SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
Luzern
Institut für Kommunikation und Marketing IKM
Prof. Dr. Andreas Brandenberg
Institutsleiter IKM
T direkt +41 41 228 99 53
andreas.brandenberg@hslu.ch
09.03.2016
Markt- und Sozialforschung
ohne Befragte? –
Gedanken zur Markt- und Sozialforschung im Big Data Zeitalter
Verband Schweizer Markt- und Sozialforscher VSMS
03. März 2016, 16.30 Uhr
Folie
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)
2, 09.03.2016
Folie
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)
3, 09.03.2016
Folie
Marktforschung und «Big Data»
Inwieweit findet
Marktforschung künftig ohne
Befragte statt?
(Winfried Hagenhoff, 2013)
4, 09.03.2016
Folie
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?
5, 09.03.2016
Folie
Datafizierung von «Allem und Jedem»
6, 09.03.2016
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
Datafizierung von «Allem und Jedem»
7, 09.03.2016
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-
data-and-the-creative-destruction-of-today-s-business-models/10192
Folie
Datafizierung von «Allem und Jedem»
8, 09.03.2016
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
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»
10/21/15
12
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.).
Folie
Invasion der Sensortechnologien («Smartphones»)
«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»).
13, 09.03.2016
Video
Folie
Invasion 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.
14, 09.03.2016
Folie
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...
15, 09.03.2016
Folie
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.)
16, 09.03.2016
Folie
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)
17, 09.03.2016
Folie
Algorithmen 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.
18, 09.03.2016
Folie
«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.
19, 09.03.2016
Folie
«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.
26, 09.03.2016
David Lazer et al.: Science 2014;343:1203-1205
Google überschätzt
in 100 von 108
Fällen die
Verbreitung der
Grippe beträchtlich
(rund 50%).
Folie
Bilderkennung und Textanalysen sind nicht perfekt.
27
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.
Semantische Fehlleistungen
Folie
«Reality Mining» - ein soziales 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.
Hubble-Teleskop
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
31, 09.03.2016
«Hate»«Happiness»«Fear»«Love»
Folie
«Reality Mining» - Was verraten Facebook Likes über Nutzer?
10/21/15 http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung
Folie
«Reality Mining» - Wieviel sagt Ihr Telefonierverhalten über Ihre
Persönlichkeit aus?
10/21/15
33
http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung
Folie
«Reality Mining» - Was verraten Tastenanschlagsmuster über die
Emotionen der Nutzer?
10/21/15
34
http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung
Übrigens: Auch trügerisches Schreiben kann über die
Tastenanschlags-Dynamik festgestellt werden.
Folie
«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.
35, 09.03.2016
Folie
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).
39, 09.03.2016
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
«Banking is essential, banks
are not.»
(Bill Gates, Gründer von Microsoft, 1999)
40, 09.03.2016
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
41, 09.03.2016
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
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
«Market Research is
essential, Market Research
Companies are not.»
(in Anlehnung an ein Zitat von Bill Gates, Gründer
von Microsoft, 1999)
42, 09.03.2016
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
43, 09.03.2016
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Collection»
«Integration»
«Extraction»
«Innovation»
«Effectuation»
«Ideation»
«DataAnalytics»
«VisualAnalytics»
«DataMining»
«Storytelling»
«Simulation/Animation»
«Visualisation»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
44, 09.03.2016
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Collection»
«Integration»
«Extraction»
«Innovation»
«Effectuation»
«Ideation»
«DataAnalytics»
«VisualAnalytics»
«DataMining»
«Storytelling»
«Simulation/Animation»
«Visualisation»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
«Dateninnovatoren» (Startups,
Agenturen, Innovationsformate
wie Hackathons, Open Data
Bewegung, Datenintermediäre
usw.)
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
45, 09.03.2016
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Collection»
«Integration»
«Extraction»
«Innovation»
«Effectuation»
«Ideation»
«DataAnalytics»
«VisualAnalytics»
«DataMining»
«Storytelling»
«Simulation/Animation»
«Visualisation»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
«Datensammler»
(Telekomunternehmen,
Banken, Retailer, Kreditkarten-
unternehmen, Transport-
unternehmen, Datenbroker,
Datenintermediäre, Crowd-
Sourcing-Plattformen usw.)
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
46, 09.03.2016
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Collection»
«Integration»
«Extraction»
«Innovation»
«Effectuation»
«Ideation»
«DataAnalytics»
«VisualAnalytics»
«DataMining»
«Storytelling»
«Simulation/Animation»
«Visualisation»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
«Analytics-Spezialisten»
(Startups, Artificial
Intelligence, Maschine
Learning, Business Intelligence,
Datenintermediäre usw.)
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
47, 09.03.2016
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Collection»
«Integration»
«Extraction»
«Innovation»
«Effectuation»
«Ideation»
«DataAnalytics»
«VisualAnalytics»
«DataMining»
«Storytelling»
«Simulation/Animation»
«Visualisation»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
«Interaktions-Spezialisten»
(Startups, Agenturen,
Medienunternehmen, Narrative
Science und Automatic
Storytelling, Datenintermediäre
usw.)
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
48, 09.03.2016
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Collection»
«Integration»
«Extraction»
«Innovation»
«Effectuation»
«Ideation»
«DataAnalytics»
«VisualAnalytics»
«DataMining»
«Storytelling»
«Simulation/Animation»
«Visualisation»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
Konkurrenzierung durch
strategische Consultants und
IT-Consultants
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Welches ist die strategische
Rolle der Marktforscher im
Big Data Zeitalter?
49, 09.03.2016
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
Mögliche strategische Rolle
von Marktforschern:
- Vertikalisierer
- Vertikale Integrierer
- Netzwerkunternehmen
- Schichtenwettbewerber
- Personal Data Operatoren
50, 09.03.2016
Folie
Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen.
51, 09.03.2016
Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction
«Curation»
«Collection»
«Integration»
«Extraction»
«Innovation»
«Effectuation»
«Ideation»
«DataAnalytics»
«VisualAnalytics»
«DataMining»
«Storytelling»
«Simulation/Animation»
«Visualisation»
Data (Knowledge) Management
Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
«Vertikalisierer»?
«vertikale Integrierer»?
«LayerCompetitors»
«LayerCompetitors»
«PD Operatoren»
Folie
Vision – 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.
10/21/15
Folie
«Personal Data» sind Big Business.
54, 09.03.2016
Folie
«Personal Data» sind Big Business.
55, 09.03.2016
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
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.
Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem
56, 09.03.2016
Poikola, Kuikkaniemi, Honko: MyData – A Nordic Model for human-centered personal data
management and processing
Folie
Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem
57, 09.03.2016
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
Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem
58, 09.03.2016
Marktforscher als «Personal
Data Operator»?
WEF: Unlocking the Value of Personal Data: From Collection to Usage, 2013
Folie
Vielen 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
59, 09.03.2016

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie Markt- und Sozialforschung ohne Befragte?

Big Data nutzen - ohne Reue
Big Data nutzen - ohne ReueBig Data nutzen - ohne Reue
Lernen und Arbeiten im 21. Jahrhundert
Lernen und Arbeiten im 21. JahrhundertLernen und Arbeiten im 21. Jahrhundert
Lernen und Arbeiten im 21. Jahrhundert
Prof. Dr. Ronald Deckert
 
Somtypes Fokusreport Künstliche Intelligenz
Somtypes Fokusreport Künstliche IntelligenzSomtypes Fokusreport Künstliche Intelligenz
Somtypes Fokusreport Künstliche Intelligenz
Somtypes
 
Metadaten präsentation
Metadaten präsentationMetadaten präsentation
Metadaten präsentation
Michael Kronsteiner
 
Themenanalyse Zukunft der Arbeit
Themenanalyse Zukunft der ArbeitThemenanalyse Zukunft der Arbeit
Themenanalyse Zukunft der Arbeit
Somtypes
 
Pivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The Outlook
Pivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The OutlookPivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The Outlook
Pivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The Outlook
VMware Tanzu
 
bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016
bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016
bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016
acocon GmbH
 
Goldmedia Trendmonitor 2017
Goldmedia Trendmonitor 2017Goldmedia Trendmonitor 2017
Goldmedia Trendmonitor 2017
Goldmedia Group
 
Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?
Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?
Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?
Timo Wandhoefer
 
Recherche und Bewertung
Recherche und BewertungRecherche und Bewertung
Recherche und Bewertung
davidroethler
 
8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess
8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess
8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess
Kuble AG
 
20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten
20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten
20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten
Peter Heinzmann
 
IAB Impulse Präsentation - Artificial Intelligence in der Werbung
IAB Impulse Präsentation -  Artificial Intelligence in der WerbungIAB Impulse Präsentation -  Artificial Intelligence in der Werbung
IAB Impulse Präsentation - Artificial Intelligence in der Werbung
TUNNEL23 Werbeagentur GmbH
 
Digital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im Handel
Digital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im HandelDigital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im Handel
Digital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im Handel
Sebastian Koeffer
 
OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010
OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010
OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010
Lorenz Matzat
 
Big Data, Augmented Ubiquity, Quantified Self
Big Data, Augmented Ubiquity, Quantified SelfBig Data, Augmented Ubiquity, Quantified Self
Big Data, Augmented Ubiquity, Quantified Self
Joerg Blumtritt
 
WeGov meets Offene Kommunen NRW
WeGov meets Offene Kommunen NRWWeGov meets Offene Kommunen NRW
WeGov meets Offene Kommunen NRW
Timo Wandhoefer
 
Sport trifft Innovation: Technologies to watch
Sport trifft Innovation: Technologies to watchSport trifft Innovation: Technologies to watch
Sport trifft Innovation: Technologies to watch
Freelance
 
Big Data – Vorsprung durch Wissen
Big Data – Vorsprung durch WissenBig Data – Vorsprung durch Wissen
Big Data – Vorsprung durch Wissen
TechDivision GmbH
 
Big Data im Personalmanagement (HRM)
Big Data im Personalmanagement (HRM)Big Data im Personalmanagement (HRM)
Big Data im Personalmanagement (HRM)
Stephan Kaiser
 

Ähnlich wie Markt- und Sozialforschung ohne Befragte? (20)

Big Data nutzen - ohne Reue
Big Data nutzen - ohne ReueBig Data nutzen - ohne Reue
Big Data nutzen - ohne Reue
 
Lernen und Arbeiten im 21. Jahrhundert
Lernen und Arbeiten im 21. JahrhundertLernen und Arbeiten im 21. Jahrhundert
Lernen und Arbeiten im 21. Jahrhundert
 
Somtypes Fokusreport Künstliche Intelligenz
Somtypes Fokusreport Künstliche IntelligenzSomtypes Fokusreport Künstliche Intelligenz
Somtypes Fokusreport Künstliche Intelligenz
 
Metadaten präsentation
Metadaten präsentationMetadaten präsentation
Metadaten präsentation
 
Themenanalyse Zukunft der Arbeit
Themenanalyse Zukunft der ArbeitThemenanalyse Zukunft der Arbeit
Themenanalyse Zukunft der Arbeit
 
Pivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The Outlook
Pivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The OutlookPivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The Outlook
Pivotal Digital Transformation Forum: Digital Disruption: The Outlook
 
bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016
bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016
bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016
 
Goldmedia Trendmonitor 2017
Goldmedia Trendmonitor 2017Goldmedia Trendmonitor 2017
Goldmedia Trendmonitor 2017
 
Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?
Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?
Was bringt die Analyse von Facebook und Twitter für die politische Diskussion?
 
Recherche und Bewertung
Recherche und BewertungRecherche und Bewertung
Recherche und Bewertung
 
8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess
8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess
8 Thesen für das Digitaljahr 2016 – Christoph Hess
 
20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten
20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten
20171202 denkanstoss maschinen-assistentenkonkurrenten
 
IAB Impulse Präsentation - Artificial Intelligence in der Werbung
IAB Impulse Präsentation -  Artificial Intelligence in der WerbungIAB Impulse Präsentation -  Artificial Intelligence in der Werbung
IAB Impulse Präsentation - Artificial Intelligence in der Werbung
 
Digital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im Handel
Digital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im HandelDigital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im Handel
Digital oder nix!? Die Gegenwart und Zukunft der Arbeit im Handel
 
OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010
OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010
OpenData und Lokaljournalismus | Scoopcamp HH 2010
 
Big Data, Augmented Ubiquity, Quantified Self
Big Data, Augmented Ubiquity, Quantified SelfBig Data, Augmented Ubiquity, Quantified Self
Big Data, Augmented Ubiquity, Quantified Self
 
WeGov meets Offene Kommunen NRW
WeGov meets Offene Kommunen NRWWeGov meets Offene Kommunen NRW
WeGov meets Offene Kommunen NRW
 
Sport trifft Innovation: Technologies to watch
Sport trifft Innovation: Technologies to watchSport trifft Innovation: Technologies to watch
Sport trifft Innovation: Technologies to watch
 
Big Data – Vorsprung durch Wissen
Big Data – Vorsprung durch WissenBig Data – Vorsprung durch Wissen
Big Data – Vorsprung durch Wissen
 
Big Data im Personalmanagement (HRM)
Big Data im Personalmanagement (HRM)Big Data im Personalmanagement (HRM)
Big Data im Personalmanagement (HRM)
 

Mehr von Institut für Kommunikation und Marketing IKM

Weiterbildungsnutzen IKM
Weiterbildungsnutzen IKMWeiterbildungsnutzen IKM
Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»
Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»
Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»
Institut für Kommunikation und Marketing IKM
 
Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?
Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?
Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?
Institut für Kommunikation und Marketing IKM
 
«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux
«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux
«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux
Institut für Kommunikation und Marketing IKM
 
Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016
Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016
Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016
Institut für Kommunikation und Marketing IKM
 
Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?
Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?
Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?
Institut für Kommunikation und Marketing IKM
 

Mehr von Institut für Kommunikation und Marketing IKM (6)

Weiterbildungsnutzen IKM
Weiterbildungsnutzen IKMWeiterbildungsnutzen IKM
Weiterbildungsnutzen IKM
 
Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»
Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»
Informationsveranstaltung zur Studienrichtung «Kommunikation & Marketing»
 
Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?
Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?
Wie wirkt Community-Orientiertes Sponsoring?
 
«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux
«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux
«ShareCity» beim Schweizerischen Städtetag in Montreux
 
Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016
Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016
Zwischenstand des IDS Datenwelten - Dezember 2016
 
Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?
Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?
Sharing Economy: Krempelt AirBnB den Mietwohnungsmarkt um?
 

Markt- und Sozialforschung ohne Befragte?

  • 1. Luzern Institut für Kommunikation und Marketing IKM Prof. Dr. Andreas Brandenberg Institutsleiter IKM T direkt +41 41 228 99 53 andreas.brandenberg@hslu.ch 09.03.2016 Markt- und Sozialforschung ohne Befragte? – Gedanken zur Markt- und Sozialforschung im Big Data Zeitalter Verband Schweizer Markt- und Sozialforscher VSMS 03. März 2016, 16.30 Uhr
  • 2. Folie 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) 2, 09.03.2016
  • 3. Folie 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) 3, 09.03.2016
  • 4. Folie Marktforschung und «Big Data» Inwieweit findet Marktforschung künftig ohne Befragte statt? (Winfried Hagenhoff, 2013) 4, 09.03.2016
  • 5. Folie 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? 5, 09.03.2016
  • 6. Folie Datafizierung von «Allem und Jedem» 6, 09.03.2016 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
  • 7. Folie Datafizierung von «Allem und Jedem» 7, 09.03.2016 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- data-and-the-creative-destruction-of-today-s-business-models/10192
  • 8. Folie Datafizierung von «Allem und Jedem» 8, 09.03.2016 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.
  • 9. Folie 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.
  • 10. Folie Datafizierung von «Allem und Jedem» Wie alt sehen Sie aus? Lassen Sie sich bewerten. (www.how-old.net)
  • 11. Folie Datafizierung von «Allem und Jedem» Wie attraktiv sehen Sie aus? Lassen Sie sich bewerten. (www.faces.ethz.ch)
  • 12. Folie Datafizierung von «Allem und Jedem» 10/21/15 12 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.).
  • 13. Folie Invasion der Sensortechnologien («Smartphones») «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»). 13, 09.03.2016 Video
  • 14. Folie Invasion 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. 14, 09.03.2016
  • 15. Folie 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... 15, 09.03.2016
  • 16. Folie 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.) 16, 09.03.2016
  • 17. Folie 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) 17, 09.03.2016
  • 18. Folie Algorithmen 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. 18, 09.03.2016
  • 19. Folie «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. 19, 09.03.2016
  • 20. Folie «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)
  • 21. 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“)
  • 22. 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.
  • 23. 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.
  • 24. 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...
  • 25. 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)
  • 26. 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. 26, 09.03.2016 David Lazer et al.: Science 2014;343:1203-1205 Google überschätzt in 100 von 108 Fällen die Verbreitung der Grippe beträchtlich (rund 50%).
  • 27. Folie Bilderkennung und Textanalysen sind nicht perfekt. 27 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. Semantische Fehlleistungen
  • 28. Folie «Reality Mining» - ein soziales 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. Hubble-Teleskop
  • 29. 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
  • 30. 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.?
  • 31. Folie «Reality Mining» - Wie fühlt sich eine Stadt? de D-toren in Doetinchem, NL 31, 09.03.2016 «Hate»«Happiness»«Fear»«Love»
  • 32. Folie «Reality Mining» - Was verraten Facebook Likes über Nutzer? 10/21/15 http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung
  • 33. Folie «Reality Mining» - Wieviel sagt Ihr Telefonierverhalten über Ihre Persönlichkeit aus? 10/21/15 33 http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung
  • 34. Folie «Reality Mining» - Was verraten Tastenanschlagsmuster über die Emotionen der Nutzer? 10/21/15 34 http://crackedlabs.org/studie-kommerzielle-ueberwachung Übrigens: Auch trügerisches Schreiben kann über die Tastenanschlags-Dynamik festgestellt werden.
  • 35. Folie «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. 35, 09.03.2016
  • 36. Folie 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)
  • 37. 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
  • 38. 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.
  • 39. 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). 39, 09.03.2016
  • 40. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. «Banking is essential, banks are not.» (Bill Gates, Gründer von Microsoft, 1999) 40, 09.03.2016
  • 41. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 41, 09.03.2016 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.)
  • 42. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. «Market Research is essential, Market Research Companies are not.» (in Anlehnung an ein Zitat von Bill Gates, Gründer von Microsoft, 1999) 42, 09.03.2016
  • 43. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 43, 09.03.2016 Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction «Curation» «Collection» «Integration» «Extraction» «Innovation» «Effectuation» «Ideation» «DataAnalytics» «VisualAnalytics» «DataMining» «Storytelling» «Simulation/Animation» «Visualisation» Data (Knowledge) Management Data Archival / Security / Privacy / Trustframework
  • 44. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 44, 09.03.2016 Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction «Curation» «Collection» «Integration» «Extraction» «Innovation» «Effectuation» «Ideation» «DataAnalytics» «VisualAnalytics» «DataMining» «Storytelling» «Simulation/Animation» «Visualisation» Data (Knowledge) Management Data Archival / Security / Privacy / Trustframework Konkurrenzierung durch «Dateninnovatoren» (Startups, Agenturen, Innovationsformate wie Hackathons, Open Data Bewegung, Datenintermediäre usw.)
  • 45. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 45, 09.03.2016 Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction «Curation» «Collection» «Integration» «Extraction» «Innovation» «Effectuation» «Ideation» «DataAnalytics» «VisualAnalytics» «DataMining» «Storytelling» «Simulation/Animation» «Visualisation» Data (Knowledge) Management Data Archival / Security / Privacy / Trustframework Konkurrenzierung durch «Datensammler» (Telekomunternehmen, Banken, Retailer, Kreditkarten- unternehmen, Transport- unternehmen, Datenbroker, Datenintermediäre, Crowd- Sourcing-Plattformen usw.)
  • 46. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 46, 09.03.2016 Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction «Curation» «Collection» «Integration» «Extraction» «Innovation» «Effectuation» «Ideation» «DataAnalytics» «VisualAnalytics» «DataMining» «Storytelling» «Simulation/Animation» «Visualisation» Data (Knowledge) Management Data Archival / Security / Privacy / Trustframework Konkurrenzierung durch «Analytics-Spezialisten» (Startups, Artificial Intelligence, Maschine Learning, Business Intelligence, Datenintermediäre usw.)
  • 47. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 47, 09.03.2016 Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction «Curation» «Collection» «Integration» «Extraction» «Innovation» «Effectuation» «Ideation» «DataAnalytics» «VisualAnalytics» «DataMining» «Storytelling» «Simulation/Animation» «Visualisation» Data (Knowledge) Management Data Archival / Security / Privacy / Trustframework Konkurrenzierung durch «Interaktions-Spezialisten» (Startups, Agenturen, Medienunternehmen, Narrative Science und Automatic Storytelling, Datenintermediäre usw.)
  • 48. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 48, 09.03.2016 Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction «Curation» «Collection» «Integration» «Extraction» «Innovation» «Effectuation» «Ideation» «DataAnalytics» «VisualAnalytics» «DataMining» «Storytelling» «Simulation/Animation» «Visualisation» Data (Knowledge) Management Data Archival / Security / Privacy / Trustframework Konkurrenzierung durch strategische Consultants und IT-Consultants
  • 49. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. Welches ist die strategische Rolle der Marktforscher im Big Data Zeitalter? 49, 09.03.2016
  • 50. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. Mögliche strategische Rolle von Marktforschern: - Vertikalisierer - Vertikale Integrierer - Netzwerkunternehmen - Schichtenwettbewerber - Personal Data Operatoren 50, 09.03.2016
  • 51. Folie Traditionelle Wertschöpfungsketten zerfallen. 51, 09.03.2016 Data Innovation Data Generation Data Analytics Data Interaction «Curation» «Collection» «Integration» «Extraction» «Innovation» «Effectuation» «Ideation» «DataAnalytics» «VisualAnalytics» «DataMining» «Storytelling» «Simulation/Animation» «Visualisation» Data (Knowledge) Management Data Archival / Security / Privacy / Trustframework «Vertikalisierer»? «vertikale Integrierer»? «LayerCompetitors» «LayerCompetitors» «PD Operatoren»
  • 52. Folie Vision – 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
  • 53. Folie «Personal Data» sind Big Business. 10/21/15
  • 54. Folie «Personal Data» sind Big Business. 54, 09.03.2016
  • 55. Folie «Personal Data» sind Big Business. 55, 09.03.2016 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
  • 56. Folie 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. Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem 56, 09.03.2016 Poikola, Kuikkaniemi, Honko: MyData – A Nordic Model for human-centered personal data management and processing
  • 57. Folie Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem 57, 09.03.2016 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
  • 58. Folie Vision – Marktforscher als Player in einem neuen Ökosystem 58, 09.03.2016 Marktforscher als «Personal Data Operator»? WEF: Unlocking the Value of Personal Data: From Collection to Usage, 2013
  • 59. Folie Vielen 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 59, 09.03.2016