumer Commissioner, 2009) «99% von uns leben auf der falschen Seite des einseitig verspiegelten Glases». (Michael Fertik im Scientific American) Bildnachweis: https://sydneyweinstock.files.wordpress.com/2014/10/dribbble-digital-footprint.gif Folie
«Personal Data» sind Big Business. Folie 10/21/15
«Personal Data» sind Big Business. Folie 54, 09.03.2016
«Personal Data» sind Big Business. Populäre deutsche Nachrichten-Websites übertragen 2014 bei jedem Seitenaufruf Nutzungsdaten an bis zu 59 externe Services - für LeserInnen in keiner Weise erkennbar oder nachvollziehbar. Testen Sie: http://newsreadsus.okfn.de Folie 55, 09.03.2016
Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem Wo stehen wir jetzt? In der API-Ökonomie werden persönliche Daten über Schnitt- stellen Punkt zu Punkt ausgetauscht. Intermediäre bewirt- schaften persönliche Daten in ihren eigenen Ökosystemen. Poikola, Kuikkaniemi, Honko: MyData – A Nordic Model for human-centered personal data management and processing Folie 56, 09.03.2016
Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem Wo wir hin wollen? In einer nutzerzent- rierten Ökonomie hat jeder einzelne Nutzer die volle Autonomie über seine persönlichen Daten. Die Nutzer bewirtschaften ihre Profile selbst (z.B. in einem Personal Data Store). Poikola, Kuikkaniemi, Honko: MyData – A Nordic Model for human-centered personal data management and processing Folie 57, 09.03.2016
Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem
Marktforscher als «Personal
Data Operator»?
WEF: Unlocking the Value of Personal Data: From Collection to Usage, 2013
Folie 58, 09.03.2016Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Wenn Sie an unserer Arbeit interessiert sind, dann sind Sie herzlich willkommen! Kontakt: www.hslu.ch/datenwelten datenwelten@hslu.ch andreas.brandenberg@hslu.ch Folie 59, 09.03.2016
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