Dann und wann braucht es mehr Wissen, gesichert, wissenschaftlich. Das haben Thomas Wirth und Hans-Werner Klein in ihrem Podcast umgesetzt. Mehr dazu? Bitte sehr.

…achwas!? wird von Menschen gemacht, die man in bestem Marketing-Deutsch wohl korrekterweise als “Babyboomer” bezeichnen müsste. Das bedeutet, wir kennen das Web in seinen verschiedenen Ausprägungen seit seinen Anfängen in der Mitte der 90er Jahre. Und wir haben die Dinge nicht nur beobachtet, sondern aktiv teilgenommen. Wir waren und sind im Zentrum des Zyklons: Abteilungsleiter, Berater, Projektleiter, Gründer, Wissenschaftler, Freiberufler, Autor, Blogger, Trainer, Aufsichtsrat, Redner… Last not least versuchen wir als Dozent und Professor Studierende – maßgeblich vom Studiengang Onlinemedien an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg – möglichst wenig vom Lernen abzuhalten.

…achwas!? Das fragen wir uns in der Tat immer öfter, denn die Netze verändern unser Leben immer schneller und radikaler. Immer wieder sind wir hierüber erstaunt oder verblüfft und mitunter (ver)zweifeln wir, weil wir so mancherlei nie für möglich gehalten hätten. Das erzählen wir uns gerne gegenseitig, schon seit Jahren, und in diesem Podcast kann jetzt jeder zuhören. 

…achwas!? ist insofern mehr als ein Name. Es ist ein Motto für unseren Podcast, der sich zum Ziel gesetzt hat, seine Zuhörerinnen und Zuhörer gehörig mit (hoffentlich) Ungehörtem, möglicherweise sogar Unerhörtem zu informieren und zu unterhalten. Auch wenn die Themen auf den ersten Blick sperrig klingen mögen: Soziale Medien, Psychologie, Verhaltensökonomie, Technologie, Data Science, Studien, Experimente, Digitale Transformation…

Motto von achwas.fm
"Prodesse et Delectare", Horaz. Ars Poetica.
"Möge es nützen und erfreuen"

• Alle 14 Tage
• Sonntag Nacht
• Am 25.9. insgesamt 67 Folgen.

Wir können die Zukunft nicht vorhersehen, und gestalten sie doch. Durch Handeln oder Abwarten. Mit Wissen oder Ignoranz.

Passt es gerade? Nur kurz…. Für die nächste Party, das Fest, den Alltag: Der Artikel hat was mit Umarmen, Gläser klingen lassen und Denksport zu tun. Auch mit einer mächtigen Verbündeten im Alltag: Statistik (f).

Diesen unglaublich einfachen Rechentrick kann man auf allen Festen zum Besten geben. Einfach machen, wenn wieder nix los ist. „Erfunden“ hat das der 10jährige Carl Friedrich Gauß. Genau, der mit der Glockenkurve auf dem 10 DM Schein.

Einleitung zum Auftritt: Trinkspruch (auf das Brautpaar, die Geburtstagskinder, Preisträgerin, …) mit der Aufforderung: Lasst uns anstoßen. Bridge (zum Nachbarn der Nachbarin drehen und „die Frage stellen):

Wenn alle Gäste mit allen anderen Gästen zu Beginn einer Party miteinander anstoßen, wie häufig hört man die Gläser klingeln.

Oder: Die Menschen trudeln auf der Party ein, lange nicht gesehen, man nimmt sich in den Arm. Wie häufig wird umarmt, wenn jede*r mit jeder/m das macht?

Als einziger Gast der eigenen Party, ok, das wird nichts, das braucht man nicht rechnen.

• Bei zweien ist das: einmal, klar. Bei vieren schon sechs mal. Richtig gezählt? Was ist Ihr Ergebnis?

Das ging noch als Kopfrechnen. Aber wie ist das bei 5, 10, 20, 50, 100 Menschen?

Der 10 jährige Schüler Gauß hat zum Ärger seines Lehrers eine ähnliche Fragestellung recht schnell beantwortet können. Er entwickelte eine Formel:

Anzahl Umarmungen = (Anzahl der Personen * Anzahl der Personen – 1) /2.

Anzahl der Personen – 1? Der einzelne Menschen umarmt alle Anderen – bis auf sich (-1).

Weshalb durch 2 geteilt? Wir zählen die Umarmung von 2 Leuten nur einmal. Nicht gezählt wird, dass Gaby + Klaus sich umarmen, und dann noch mal Klaus + Gaby. Wenn es die selbe Gaby und der selbe Klaus sind.

Noch ein Tipp: den Trick niemals für mehr als 4 Personen im Kopf durchrechnen lassen. Das macht unsexy. Ausser auf Statistiker-Party.

Oder nutze einen Spickzettel, jeweils Anzahl der Personen und Anzahl der Umarmungen notieren, und staunen

Kommentar: Ist eine nette Formel, aber Partys mit so richtig vielen Leuten sind momentan sowieso je nach Bundesland rar gesät!

Das stimmt. Und hat auch was mit dieser Formel zutun: Wenn man die „Gaußsche Summe der Umarmungen“ als Kontaktmöglichkeit betrachtet, kann man auch die Möglichkeiten für ein Virus errechnen, sich zu verbreiten. Überraschend deutlich mehr als „dein Bauchgefühl“ ermittelt hat? So ging es mir – aber keine Panik: Das ist die einfache Kontaktmöglichkeit, keine Ansteckungswahrscheinlichkeit, Erkrankungs- oder Todesrate. Die hängen von weiteren Faktoren ab. Einfach nur die Chance eines Virus oder von Bakterien, sich zu verbreiten.

Ach ja: genau deshalb funktionieren Maske tragen, Abstand halten und auch die Einschränkung der Anzahl von Begegnungen im Stadion, der Disko, beim Einkaufen oder auf Festen.

Oder: Bei 2m Abstand sind die Arme zu kurz zum Anstoßen 😉 – und ein Luftstromdämpfer vor Mund und Nase lässt unseren Atem weniger weit kommen. Und wenn man zu weniger Menschen ist, gibt man auch dem Virus eine geringere Chance.

Die Maus (Sendung mit der) Welche Masken sind wie gut und erhöhen den Abstand? Die Sendung mit der Maus hat das einfach und sehr gut erklärt, welche Maskenart wie „funktioniert“. Ohne Mathe oder Statistik, aber mit einem Schlierenspiegel in Weimar. Neugierig? Schaut mal rein …

https://www.wdrmaus.de/filme/sachgeschichten/maske_funktion.php5

Ja stimmt, Google ist erst Ende September 1998 online gegangen.

Aber stellen wir uns mal vor – Google hätte es als Algorithmus und Tool Box für eine Suche in den 70ern schon gegeben.

Eingabemedium: Lochkarte (ich habe noch tausende davon „gepunched“ an der Uni Münster, Daten und Programme und Analyseabfragen für SPSS).

Datamedium: Band oder später Plattenstapel

Ausgabemedium: Anfangs noch Endlospapier und Kettendrucker (im eigenen Fach beim Dispatcher abholen, bitte!), dann vielleicht dieses Wunder an Haltbarkeit  und Ablesbarkeit: IBM 3278 Terminal Monitor.

Und hier gibt es das ganze in fast-echt: Das Projekt Google60 – Search Mad Men Style hat alles gebaut, als wenn es wiederentdeckt worden wäre –  im Web. 

Mein Fazit: Suchergebnisse werden „wertiger“, wenn sie langsam auf virtuellem Endlospapier mit dem Kettendrucker ausgedruckt werden.

Leider hat Google Schnittstellen „abgeschnitten“, diese Weg zurück in ein Google der `80er wurde verbaut und und nicht mehr verfügbar. Nur voreingestellte  Ergebnisse werden dargestellt.Immer noch merke ich: Die Eingabe erfolgt achtsamer, eine Lochkarte mit Tippfehler musste man auswerfen (am besten sofort zerstören) und eine neue punchen.

Ich habe  Search Mad Men Style für ganz wichtige Suchen genutzt, die Suche zelebriert und genossen.

Quelle: diese und weitere computeranische Zeitreisen bei Spiegel Online http://www.spiegel.de/netzwelt/web/zeitmaschinen-und-retro-simulatoren-im-internet-a-873938.html

Oder meinen Sie etwa, niemand glaubt diese Horoskope? Dann glauben Sie auch, das Thema Astrologie ist eher was für langweilige Partys, oder?

Der Reihe nach. Aufgeklärt wie wir sind, wissen wir: Die Sternbilder sind unsere zweidimensionale Sicht auf das Firmament. Sterne (also zumeist Sonnen und andere Selbstleuchter) sind Lichtjahre voneinander entfernt, und entfernen sich immer weiter voneinander. So verlor der Skorpion der Ägypter einige Teile seines Sternbildes, in denen die Römer wiederum eine Waage erkannten. Wir sehen diese hintereinander liegenden Lichtpunkte und sehen eine Gestalt darin. Das machte das Erkenne der Sterne einfacher und die Navigation nach den Sternen sicherer. Wir haben nur die Bilder und die Zuordnung zu den Monaten lange nicht angepasst: Die Kalenderreformen, vor allem aber das Taumeln der Erde auf ihrem Weg um die Sonne haben  die Zuordnung von Monaten zu Sternbildern verschoben.  In 2000 Jahren geht ein Sternbild etwa einen Monat „vor“.

Sei’s drum –  manches Quentchen Wahrheit finden wir in den oftmals überraschend hellsichtigen Texten besonders der ausführlicheren Horoskope.

Sind Sie offen? Wollen Sie es mal ausprobieren?

Ich biete Ihnen dazu einen besonderen Test auf der Basis von Künstlicher Intelligenz an.  Nach einem langjährig entwickelten statistischen Verfahren prognostiziert eine Software Ihr Sternkreiszeichen und beschreibt Ihre Eigenschaften. Dabei werden keine schützenswerte Daten verwendet, nur Parameter wie Lesedauer bis hierhin, Datum und Uhrzeit Ihres Besuchs und aktuell gültiges (echtes) Sternzeichen zum Zeitpunkt des Besuch.

Wichtig: Diese Seite (und databerata.de gesamt) speichert keinerlei Informationen Ihres Besuchs, sie sind völlig anonym hier unterwegs. 

Los geht’s: Sie benötigen nichts weiter als eine Möglichkeit Notizen zu machen.  Sobald Sie Papier und Stift oder auch die Notizfunktion im Smartphone bereit haben, laden Sie bitte diese Seite erneut. Und gehen zu dieser Sprung-MARKE

Geschafft. Bitte lesen Sie nun den folgenden Text sorgfältig durch, notieren anschliessend, wie gut dieser Text Sie beschreibt.
Die Skala reicht von 0= überhaupt nicht bis 5= voll und ganz.

Ihre Eigenschaften

• „Sie brauchen die Zuneigung und Bewunderung anderer, dabei neigen Sie zu Selbstkritik. Zwar hat Ihre Persönlichkeit einige Schwächen, doch können Sie diese im allgemeinen gut ausgleichen. Sie haben beträchtliche Fähigkeiten, die brachliegen, statt dass Sie sie zu Ihrem Vorteil nutzen. Äußerlich diszipliniert und kontrolliert, fühlen Sie sich innerlich manchmal  ängstlich und unsicher. Mitunter zweifeln Sie ernstlich an der Richtigkeit Ihres Tuns und Ihrer Entscheidungen. Sie bevorzugen ein gewisses Maß an Abwechslung und Veränderung, und Sie sind unzufrieden, wenn Sie von Verboten und Beschränkungen eingeengt werden. Sie sind stolz auf Ihr unabhängiges Denken und nehmen anderer Leute Aussagen nicht unbewiesen hin. Doch erachten Sie es als unklug, sich anderen zu freimütig zu öffnen. Manchmal verhalten Sie sich extrovertiert, leutselig und aufgeschlossen, manchmal auch introvertiert, skeptisch und zurückhaltend. Ihre Wünsche scheinen mitunter eher unrealistisch.“
  Quelle Ihres Textes: Bertram R. Forer

Was haben Sie notiert: Wie stark erkennen Sie sich in dem Text wieder auf einer Skala von 0= überhaupt nicht bis 5= voll und ganz?

Nun, vielen Dank!

Ersteinmal eine Erklärung, was Horoskope, gute Horoskope, wirklich hervorragend machen? Sie kennen Ihre Wünsche, Hoffnungen, Geheimnisse recht gut. In guter Absicht. Denn:

Horoskope tun einfach gut!

Horoskope gehören einer speziellen Literaturgattung an – sie sind Trivialliteratur mit einer sehr umfassenden Zielgruppe. Sie tun einfach gut, weil sie sehr allgemein gültige Aussagen treffen, in denen man sich gerne sehen möchte.

Der Autor der Zeilen Ihrer Eigenschaften (Bertram Forer) hat diesen Test schon 1948 entwickelt. Er erzählte seinen Studierenden, er wolle einen Persönlichkeitstest mit ihnen machen.
Die Studierenden füllten entsprechende Fragebogen aus. Jeder Teilnehmer bekam seine persönliche Auswertung, das Horoskop Die Studierenden wurden dann – genau wie Sie –  gefragt, in wie weit diese Auswertung zutreffend (valide) sei. Auf einer Skala von 1 (unzutreffend) bis 5 (trifft sehr gut zu) erreichte die Auswertung durchschnittlich 4 Punkte. Ein sehr gutes Ergebnis.

Die Texte waren allerdings für jeden Studierenden gleich, alle abgeschrieben aus einem x-beliebigen Zeitungs-Horoskop.

Seit 1948 wird das Experiment immer wieder bestätigt – wir vermuten bestimmte Eigenschaften bei uns und wollen diese auch bestätigt haben. Wichtig ist, dass die Beschreibung der Eigenschaften generalisiert ist, nur speziell und individuell scheint.
„Cold Reading“ oder auch „Wahrsagen“ funktionieren auf diese Art.

Und Persönlichkeitstests tun auch einfach gut

Stopp – bevor jetzt akademisches Naserümpfen über die Astrologie-Gläubigen einsetzt: Schon mal einen psychologischen Persönlichkeits-Test ausgefüllt? Vielleicht in einem Assessment, bei einer Bewerbung?

Der „Forer“ oder auch „Barnum Effekt“ wirkt auch bei nicht validen, aber weit verbreiteten Tests wie graphologischen Gutachten, den Reiss-Profilen und dem Myers-Briggs-Typindikator.

Fast schon fatal ist dies, wenn auf der Basis solch invalider Tests berufliche oder persönliche Entscheidungen getroffen werden. Reiss-Profile und der Myers-Briggs-Typindikator werden auch eingesetzt, um passende Bewerber für eine Position in einem Unternehmen zu finden.

Merke: Immer, wenn wir uns selbst in allgemein gehaltenen Tests einschätzen, unterliegen wir der Versuchung, uns auch wieder zu erkennen. Obwohl die Beschreibung eher vage gehalten wurde – und eigentlich auf  fast alle Menschen zutrifft.

An Horoskopen ist also tatsächlich was dran. Aber anders als gedacht. Und nur so als Tipp für jede langweilige Party: Mit ein wenig Übung und vielen Allgemeinplätzen steigen Sie zum/r Wahrsager*in des Abends auf. Der neue Stern am Firmament der Astrologie. Sie wissen ja, jetzt, wie es geht.

PS: Was hat das denn nun mit Zirkus Barnum zu tun? Der „Forer Effekt“ wird auch „Barnum Effekt“ genannt – nach dem Zirkusdirektor Phineas Barnum. Dieser hatte ein Kuriositätenkabinett, in dem für „jeden etwas“ zu finden war. So wie in den Texten der Wahrsager, Astrologen oder den trivialen Persönlichkeitstests.

Vor über 60 Jahren – 1957 – erschien Vance Packards Buch „The Hidden Persuaders“, in dem die Verführungskünste der Werbewirtschaft beschrieben wurden. Diese sollten den Konsumenten zum Kauf überreden – jenseits von dessen Bedürfnissen und dem Nutzen eines Produkts. Besonders perfide schien die in diesem Zusammenhang beschriebene Wirkung der „Subliminalen Werbung“ – kurze Einblendungen von nur unterbewusst wahrnehmbaren Botschaften. Allerdings gibt es diese gar nicht. Der Erfinder dieser Methode, der Marktforscher James M. Vicary, gab 1962 in einem Interview zu, dass er entsprechende Experimente nie durchgeführt hat. 

Die Analysen von -> Daniel Kahneman (Schnelles Denken, Langsames Denken) und Peter Kenning (Consumer Neuroscience) öffnen wirkliche Türen zu unseren unbewussten und bewussten Wegen von Kauf- und Nutzungsentscheidungen. Neu sind diese Ansätze nicht – sie werden allerdings immer stärker sowohl die Marktforschung wie auch die Gestaltung von „hirngerechtem“ Marketing stark beeinflussen. 

Auch wenn es bedeutet, sich vom Ideal des rational Handelnden Homo Oeconomicus zu verabschieden: Der irrenden, manchmal übereilt entscheidende, verführbare Mensch – das sind wir. Wir sollten das nicht als Kränkung, sondern humorvoll als Ergänzung unseres Selbstbildes betrachten:
„Da steh‘ ich nun ich armer Tor – und bin so klug als wie zuvor …“ läßt Goethe Faust sagen. Als habe er gewusst, dass nur der Weisheit erlangt, der seine Ressourcen nutzt, sowohl „langsam“ wie auch „schnell“ denken zu können.

Am 18. September 2018 findet in der Kölner LANXESS arena bereits zum fünften Mal Deutschlands größte Gründermesse und -konferenz StartupCon statt. Wie in den Vorjahren wird sie von einem erstklassigen Rahmenprogramm begleitet. 

Wegesrand-Expertin und xethix-Gründerin Ulla Coester hat dafür sechs hochkarätige Veranstaltungen konzipiert, die sich vor allem mit zentralen Fragen der Digitalisierung im Kontext von Technologie und Ethik befassen. „Nach den oftmals unreflektierten Technik-Diskussionen der letzten Jahre ist es wichtig, dass wir uns verstärkt damit beschäftigen, welche grundlegenden Fragestellungen die Digitalisierung aufwirft und welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen daraus erwachsen“, erklärt Coester.

„Digitalisierung um jeden Preis?“ heißt eine zentrale Podiumsdiskussion, in der Wegesrand-Geschäftsführer Thorsten Unger gemeinsam mit Prof. Dr. Gerald Lembke (Duale Hochschule Baden-Württemberg, Mannheim) und Jörg Bienert, Präsident des Deutschen  KI-Verbands, aktuelle Technologien im Kontext der damit verbundenen gesellschaftlichen Entwicklungen, Chancen und Risiken diskutiert.

Lautmalerischer Titel: „Da Da Da – Big Data – Smart Data – Dark Data“. Über den Einsatz und Probleme, wie etwa mangelnde Transparenz, bei der Nutzung von Big Data-Technologien, tauschen sich Hans-Werner Klein, Wegesrand-Experte für Marktforschung und Datenanalyse, und Bernd Fuhlert, Datenschutzexperte und Geschäftsführer der @-yet GmbH in einem Diskurs aus.

AR ist im Kommen, VR bleibt eine Nischenerscheinung, sagen aktuelle Studien. Ob das stimmt, und wohin die Reise der Visualisierungstechnologien geht, untersucht Thorsten Unger in seinem Impulsvortrag „VR/AR – Status Quo und Quo Vadis“. 

Die Veranstaltungen im Überblick

18. September 2018, LANXESS arena Köln, Bühne 2

09:30-09:50 Impulsvortrag Plattform Ökonomie: Kritische Auseinandersetzung, auch im Hinblick auf unser Wirtschaftssystem, Prof. Lutz Becker, Hochschule Fresenius Köln

09:55-10:10 Impulsvortrag Von der Theorie zur Praxis – Plattformökonomie im Mittelstand, Dr. Donatus Weber, Head of Innovation & Industry 4.0, Kampf GmbH & Co.KG

10:15-11:05 Podiumsdiskussion: Was müssen wir heute im Hinblick auf den Einsatz der Technologien diskutieren und initiieren, um die Zukunft im gewünschten Sinne zu gestalten? 

Prof. Lutz Becker, Jörg Schleicher (Senior Director, Huawei Technologies Deutschland GmbH), Dr. Donauts Weber, Ulla Coester 

11:10-12:05 Digitalisierung um jeden Preis? Ethischer Diskurs zur Folgenabschätzung der Technologie.

Prof. Dr. Gerald Lembke, Jörg Bienert, Thorsten Unger, Ulla Coester, Prof. Dr. Markus Jerger (BVMW) 

18. September 2018, LANXESS arena Köln, Bühne 3

13:30-13:55: Streitgespräch: DaDaDa: Big Data – Smart Data – Dark Data

Hans-Werner Klein, Bernd Fuhlert, Ulla Coester, 

14:00-14:40 VR/AR – Status Quo & Quo Vadis, Thorsten Unger, Ulla Coester

Wegesrand

Das Experten-Netzwerk Wegesrand hilft Unternehmen, insbesondere vor dem Hintergrund der Digitalisierung, ihre Innovationspotentiale zu entdecken, zu kanalisieren, zu bewerten und zu erschließen. Interdisziplinäre steuern den kompletten Innovationsprozess, von der Technologie bis zu den rechtlichen und finanziellen Rahmenbedingungen. Zur Wegesrand-Gruppe gehören ein Verbund an Beteiligungen, der unterschiedliche Gewerke innerhalb der digitalen Medienerstellung abdeckt, u.a. Serious Games, Gamification, Games und IP-Development.

Wie schafft es die UN, ein Monitoring in Echtzeit hinzubekommen, um bei sich anbahnenden lokalen oder globalen sozio-ökonomischen Krisen sehr schnell und effizient einen Überblick zu verschaffen, möglichst schon Krisen im Entstehen zu bemerken um dann früher über Massnahmen entscheiden zu können?

„Big Data“ könnte helfen: Die UN wird dies mit der Auswertung „Digitaler Quellen“ erreichen – das sind Nachrichten, Tweets, Sensorik, öffentliche Datenquellen. Geeignete Verfahren aus dem Umfeld Big Data können diese riesigen Datenmengen analysieren und mit der Expertise von Fachleuten als Informationspool mit Warnfunktionen bereitstellen.

Eine sehr gute Kombination aus „low-tech-sensors“ mit „high-tech-analytics“

Zur Zeit gibt es Global Pulse Labs in New York, Jakarta und Kampala. 

Ein wichtiges Projekt, dass helfen wird, die Welt für viele zu einem angenehmeren Ort zu machen.

Hier geht es zur Global Pulse Website der UN: Weiter

Dies ist ein Diskussionsbeitrag. Für alle, die weder Sport treiben („sollen müssten, jetzt keine Entschuldigung!“) noch in Unternehmen arbeiten (die gerade mal wieder „reorganisieren“!) oder sonst wie ungestört in  Ruhe atmen können, wird hier der Begriff „Komfortzone“ zerlegt. Alle anderen sind schon auf hoher rauher See, ausserhalb ihrer Komfortzone und können wegklicken.

Jetzt sind wir unter uns, wir Komfortzonis. Komfortzone? Klingt sexy wie der verstellbare Hosenbund oder ein weicher Zwickel aus Unterhosen des 20. Jhds? Ja, so soll es auch sein.

Wenn kein Argument mehr fruchtet, man keine Fakten mehr hat (oder noch nie hatte) oder eigene unlautere Absichten verschleiern möchte, dann kommt dieser Begriff: Komfortzone.

Meistens mit der Beschreibung einer Bewegung verknüpft. „Raus aus Deiner Komfortzone!“ So wie: „Geh mal raus, du guckst ja nur fern!“. „Mach mal was Anderes!“ „Entwickel Dich ja jetzt weiter!“. „Sei spontan, jetzt!“.

„Anmassend! Was mischt Du Dich da in mein Leben ein?!“ Möchte man rufen.

Aber der Reihe nach. Da hatte man doch irgendwann den „Mythos Motivation“ entdeckt. Mist, also Menschen motivieren geht nicht. Höchstens demotivieren geht. Wie bewegt man diese Massen an faulen Knochen denn nun? Wie bringe ich andere zu tun, was ich will? Wie kann ich Menschen dazu bewegen, etwas von mir zu kaufen?

Schlechtes Gewissen machen? Super Idee! Aber womit? Gängige Ideen wurden von den Fanta4 im Song „Gebt uns ruhig die Schuld“ bereits aufgezählt. Ist aber noch zu wenig, oder? Kennen wir doch zu genüge.

Genial: Man kommt auf die Idee der „Komfortzone“. Das ist der Bereich, in dem sich ein Mensch sicher und geborgen, zu Hause, angenommen, geliebt, respektiert und geborgen fühlt. Vielleicht auch stark.

Aber auch „unbeweglich“ ist?  Raus aus der Komfortzone verspricht neue Abenteuer, Dinge die man noch nie gemacht hat, die das Leben bereichern (könnten), die neue Chancen eröffnen (können), die einen mobiler machen (können), aus der Sicherheit raus holen und einem (vielleicht) noch mehr Sicherheit geben und Selbstvertrauen, eventuell. Vielleicht – wenn das alles sicher wäre, also ein Heilsversprechen, einklagbar vor US Gerichten, dann wäre es ja wieder eine Komfortzone.

Es gibt dazu ein perfides Bild: Eine Tafel, auf der ist ein X zu sehen mit der Unterschrift „Ich“. Darum ein kleiner Kreis mit der Unterschrift „Komfortzone“. Davon weiter entfernt ein viel größerer Kreis mit der Unterschrift „Wo das Leben wirklich passiert!“. Übersetzungshilfe: „Du Loser hast kein interessantes Leben, kaufe dies oder das, mache dies oder das – ja dann, dann lebst Du wirklich!“.

Die Komfortzone verlassen, das hören wir von Unternehmen, die Menschen aus dem Job und der Abteilung rauslösen wollen. Wo sie was können und wo sie sich wohl fühlen. Ja, sehr böse und faul, so ein „sich wohl fühlen“!

„Raus aus der Komfortzone“ hören wir auch von den Jochen Schweizers dieser Welt, die uns Fallschirmsprünge über der Arktis und Ballonfahrten mit Bungeejumping verkaufen wollen. Und von Fitness Studios, die unseren Schwabbelbauch uneigennützig in ein 8pack verwandeln. Halt, das stimmt so nicht, das muss man schon selbst machen. Also die einem die Gelegenheit geben, dies zu tun. Die Mitgliedschaft im Sportstudio für 24 Monate ähnelt daher eher dem Ablasshandel: Wenn das Geld im Kasten klingt, der Körper sich am Gerät rumschwingt – schwingen könnte, wenn man wollte. Wenn es jemand anderes mitbekäme, dass man nicht hingeht.

Und da sind wir dann angekommen: Dick, faul und gefrässig und in der Arbeit gemässig! Beweg Dich, Du faules Stück.  Oh sorry, das wäre Mobbing. Komm raus aus deiner Komfortzone hört sich sicherer an, nicht war? Da kann man ja nichts gegen sagen, nicht gegen klagen vor einem Arbeitsgericht.

Wie wäre es, wenn die „Komfortzonen-Hass-Prediger“ mal aus ihrer Komfortzone kämen? Dem unverbindlich-brutalen Neusprech durch die Gegensprechanlage im schusssicheren Wachhäuschen. Sagen, was sie wirklich meinen. Aber nein,  sie fühlen sich in ihrer Komfortzone so richtig wohl, in der Angst vor Konfrontation und Argumenten. In der Angst, mit Menschen sprechen zu müssen.

Dies ist ein Diskussionsbeitrag. Also, raus aus der Komfortzone von „Ja-Nicken“ oder „Nein-Schütteln“. Argumente suchen – dagegen und für die Komfortzone. Hier werden Sie keine Links finden dafür oder dagegen. Müssen Sie schon selber finden, da draussen, auf der rauen See des Wissens.

Eine schöne Zeit.

Update, Juni 2018: Ich gehe jetzt regelmässig in ein Sportstudio. HIIT- Hoch intensives Intervall Training. 2 mal die Woche. Habe ich einfach mal in meine Komfortzone integriert.

„Arbeit hatte niemals die Aufgabe, Menschen glücklich zu machen“. Höchstens satt und sicher, oder? 

Zu viel erwartet. Die SZ titelte dazu im Dezember 2016, einen Tag vor Heiligabend: „Zu viel Glück… “ Viele suchen im Job ihre Erfüllung. Kann die Liebe zum Beruf auch zu weit gehen?“

Fazit: Unternehmen haben nicht die Aufgabe, ein erfülltes Leben zu bescheren. Und Arbeitnehmer nicht die Aufgabe, das Glück im „Job“ zu suchen. Oder die Erfüllung.

Fertig. Weihnachten muss es richten.

Ist das aber eigentlich die richtige Fragestellung? Denn in der ganzen Diskussion über „Work-Life-Balance“ aber „Raus-aus-der-Komfortzone“ und „extra-Meile-gehen“ geht oft eins unter:

So wie „die Firma“ mit nach Hause genommen wird, so wird auch „das Private“ nicht beim Pförtner abgegeben oder in’s Schliessfach am S-Bahnhof gepackt.

Unternehmen sind nun mal eine Versammlung von Menschen, von Individuen, die unterschiedlich glücklich sind. Aus unterschiedlichen Gründen, privaten und beruflichen, strukturellen, politischen. Das kann das Engagement im Beruf befördern oder hindern.

Es ist nicht die „natürliche“  Aufgabe eines Unternehmens, das private Glück zu steigern. Dazu ist es zu vielgestalt.

In meistens Inhaber geführten Unternehmen gibt es manchmal einen anderen Spirit. Hinweis: Solange man noch nicht für die vielen „hidden champions“ – oftmals Weltmarktführer – arbeitete, ahnt man kaum, was alles getan wird, um Talente zu holen und zu halten.

Vielleicht auch aus einer gewissen Notwendigkeit, Talente „in die Pampa“ locken und dort halten  zu wollen. Kreuztal-Krombach ist nicht Berlin-Mitte. Auch wenn in Krombach das bessere Bier gebraut wird und auch mehr wunderschöne Gegend ist (lässliche Sünde der nostalgisch-verklärten Heimatverbundenheit. Man verzeihe, bitte).

Oftmals geschieht dies aber aus der Haltung dem Mitarbeiter, seiner Familie, dem wirtschaftlichen Umfeld gegenüber, die offen als gelebte Unternehmenswerte kommuniziert werden.

Ein Unternehmenswert kann tatsächlich sein, das  subjektiven Wohlbefinden der Belegschaft des Unternehmens zu kennen. Um zu wissen – wie geht es uns – abgesehen von der wirtschaftlichen Lage (die findet man in der Bilanz).

Ein Wert kann es auch sein , Angebote auf freiwilliger Basis zum „glücklicher sein“ zu schaffen.

In der Bilanz findet man nirgendwo einen expliziten Hinweis auf Glück  – gleichwohl findet man die Auswirkung eines imaginären „Glücksindex“  überall.

Mit den Messungen der Gesundheit, der  Arbeitszufriedenheit und -loyalität versucht man, dem subjektiven Status „Glück“ im Unternehmen näher zu kommen – betrachtet dieses aber verständlicherweise auf das Thema „Arbeit“ fokussiert.

Im viel besprochenen, schon etwas älteren Buch „Die glückliche Gesellschaft“ forderte der britische Wirtschaftswissenschaftler Richard Layard 2005* einen Kurswechsel im Denken, was Glück denn nun sei –  konnte aber keine Werkzeuge anbieten, das Geforderte auch zu erreichen.

Wie wäre es also, wenn ein Unternehmen wüsste, wie hoch der „Brutto-FirmenGlücksIndex“ ist – also das gesamte Glück aus allen Quellen, privaten wie beruflichen aller Mitarbeiter?

Braucht es dazu Neugierde, sich dem zu stellen? Ja – und Mut seitens des Unternehmens wie auch der Sozialpartner.

Es reicht nicht aus, diesen Index zu kennen. Es braucht wissenschaftlich fundierte Verfahren, um sowohl Daten zu erheben, wie auch interne „Glücksbotschafter“ auszubilden um das Glück der Menschen in der Firma nachhaltig steigern können, damit es nicht nur bei spannenden Erkenntnissen und noch einem Index, KPI „Glück“, bleibt.

Löst das denn alle Probleme von Menschen in Unternehmen?  Macht „instant Glück“ auch die Digitale Transformation? Industrie 4.0 qua Glück?

Nein. Aber Unternehmen sind immer die Versammlung von Menschen mit all‘ ihren Fähigkeiten, Fertigkeiten – und Emotionen.

Individuelles Glück findet in all’ unseren „Ichs und Wirs“ statt – ob „privat“ in der Familie, im Verein, in der Firma.

Wenn Unternehmen so etwas anböten, was käme denn dabei so rum, so ökonomisch …?Üblicherweise erfolgt an dieser Stelle die  Umrechnung von Zufriedenheit, Loyalität und Glück in wirtschaftliche Indikatoren wie  „ein Pfund Glück = 0,1 Punkte besserer RoI“. Dazu gibt es sehr viele Studien, von Traumergebnissen bis fundierte, valide Ergebnisse. Das, was die Unternehmen „davon haben“, hängt von der Branche, dem Standort, dem Unternehmensstatus und „Reifegrad“ im Sinne von gelebter Mitarbeiterpartizipation und anderen Faktoren ab. Gerne mehr im Gespräch zu Ihrer Situation.

Vielleicht hilft zwischenzeitlich eine „märchenhafte“ Idee bei den Überlegungen:  Wo soll sich noch mal der sagenhafte Goldtopf befinden? Genau – am Ende des Regenbogens. Verdoppeln wir doch unsere Chancen auf einen Hauptgewinn: Vielleicht bedeutet „der Firmen Glück“ das „andere Ende“ des Regenbogens. Gold und Glück, eine „alpha bet“ würde das Larry Page  nennen.

Solche Regenbogengedanken führen unweigerlich  nach Bhutan. Was Bhutan** damit zu tun hat? Die erste offiziell durchgeführte „Bruttonationalglück“-Befragung fand dort im Jahr 2008 statt – aber schon seit dem 18.Jhd. ist das Glück der Bevölkerung in der Verfassung als Ziel für Politik und Wirtschaft definiert.

Diese Definition zieht Kreise – der „Happy Planet Index“ rated das Glück von Individuen in Staaten.

Und jetzt wird ein Schuh draus: Unternehmen und die Arbeit sind nicht primäre „Glücksmaschinen“.

Vielleicht locken bestimmte Unternehmen aber mehr glückliche Menschen an? Oder diese Unternehmen haben nichts dagegen, dass Menschen glücklich sind? Oder andere bekommen nicht mit, wenn das Gegenteil der Fall ist?

Jetzt gilt es: Am 13.3.2018 begann das Startnext Crowdfunding zu „Coach dein Glück“. 

Anfangs eine Initiative, um Individuen mehr Glücksgefühle im Leben zu ermöglichen. Aus der Werkzeug-/Schatzkiste erfahrener Coaches werden einfach anzuwendende Tools angeboten, um unpraktische Glaubenssätze aufzulösen und sich spielerisch und erfolgreich mit dem inneren Schweinehund anzufreunden, der sich dabei als wertvoller Spurensucher in Sachen  Stolpersteinen auf dem Weg zum persönlichen Glück erweist.

Daraus entwickelte sich die Idee.

Über das Startnext Projekt machen wir daher auch den „FirmenGlücksIndex“ buchbar Zunächst ausschliesslich als „Dankeschön“ für einen Finanzierungsbeitrag. Bei entsprechender Nachfrage aber auch stand-alone als B2B-Produkt ab Q2 2018 zu erwerben.

Also – Sie sind neugierig auf mehr FirmenGlück? 

So soll’s denn sein.

1. Wir kommen persönlich in Ihre  Firma und entwickeln die spezifische Befragung für Ihren FirmenGlücksIndex  (FGI).
2. Wir erheben firmenintern anonym und sicher,  bevorzugt online, den FGI
3. Wir zeigen, wo Handlungsbedarfe liegen und bilden interne Glücksbotschafter aus, um das Firmenglück nachhaltig zu steigern (2-tägiges Seminar).

Optionen / auf Wunsch

1. Auf Wunsch evaluieren wir, wie sich der FIG im Laufe der Zeit für Ihr Unternehmen verändert.
2. Auf Bedarf bilden wir weitere Glücksbotschafter aus.

Sie freuen sich darauf, mehr zu erfahren? Was für ihr Glück zu tun? 

https://www.startnext.com/coachdeinglueck ist die richtige Adresse, um mehr zu erfahren

*Richard Layard: Die glückliche Gesellschaft. Kurswechsel für Politik und Wirtschaft. Campus, Frankfurt a.M. 2005

**Übersicht zum „Modell Bhutan“  auf Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/Bruttonationalglück

** Aktuell 19.03.2018  Ha Vinh Tho Leiter des  Zentrums für Bruttonationalglück in Bhutan in „Manager Magazin“: http://www.manager-magazin.de/unternehmen/karriere/ha-vinh-tho-vom-bruttonationalglueck-zum-unternehmensumbau-a-1197852.html

In den vergangenen Monaten hat sich in unserer Branche sehr viel getan, mit Wucht geht es raus aus der manchmal akademischen Ecke hin zum praktischen nutzenorientierten Handeln.

Der nächste Schritt: Wir vervollständigen  unser Angebot um  Hardware / Software zur analyticsbasierten  Steuerung.

Und wir erweitern das Analyse Angebot der Twenty54Labs DataScience Analysen um  „Artificial Intelligence Maschinen (AI)“.  

Vorschlag: Wir  stellen unsere Lösungen vor und kommen für eine  „Puddingprobe“ bei Ihnen  vorbei: Getreu dem Motto unseres CEO Jurgen Moerman „The proof of the pudding is in the eating“ – der Beweis für die  Möglichkeiten einer Sache liegen im Ausprobieren, nicht im Studieren von PowerPoint oder Verkaufsprospekten. Denn Sie wissen ja: Grau ist alle Theorie …. 

Ach ja – Dark Data: Das sind Daten, die ein Unternehmen besitzt, die aber nicht ausgewertet werden, weil sie unbekannt sind, also im Dunkeln liegen. Dieses „verborgene Gold“ zu entdecken ist übrigens eine unserer Lieblingsaufgaben.

„Ich bin  Data Scientist in meiner eigenen Firma mit dem Namen Twenty54Labs. Die Zentrale der Firma ist in Valkenburg (NL) und es gibt noch Kollegen in Bonn (D) und  Santa Rosa (Kalifornien / USA).

Data Scientist – was macht er denn da genau? 

„Die Aufgabe eines Data Scientist ist es, aus großen Datenmengen Informationen zu gewinnen, Zusammenhänge zu erklären und Empfehlungen abzuleiten. Dazu bedient er sich Werkzeugen aus Mathematik und Statistik.

Wie macht er das denn?

„Unübersichtliche, große, teilweise ungeordnete Datenmengen (z.B. Texte, Zahlen, Tweets, Facebook Posts, Maschinendaten, Bilder – das alles wird „Big Data“ genannt) werden mit Computerhilfe sortiert und auf einander bezogen. So konnten wir zum Beispiel für ein Lager mit Ersatzteilen einer Fabrik rausfinden, wie die Teile heissen, die da im Regal liegen. Selbst wenn die Schilder abgegangen sind und auf dem Boden rumliegen oder man früher und heute unterschiedliche Namen verwendet. Oder bei Maschinen rausfinden, ob bald irgendwas kaputt geht – bevor es kaputt geht.

„Anschließend werden aus den ersten Ergebnissen Ideen abgeleitet, was das denn bedeuten kann, was wir rausfinden. Diese Ideen überprüfen wir dann mit Mathe und Statistik: Stimmt’s oder stimmt’s nicht? Und – wie sicher sind wir uns?

Kurz gesagt?

„Ich bin „Rausfinder“ und „Dolmetscher“  zwischen Daten und Menschen. Manche nennen mich auch deshalb „DataBerata“.  Ich arbeitet schon lange mit Zahlen und Menschen und Daten. Das Wissen gebe ich auch gerne weiter – wie Du weisst, bin ich auch Lehrer an einer Hochschule, schreibe Fachbücher, halte Vorträge und gebe mit Kollegen Bücher heraus.

Was braucht man, um Data Scientist zu werden? 

• Statistik-Wissen und Spass, mit Zahlen zu arbeiten
• Spass an Mathe als Handwerkszeug
• Kreativität – manchmal „verrückte Ideen“
• Kommunikationstalent – also mit Menschen und Computern reden zu können
• Neugierde, um  neue Dinge zum Nachgucken, also Werkzeuge, selbst zu entwickeln
• Stark sein – weil ich meine  Ergebnisse  immer noch mal genau angucke und von den Kollegen prüfen lasse, ob sie auch richtig sind
• guten Menschenverstand und Erfahrung
• auch ein Studium u.a. in den Fachrichtungen Data Science, Business Intelligence, Sozialwissenschaft, Volkswirtschaft, Psychologie

Kann man das denn wirklich studieren? 

„Inzwischen ja – momentan noch in einigen wenigen Studiengängen „Data Science“ oder aufbauenden Masterstudiengängen. Aber die  gibt es zur Zeit schon. Und es werden immer mehr.

In welchen Firmen arbeitet man als Data Scientist? Ausser in der eigenen?

„Überall dort, wo man aus Daten Informationen gewinnen will: Heutzutage eher fast überall. Von Werbeagenturen über produzierende Unternehmen (Lebensmittel, Autos, Kleidung), Handelsunternehmen, Behörden (Kriminalpolizei), in der Marktforschung, bei Versicherungen bis hin zu Lehre und Forschung …

Gibt es denn auch noch freie Stellen?

„Ja – jede Menge, weltweit. Sowohl für Angestellte, wie auch für Selbständige.

Mehr Informationen zum Thema Data Scientist bei mir. Und hier.

Als Data Scientist, Autor und Unternehmer interessiert mich dieses Thema aus professioneller Sicht. Und endlich gibt es einen Use Case dazu: Titel „Cambridge Analytica, Trump, Brexit und noch ganz viel mehr!“.

Hier die wichtigsten Ergebnisse.

In „Das Magazin“ erscheint am 3.12.2016 der folgende Artikel über Michal Kosinski, einen Data Scientist, der herausragende Grundlagenforschung betrieben hat.  https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt/

Michal  Konsinski hat an der Cambridge University ein Verfahren entwickelt, wie man aus auch kurzen schriftlichen oder symbolischen Äusserungen von Personen auf die Persönlichkeit dieser Person schliessen kann. Diese Texte können unterschiedliche Quellen haben – und auch aus  dem Web (Bsp. Texte oder „Likes“ bei Facebook) bezogen werden. Das klingt wundersam und genial – und ist wie üblich mit einer sehr guten Idee, Fleiss und Forscherdrang umzusetzen.

Es empfiehlt sich, das Ergebnis der Forschungsarbeit im Web zu besuchen. Auf der Website https://applymagicsauce.com/demo.html kann man sich mit eigenen Texten versuchen. Zwischenergebnis nach meinen Recherchen: Das was die Cambridge UNIVERSITY (nicht die Firma!!) macht, ist wirklich fundiert und sehr interessant.

Forschen Sie selbst. Vielleicht mit mit eigenen Texten. Sie werden sehen – ein paar Zeilen eigenen Textes – und sie können „psychografiert“ werden. Vielleicht entdecken Sie auch den „Schwager Effekt“, von Statistikern „n=1“ Effekt genannt: Schwager Effekt:  Zu jeder Statistik findet man einen Schwager, auf den diese Statistik nicht zutrifft. Das „n=1“ bedeutet – der Schwager ist nur eine einzelne Person, und damit kein Beweis „gegen“ die Statistik, die wurde (hoffentlich) an einer repräsentativen Stichprobe erhoben.

Das bedeutet: Die Ergebnisse der Tests werden nicht  immer 100% zutreffend für Sie sein. Sie sind auch nur „n=1“ – also eine einzelne Person. Beim weiteren Erforschen der Seite bekommen Sie aber  Informationen, wie es zu diesem Instrument kam und wie exakt dieses messen kann. Beim Klicken der an den Indikatoren positionierten „?“  wird u.a. erklärt:  „The predictive model was built using a sample of 260,000 participants’ scores on the 100-item long International Personality Item Pool Questionnaire (IPIP), arguably the most popular personality assessment in use today“. Prediction Accuracy (Area Under the Curve) : Between .35 and .50″ (Anmerkung: perfekt wäre eine Güte von 1 = 100%ig richtige Vorhersage, ganz mies 0 = 0%).

Wie hat Herr Kosinski (und seine Kolleg*innen) das also gemacht? In einer Studie mit 260.000 Menschen werden Zusammenhangsmaße zwischen den Ergebnissen von psychologischen / psychiatrischen Tests (Big 5) und „anderen“ Variablen ermittelt. Ziel ist es,  die Fragen des wissenschaftlichen Tests „Big 5“ gar nicht mehr stellen zu müssen, sondern sogenannte „Proxies“ (Stellvertreter) zu finden, die hoch korrelieren. Statt 100 Fragen beantworten zu lassen,  braucht man nur noch diese Proxies (Bilder, Formulierungen, Likes) als Indikator. Dieses Verfahren wird auch bei der Entwicklung von Persönlichkeitstest genutzt, um handhabbare (z.B. kurze),  valide (genaue) und reliable (verlässliche) Messverfahren zu entwickeln.

Die Bildung von Proxies kann mit dem Verlust der Güte eines Test einhergehen – die Vorhersagegenauigkeit leidet. Aber: Wenn ich statt der 100 Fragen der Persönlichkeitstest nur die Anzahl der Likes auswerten muss, um z.B. Neurotizismus zu erkennen, geht’s schneller, man muss nicht Fragebogen ausfüllen lassen, es ist preiswerter. Aber halt nicht so genau.

Herr Kosinski zeigt auf, dass dies auch mit öffentlich zugänglichen Proxies geht: Diese Art der Äusserungen findet man man bei Facebook in jedem Profil. Nun, eine Vorhersagegenauigkeit von .35 bis .50  ist nicht sonderlich hoch, im wissenschaftlichen Sinne. Aber schon nutzbar, wenn man ansonsten nichts weiss über ein Gegenüber oder eine Person hinter einem Facebook Profil. Und, wenn man nichts weiss, aufgrund von Selbstauskünften wie Wohnort und Beziehungsstatus mit der Giesskanne Werbung ausschütten müsste.

Es wird so gut nutzbar sein, dass tatsächlich die ein oder andere Person gefunden wird, die von ihrer Persönlichkeitsstruktur für definierte politische Botschaften oder Produktwerbung aufgeschlossener ist.

Zwischenbemerkung – die sogenannten „Big 5“ zu nehmen, ist der richtige Ansatz: Alle anderen Persönlichkeits-Tests sind eher auf dem Mess-Niveau von Horoskopen. Siehe: https://databerata.de/anleitung-zum-wahrsagen/.

Die Firma Cambridge Analytica (CA) nutzt dieses Vorgehen kommerziell und posaunt: Wir haben nicht nur Trump gekrönt, sondern bereits dem „Brexit“ den Weg  bereitet.

Wie genau soll das gehen?

1. Cambridge Analytica ermittelt „auf Vorrat“ Persönlichkeitsprofile aus Facebook Profilen
2. CA bekommt den Auftrag, potentielle Trump-Wähler zu finden und zu beeinflussen
3. Eine Analyse der Zielgruppe „potentielle Wähler von Trump“ hätte ergeben, dass diese eher zu einer selbstunsicheren Persönlichkeitsstörung  neigen („… ist gekennzeichnet durch Gefühle von Anspannung und Besorgtheit, Unsicherheit und Minderwertigkeit. Es besteht eine andauernde Sehnsucht nach Zuneigung und Akzeptiertwerden, eine Überempfindlichkeit gegenüber Zurückweisung und Kritik mit eingeschränkter Beziehungsfähigkeit. Die betreffende Person neigt zur Überbetonung potentieller Gefahren oder Risiken alltäglicher Situationen bis zur Vermeidung bestimmter Aktivitäten.
   Quelle Wikipedia, https://de.wikipedia.org/wiki/Selbstunsicher-vermeidende_Persönlichkeitsstörung vom 17.1.2017 11:05).
4. Cambridge Analytica  selektiert aus den gespeicherten Persönlichkeitsprofilen die zutreffenden Zielprofile (a la Kosinski)
5. und postet auf deren Timeline in Facebook entsprechende Meldungen
6. … und kann tatsächlich, nicht perfekt, aber ganz gut, Meinungen beeinflussen.

Beim genaueren Hinsehen entsprechen diese Schritte auch einem „traditionellen“, durch  Tracking und Tracing generierten Profiling von Zielpersonen im Web. „Personalisierte Werbung“ heisst der Fachbegriff.   Nur ist dieses Profiling meistens nicht so gut ….

Mit den Veröffentlichungen von und über Cambridge Analytica entstand eine Welle von Kommentaren, die wie einander zitierend sich zumindest an einem Wortspiel probierten: „Big Data – Big Schwindel“ wurde z.B.  am 6.12.16 die Meldungen in der WELT getitelt. Wobei diese nicht-Fach-Artikel mit wenig statistischer und analytischer Fachkenntnis aufwarten konnten.

Hat nun CA Trump auf den Thron geholfen? Dem Brexit zur Mehrheit verholfen? Ob das Schwindel war – das könnten exakte Analysen und Befragungen beantworten. Auf jeden Fall ist Cambridge Analytica ist ein echter PR Coup gelungen. Sehr lautstark krönen sie sich zu den Königsmachern. Und es stimmt: Ihre Werkzeuge greifen auf der Basis Psychografie besser, als es anderen Verfahren des Tracking und Tracing tun (die üblicherweise auf Grund einer Surf-Historie  einer Person ein „Profil“ zuweisen, um dann individuelle Werbung zu schalten).

Meine Meinung ist: Das Ziel von CA dürfte nicht der nächste Auftrag von der AfD oder Herrn Wilders sein, sondern Fuß zu fassen in der lukrativen Welt des Tracking und Tracing: Ein echter Clou! Kategorisiere psychografisch ein Facebookprofil auf Basis der Likes und Statements, spiele „passgenaue“ Werbung (Adds) hinzu, und revolutioniere den Markt der Online Werbung. Damit wäre CA ein idealer „Partner“ für Facebook, Google & Co..

TL; DR

Cambridge ANALYTICA nutzt eine fundierte wissenschaftliche Entwicklung der Cambridge University, um Personen zu „psychografieren“. Diese „Psychografien“ können genutzt werden, um leicht beeinflussbare Menschen zu finden um diese zu „informieren“.

Nutzbar ist dies sowohl für Politiker – aber eher noch für Werbetreibende. Das Big Business mit Big Data könnte erklären, warum Cambridge ANALYTICA so laut mögliche Erfolge rausposaunt.

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Stand der Informationen: 17-01-17

Im Rahmen einer Semesterarbeit sind dabei interessante Aspekte des „schweren“, für die Industrie und Gesellschaft existentiellen –   aber manchmal auch merkwürdig nebulös und überfrachtetet erscheinenden Themas herausgearbeitet worden.

Hier findet Ihr den YouTube Kanal von Online Medien – DHBW Mosbach

Im Teil 3 sind Teile meines Interviews zu sehen, pointiert geschnitten. Dieser Teil beleuchtet die Aspekte, welche Auswirkungen auf die Arbeit erwartet werden können aus der Sicht eines „DataBeratas“ – und welche Qualifikationen Menschen für diese Zeiten mitbringen sollten.

Sie möchten mehr wissen, sich informieren, ihre Mannschaft trainieren und fit machen? Kontakt zu mir – hier,  auf „multichannel“ Wegen.

„Zukunft der Marktforschung – Entwicklungschancen in Zeiten von Social Media und Big Data“  SpringerGabler 2015

Geht es Ihnen auch so wie manchen unserer Kunden? Statt sich mit der Bedeutung von Daten, Prozessen und IT im Zusammenspiel für das eigene Unternehmen beschäftigen zu können, die Ärmel hochzukrempeln und mit klarem Blick in die Zukunft zu „schaffen“, werden wir in immer schnellerer Folge mit Buzzwords belästigt, die uns von der eigentlichen Arbeit abhalten..

Die manchmal treffen, manchmal sogar schmerzen, aber oft auch zu keinem Ende kommen, weil – ducken! – das nächste Brumm-Wort angeflogen kommt. Selbst die Seminarwelt kommt nicht mehr hinterher –  sondern organisiert Besuche im  Antiquariat der Moderne.

Ich merke gerade: Wir haben momentan (23.05.2016, 12:05) auch nicht mehr so viel Big Data als Buzz-Word. Ist sogar aus der Hype Curve von Gartner verschwunden. Weil BD bereits nutzbar ist – ohne dass es gemerkt wurde. Ach ja, dafür ist nun (Oktober 2017) was besseres erschienen: „Dark Data“. In einem Satz erklärt: Dark Data sind vielleicht nützliche Daten, von denen man nicht weiss, dass man die hat. Sozusagen das „ES“ der Daten.

Customer Experience (CX*) – das Schirmchen auf den Kundendaten

CX kommt mir als langjährig erfahrenem Marktforscher ein wenig wie die Schirmchen auf dem Eisbecher vor. Unter diesem bunten aufgespannten Papier fühlen sich Vanille, Kiwi und Stracciatella wohl. Man kann es nach Verspeisen des Eigentlichen auch mit nach Hause nehmen – aber  hat es wirklich Mehrwert? Oder bleibt es Eye Candy?

Gerade die betrieblichen Marktforscher fänden es gar nicht lustig, wenn nicht zumindest ein Teil ihrer Arbeit sich schon immer um das Thema CX = Customer Experience gekümmert hätte. Nur hiess das immer mal wieder anders.

Es gab Ende der 80er den Begriff des TQM, des Total Quality Management. Ziel des TQM ist eine umfassende Qualitätssicherung – mit einem Fokus auf der Kundenzufriedenheit (CSI) mit dieser Qualität von Produkten und Dienstleistungen. Der Kunde wurde zu einem oder  einer der QualitätsinspektorInnen. Die Studien dazu entwickelten Marktforscher.

Weitere Studien zeigten dann, dass die Kunden-Zufriedenheit (CSI) keinen kommerziellen Wert an sich für Unternehmen generiert. Nicht ein zufriedener Kunde, sondern der treue Kunde wurde das Ziel der Bemühungen, der Begriff und Index „Customer Loyalty“ (CLI)  wurde geprägt. Die Studien dazu entwickelten Marktforscher.

Nach der Erhebung und Kommunikation eines KPI kommt unweigerlich die Frage nach den Treibern für diese Zahl. Was genau macht Kunden zufrieden? Was genau macht Kunden loyal einem Unternehmen oder Produkt gegenüber? Die Basis zur Analyse dieser Daten entwickelten Marktforscher.

Puzzle the pieces: Die Elemente von TQM und CSI, CLI fusionierten bald zu einem umfassenden Angebot, die Daten nicht nur zur erheben, sondern auch zu managen. CEM wird etabliert. Die Marktforscher nutzen ihre Erfahrung aus TQM, CSI, CLI und entwickeln immer bessere Methoden, um das CEM zu befeuern.

Haben Sie heute schon Kundenerleben gehabt?

Das „Kundenerleben“ ermitteln bedeutet eigentlich „Management der Stammdaten“ von Kunde und Produkt: Kauf, Nutzung, Service, „Lebensende“ des Produkts, Pre-Sales und Neukauf – immer dann gibt es das „Kundenerleben“.

Nicht nur das: Das Kundenerleben findet auch unterschiedlichen Orten statt. Offline und Online, zu Hause und unterwegs und an der Arbeitsstelle. Kundenerleben ist also immer und überall!

Die Marktforscher freuen sich: Für CX / CEM ist es notwendig, dem Kunden auf vielen Kanälen zu begegnen. Für Marktforscher erprobte Praxis, Daten und Erkenntnisse bereit zu stellen.

Das diese allemal wichtiger sind als Meinungen wissen wir. Und können es hier nachlesen:

„If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine.” – Jim Barksdale, ehemaliger Netscape CEO.

Das Scheppern verklingt in der Ferne. Wetten? Gleich kommt der nächste Cadillac um die Ecke. Schnell ein paar Dosen dran gebunden. Aufschrift kommt gleich …

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* Für Kenner der Automarke Citroën: Nicht gemeint ist der / die Nachfolgerin der DS.

Nach dem wirklich überwältigenden Erfolg der „Zukunft der Marktforschung“ (Herausgeber Keller / Klein / Tuschl bei Springer Gabler) wurden wir seitens Marktforscher und Verlag gebeten, eine Fortführung herauszugeben.

Der „erste Band“ beschäftigt sich mit dem  Thema, ob es eine Zukunft überhaupt noch für die Marktforschung gibt.

Band 2 erkundet die Zukunft noch mutiger:

Marktforschung der Zukunft – Mensch oder Maschine?

Bewährte Kompetenzen in neuem Kontext. Erscheinungsdatum Mitte Oktober 2016.

Interessiert? Soviel sei schon einmal erzählt: Dieses Buch macht deutlich, wie Big Data, Social Media, automatisierte sowie innovative Methoden das Berufsfeld der Marktforschung verändern, und wie sich die Branche neu aufstellen kann: Das wichtigste Extrakt aller Beiträge:  Menschenwerk wird  wieder stärker gefragt sein.  Dann, wenn die Enttäuschung über hochfliegende „Big Data“ Automaten von der Zunft professionell durch die Expertise vieler Könner aufgefangen wird: Die Marktforscher der Zukunft beherrschen natürlich ihr  Metier, integrieren maschinengenerierte Daten (Big Data), können verständlich über Wege und Ergebnisse kommunizieren und sind den Auftraggebern Berater auf Augenhöhe. Sie entwickeln mit dem Kunden massgeschneiderte Methoden. Sie  zeigen Zusammenhänge auf, begleiten das „Storytelling“ der  Markengeschichten und der Verbrauchererlebnisse. Das was man momentan noch CX nennt.

Wir Herausgeber finden: der neue Band „Marktforschung in der Zukunft“ ist praxisorientiert und fundiert und ein nahezu unverzichtbarer Wegweiser für Marktforscher, Studierende, Professoren, Marketingspezialisten, Vertriebler und CX-Experten.

Wem die Zeit bis dahin zu lang ist und wer früher schon Data-Work at it’s best erleben möchte: Rufen Sie mich an, mailen Sie mir, Skypen  oder FaceTimen wir. Gerne besuchen wir auch Sie Ihrem Unternehmen. Und Keine Angst: Weder PowerPoint noch Krawatten werden uns die Stimmung verderben – Kaffee und ein Whiteboard sind alles, was wir brauchen. 

PS: Mit meinen Kollegen von Twenty54Labs, unserer kalifornisch-südlimburgisch-rheinländischen Manufaktur für die Raffinerie Ihrer Daten zu Treibstoffen, haben wir gemeinsam noch mehr Möglichkeiten: Prozesse gestalten, Technologie massschneidern, Informationen gewinnen und das alles in den Alltag integrieren. Und wie sind dazu noch sehr sympathisch 😉

Von Hans-Werner Klein (erschienen am 15.10.2015 in: „Das ganz große Ding – Predictive Analytics / Big Data“ Marktforschung.de – Das Dossier)

Predictive Analytics von einem Marktforscher durchleuchten lassen, das hat schon was. „Predictive“ waren die meisten Produkt-Marktforschungen schon immer, gerade deshalb wurden sie schließlich gemacht: Unternehmen erstellen schließlich Geschäftspläne auf Basis von datenbasierten Prognosen.

Soziologische Analysen hatten auch zumeist die Idee, dass man Verhalten von Gruppen analysieren und vielleicht auch vorhersagen kann. Mit den größten Wert auf „Predictive Analytics“ legen politische Parteien – und schauen sich ganz genau an, wie welche Themen in der Bevölkerung zu einem Erfolg der Partei am Wahltag führen können. Vielleicht kann ich diesen Beitrag für das marktforschung.dossier mal anders angehen. Vielleicht aus der Ecke Literatur, Film, Kunst oder  literarisch-philosophisch?

Was ist der neue Aspekt in diesem Thema?

„Das Ende des Zufalls“ proklamiert Rudi Klausnitzer in seinem 2013 erschienenen gleichnamigen Werk [1]. Untertitel: „Wie Big Data uns und unser Leben vorhersehbar macht“. Wenn Big Data und Vorhersehung genannt werden, darf die Marktforschung nicht fehlen. Oder doch? Wir werden umsatteln müssen in Data Scientists, Data Journalists, Data Designer, oder Datatainer. Erhalten aber damit auch den Status den „most sexy Job“ unseres Jahrzehnts auszuüben. Deal?

Predictive Analytics wird aus drei großen Quellen gespeist, die auch die Auktionen der Vermarktung von Daten in Zukunft bestimmen werden:

•Zum ersten die Ausweitung des Marktes für solche Prognosen. Wir sind, ohne es zu ahnen, umzingelt von uns betreffenden Prognosen: TV-Gewohnheiten, Sahne zum Kuchen, Unfallprognosen, Fahrverhalten, Kreditwürdigkeit – sogar kriminelle Aktivitäten mit Wochentag und Uhrzeit in unserem Wohnviertel können vorhergesagt werden. Das alles betrifft uns direkt. Da ist kein Flyer, kein Banner oder ein Mailing zwischengeschaltet.

•Zum zweiten die Ausweitung des Marktes für Werkzeuge, um diese Prognosen erstellen zu können. Als ältere quantitative Marktforscher sind Ihnen SAS und  SPSS ein Begriff. Geballtes Fachwissen auf den Feldern Statistik und Empirie, Kenntnisse des Marktes, der Kunden und Auftraggeber lassen diese Tools zu Zauberkästen der Experten werden. Aber braucht man die wirklich noch? Ausweitung des Marktes bedeutet zurzeit häufig, Werkzeuge zu bauen, die auf dem iPad Ergebnisse visualisieren können ohne Kenntnisse der Statistik. Automatisierung und propagierte Einfachheit durch Deprofessionalisierung gaukeln Verständnis und Erklären können auch komplexer Sachverhalte vor.

•Zum dritten die Ausweitung des Marktes für Daten, um die Werkzeuge zu füttern, um diese Prognosen sicherer und individueller zu machen. Dass Daten der Rohstoff des 21. Jahrhunderts sind, ist inzwischen Techno-Folklore von Kaffeekränzchen. Aber wo kommen diese Daten so plötzlich her? Quellen sind alle unsere Aktionen, die mit unseren „Credentials“ wie Kreditkarte, bestellte Waren, Newsletter, aufgerufene Seiten, gebuchte Urlaubsreisen, Einsatz von Bonus-Karten „bezahlt“ werden. Oder auch vom Kaffeekränzchen, wenn Smartphones genutzt werden, die eine umfangreiche Sensorik an Bord haben. Es ist schon verflixt: Wir können immer mehr wissen, dank Google & Co. Und bezahlen mit unseren Daten an Google & Co. Und als Marktforscher lassen wir  uns von diesen Databrokern die Butter vom Brot klauen.

Predictive Analytics im Film

Ein Moment des Innehaltens: Hatte ich nicht auch eine literarisch-philosophische Deutung versprochen? Oder ist es eine zu „steile These“, dass technologische und Marktentwicklungen auch von Literatur und Kunst getrieben werden? Das 1996er Klapphandy von Motorola war ein Klon des Communicators aus Star Trek, stimmt’s? Und hieß dann auch noch werbewirksam StarTAC.

Das Thema „Predictive Analytics“ als „Precrime-Detection“ wurde uns 2002  in dem Film „Minority Report“ näher gebracht. Der Film basiert auf einer Erzählung des Autors Philip Kindred Dick aus 1956. Der Plot: In Washington des Jahres 2054, werden drei Frauen mit der Fähigkeit der Hellseherei, sogenannte Precogs, benutzt, um Verbrechen vorherzusehen. Die noch-nicht-Kriminellen können vor dem Verbrechen von den Precops verhaftet werden. In einen Dämmerzustand versetzt, können sie weder morden noch betrügen.  Philosophisch-moralisch ein harter Brocken. Auch technologisch nicht ganz einfach umzusetzen, wenn man auf  Menschen statt Maschinen als Quellen der Predictive Analytics setzen würde.

Aber inzwischen sind wir noch nicht im Jahr 2054 aber weiter als 1956 oder 2002. Vielleicht  haben Sie die eine oder andere Meldung zum Thema „Precops“ gesehen. Auch die Bayrische Polizei setzt solche Analyse- und Prognoseprogramme ein. Und meldete am 23. Juni 2015 [2]: „In den Prognosegebieten hatten wir weniger Wohnungseinbrüche und mehr Täterfestnahmen“. Rückgänge der Einbrüche von 17,5 bis 42 Prozent [3] führen zu der Prognose des Bayrischen Innenministers: „Deshalb werden wir Precobs oder eine vergleichbare Prognosesoftware dauerhaft für die Bayerische Polizei anschaffe“. Diese Beispiele zeigen die ganz neuen Möglichkeiten von individualisierter Prognostik auf.

Verraten und verkauft [4]

Wie sieht es mit dem Informationsgold aus, das unsere Branche generieren sollte? Wir Marktforscher sind die ersten gewesen, die Daten „monetarisiert“ haben. Der nächste logische Schritt einer Kommerzialisierung von Daten wird allerdings von anderen gegangen: Kommerzielle Anbieter haben Angebote im Portfolio, die wie Zukunftsvisionen klingen, aber schon unter dem Begriff „Demand Side Platform“ (DSP) genutzt werden.

Die von Google & Co. mit Informationen versorgte Branche der Vermarkter von Anzeigenplätzen  hat „Bietermodule“ entwickelt: In Echtzeit wird einem dreistufigen Verfahren zuerst der „Wert“ eines Kunden auf Grund seiner Surfhistorie (Suchanfragen, besuchte Seiten, online Käufe) ermittelt. Diese Kundenwert-Profile  werden dann im zweiten Schritt auf einer Plattform in Echtzeit interessierten Unternehmen angeboten und schließlich an den Meistbietenden versteigert.

Das alles entspricht dem Datenschutz, der Bieter erwirbt keine Informationen, sondern nur den direkten temporären Zugang zu einem potenziellen Kunden. Der Surfer, also Nutzer einer Website, bekommt von dem im Hintergrund laufenden Prozess nichts mit. Was er bemerken könnte, wäre, dass er andere Angebote als seine Freundin oder der Nachbar als Nutzer der Website bekommt. Diese haben ein unterschiedliches Profil auf derselben Website, haben einen anderen kommerziellen Wert oder bevorzugen andere Produkte. Das Erstellen der Profile und Ermitteln des Wertes passiert sozusagen in Echtzeit, während sich die Seite aufbaut und der Nutzer auf dieser Website noch nicht mal seinen ersten Click gemacht hat. Dazu wird die Surf- und Suchhistorie ausgewertet.

Hier wird der bedeutende Unterschied zur Marktforschung deutlich: Das über den potenziellen Kunden generierte Wissen steht zwar sofort verwertbar zur Verfügung, aber verfällt wieder unmittelbar. Es werden keine Modelle über Zielgruppen generiert, die erst mit Expertenwissen in Kommunikation umgesetzt werden müssen.

Und das Verhalten des Kunden wird mit jedem Schritt ausgewertet: Eine Rückkopplungsschleife verfeinert die Parameter der Kundenorientierung. Jeder weitere Click, jede „Conversion“ (Kauf, Nutzung von Services) optimiert die Auswahl von Interessenten und passender Kampagne „on the fly“. Das treibt den Preis für den Kunden auf der Bieterplattform in die Höhe. Steht ein Interessent unmittelbar vor einem Online-Kauf, ist der Preis am höchsten. Hier könnten immer noch (sehr teuer ersteigerte) Angebote des Wettbewerbs ihn weg locken.

Nebenbei – das ist nicht nur eine Bedrohung der Marktforschung, sondern auch der Werbewirtschaft. In einem Blogartikel beschreibt Dominik Grollmann 2014 dies mit der provokanten Überschrift „Kauf, Du Sau“ [5].

Mein Fazit

Während man die Berichte und Artikel über Precops und andere Ergebnisse prädiktiver Analyse als schlichtes Infotainment abtun könnte, ist unsere Profession bedroht. Denn theorielose Automaten generieren Wissen, das ad hoc genutzt und sogleich wieder vergessen wird. Diese Automaten werden verwendet, um zum Beispiel Absatz im Web zu optimieren. Prozesse im Web bestimmen auch zunehmend unser Verhalten offline – und so haben diese Automaten Einfluss in unsere Welt aus Stein und Mörtel.

Marktforschung dient oft auch der Lösung strategischer Fragestellungen: Predictive Analytics. Diese benötigen eine angemessene Wahl von Methoden und Menschen. Genauso fundamental und nicht ersetzbar sind auf das Erkenntnisinteresse des Auftraggebers kritisch zugeschnittene Analysen und deren Interpretation und Bewertungen. Bei allen Möglichkeiten einer Prozessoptimierung in der Datengewinnung – der wichtigste Benefit der Marktforschung macht die Beratung aus, die Fähigkeit, einen Auftraggeber im Dialog nahtlos bei der Gewinnung und Nutzung der Ergebnisse zu begleiten.

Diese Beratung sollte extern durchgeführt werden – in Instituten, die nicht als Anhängsel von Marketingmaschinen wie Google & Co. funktionieren. So entgeht man der Gefahr, von Google & Co. als reinen Datenlieferanten und Vertriebsautomaten überrollt zu werden und sichert sich die Chance, diese Daten im Interesse des Auftraggebers angemessen zu nutzen. Und eröffnet sowohl den Marktforschern wie den Instituten eine arbeitsreiche und erfolgversprechende Zukunft.

Ergänzungen

WATSON übernehmen Sie (IBM Watson Analytics)?
IBM hat mit WATSON schon seit längerem ein mächtiges Analysetool im Angebot. In dem gestern erschienenen Artikel auf Computerbild wird „Watson Analytics“ vorgestellt, eine Gruppe von Tools die „Predictive Analytics“ mit Cognitive Computing (aka KI oder AI) ermöglichen. Die Use Cases im Artikel ergänzen meinen Beitrag: Wie wird das Wetter? Diese Frage beantwortet dann auch die Frage: Wie wird das Geschäft?  Quelle: http://www.computerwoche.de/a/watson-uebernehmen-sie-heisst-es-bei-ibm,3217241

OK, „Watson übernehmen Sie!“ ist wirklich die Lösung? Technologie löst Probleme? In meinem Artikel aus Sicht eines „DataBeratas“ und Marktforschers sehe ich das etwas anders. Dazu passt auch eine Studie von Alexander Linden (Gartner), die gestern 14.10.2015 veröffentlicht wurde: „… Most pitfalls will not result in an obvious technical or analytic failure. Rather they will result in a failure to deliver business value.“
Das ist auch unsere Erfahrung in „Large or Complex Data“ Projekten. Big Data Analytics schafft es über immer besser werdende Tools Datenschätze zu heben. Aber was nützt es, wenn Unternehmen vor einer Suppe sitzen, und Watson nichts als Gabeln ausgräbt? Auch hier hilft wohlmöglich das Know-How der Marktforscher-Zunft.

Quelle: http://www.information-management.com/news/big-data-analytics/big-data-analytics-raises-ethical-risks-10027583-1.html

Schluß mit „sexy“?

Das MIT meldet am 16.10.2015 große Erfolge mit seiner „Data Science Machine“: Gerade noch wurde der Data Scientist zum „sexiest Job“ in diesem Jahrzehnt gekürt (siehe obenstehenden Artikel) – erfolgt jetzt die Demütigung?

MIT: „System that replaces human intuition with algorithms outperforms 615 of 906 human teams.“ „http://news.mit.edu/2015/automating-big-data-analysis-1016“

Lesenswerter Artikel – zum ersten Mal, dass ich versucht bin, zu solchen Maschinen „Hallo Kollege“ zu sagen. Und mich sofort an „Die Physiker“ von Dürrenmatt zu erinnern. Wenn Maschinen richtig gut sind und uns „outperformen“, kann das zum Wohle aller oder vieler oder weniger eingesetzt werden, solche Maschinen können „Erntehelfer“ oder Waffen sein.

Fußnoten

[1] Rudi Klausnitzer „Das Ende des Zufalls: Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht“, Ecowin März 2015

[2] Quelle abgerufen 1.10.15, 12:49 www.stmi.bayern.de/med/pressemitteilungen/pressearchiv/2015/204/index.php

[3] Anmerkung HWK: Unklare Datenlage – u.a. keine Angaben zum Vergleichszeitraum in den Dokumenten zu finden

[4] Dieser Abschnitt ist ein gekürzter und überarbeiteter Text aus „Zukunft der Marktforschung“ Springer Gabler 2015

[5] www.ibusiness.de/marketing/db/499304grollmann.html (abgerufen am 24.08.2014, Hinweis: Zugriff nur nach Anmeldung)

]]> https://databerata.de/ich-sehe-was-was-du-nicht-siehst/feed/ 0 https://databerata.de/crowdsourcing-kultur-sponsoring-mama-meditiert/ https://databerata.de/crowdsourcing-kultur-sponsoring-mama-meditiert/#respond Tue, 22 Sep 2015 08:44:12 +0000 http://databerata.de/?p=1558 Mama meditiert* auf startnext.com

„Mama meditiert“ ist ein Kinderbuch mit Texten von Tanja Klein und Illustrationen von Sharon Calman.

Wearables, lustig-praktische Ladestationen für das Smartphone, ein Elektro-Roller-Trike, nachrüstbarer Pedelec-Antriebe – all das vermutet man auf einer Crowdfunding Plattform. Aber ein ein Bildungsprojekt für Flüchtlinge, ein Buch über den MSV Duisburg, ein Theaterprojekt crowdfunden? Oder gar ein Bilderbuch?

Ja. Läuft. Auf Startnext.com.

Die Autorin Frau Tanja Klein und die Illustratorin Sharon Calman haben bemerkenswerte Erfahrungen mit ihrem Projekt „Mama meditiert“ gemacht:

• Seit fast 5 Jahren spontane Begeisterung in der Zielgruppe über die wunderbaren Bilder und die humorvollen Texte, teilweise Interviews von Menschen, die meditieren.
• Aber: Keiner der renommierten (Kinderbuch-)Verlage hatte bisher zugegriffen. Bis die beiden auf einen Kleinstverlag aus Köln gestoßen sind.

Und dann öffneten sich neue Perspektiven. Hier die ganze Geschichte in meinem Blog. Oder einfach auf Startnext gehen … und SupporterIn werden.

Mit wunderschönen Bildern wird  Kindern im Kindergartenalter auf einfache und humorvolle Weise erklärt, was Meditation ist und weshalb Erwachsene freiwillig „still rumsitzen“. Sie erfahren, warum ihre Mutter dabei ungern gestört wird und dass Meditation längst nicht nur für ihre Mama von Vorteil ist. 
Hauptpersonen sind die drei Kinder, die ihre Mutter beim Meditieren „erwischen“ und wissen wollen, weshalb sie und andere Erwachsene freiwillig „still rumsitzen“. Dazu befragen sie neben ihrer Mutter ihre Friseurin, eine Seiltänzerin, einen Zen-Mönch. Der Vater selbst ist eher kritisch eingestellt gegenüber „indisch rumsitzen“. Gegen Ende verstehen sie, warum ihre Mama das macht und was auch sie davon haben. Sie schenken ihr einen selbst gemachten Türanhänger, damit sie die Meditation demnächst ungestört genießen kann…  
Die Texte sind größtenteils Originalaussagen von interviewten Personen, wie z.B. der Friseurin, der Mutter (Autorin), dem Vater, dem Zen-Mönch. Authentisch ist auch das Kapitel im Kindergarten. Mit dem Wort „Meditieren“ wird humorvoll gespielt. 
Hier ein kurzer Textauszug: 
„Psst, sei leise, sonst sieht Mama uns noch!“ flüstert Helen ihrer kleinen Schwester ins Ohr. Die beiden öffnen ganz leise die Türe zu Mamas Zimmer. „Aber Helen, Mama kann uns doch gar nicht sehen. Sie hat doch die Augen zu! Meinst du, sie schläft?“ Helen ist schon zehn und weiß, was ihre Mama da macht. Mama „meditiert“. Aber damit kann Johanna nichts anfangen. „MediTieren? Aber die Mama ist doch kein Tier! Und warum heißt das dann nicht MediMenschen?“

Zu jedem Kapitel gibt es ein hinreißendes Bild. Sharon Calman versteht es, die kindliche Vorstellungswelt in detailverliebten farbstarken Illustrationen sichtbar zu machen. Hier kann man, frau, kind stundenlang einfach nur schauen.

So ist es zu dem Projekt gekommen:
Die Autorin ist Mutter und erlebte am eigenen Leib, wie schwer es mit kleinen Kindern ist, regelmäßig zu meditieren. Sie wurde dauernd mit Stofftieren beworfen oder liebevoll umarmt. Deshalb wollte sie sehr gerne das Thema kindgerecht und anhand ihrer eigenen Geschichte erklären. Da sie die Zeichnungen von Sharon so liebt, fragte sie ihre Freundin, ob sie Lust hätte, bei diesem Projekt mitzumachen. Sharon machte sich begeistert ans Werk und setzte die Texte ganz wundervoll in zehn Illustrationen um. Anschließend suchten die beiden fünf Jahre nach einem Verlag. Doch obwohl namhafte Verlage diese Idee und die Zeichnungen toll fanden, traute sich keiner an das Thema Meditation ran.
Ganz anders erging es ihnen dann mit Caren und Ulrike vom YsiR-Verlag! 
Caren: „Über die Bekannte einer Bekannten – wie das Leben so spielt – kam der Kontakt mit Tanja und Sharon zustande (‚Bist Du nicht die mit dem Verlag?’).“ Ulrike: „Schon beim ersten Gespräch wurde deutlich: Das ist ein tolles Projekt, etwas ganz Neues. Das wollen wir gemeinsam in die Welt bringen.“

*© Text und Abbildung bei Tanja Klein und Sharon Calman. Text in italics leicht verändert aus der Projektbeschreibung auf Startnext: https://www.startnext.com/mamameditiert

Es stellt sich heraus, dass in einem gar nicht so kleinen Unternehmen der Konsumgüterbranche eigentlich nur noch die üblichen Standardtools „bestellt“ werden. Ohne Briefing oder De-Briefing. Gründe? Vielfältig. Unter anderem: Die Beratungsqualität der Marktforscher war angeblich eher, naja, auf dem Niveau von Allgemeinwissen.

Also ordert man ein automatisiertes Standardtool zu Standardpreisen beim günstigsten Anbieter – und hat nun eher die vertriebsorientierten Youngster als Ansprechpartner. Die sich dann direkt mit den PraktikantInnen im Vertrieb oder Marketing unterhalten.

Andererseits – mit wem sollte sich ein erfahrener Marktforscher des Instituts auch austauschen? Der betriebliche Marktforscher ist dem Unternehmen „abhanden“ gekommen.  Der Posten wurde nicht neu besetzt.

Der daran leidende Chef des Marketings hat allerdings eine sehr persönliche Lösung gefunden: Er holt sich einen pensionierten Marktforscher als Berater fallweise dazu, der lange dieses Unternehmen betreut hat und die Branche kennt.

Erkenntnis einer Party: Und ich dachte, meine Glosse zum Thema „Beratungsqualität in der Mafo“ in der Planung & Analyse Online: „Jetzt an die Zukunft denken“ sei nun sehr zugespitzt gewesen.

Erwarten Sie nun nun Wehklagen über die „Zeiten“ und die „Wirtschaft“ und überhaupt? Nein – wie wäre es mit fundierten Gedanken zum Thema: Wie geht es weiter mit Marktforschung und Marktforschern? Die Kollegen Bernhard Keller,  Prof. Dr. Stefan Tuschl und ich haben dazu ein Interview gegeben.

„Der Fokus der Marktforschung muss noch stärker auf datenbasierter Beratung liegen“

Die „Zukunft der Marktforschung“ (Hrsg. Keller, Klein, Tuschl Springer Gabler 2015) plagt und interessiert nicht nur die Branche. Nach dem Erfolg* des ersten Bandes haben sich Innerhalb kurzer Zeit bereits über 20 weitere Fachleute als potentielle Autoren bei uns gemeldet. Wir konnten Kenner aus Bereichen ausserhalb der klassischen Marktforschung begeistern, die technisch, konzeptionell und organisatorisch die Zukunft der Marktforschung beeinflussen werden. Wir haben damit auch das Interesse des Verlags erneut geweckt: Es gibt jetzt einen weiteren Band zur „Zukunft der Marktforschung“. Die Frage: „Haben wir denn eine Zukunft“ wurde mit überwältigender Mahrheit mit „JA“ beantwortet. Wie die Zukunft aussieht? Diese Antworten gibt es hier: „Marktforschung der Zukunft, Mensch oder Maschine?“.

*seit Erscheinen im Juni 2015 bis Ende August 2016 über 71.000 Views und Downloads schon bei den Ebooks.

„KLINGELTON“ Abheben. „Sind Sie damit unzufrieden, wie sie im Internet gefunden werden? Möchten Sie besser gefunden werden? Haben Sie von Kollegen gehört, die wirklich gut gefunden werden?“ Mein Angebot lautet:  nur für ….“ Aufgelegt. Von so einem Neunmalklugen lass ich mich kein schlechtes Gewissen machen!

NACHGEDACHT: Jetzt einfach mal das schlechte Gewissen der verpassten Chancen nutzen, und diese SEO Belästigung als Impuls verstehen. Um die eigene Seite mal wieder systematisch anzugucken.

Machen wir es  zusammen. Ich bin gerne Ihre graue Eminenz, die sie schon immer mal kenntnis- und hilfreich an Ihrer Seite haben wollten. Womit fangen wir an? Erst einmal mit Nachdenken. Aber keine Angst, wir gehen da mit Freude gemeinsam durch. Von wegen „Sie haben alleine keine Chance“! So gehen wir dann vor:

Das Drehbuch zur Site schreiben 

• Was ist das Ziel Ihrer Site?
• Welchen Beitrag leisten die einzelnen Seiten dazu?
• Zielgruppe, genau: Wer soll dort auf die Seite kommen?
• Was sollen welche Leute auf der Seite machen?

Die „richtigen“ Menschen auf die Site locken – und SEO verstehen

• „richtig“ sind die Menschen dann, wenn sie zum Drehbuch passen und Erfolg, Spass, Vernetzung bringen.
• SEO verstehen: Was macht SEO eigentlich genau – was macht SEO nicht?
• Wen würde Kunden  normalerweise fragen, wenn sie „was“ brauchen?
• Was hilft da SEO im Alltag?

Wer ist denn so bei mir auf der Seite?

• Webanalyse installieren und lesen lernen.
• Warnung: Wenn Sie es gar nicht wissen wollen, lassen Sie die Finger von der Webanalyse.
• Warnung: Wenn Sie es aber genauer wissen wollen, was können Sie erfahren?

Ist eine Website und SEO also gar nicht so wichtig?

• Kann man nicht pauschal beantworten.
• Wichtig für Suchmaschinen Anbieter ist SEO allemal.
• Google & Co wird immer wieder analysieren, ob irgendetwas auf der Site SEO oder Betrug ist.
• SEO ist dann wichtig, wenn Sie das Drehbuch und die Rolle definiert haben – und  das gut gefunden werden für der Zielgruppe wichtig ist
• Ehrlich: Manchmal ist in der Orchestrierung des Marketings SEO meist „Schmuck am Nachthemd“. Aber wann? Und bestimmt ist Ihre Site eine Ausnahme?

Alles verstanden, aber wenn ich nun doch bei Google gut gefunden werden möchte

• Vielleicht hat Google in der kurzen Zeit zwischen dem Beginn dieses Artikels und jetzt seine Kriterien fürs gute Finden schon wieder erneuert?
• Google hat lesen gelernt und versteht – altbackenes SEO wird zur Falle. Und Ihre Site eine Spamschleuder!
• Es gibt viele Tipps von Google selbst, was man selbst machen kann – ohne mit SEO die letzten 0,4% rauszuholen.

Mein Angebot – Helfen Sie sich selbst mit den richtigen Menschen an Ihrer Seite

Paket 1 „Sound Check“ 480,00€

• Wir checken Ihre Site und Seiten gemeinsam (Lernen durch Machen)
• gehen ihre individuelle Zieleliste genau durch (Zielgruppe, Situationen der Suche)
• Definieren Drehbücher und Rollenbesetzung (Kunden lieben einen guten Plot!)
• Ich erstelle den Massnahmenkatalog, der leicht eingebaut werden kann (egal ob WordPress, hart vercodet, CMS).

Paket 2 „Erfolgskontrolle“ nach Aufwand, 150€/h oder „Stempelkarte“ für 5 (600€) oder 10 (1000€) Stunden – keine Wartezeiten.

• Auf Wunsch kümmere ich mich um Ihr Web Controlling mit Open Source Tools
• Auf Wunsch besprechen wir den Erfolg der Massnahme faktenbasiert nach 6 Wochen und in einem halben Jahr erneut
• Ziel: Ich bringe Sie auf den Fahrersitz, Sie übernehmen das Steuer und lenken kompetent den Erfolg Ihrer Site. Zu Ihren Zielen.

Was zeichnet mich aus, mit Ihnen über diese Dinge zu reden und zu beraten?

• Ich habe die Webanalyse für die telekom.de bei der Telekom Deutschland ab 2001 eingeführt und etabliert und in 11 Jahren mit meinen Kollegen die Webanalyse zum Web Controlling inklusive Betrugserkennung aufgebaut.
• Als DataBerata das Web Controlling mit Semantischer Suche  und Analyse aufgefrischt und mobil gemacht (für ein DAX Unternehmen)
• Bin Autor im Buch „Zukunft der Marktforschung“. Titel „Marktforschung ist nur eine Übergangslösung: näher am Verbraucher mit Google & Co“. Springer Gabler 2015
• Bin Autor im eigenen Blog (DataBerata.de) und Gastautor in der Kolumne Mafo-Spitzen auf Planung & Analyse
• Mit-Herausgeber des Beststellers „Zukunft der Marktforschung“ (Springer Gabler 2015)
• Trainer / Referent zu  „Moderne Marktforschung“ und Webanalyse (GOR15, NPO Akademie, researchPlus, Online Medientage DHWB Mosbach)
• Seit über 30 Jahren Zahlenkenner und quantitativer Marktforscher in der Politik, in Forschung, in renommierten Instituten und der Industrie.

Sie finden mich gut. In Bonn, im Web, am Telephon, per Mail

9.6.2015, 22:00. Platz 1 im Bereich „Marktforschung“ bei amazon Deutschland: Unser Buch „Zukunft der Marktforschung“ ist der #1 Bestseller. Die Ranglisten sind volatil – aber wir sind Bestseller. Hrsg. Bernhard Keller, Hans-Werner Klein, Stefan Tuschl bei Springer Gabler Buch Vorstellung: http://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-05400-7.
Ins Buch lesen: http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-658-05400-7

Inhouse Workshops Marktforschung buchen

Das passt ja – noch sind Termine frei: Jetzt meinen eintägigen Inhouse Workshop „Einführung in die Marktforschung“ oder „Marktforschung 360° – von der Befragung zur Social Media Analyse“ buchen (inkl. persönlichem Freiexemplar des Bestsellers pro Teilnehmer) oder  buchen. Termine und Invest nach Absprache.  Email an hans-werner.klein (aet) DataBerata.de

Beste Grüße

Hans-Werner Klein

Die Hitliste bei Amazon am 9.6.2015, 22:00

Das Buch auf Platz 1

Vernetztes Fahren, Connected Car, Mobile Informationssysteme, CarPlay, MirrorLink, NorthStar, E-Call, Maut, Infotainment. Die Digitalisierung von Fahrzeugen trägt unterschiedliche Namen – und bietet unterschiedliche Technik an.

Manche Technik wird Gemeingut sein.  Der E-Call wird ab 2018 verpflichtend in neu konzipierte Fahrzeuge eingebaut. Und selbst im General-Anzeiger Bonn wird dargestellt, was es mit dem E-Call* auf sich hat, was dieser für Fahrer und Insassen im Notfall tun wird.

Vergessen wird dabei oft,  welche Möglichkeiten zusammen mit dem E-Call durch die Tür kommen könnten. Und diese Möglichkeiten tragen emotionale Züge.

Wie ist Ihr Auto in Zukunft? Der Bro an Bord? Oder der Daten-Alien?

Mit dem E-Call als Kommunikations-Gerät mit Datenanschluss und  Ortung (GPS) passiert tatsächlich etwas Neues:  Fahrzeuge werden ab Werk mit einer „schnurlosen Datensteckdose“ ausgestattet. Das soll neu sein? Haben nicht viele Autofahrer immer ihr Smartphone dabei? Ja – viele Fahrerinnen und Fahrer sind  jetzt schon über ihr Smartphone mit der Welt verbunden. Aber: Smartphones sind persönliche, vertrauliche Gegenstände, sowas wie Tech-Bros oder Tech-Chicks. Die schlafen nicht im Auto sondern in der Hosentasche oder Handtasche und sind nur Beifahrer, nicht Teil des Fahrzeuges.

Die „Datensteckdose Auto“ ist etwas anderes. Bereitgestellte Technik und die Psychologie  spielen dabei eine große Rolle dabei, wie anders das Auto dabei wird.

Mögliche Szenarien, die sich individuell und nutzungsabhängig entwickeln können:

• Auto als Freund und Beschützer für den Notfall – oder Pannenfall
•  Auto als Abrechungsstelle für Maut oder Verkehrsverstöße
• Auto als Petze, wo man war und wie man dahin kommt
• Auto als Bro oder Chick, das einem Tipps gibt
• Auto mit Gedächtnis über Reparaturen, Updates, Austausch
• Auto als Mobilitäts-App, immer auf dem neuesten Firmwarestand

Es wäre  interessant, das emotionale Image des Autos über die Zeit vor und nach E-Call zu verfolgen – in Zusammenhang mit der Psychologie des Nutzers, seinen emotionalen Bildern von Autos und Technologie, die Staat, Automobilhersteller und der Nutzer mit einbringen.

Denn die Emotionalisierung von Autos findet seit jeher statt. Es wird eine interessante Interaktion von Herstellern, Käufern, Fahrern, Öffentlichkeit, vielleicht sogar Medien stattfinden: Die entscheidet, ob wir einen niedlichen Herbie, ein Highttech K.I.T.T. oder einen uns ausspähenden Alien vor der Haustür haben.

Sicher ist: Auto und Technik bleiben wie jeher emotional. Nicht für Sie?  Dann lesen Sie achtsam die folgenden 9 Zeilen – und stellen Sie sich die Bilder dazu vor:

• Citroën DS
• Ente
• Käfer
• Mini
• 911
• R4
• Defender
• Jeep
• Fiat 500

Die Erinnerung an Fahrzeuge von Kindheit und Jugend, das erste eigene Gebrauchte, Familienausflüge, erste Liebe, das alles  wird auch zur Emotionalisierung aktueller Fahrzeuge genutzt. (Käfer, Mini, Fiat 500). Die echte Digitalisierung und Kommunikation könnte zu einer zusätzlichen Ebene der Emotionen und Verbundenheit führen. Also – Alien oder Bro – was kommt Ihrer Meinung auf Sie zu?

_Zum_Thema_____________________

E-Call ist ein ab 2018 verpflichtendes europaweites Notrufsystem in PKW und kleinen Nutzfahrzeugen. Es  „drückt“ für Sie den „roten Knopf“ im Falle eines Unfalls. Gleichzeitig mit dem Auslösen des Airbags. Wenn der Knopf gedrückt wird, wird europaweit der SOS Ruf an die 112 abgesetzt. Eine entsprechende Notrufstelle empfängt diesen Anruf. Parallel versucht der E-Call auch u.a. ihren Standort mitzuteilen – damit die Rettung weiß, wohin. Ein digitaler „Minimal-Datensatz“ enthält weitere Daten. Die Infrastruktur soll nach Beschluss der EU bereits ab Oktober 2017 kostenlos zur Verfügung stehen.  Mehr dazu auf E-call bei wikipedia.

Lieben Sie Ihre Kunden? Also kennen sie ihn/sie genau, die Vorlieben, Kommunikationswege, Verhalten und, in welcher „Sprache der Liebe“ er oder sie angesprochen werden möchte?

Sprache der Liebe?

Gary Chapman* hat für die Paartherapie ein einfaches und wirksames Modell entwickelt – auch zum selber ausprobieren im Privaten geeignet. Sein Bestseller:  „Die fünf Sprachen der Liebe“ führt folgende Wege zum Herzen auf – hier mal mit Beispielen aus dem Alltag B2B und B2C ergänzt:

• Lob und Anerkennung (Lautet Ihre Devise „Herzlichen Dank für Ihren Kauf“ oder „hahaa – wieder ein Dummer reingefallen“?)
• Zeit zu zweit (Welche Kunden mögen kein 1.000 Leute Event sondern lieber eine  1:1 Betreuung bei einem Kamingespräch?)
• Geschenke, die von Herzen kommen (nicht teuer, aber zielgruppengerecht achtsam gewählte Goodies & Incentives)
• Hilfsbereitschaft (… und echte Serviceorientierung: in der Not zeigen sich Freunde)
• Die fünfte Sprache „Zärtlichkeit“ sehe ich im geschäftlichen Umfeld nicht als Kanal.

Liebe – eine gewaltige Sache, nicht wahr?

Wenn es denn keine Liebe für Ihre Kunden gibt: Geben Sie Ihren Kunden denn Anerkennung? Anerkennung kann z.B. bedeuten:
Sie bieten Produkte an, die nachhaltig und fair produziert und zu einem angemessenen Preis angeboten werden. Ihre Kunden können mit gerechten Gewährleistungs- und Kulanzregelungen rechnen, wenn was schief geht. Oder: Kunden nutzen gerne ihre Produkte, weil sie dadurch auch selbst Anerkennung bekommen.

OK – Liebe ist nicht – auch keine Anerkennung für die Kunden – was bleibt?

Wer weder Liebe noch Anerkennung bekommt, lechzt nach Aufmerksamkeit. Kennen sie vielleicht von den krawalligen Nachbarskindern. Aufmerksamkeit ist wohlfeil, für negative und verletzende Aktionen bekommt man sogar mehr Aufmerksamkeit, als für neutrale Aktivitäten. Für einen Shitstorm also  eher als für einen positiven  Beitrag im Social Web.

Und wir wissen – das Web ist voll von „nutzergeneriertem Content“ – ein großer Teil davon ist „Social Media“. Dieser  wertvolle Rohstoff „User Content“ muss aufbereitet und zu wertvollen Informationen verdichtet werden.

Nutzen Sie die Marktforscher-Expertise –  und deren vorhandene Werkzeuge. Qualitative und quantitative Marktforschung ist im gesamten Lebenszyklus von Produkten und Dienstleistungen der wirksamste Kanal zum Kunden.

Die vorletzte „Grosse Welle“ hat gar den Kunden als Controller im Bereich „Total Quality Management“ eingesetzt. Nun ist es laut geworden im Controlling: Kunden sind inzwischen gewohnt, zu Wort zu kommen. Ungefragt. Sie haben das Gefühl, gesehen und gehört werden zu müssen. Sie brauchen Aufmerksamkeit. Nicht nur von Unternehmen, sondern auch von anderen Kunden.

Diese  Kunden berichten über ihre User Experience – verteilen fünf Sterne oder schreiben Produkte kaputt. Das kennen wir – und können es auch kritisch betrachten. Marktforscher finden aufmerksam und konzentriert im lauten Gewusel heraus, welche Sprache die Kunden sprechen und hören wollen. Auf Handelsplattformen wie Amazon, Bewertungsportalen wie Ciao, oder als „Stream of opinion“ in Twitter und Co. liegen Kundenmeinungen vor. In produktspezifischen Foren werden Erfahrungen ausgetauscht – Nutzer helfen Nutzern. Auf Facebook betreiben viele Unternehmen selbst eine Art Kundenportal.

Ersetzen diese Kundenmeinungen in Echtzeit die Analyse der Kundenloyalität? Meiner Meinung nach nicht. Aber sie ergänzen unsere Analysen mit einer Unzahl an Informationen aus Nutzersicht.  Liefern so wertvolle Inhalte. Wie findet man das raus? Es gibt Werkzeuge, um diese unstrukturierte Texte zu analysieren, und damit unseren Erfahrungen und Kenntnissen zeitnah nutzen. Die neuesten Tools sind sehr einfach zu bedienen, setzen keinerlei „Anlernen“ des Tools voraus und funktionieren Sprachen übergreifend.

Also ran!  Informationen strukturieren, bündeln, bewerten, in einen Kontext stellen. Und vielleicht nebenbei eine 5-Sterne Mafia entlarven und gekaufte Facebook Freunde – des Wettbewerbs – überführen.

Dies ist ein Aufruf, Kundenmeinungen auszuwerten, auch wenn wir sie diese Kunden nicht selbst gefragt haben.

Und das ist mehr als Aufmerksamkeit – das ist schon Anerkennung, und ein bisschen – Liebe dem Kunden gegenüber. Sie wissen ja inzwischen, weshalb.

* Chapman, Gary: Die fünf Sprachen der Liebe; ISBN 3-86122-621-9

„Hatten Sie in den letzten 4 Wochen ausreichend Zeit für sich?”

Sinngemäß hat das statistische Bundesamt diese Frage 2014 in Haushalten gestellt – als eine von vielen Frage für die Erhebung unter dem Titel “Zeitverwendung”.

Klaus Heywinkel als Zeitkünstler wollte es detaillierter wissen: Was genau sind für Alleinerziehende die wichtigenThemen beim Umgang mit Zeit?

Wie gelingt es Alleinerziehenden z.B., Zeit für ihre berufliche Weiterentwicklung zu finden? Oder ihre Batterien wieder aufzuladen?

Um dies und noch viel mehr zu erfahren wurde von mir der Online-Fragebogen zur Studie entwickelt.

Die Ergebnisse der Studie von Klaus Heywinkel finden Sie hier. 

Sie heisst p&a. 20 Jahre nach dem ersten Mal. Damals ging es um „Neuronale Netze – Mode oder Methode“. Damals ein zukunftsweisender Ansatz, mit selbstlernenden Algorithmen Daten zu clustern oder Faktorenanalyse durchzuführen oder auch Multikausalitätsanalysen einem Neuronalen Netzwerk zu überlassen.

Die Ergebnisse waren erstaunlich – wie aber häufig kam das schale Gefühl danach:  Was bringen wunderbar tolle Methoden, wenn die Kunden (zu Recht!) „nur“ an den Ergebnissen interessiert sind?

Damals gab mir die planung&analyse eine Plattform, über dieses Ansatz zu schreiben, zur Diskussion aufzufordern.

Diese Plattform planung&analyse gibt es nun ja auch online. Und 20 Jahre nach dem ersten Mal folgte ich der Einladung der Redaktion, eine „MaFo-Spitze zu schreiben:

• Stichworte:  Marktforschung, Praktikantinnen und mechanische Mönche.
• Überschrift: Jetzt an die Zukunft denken
• hier der Link zur planung&analyse

Beste Grüße aus Bonn – von einem Karnevalsmuffel

* Um das klar zu stellen: Schreibrausch

Nehmen Sie ihr Web-Business wirklich ernst? Machen Sie etwas ausser Traffik bei Google kaufen? Was – Sie kaufen sogar bei „Traffik-Generatoren„? Puh, und investieren auch in Affiliate. Aha. Sind Sie auch sonst mutig? Ich meine, haben Sie echte Zahlen, was das alles bringt? Ob Sie nicht sogar vielleicht übervorteilt werden?

Was ich meine? Lesen Sie den Artikel von Avinash Kaushik (Leuchtturm und Macher im Bereich Webanalyse). Oder nehmen Sie direkt Kontakt zu mir auf. Schliesslich habe ich über 10 Jahre erfolgreich WebAnalyse bei der Telekom eingeführt und betrieben. Und weiss was Sie wissen sollten. Ich erstelle gerne praktikabel und effizient Ihre WebAnalyse inkl. Betrugsabwehr. Reden wir miteinander.

Hier der Link zu meinem Angebot 2015.

Hier der Link zu Avinash Kaushiks Artikel, von diesem stammt auch der etwas „laute“ Titel: „Digital Marketing Analysis Crimes against Humanity“ http://www.kaushik.net/avinash/digital-marketing-analytics-crimes-against-humanity/

Blog-Artikel sind Momentaufnahmen – mit der selben Sorgfalt und Liebe zum Detail erstellt wie Bücher.  Unser Buch zur „Zukunft der Marktforschung“ ist ein Sammelwerk, der Kommentar vieler kenntnisreicher Menschen zum Thema „Welche Rolle wird die Marktforschung künftig für Unternehmen noch spielen?“.

Bücher werden höchstens neu aufgelegt und dabei „verändert“. Blogs werden weitergeführt und sind – wenn es optimal wird – lebendig.

Daher planen wir, das Buch im Web weiterzuführen. Der Diskussion über die Zukunft der Marktforschung eine Site zu geben. Über das „wo“ führen wir gerade Gespräche, das „wie“ ist uns auch schon klar: lebhaft und kenntnisreich.

Zum Buch:

Inhalt

Welche Rolle wird die Marktforschung künftig für Unternehmen noch spielen?

Muss die Marktforschungsbranche ihren Stellenwert zwischen Big Data, Social Media, kurzlebigen Data-Hypes und realem Geschäft immer neu definieren?

Sind „Data-Experten“ die Marktforscher der Zukunft?

Wie wird „klassische Marktforschung“ in zehn Jahren aussehen?

Renommierte Experten aus Marktforschungsinstituten, Marketing- und Kommunikationsagenturen, Wissenschaftseinrichtungen und der Unternehmenspraxis zeigen auf, was die Branche künftig beachten muss, um weiterhin erfolgreich zu sein: von der Nachwuchsausbildung über die Entwicklung neuer Methodiken bis hin zur Nutzung von hoch dynamischen Forschungsfeldern.

Die Herausgeber

Bernhard Keller, Markt- und Vertriebsforscher, ist Director bei Maritz Research.

Hans-Werner Klein, Wissensvermittler zwischen Menschen und Daten, ist CIO bei Twenty54Labs.

Prof. Dr. Stefan Tuschl ist Professor für Quantitative Methoden an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften (HAW) Hamburg.

 Der Link zum Bestellen

Das Treffen von Oosterbeek (NL) hat Freunde, Kollegen und Partner von Twenty54Labs zusammengebracht um über ein spannendes Thema über das  „Bedürfnis nach Wissen“  zu sprechen. Informatica, Cortex, Consetto und Twenty54Labs stellen sich der Frage, welche Bedürfnisse aktuell und zukünftig den Datenmarkt treiben werden.

In der verzaubernden Umgebung einer alten Orangerie in Oosterbeek (dort wurden auch die Photographien gemacht)  lassen wir leerzitierte Begriffe wie „Large Scale Data, Complex Data, Data Migration, Data Matching, Interfaces, Multi-Modale Datenbanken, Bi-Temporale Datenspeicherung, NoSQL, DataMining, Semantic Analytics, Natural Language Technology“ einfach mal links liegen und beschäftigen uns mit dem was dies bedeutet, und wie es nützlich gemacht werden kann.

Was bedeuten die Begriffe aus der Welt von „Big Data“ für die notwendige Wissensarbeit in Unternehmen, der Forschung, Verwaltung, Politik?   Welche Tools können wir jetzt schon bereit stellen, um Fragen für und in der Zukunft etwas sicherer zu beantworten?

Wandel der wichtigsten Elemente der Wirtschaft: Noch immer Menschen, Kapital, Prozesse?

Nein, immer stärker werden Prozesse als wichtiger Faktor durch Daten ersetzt. Prozesse sind kopierbar geworden. Daten sind richtig behandelt „unique capital“.

Was benötigen Daten, um richtig behandelt zu werden und in einem „Verhüttungsprozess“ von Erz zu Metall zu werden?

Sensoren, IT basierte Prozesse, Produktionsinformationen, Kundeninformationen, Umgebungswerte für Prozesse liefern große Mengen an Daten, die in Relation gesetzt werden, mit einander verknüpft werden.

Was ist der Knackpunkt?

Unser Gehirn filtert sekündlich relevante Informationen aus einem Strom von etwa einem GigaByte Daten. In kritischen Situationen (Geisterfahrer auf meiner Spur in 200m Entfernung) werden nur wenige Byte genutzt. Wissensarbeit muss ebenfalls relevantes von nicht relevantem unterscheiden können. Aus Daten Informationen machen, um nicht in einem „information overflow“ zu ertrinken. Wenn man Durst hat, setzt man sich nicht in eine gefüllte Badewanne, sondern trinkt die gewünschte Portion.

Was wird benötigt?

• Textarbeiten werden die Grundlage der Ernte (Natural Language Processing)   Etwa 70% der relevanten Daten eines Unternehmens liegen als Text vor. E-Mails, Handbücher, Unternehmensdarstellungen, Prozessbeschreibungen, Social Media Quellen, CRM Informationen, Produkt-Dokumentationen, Gesetzestexte liegen oftmals brach. Werden nicht ausgewertet – noch schlimmer: Werden nicht verknüpft. Nun sind aber Gesetzestexte oder juristisch relevante Verordnungen relevant für die Produktion und Wartung von Produkten. Rückmeldungen aus FaceBook und Co, den Hotlines und Emails machen auf Produktschwächen aufmerksam, die die Produktion wissen sollte. Oder sogar die Juristen eines Unternehmens interessieren.Ein Bestandteil zukunftssicherer Wissensarbeit ist der Umgang mit Texten. Das klappt am besten durch ein Zusammenarbeiten von inhaltssicheren Experten und maschinellen Prozessen, um große Datenmengen qualitativ hochwertig bearbeiten zu können. Die Verarbeitung von Texten hat in den letzten drei Jahren durch ausgefuchste Algorithmen der „Natural Language Technology“ mächtige Verbündete bekommen. Dabei sind keine monatelangen Lernprozesse für die Ziel-Sprachen notwendig. Vom Start weg verstehen Statistische Textanalysen jede Sprache (bis auf asiatische Sprachen) Consetto UG aus Darmstadt versteht die Kunst der Statistischen Textanalyse aufs Feinste.

• Speicherung wird intelligent sein (performante Datenbanken für große und komplexe Daten)
  Nur sinnvoll verknüpfte Daten können für Systeme (Design, Produktion, Vertrieb, Wartung, End-of-Life) den notwendigen Input geben. „Vitamin B“ ist der Wachstumsfaktor für die intelligente Nutzung von Daten überhaupt. „B“ = Beziehungswissen der Daten untereinander stellt für herkömmliche Datenbanken  bei großen und komplexen Datenmengen ein Schreckgespenst dar. „Süßes oder Saures?“ – die Frage stellt sich nicht bei Datenbanken mit Speicherungs- und Verknüpfungsprozessen, die unserem Gehirn sehr ähnlich sind.Ist man in der Lage, große Datenmengen systemisch verknüpft zu speichern und zu verwenden, macht auch das Problem der Komplexität keine Arbeit mehr, sondern Freude. Freude an phantasievollen, kreativen Arbeiten mit Daten. Querdenken statt „DataCubes“, konfigurieren statt Anstoßen von IT Change Requests sind dann Realität. Die Cortex AG aus Isernhagen bei Hannover stellte dies sehr deutlich dar.

• Daten aus unterschiedlichen Quellen werden zu einem größeren Ganzen verbunden (Wegebau und Logistik)
  Jahrzehnte über werden bereits Daten in Unternehmen, der Verwaltung und Wissenschaft gesammelt. Eine große Anzahl von Programmen, Datenbanken und Systemen wurde installiert und dümpelt im Sinne einer Verknüpfung vor einsamen Inseln vor sich hin. Erst Schifffahrtslinien und Hafenbau können (übertragen) diese Inseln mit einander verbinden. Tools werden benötigt, um Daten auszulesen, zu transportieren in andere Systeme, diese zu bearbeiten und als Informationen weiter zu geben. Informatica gehört seit dem Anfang der Datenverarbeitung zu den großen großen und leistungsstarken Verknüpfern von Datenquellen und -senken.

• Integratoren verbinden Bedürfnisse mit Technologien (Manufakturen für Datenanbau, -ernte und Nutzung)
  Querdenken und Verknüpfen von Datenmodellen, Prozessen und Ingenieurskunst der Datentechnik sind gefragt, wenn die Zukunft bedient werden soll. Die Integration von Prozessen und Daten lässt die richtigen Fanggebiete für die Daten erkennen. Durch multi-purpose-Geräte wie das iPad wird die Unterscheidung zwischen Hard- und Software überflüssig. Daten können mobil „on the fly“ erfasst werden oder aus Sammlern remote ausgelesen werden. Und auch die Nutzung wird mobiler: Informationen um Entscheidungen zu treffen werden in Echtzeit vor Ort benötigt – und können vor Ort remote aktualisiert werden. Das erleichtert u.a die Wartung von Maschinen und medizinischen Geräten. Die Schritte der Integration umfassen „going me“ (Individualisierung aus Datenmassen), „going mobile“ (Informationen vor Ort) „going realtime“ (Daten sind wirklich aktuell).

Das Treffen von Oosterbeek wird eine Institution werden. Zukunft wird gemacht, nicht erwartet. 

*Im Original heisst es: „I skate to where the puck is going to be, not where it has been.“ (Der Eishockeyspieler Wayne Gretzky)

Statt eines Textbuches findet sie einen 3-seitiges Papier, in der sie als Lara die Rolle in einem verwirrenden Krimifragment spielt, in der Post. Lara wird im Anschreiben gebeten, das Drehbuch weiterzuschreiben. Sie bittet einen befreundeten Datenspezialisten, die Geschichte zu entwirren. Das Textbuch wird als „bereinigtes Fragment“ im Blog des DataBerata veröffentlicht.

Eine eher unübliche Voranalyse einer Datenanalysen beginnt. Wenn Daten bereits vorliegen, sollte „Data-Cleansing“ – also das Reinigen der Daten eine gute Idee sein, um mit wenig Beifang in die Arbeit zu gehen. Dazu werden gebraucht: Faktenrecherche und Tools wie das TextMining (also semantische Analysen).

Was sind die Fakten?

Zeit?
Friedensdemo: Die Friedensdemonstration hat am Holstentor am 11.8.von 11-14 Uhr stattgefunden.
Wetterbedingungen: Es gab ein Unwetter mit Nacht am Tag am 11.8. gegen 15:30
Datum und Uhrzeit, an dem das Script spielt, lassen sich genau nachvollziehen.

Orte?
Die angegebenen Orte sind real – tatsächlich findet man die angegebenen Plätze:
Das Theaterpuppen-Museum gibt es, an einer Ecke baumelt ein Drachen an einer Kette.
An dem Museum führt eine Einbahnstraße entlang, die gepflastert ist.
Auch Details sind stimmig: Auf dem Weg vom Holstentor zum Museum sind Schuhläden, die wie immer einen rechten Schuh nach draußen stellen, zum schnellen Anprobieren.
Das Schwimmbad an der Waknitz ist existent. Seit 1922 oder länger.

Ereignisse?
Todesfall an dem fraglichen Tag: Recherche bei den Einsatzkräften ergibt, es gab keinen Einsatz von Polizei oder Rettung in der Nähe des Museums
Es wurde kein Bestatter beauftragt.
Bisher wurde keine Leiche, auf die die Beschreibung zutrifft, im Wasser oder auf Land gefunden.
Der Drache hängt (immer noch / wieder) an seinem Platz. Die Frage nach einem „Fall“ wurde nervös mit „nein, nein!“ beantwortet. Beschädigungen des Drachens sind auch mit Teleobjektiv nicht auszumachen).

Was macht Lara daraus?

Ein Drehbuch eines Lübeck Krimis – demnächst in der Freien Bühne zu sehen. Sie hat den Drachen dafür engagiert, oder besser: eine Kopie. Für Urmel musste sie zahlen!

Was hat das mit DataBeratung zu tun?

Eine Menge – oft sind Aufträge oder Ausschreibungen wie ein DataKrimi verschlüsselt. Fakten müssen geprüft werden, Zusammenhänge entschlüsselt, Hintergründe recherchiert werden. Daten sollten erst einmal geprüft und bereinigt werden, damit man „an die Schätze kommt“ und nicht von Verpackung und Merkwürdigkeiten abgelenkt wird. Data Cleansing entwickelt sich immer mehr zu einer unabdingbaren Voraussetzung, bevor Complex & Large Scale Data (unzureichend Big Data genannt) analysiert werden können.

Dazu gehört neben neuester Technologie (Semantik, Multivariate Verfahren – die ein DataBerata nutzen sollte) auch Expertenwissen. Also das Know How der Auftraggeber, die Kenntnis in den Fachbereichen.

Gibt’s noch einen DataKrimi?

Ja – ich freue mich auf meinen DataKrimi aus Würzburg. Diesmal helfen Zahlen einen besonders merkwürdigen Fall aufzuklären.

Sicherlich in dieser Größe schwer zu finden. Der Donner und die Dunkelheit tarnten Laras schnelle Schritte über das Kopfsteinpflaster. Blitz. Lara drückte sich an den Eingang des Theaterpuppenmuseums. Gelangweilt sahen ihr die Puppen dabei zu. Eher zu neutral. Finde ich nicht richtig, denkt Lara.

Wenn ich eine Puppe wäre, dann lieber eine Marionette als eine Stabpuppe oder eine Handpuppe. Blitz. Der Verfolger fünf Schritte entfernt. Augsburger Puppenkiste meets Monty Python, denkt Lara. Da steht ein Mann, bestimmt zwei Meter groß unter einem Drachen – einem Urmel aus Eisen, das übermütig vor Freude quietschend vier Meter über der Strasse hin und her wackelt im Wind. Donner abwarten und weitere Flucht? Blitz. Donner. Auch das Gewitter kommt näher. Blitz.

War so ein schöner Tag an der Wakenitz. Freibad Falkenwiese. Eigentlich wollte Lars mit kommen. War nur kurz erschienen, hatte ihr ein wasserdichtes Handy aufs Badetuch gelegt und einen Zettel. Sie war noch im Wasser, als er wieder winkend verschwand. Seit er den Job als Programmierer angenommen hatte, neigte er zu solchen Eskapaden. Sie mochte nicht, wenn er zu lange nichts von sich hören lies. Und zu lange bedeutete maximal vier Stunden. Aber interessant war es, mit ihm zu leben.

„Lass es eingeschaltet, aber geh nicht ran! Lass es Dir nicht abschwatzen! Lass es Dir nicht klauen! Bringe es auf keinen Fall nach Hause! Ich liebe Dich. Lars“.

Auf keinen Fall klauen lassen, aber einfach so aufs Badetuch legen. Nicht achtsam, mein Freund! Aber eigentlich ist Falkenwiese Familie. Da klaut man nicht. Donner.

Lara steht noch immer wie angetackert am selben Platz. Tastet in die Handtasche. Findet die gummierte Oberfläche des Handys. Schmunzelt. Ich habe was gefunden. In meiner Bermuda! Bermuda – Lars hatte die Handtasche so genannt. Weil niemand was darin wieder fand.

Blöder, lieber Kerl.  Er hatte ihr den Vorschlag gemacht, sich mal die Tasche klauen zu lassen. Eine Falle für Taschendiebe. Die wühlen solange darin rum, bis ihre Hände mit alten Schokoriegeln, feuchten Kaugummi, hart gewordenen Tempotüchern und einzelnen Ohrsteckern überzogen, verklebt, aufgeratscht und perforiert worden sind. Taschendiebe brauchen ihre Hände als Werkzeuge, um ihre Kunst leben zu können. Sagte Lars. Sie werden weinend am Strassenrand sitzen. Die Karriere zerstört von Laras Bermuda. Monty Python, sagte Lara.

Blitz. Der Pumps war weg. Kein Donner, sondern ein Klack – Pause, Klack – Pause, Klack – Pause, Klack – Pause immer schneller werdend und leiser. Donner. Auch das Gewitter verschwindet. Quietschend vergnügt schaukelt Urmel weiter an der Kette hoch über der Strasse. Langsam beginnt es zu tröpfeln. Urmel wird nass. Lara löst sich aus der Nische des Museums. Das fremde Telephon lärmt in der Bermudatasche. Sie hatte sich auf das Spiel eingelassen und war mit den nassen Klamotten und dem wasserdichten Handy in der Bermuda durch die Stadt gelaufen, bis es plötzlich dunkel wurde. Whatsäppte an Lars: Alles noch an Bord – jetzt in den Hafen einlaufen? Nein!!!! (ängstliches Gesicht) die Antwort. Und: Ritter der Kokosnuss!!!

Sie wusste was er meinte. Im mittelalterlichen Teil ihrer beider Heimatstadt war der Treffpunkt. Durchs Holstentor, Strasse hoch, rechts rein. Da wo sie jetzt war. Am Tor hatte das Handy das erste mal geklingelt, gelärmt und Für Elise gepiept. Da stand der Kerl neben ihr. Hallo, sagte er. Sie haben etwas, was nicht ihnen gehört. Aber mir. Sie nickte ihm freundlich zu und ging zu einem Polizisten, der gelangweilt eine Demo für den Frieden verfolgte. Oder diese beschützte. Oder andere vor dem Frieden beschützen musste. Lara sprach leise: Hallo, können Sie mir sagen worum es hier geht? Leise antwortete der Polizist: Eine Friedensdemonstration. Früher waren hier mal mehr Demonstranten. Tun mir leid die Leute jetzt. Alle denken, wir haben Frieden. Niemand kommt mehr her. Niemand kann sie hören.  Sehen sie – jetzt ist schon wieder das Mikrophon ausgefallen. Was meinen Sie, ob ich denen mein Polizeimegaphon geben sollte? Lara nickte und sah sich immer wieder um. Der Mann war verschwunden. .. zartes Pflänzchen brüllte die Lautsprecheranlage plötzlich und quietschte, als sie sich an den eigenen Worten verschluckte, die das Tor zurückwarf.

Wieder friedliche Stille. Der Polizist schüttelte den Kopf. Sehen sie, die wenigen Leute gehen auch noch, weil sie nichts verstehen. Danke antwortete Lara, guten Dienst noch.

Hoch, über die Brücke, am Ufer entlang, Schiffsanlegestelle. Kein Lars. Für Elise pfiff jemand neben ihr. Ihr Sprung die Treppe hoch, über die Strasse, quietschende Reifen, weiter weiter weiter weiter keine Luft mehr weiter weiter weiter weiter.

Dunkelheit. Plötzlich Weltuntergang. Die Sonne ist weg. Geklaut. Von dem Typen. Bestimmt. Gehört mir, wird er wem auch immer, gesagt haben und hat sie in eine feuerfeste Tasche gepackt. Und dann nur noch kurz rein geguckt in die Tasche, damit es hell wird und er Lara findet. Mist Telephon! Für Elise.

Sie ist nicht Elise. Gibt es ein Lied für Lara? Vorsichtig geht Lara Richtung St. Petri. Wieder steht er schnell gewachsen wie ein Bambus neben ihr. Das Tröpfeln wird zum Wasserfall. Das Shitwetter zum Unwetter. Und ihr Leben läuft nicht wie in einem Film im Kopf noch mal ab. Ein gutes Zeichen? Sie wird überleben, beschliesst sie.  Hallo, Sie wissen schon … murmelt er. Lara nickt und gibt ihm die Handtasche. Wo ist ihr Schuh? fragt sie.  Es gab nur einen, sagt er. Der Laden hatte nur einen draussen. Immer haben sie nur einen Rechten draussen. Er lacht. Immer die Rechten draussen! Werden Sie mich – töten? fragt Lara. Der Wind wird plötzlich stärker.

Er hat sich umgedreht, bereits entfernt und wühlt in ihrer Tasche. Das Handy piepst Beethoven durch den Sturzbach. Der Mann fingert das Handy aus der Tasche und wirft Bermuda im hohen Bogen in Laras Richtung. Die  Windböe trägt Bermuda und sie fliegt und fliegt und Lara fängt sie mit einem Triumpfschrei auf. Die Windböe befreit Urmel von den Ketten. Und Urmel fliegt und fliegt und Urmel stürzt sich auf Elise. Kommt ein Urmel geflogen, setzt sich nieder auf seinen Kopf … Der Mann rührt sich nicht mehr. Sein Kopf blutet, oder ist es der Regen, der da fliesst?

Der Vorhang zerreisst. Die Sonne ist der Tasche entflohen. Es ist wieder hell. Nur der Regen will weiter waschen. Er vermischt sich mit dem Blut aus der Kopfwunde. Mäandert dann leicht rot in den Fugen des Kopfsteinpflasters den Berg hinab. Nimmt sich Zeit dabei. Will auch was sehen von der Stadt. Hat schliesslich einen langen Weg hinter sich. Lara sieht dem Rinnsal nach.

Lara wird schlecht. Lara bekommt Knie aus feuchtem Kaugummi. Laras Vorhang im Kopf fällt das erste Mal. Lara! Lara!! Laaaara!!!

Lars kniet neben ihr. Hält sie, weint mir ihr. Urmel sagt sie. Urmel hat den Mann getötet. Urmel quietschte und dann flog Urmel und hat den Mann getötet. Weil ich es gedacht habe, Lars, ich habe gedacht: Was will er von mir? Könnte ich ihm doch in den Kopf gucken! Urmel hat den Kopf aufgemacht – aber da war nur Blut, Lars.

Wir bringen Sie erst einmal ins Krankenhaus, wir kümmern uns um alles, sagt der Polizist. Der Frieden und Megaphon Polizist vom Tor. Dann erzählen sie später mal in Ruhe, was sie von diesem, diesem –  Unglück mitbekommen haben.

Für Elise kommentiert das Handy aus Urmels Bauch. Nicht berühren – sprechen Lars und der Polizist im Chor. Spurensicherung und Nein spricht jeder seinen eigenen Text im Chor.

Die Strasse war gerade breit genug für den Krankenwagen, der kommt verkehrt in die Einbahnstrasse rein. Sein Blaulicht lässt das blutige Rinnsal die Farbe wechseln.  Blau Rot Blau Rot Blau Rot. Den richtigen Weg blockieren still Urmel und der Mann.

Laras Gedanken bevor der Vorhang erneut fällt: Kennen sich Urmel und der Mann? Hatte Urmel noch eine Rechnung offen? Sie zeigt auf den Mann und sagt: Urmel wars. Erneuter Vorhang.

Sie legte sich in die Arme von Lars. Elise und Urmel retten mich. Und der Polizist. Und Lars. Wie im Puppentheater geht alles gut aus. Für Lara.

Nur Elise bleibt ungehört.

Zum Faktencheck gehen.

Marktforschung ist schön – macht Spass. Bringt uns Wissen und neue Erkenntnisse. Ist nützlich, sehr sogar. Hilft, Fehlentscheidungen zu vermeiden.

Nerv, Nerv, Nerv!

Aber ehrlich: Wir Marktforscher können Kunden ganz schön nerven: Als erstes stellen wir Marktforscher Fragen an den Auftraggeber, wollen ge“briefed“ werden. Lassen im Sinne der Sache nicht locker herauszufinden, was wir herausfinden sollen. Nicht genug, dann besprechen wir mit dem Kunden auch noch geeignete Instrumente, korrigieren seine Formulierungen und eigene Versuche, Fragen in „Fragen“ zu giessen.

 Die Feldzeit beginnt! Und Auswertung – wie fein!

Und die meistens immer noch viel zu lange dauert es, bis die Antworten „im Kasten“ sind. Die Auswertung mit Data-Clearing, Qualitätssicherung, Hypothesen testen, Schreiben, Charts erstellen, Kreuztabellen drucken ist Routine und spannend zugleich, zumindest für uns Mafositen – aber leider sind wir in dieser Zeit für den Auftraggeber zumeist unsichtbar.

So, geschafft!

Zeit für den Kundenkontakt: Wenn die Ergebnisse vorliegen, beginnen die Schmerzen wiederum. Erst nachdem ich meine Präsentationen mit einem Erwartungsmanagements begonnen habe, konnten einige Schmerzen gelindert werden: „Egal, was wir jetzt sehen werden, diese Studie ist sehr nützlich! Wenn sie Dinge erfahren, die sie schon immer ahnten, aber nicht genau wussten haben, können wir uns freuen. Wenn Sie Unglaubliches erfahren, was gar nicht sein kann, öffnet sich vielleicht gerade jetzt das Tor für neue Möglichkeiten“.

Hört sich gut an, nicht wahr? Sogar ein wenig „Hypnotalk“ dabei. Nützt aber auch wenig. Denn: Mit den Ergebnissen beschäftigt sich der Auftraggeber dann selbst. In Auseinandersetzung mit Marketing und Vertrieb und Controlling und Kollegen und – alles tut weh. Doch ehrlich, „Silodenken“ in großen Unternehmen tut auch weh.

Ich wünsche mir – einen Automaten

Zeitlicher Aufwand und der Prozess der Synchronisierung von Wissen liessen schon immer den Wunsch nach schneller, unaufwändiger Information aufkommen.

Möglichkeiten, dies zu erreichen, haben wir von uns aus gerne angeboten. Standardisierte Fragebogen, normierte Auswertungen, einfache und verständliche Auswertungen (keine multivariaten Modelle), kleinere Fallzahlen sind gerne genutzte Akte der Anpassung an den vermeintlichen Kundenwunsch.

Die Abkürzung des Weges vom „Wissen über den Kunden“ zum „Angebot und Kauf“ oder „der Nutzung“ kann aber noch brutaler gefahren werden.

Querfeldein geht es direkt vom Produkt zum Instant-Käufern und Nutzern. Natürlich kommen diese Angebote nicht von seriösen Marktforschern – aber schwappen aus der Onlinewelt in den Markt. Zumindest versprechen die Big Data Vermarkter einen  Datenbezug aus den Automaten, die in der Aufforderung gipfeln: „‚Kauf, Du Sau'“. Wie diese „Echtzeitwerbung die Kreativität tötet“ findet sich in einem Artikel von Dominik Grollmann hier (Registrierung notwendig, um Artikel zu lesen).

Und die Marktforschung? Reagiert nervös bis konsterniert auf diese Herausforderung. Bis zum erlösenden: Deutschland braucht Eier! von Dr. Daniel Salber auf der marktforschung.de  2013 dauerte es.

Zitat „An die Spekulations- und Blasen-Wirtschaft bestens angepasst, gefiel sich ein breiter Strom der Marktforschung seit den 90ern als Automat zur risiko- und problemfreien Gewinn-Maximierung. Beim Aufspringen auf den Zug der „Globalisierung“ blieb kritisches Denken zuhause. Doch wachsende Markt-Anarchie brachte den Apparat ins Stottern. Was nun?“

„Der Ausweg aus dem „Manisch-Depressiven“ heißt: schlichter Realismus. Marktforschung ist weder Weltverbesserung noch Rendite-Garant“

 Und, wie war’s?

Liebe Marktforschungskunden, ganz ehrlich: Es muss nicht weh tun, einen sauberen Prozess zu gestalten. Begebt Euch auf die Reise mit Experten, Reiseführern die die Themen kennen, die Abläufe, die Oasen des Wissens und auch das nette Hotel am Ende des Tages mit gedeckten Tischen der Erkenntnis, der Handlungsempfehlungen und der Zuversicht. Diese Marktforscher begleiten Euch mit Rat und Tat auch bei der nervigen Reise durch die Silos Eurer Unternehmen, finden Argumente und gehen in die Diskussion. Dafür müsst ihr nur die Richtigen beauftragen und auch das mit bezahlen, was es für Euch einfacher macht: Wissen, Erfahrung, Rat und Tat – und zwar über das einzelne Projekt hinaus. Wenig Budget – da kommt Mafo aus dem Automaten und tut weh. Jetzt oder später, wenn es nix geworden ist.

Aber mit den Richtigen gilt: Es tut auch gar nicht weh! Dann ist Marktforschung schön, spannend, nützlich – eine Expedition in neue Welten und Gedanken.

Und hilft Euch und Euren Unternehmen.

Viele Grüße und bis bald!

Wem gehört das Internet? Was tun wir aktiv und wirksam, um es freier von Schnüffelei und Blockwarttümelei zu machen?

Und wie viel ist uns das Netz – von dem wir behaupten es sei „UNSER“ Netz denn wert?

Sind wir wirklich aktiv – oder klicken wir unser Gewissen mit einer Online Petition hier und einem #GuterMenschIchBin da frei?

Sascha Lobo schwillt der Kamm – auf der re:publica 2104 pikste er in seiner Keynote mit spitzen Worten in den bis zum Platzen mit heisser Luft gefüllten Ballon des symbolischen Handelns in Sachen Überwachungs-Skandal.

Rummmmmmspeng! Der Knall müsste wach machen – aber reicht er auch zu mehr als einem neuen Hashtag #SaschaSuperRechtHat?

Was kann man – falsch, was können wir – auch falsch: Was kann ich tun? Twittern ist noch weniger als Beten. Aktiv sein, aber wie? In Sachen Umweltschutz soll, so Sascha Lobo, mehr an finanziellen Aktivitäten los sein? Ja, stimmt: „Eure Eltern überweisen – Ihr twittert“. Die Bekasine ist mehr bespendet als die Institution Netzpolitik e.V. Die Bekasine ist eine Schnepfenart.

Im Umweltschutz gibt es etablierte Organisationen mit Programmen, Aktivitäten, politischen Angang. Und niedliche Robbenbabys, untergehende Urlaubsparadiese, und jede Menge Drohszenarien (stopp – nein, der Meeresspiegel steigt nicht, wenn das Eis des Nordpols schmilzt!). Und die Bekasine.

Sascha Lobos Drohpotential ist, sich zum Sprecher der Bewegung zu machen.  OK. An wen noch darf ich denn spenden? Netzpolitik.org – OK. Die Piraten, die sich mal wieder selbst abschaffen? Chaos Computer Club? Wer kann mein Geld, meine Ideen und Zeit gut brauchen, nützlich einsetzen?

Oder – ist Spenden auch nur die kommerzielle Schwester von Twittern? Naja, die Bekasine wird beschützt vom Geld und in Bayern 120 Menschen. Die „Netzneutralität“ hatte 2 Mitarbeiter. Hmmm?!

Die Kritik sitzt, getroffen, Sascha. Betroffen. Verstanden. Aber die Frage wird umso dringlicher nun: Was genau tun? Politik begleiten, lange begleiten, noch länger begleiten. Nadelstiche setzen immer wieder und: den langen Weg gehen. Also raus aus Facebook, rein ins Vergnügen – äh, die Politik? Denn in Facebook wird sowie so nur gepostet, nicht gelesen. Ist aber ein andres Thema. Facebook ist meiner Meinung nach eine Speakers Corner für Missionare und Überzeugte und Eiferer und Katzenposter und alle alle alle, die entweder nicht schreiben können und es wissen und zitieren. Oder selbst das nicht können und Bilder und Videos posten. Als Super RTL III. Aber anderes Thema.

Ich werde mir Gedanken machen – und das Ergebnis dann posten. Hashtag #RatStattTatenlos.

Und zum Gucken Saschas Keynote hier bei SPON …

Die Research Plus bietet ein  interessantes Format – drei bis vier Impulsvorträge in rascher Folge, 15-20 Minuten jeweils. Unser Veranstaltungsort: Das Theater der „Wohngemeinschaft“, Köln, Richard-Wagner-Strasse, die Keimzelle einer sich ausbreitenden Bewegung. Gestern habe ich es zum ersten Male erlebt und auch ausprobiert.

15 Minuten sind gerade lang genug, um was erzählen zu können, aber auch kurz genug, um den Wunsch nach mehr zu wecken. Und das findet dann an der Theke oder im Gastraum der „Wohngemeinschaft“ statt. Wirklich tolle Location.

Die Themen am 6. Mai 2014

Wohnen und Leben im Jahr 2030 – wie kann man solch eine Vision bauen, ohne die Gegenwart einfach frisch angestrichen in die Zukunft zu projizieren? Dr. Tanja Pferdekämper (RWE Effizienz, Dortmund) hat interessante und gangbare Wege aufgezeigt. Stichwort: Unsere Autos sind eigentlich eine Vorwegnahme unserer Wohnzimmer der Zukunft. Elektronische Helferlein, Assistenzsysteme, Klimatisierung, Entertainment, Infotainment, Energieeffizienz. Ich freue mich auf die Zukunft, immer! Hier geht es zum Zukunftshaus in Bottrop (Video).

Facebook-Sucht: Gibt es die und was könnten Gründe sein? Prof. Dr. Christian Bosau zeigte mit einer empirischen Studie die psychologischen Abgründe einer Abhängigkeit von Social Media auf. FoMO ist es – The Fear of Missing Out – die Furcht, etwas zu verpassen, das die Peer-Group schreibt, postet, unternimmt, für richtig oder falsch bekundet. Soziale Kontrolle 3.0. Global Village. Gruppenzwang featured by Facebook. Sollte man drüber nachdenken! Nachgucken kann man hier.

Tonnenweise Meinungsäusserungen zu Produkten und Firmen im Web. Was kann Mafo damit machen? Zusammen mit dem Startup Consetto aus Darmstadt brachten wir einen kleinen Usecase auf die Bühne, eine Auswertung des Facebook-Accounts von FRoSTA. Ins Detail kann man bei 15 Minuten nicht gehen – aber aufzeigen, wie man mit Hilfe semantischer Werkzeuge automatisiert Meinungsäußerungen klassifizieren, auszählen, in Zusammenhänge bringen kann. Und dabei interessante Einblicke in die Dynamik von Social Media erhält. Semantische Analysen machen es möglich, schnell und effizient große unstrukturierte (sprachliche) Datenmengen zu analysieren.

Hat Spass gemacht – Danke an die Veranstalter. Ich komme wieder.

Meinungsvielfalt ist Trumpf: Hier der Artikel zur Veranstaltung auf der marktforschung.de.

Da braucht es kein „Internet of Things“, nur Augen, Hirn und Kamera.

Der Rheinländer vertraut dem Hermes Boten. In bestem Bönnsch.

Hermes Bote: Versprochen. Hier versenden Sie einfach und sicher.
Jürgen Hausmann: Isch glaub‘ et Disch!

Auch die Musiker scheinen zu kommunizieren – oder die Plakatkleber schaffen Zusammenhänge und lachen sich einen …

Roger Cicero und Peter Kraus im Dialog über die Zukunft …

Roger Cicero: Was immer auch kommt
Peter Kraus: Das Beste kommt zum Schluss

Schönen Tag noch

Vom 05-07 März 2014  in Köln an der Fachhochschule findet die GOR 14 statt (General Online Research Conference).

Hier gehts zum Programm …

Ich bin am 6.3. von 15:45 bis 16:45 auf dem Podium mit erfahrenen Kollegen zur Diskussion bereit, wenn es um das Thema geht:  „Is Mr. X dead?“ Unter der kundigen Leitung von Prof. Horst Müller-Peters (marktforschung.de) werden wir uns des Themas „Anonymität in der Marktforschung“ annehmen.

Vielleicht werden wir selbst Hand und Verstand anlegen? Und unsere ureigene heilige Milch-Kuh schlachten im vorauseilenden Gehorsam gegenüber Mr. Big Data? Oder wir tanzen traurig den letzten Walzer vor dem Ende der „echten“ Marktforschung? Ich bin sehr gespannt.

6.3.2014 (15:45-16:45) auf der GOR 14 Podiumsdiskussion 

• Jörg Blumtritt, founder and CEO of Datarella
• Dr. Lorenz Gräf, founder Globalpark, Boostpark and StartPlatz
• Hans-Werner Klein, DataBerata, market research consultant
• Finn Raben, Director General ESOMAR
• Professor Dr. Rolf Schwartmann, Cologne Media Law Research Center
• Stephan Thun, CEO Maritz Europe

Ich freue mich, Sie / Euch dort zu treffen. Bis zur GOR 14 in Köln dann.

PS: Diese Konferenz wird jährlich von der Deutschen Gesellschaft für Online-Forschung e.V. (DGOF) mit lokalen Partnern veranstaltet. Die ideale Veranstaltung, um sich mit Menschen vom Fach auszutauschen, Trends zu analysieren und zu diskutieren. Drei Tage Vorträge, Diskussionen, Sessions, Posters – „Binge Learning“ ist möglich 🙂

Mutter in Washington von Polizei erschossen. Verhielt sich verdächtig. Ich lese weiter, recherchiere, lese benachbarte Artikel.

Ich denke nach. Auf einem Zettel eine Collage meiner Gedanken:

Ein US Senator spricht aus: Die USA ist im Krieg. Gegen wen? Gegen das eigene Volk? Für was oder wen?

Krieg macht Angst. Krieg macht keine Helden, sondern nur Opfer. Krieg bringt willentlich Menschen in Situationen, andere umzubringen. Aus Angst. Kriege sind gewollt, werden geführt, jemand hat etwas vom Krieg: Macht, Geld, Erfüllung eigener Psychopathien. Zerstörungswut. 

Nochmal, bitte, ich glaube es nicht: Eine Mutter fährt mit einem 1jährigen Kind auf dem Rücksitz ihres Luxusfahrzeugs unbewaffnet in eine restricted area. Das macht den schwerbewaffneten trainierten Polizisten Angst.

Sie wird bedrängt. Das macht ihr Angst.

Reaktionsmöglichkeiten auf Angst sind Flucht, Angriff, tot stellen.  Die USA ist im Krieg. Sie ist unbewaffnet. Sie greift nicht an. Stellt sich nicht tot.

Sie flieht also.  Aus Angst.

Das macht den Polizisten Angst. Aber sie sind mutig, haben Waffen. Sie greifen an. Die Mutter wird tot geschossen. Ihr Baby weint im Auto. Es kann nicht fliehen, nicht angreifen. Wird in ein Krankenhaus gebracht.

Ein Polizeioberst sagt: Unsere Polizei hat sich heldenhaft verhalten.

Wieder dieser Hinweis auf Helden, Krieg, Krieg im eigenen Land. Auf Angst. Angst macht dumm. Angst schaltet unseren Neocortex aus, unser Gehirn wird auf „vorwärts, stopp, rückwärts“ reduziert. Keine Ideen, keine Phantasie, keine Liebe, keine Gnade, kein Mensch-sein mehr.

Angst macht Opfer. Angst macht keine Helden!

Zwischengedanke, Zitat aus Bert Brechts „Leben des Galileo Galilei“:
Andrea: „Unglücklich das Land, das keine Helden hat.“
Galilei: „Unglücklich das Land, das Helden nötig hat.“

In Washington halten 50 Rechtsradikale die USA in Geiselhaft. Bringen das öffentliche Leben zum erliegen.  Richten größeren Schade an als die Stürme „Katrina“ und „Sandy“ zusammen. Gefährden die Weltökonomie. Krieg gegen „Obamacare“.

Immer wieder dieser Krieg gegen was auch immer: Michael Hayden (Ex CIA Chef) fabuliert vor geladenen Gästen davon, Snowden für die „kill list“ nominieren zu wollen. Gelächter im Publikum. Und eine Korrektur. Unter Obama heisst die Liste der Vogelfreien jetzt „disposition matrix“.

Ich bin momentan ratlos. Muss erst noch mal weiterdenken. Wer noch?

Nun ja – wir schrieben das 20. Jhd. Weder die Zahlen noch das Zahlen waren so richtig „sexy“. Dabei haben wir Marktforscher bei der Geburt vieler Dinge und Prozesse geholfen – oder sie gerade angeregt. Zoomkameras, SMS, Kundenorientierung, Spielekonsolen, Happy Endings von Filmen, Käse, Wurst, Werbung (nur die witzige), Schokoriegel und Ökoprodukte. Das Aussehen von Laptops und die Nutzbarkeit der Software darauf.

Jetzt, im 21. Jhd gibt es „Big Data„. Also Große Datenmengen, in denen gesucht wird nach Zusammenhängen, Ideen, Kunden, potentiellen Kündigen und „sehr sehr bösen Menschen“. Und es gibt jede Menge von Big Data Haufen.

Mit diesem Thema beschäftigt sich ein Buch von Rudi Klausnitzer (Das Ende des Zufalls). Klausnitzer ist erfahrener Publizist und Medienwerker. Ihm gelingt es, aus der Sicht eines Nicht-Statistikers zu verstehen und weiterzudenken, was Big Data für unseren Alltag bedeutet. Für unser Leben, unsere Sicherheit bedeuten kann.  Schon mal empfehlenswert, weil gut und kundig geschrieben.

Wirklich faszinierend in seinem Buch ist das „Weiterdenken im Thema“, der fundierte Bau eines „Ökosystems“ von Big Data, ganz neue Berufe, die entstehen.

Ich überlasse Herrn Klausnitzer die Kartographie:

– Data Scientist … ein/e Experte/Expertin im Umgang mit Zahlen, Statistiken, Methoden. Fachleute, Handwerker, die wissen, wie und für was man Big Data nutzen kann, und für was nicht. Die Konzepte bauen, Strategien entwerfen, aber auch die zahlreichen Tools richtig einsetzen können. Geschätzter Bedarf ca. 4,4 Mio Experten weltweit in 2015. Zusätzlich rechnen McKinsey und Gartner noch mit 1,5 Mio Managern, die Big Data richtig einsetzen können.

– Data  Designer … ein/e Experte/Expertin in der Darstellung von Ergebnissen. Bei Palomar 5  bin ich den ersten Data Designern begegnet – die als Künstler und Zahlenfreunde auch komplexe Zusammenhänge darstellen können. Klausnitzer denkt an darstellende Kunst, es gibt bereits jetzt Beispiele aus einer Musik, die CERN aus dem Wechsel von Materie in Antimaterie und zurück entstehen lässt. Link: Sonata in LHCb. Sicherlich noch etwas „nerdig“, aber zukunftsweisend.

– Data Journalist / Storyteller …. eine wirkliche Kunst, die Informationen aus Datenanalysen lebendig, vorstellbar, verständlich zu kommunizieren. Hier schliesst sich der Kreis zur guten quantitativen Marktforschung: Ein guter Fragebogen hat eine Story, ein Drehbuch, macht neugierig auf die nächsten Fragen.  Da werden keine Listen abgefragt – sondern Cliffhanger eingebaut. Natürlich nur so stark, dass die Ergebnisse nicht verfälscht werden. Storytelling ist die Kunst, fundierte Informationen an Viele zu verteilen.

Datatainment ist eine Stufe mehr noch als Infotainment mit Ergebnissen aus Big Data. Das können für ein breites Publikum Data Designer, Storyteller sein, die die Informationen der Data Scientists umsetzen und nützlich und unterhaltsam darstellen. Das Literatur nützlich und unterhaltsam sein sollte ist übrigens eine Idealvorstellung der Dichter,  die im 18. Jhd, in der Aufklärung wieder auftauchte. Damals wurden Fabeln erzählt, die unterhaltsam Wissen verbreitet haben. Es gibt sie schon, die Datatainer – wie zum Beispiel den begnadeten Hans Rosling, der in weniger als 5 Minuten die Geschichte von 200 Ländern in 200 Jahren erzählt, darstellt, visualisiert. Link zu einem BBC Beitrag auf youtube. Sein Motto: The Joy of Stats.

Wer meine Vorträge kennt, kennt auch meinen Lieblings“fabulogen“ James Thurber. Sehr weitsichtig hat er in den 20ern/30ern des letzten Jahrhunderts Lösungen für die Websiteanalyse (Link: The Fairly Intelligent Fly) und gegen die Seuche der schlechten empirischen Forschung, die „Soziale Erwünschtheit“ gefunden (Link: The Owl who was God). Unterhaltsam und lehrreich.

Und was war das mit „The Sexiest Job of the 21rst Century?“ Ist nicht von mir, sondern von Thomas H. Davenport und D.J. Patilim und im Harvard Business Review nachzulesen.

Und Sie haben sich gefragt, was ich als DataBerata eigentlich so mache?

Buch: Rudi Klausnitzer, Das Ende des Zufalls, Salzburg 2013.

Ja, 9/11 war ein Schock für die USA, im eigenen Land von „aussen“ „angegriffen“ zu werden, so als wenn jemand in das gesicherte Haus einsteigt, klaut und es verwüstet. Aber es wurde auch so oft als „Schock“ kommuniziert, bis es kollektiv als einschneidend empfunden wurde und als gemeinsame Referenz für „das darf nie wieder passieren“ für das Land gelten konnte. Ergebnis: Keine Heilung für die kollektive Seele, sondern eine Traumatisierung, die verankert wurde.

Reflexartig reagiert die kollektive Amygdala nun auf alles, was als „Bedrohung“ bezeichnet werden kann – und misstraut. Aber wem, wann? Woher stammt „die Bedrohung“, von innen oder aussen – oder von ganz innen, unserer Psyche? Wer hat was von der Bedrohung? Wer hat was von der Sicherung eines Landes?

Gedanken, die in der Frage münden: Ist es besser, wenn ein Staat erst einmal jedem misstraut? Wer ist dann der Staat? Die Regierung?

Das folgende Zitat finde ich nachdenkenswert:

„Die Lösung“ aus Brechts Bukower Elegien.
Nach dem Aufstand des 17. Juni ließ der Sekretär des Schriftstellerverbands in der Stalinallee Flugblätter verteilen, auf denen zu lesen war, daß das Volk das Vertrauen der Regierung verscherzt habe. Und es nur durch doppelte Arbeit zurückerobern könne.
Wäre es da nicht doch einfacher, die Regierung löste das Volk auf und wählte ein anderes?
 

Mein Statistik/Empirie-Prof gab uns mit: „Seid misstrauisch bei Offensichtlichem. Wenn euch zu einer  Korrelation nicht mindestens drei Erklärungen einfallen, wechselt den Beruf!“. Eine Übung, um darin fit zu bleiben, ist das Querdenken.

Das geht immer und überall – jeder Ort hat Übungsobjekte! 

Ein Beispiel

Mit großem Interesse habe ich das Bilderrätsel oben auf einem Bahnhof in Frankfurt entdeckt. Sehr drastisch wird man darauf hingewiesen, dreieckige Tunnelröhren zu vermeiden. Nun war ich in einer halbrunden, also alles OK. Denn wie man sieht, in einem Dreieck bleibt einem sehr großen Erwachsenen kaum Platz auf dem Bahnsteig, dem Zug zu entkommen (der Gefahrenbereich ist schraffiert). Der Versuch des Strichmännchens, schräg an die rechte Aussenwand zu fliehen, scheint riskant.

Manchmal ist das Offensichtliche nur das Gewohnte, und Querdenken hilft, um auf die wahrscheinlichere Lösung zu kommen. Also dreieckige Tunnel meiden.

Wir können das zusammen ausprobieren

Meine „querste“ Interpretation:

Im Fall, dass es Ihnen zu kalt oder zu ungemütlich ist, drücken Sie den Knopf und aus der Edelstahlwand entfaltet sich ein offener Kamin. An dem kann man sich wärmen – und gemütlich fühlen.

Fazit: dreieckige Tunnel meiden – und Wärme gibts auch bei der Bahn.

Es ist recht einfach, zu den Enthüllungen über die gigantische Überwachungsmaschinerie der USA eine Meinung zu haben. Besonders, wenn diese Meinung „wohlfeil“ ist, und sich in einer fundamentalen Empörung über diese Unverschämtheit oder einem Unverständnis über diese Empörung im schwarz/weiß verliert.

Und dann auch noch das Baby Big Data mit der Wanne Big Brother ausgeschüttet wird. Aber der Reihe nach.

… bau ’ne Maschine für uns

Die Maschine soll rausfinden, ob von Einzelnen oder Gruppen von Menschen eine Gefahr für Einzelne, Gruppen oder das Staatswesen ausgeht. Wir suchen: potentielle Terroristen.

Da haben wir klassischerweise zwei Möglichkeiten, am besten in Kombination:

• Gesucht: Das Gesicht in der Menge! Soziologie und Psychologie. Soziologen erforschen, wie Gruppen von Menschen funktionieren, Psychologen wie Einzelne in diesen Gruppen sich verhalten. (ja, ist komplexer, aber wir bauen eine Maschine!). Das machen Soziologen und Psychologen schon seit Jahrzehnten – es gibt funktionierende Modelle von Gesellschaften und Menschen, dicke Bücher mit Theorien. Und andere dicke Bücher, die diesen Theorien widersprechen.  Trotzdem funktioniert es, wie das erfolgreiche Profiling in der Forensik immer wieder zeigt.

Über die Analyse von Big Data Analysen eröffnet sich eine weitere Möglichkeit:

• Gefunden: Das Gerücht in der Menge! Mit Hilfe von möglichen umfassenden Datensätzen zum Verhalten, der Einstellung, Meinung von Menschen – und Datenquellen, die von Beobachtungen über Bewegungsprotokolle (Bahnfahrkarten, Flugtickets, Knöllchen, Sicherungskameras, Selbstäußerungen in Facebook, Foursquare, ..)) bis hin zu Observation reichen können. Und einer rein auf Ähnlichkeiten (Koorelationen) und Vergangenheitsdaten beruhenden Mustererkennung wird nach möglichst Verdächtigen gesucht. Naja – eigentlich rät man rum.

Screening: Wo lauert die Gefahr?

Die gewünschte hohe Sicherheit, möglichst alle „Gefahren“ zu erkennen hat zur Folge, dass auch „harmlose“ Menschen erst mal als potentielle Gefahr identifiziert werden können. Klar – Sie nicht. Oder doch?

Das Problem, falsch negative (da ist was, ich merke es aber nicht)  oder falsch positive (da ist nichts, aber das System schlägt Alarm) ist bei jedem Screening gegeben.

Im Alltag der Marktforschung kennen wir es Alpha- vs. Betafehler. Besonders augenfällig ist es bei sogenannten „Screenings“ in der medizinischen Diagnostik.

• Beim Test auf schwere Erkrankungen wird darauf Wert gelegt, möglichst alle Erkrankten zu finden. Gute Tests haben eine „Entdeckungsquote“ von 99,9 Prozent oder besser. Wir testen einfach mal eine Millionen Menschen auf diese Erkrankung, wir wissen, etwa 0,1% der Bevölkerung erkrankt sein könnten.  99,9% Sicherheit bedeutet: von 1.000 Erkrankten in den 1.000.000 werden 999 als erkrankt erkannt. Das ist gut, oder?

• Leider haben diese Tests auch die eingebaute unangenehme Eigenschaft,  falsch positiv zu testen. Also eine Erkrankung zu signalisieren, obwohl da keine ist. Wenn etwa 0,5% der Ergebnisse falsch positiv sind, bedeutet das bei einer Millionen getesteter Menschen 5.000 (fünf tausend!!!) bekommen erst einmal einen Schrecken.

Durch weitere Tests kann dies wieder klargestellt werden – aber der erste Schrecken bleibt. Dieser Betafehler ist übrigens auch einer der Gründe, weshalb Screenings sehr vorsichtig und zurückhaltend eingesetzt werden sollten.

Ist PRISM ein Screening?

Ich befürchte ja. Denn es gilt die Regel: Je sicherer etwas entdecken werden soll, desto eher hört man „das Gras wachsen“, verdächtigt „Unschuldige“. Und je mehr Leute (Screening)  „durchsucht werden“, desto mehr Unverdächtige werden fälschlich beschuldigt. Ein Fall ist recht bekannt geworden, der Berliner Soziologe Andrej Holm war „plötzlich Terrorist“.

Mein „educated guess“ ist: Die Zahl der fälschlich Beschuldigten wird mit jedem Screening wachsen, bald werden wir ein Heer von Menschen haben, die man sich genauer anguckt. Vielleicht tarnen die sich nur, sind „Schläfer“?

Kein Ausweg aus der Screening-Falle?

Doch – es gibt einen Ausweg. Die Medizinstatistik zeigt: Nur die untersuchen, die eine Prädisposition haben. Also sich Gefahren aussetzen oder durch Genetik oder Verhalten eine höhere Gefahr zur Erkrankung haben (Chemie, Umweltgifte, Tropenreisen).

Wenn man in der Logik von PRISM bleib: Erst die Menschen über Modelle der Psychologie und Soziologie erkennen und filtern, die überhaupt in Frage kommen, und dann screenen. Und selbst dann werden Unschuldige verdächtigt werden.

Das hatten wir aber schon mal – Big Data ist nicht gut oder schlecht, wenn es „right sized data“ ist. Sorgfalt, Theorie, Empirie, Statistik helfen. Dafür gibt es ja Profis.

Dieser Beitrag enthält bewußt sich jeglichen Kommentars, wie demokratische Staaten mit ihren Bürgern umgehen sollten, ob zum Schutz aller erst einmal die gesamten Bevölkerung oder einzelne Gruppen einem Generalverdacht unterliegen sollten. Der Beitrag mischt sich trotzdem ein: er zeigt auf, welche Gefahr durch die gewählte Methodik zusätzlich entstehen kann.

Ansonsten könnten schon bald Massenmails versandt werden: „Sorry, aber zu ihrer Sicherheit mussten wir Sie zum Beta-Fehler machen“.

Da bin ich doch lieber das Gesicht in der Menge, als ein Gerücht in Big Data.

Jetzt scheint das Thema Big Data endgültig „kommunikabel“ zu sein: Der Titel im SPIEGEL 20/2013 lässt Big Data als gelungene Melange aus CSI, dem Orakel von Delphi und den römischen Auguren vergären. Fazit: Wir Menschen werden vorhersehbar  – weil berechenbar. Ergebnis: Verbrechen werden verhindert, Käufern werden die Wünsche aus den Daten ablesen. Na gut – eine Prise Kritik am System, das den Menschen gläsern werden lässt, ist auch enthalten. Meine Meinung dazu: Der Artikel weckt Interesse und Erstaunen – läßt aber Tiefe vermissen und ist sehr beschreibend.

Dann mach’s doch besser!

Die 100.000€-Frage: „Big Data – brauchen wir es auch?“ Stellen Sie die Frage doch jemandem, der sich auskennt. Vielleicht Ihrem Marktforscher, dem BI-Spezialisten, Ihrem Marketing  – oder dem Controlling. Die Antworten reichen voraussichtlich über die gesamte Palette:  „Ja!“ „Nein!“ „Vielleicht!?“.

OK, fragen sie uns, die Analysten, die Spezialisten. Wir haben den Status der Ratlosigkeit meist schon überwunden und fragen präziser nach. Denn: Aufklärung ist gefragt.

Dem Buzz-Word auf der Spur

Big Data bedeutet eigentlich nur, dass man sehr viele Daten gesammelt hat, dass man sich derer mit Methoden des exzessiven Data-Mining nähert. Oder einfacher:

Man sucht irgendwas im Heuhaufen. Das können Nadeln, Münzen, Werkzeug, ein Nugget oder auch eine Schatzkarte sein. Findet irgend welche Muster. Das ist der erste Schritt.

Im zweiten Schritt verbindet man mathematisch die Muster oder einzelne Dinge aus dem Heuhaufen miteinander, um Zusammenhänge zu finden. Zusammenhänge können sein:

• „Insassen von Gefängnissen haben einen niedrigeren Ruhepuls“.
• „In Orten mit einer hohen Dichte an Storchennestern werden mehr Kinder geboren.“
• „Die Schadenshöhe bei einem Brand nimmt proportional mit der Anzahl an Feuerwehrleuten vor Ort zu“.

Übrigens – alle diese Aussagen sind richtig und statistisch bedeutsam belegt.  Zusammenhänge sagen allerdings nichts über Kausalitäten aus – oder bringen doch die Dorfstörche die Kinder? Sollte man lieber keine Feuerwehr rufen, wenn es brennt, um den Schaden zu begrenzen? Oder einfach alle Menschen mit einem niedrigen Ruhepuls wegsperren, weil sie kriminell werden könnten?

Quatsch, das glaubt doch keiner, meinen Sie? Wir kommen später darauf zurück.

Das Spektrum der Big Data Analyse

Auch das ist Big Data:  Die FAZ interviewte Markus Morgenroth: „Wir können herausfinden, wer loyal ist“, sagt er. Herr Morgenroth arbeitet bei Cataphora. Diese Firma beobachtet das Verhalten von Mitarbeitern in Unternehmen. Dazu werten sie auch die anonymisierten Mails von Mitarbeitern aus. Echte Big Data Analyse, weil Unmengen an Daten zu durchforsten sind, um irgendwas im Heuhaufen zu finden. Echtes Data Mining. Ein mögliches Ergebnis: Performanceanalysen und Loyalitätsanalysen einzelner Mitarbeiter. Im Interview werden auch die Fallstricke solcher Analysen aufgezeigt. Und deutlich gemacht, wie wichtig das Wissen von Sprachwissenschaftler, Psychologen, Sozialwissenschaftler bei der Interpretation dieser Daten sind. Wirklich lesenswert:  http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/bilder-und-zeiten/interview-mit-einem-datenanalysten-wir-koennen-herausfinden-wer-loyal-ist-12124514.html

Übrigens: Teile der Arbeit von Cataphora sind Beispiel für eine in Deutschland aus Datenschutzgründen verbotene Anwendung von Big Data Analyse.

Ich lasse meine E-Mails nicht öffentlich rumliegen

Sowieso nicht mit Ihnen? Auch aus Ihren Mails kann ein Profil erstellt werden. OK, an Ihre Mails kommt keiner ran? Nutzen Sie Twitter? Facebook? Xing? LinkedIn? Die Dataminer auch. Was kann da passieren?  Nicht nur die Themen, über die sie schreiben, auch Wörter, die Emotionen (Sentiment) ausdrücken und in Sätzen mit Faktenaussagen stehen, können Sie kennzeichnen. Big Data bedeutet in diesem Fall: Mustererkennung und Korrelation.

Das ist dann in Ordnung, wenn der Schutz Ihrer Person gewährleistet ist. Nennt man ja „Datenschutz“. Das ist dann fragwürdig, wenn Sie persönlich als „Target“ aus der Analyse rauspurzeln und aufgestellt werden.

Oh, da habe ich Sie missverstanden

Soso, Analysen von riesigen Datenmengen machen Unternehmen und Behörden schlauer. Muss man denn Big Data haben, um heutzutage richtig entscheiden zu können? Nein. Ja. Es kommt darauf an, was Sie machen wollen.

Quantitative Marktforschung

Anwendung: Ich möchte fundierte Aussagen haben zu den Marktchancen meines Produkts, des Relaunches meines Produkts oder zu Produkteigenschaften. Ich möchte Zielgruppen identifizieren und deren Needs, möchte verstehen, was der Grund für diese Zielgruppen ist, mein Produkt zu kaufen oder nicht zu kaufen. Das gibt mir die Chance, Veränderungen vorzunehmen, die mein Produkt besser vermarkten lassen. Über weitere Informationen, die ich habe oder beschaffe, weiss ich, wie und wo ich die Zielgruppen erreiche (TV, Print, BTL, PoS, PoI,  Social Media, Web). Die genauere Auswertung der Storch / Kinderzahl Korrelation zeigt mir, dass ich in ländlichen Gebieten und ähnlichen Stadtbezirken  (auch ohne Storchennester) mit einer höheren Kinderzahl rechnen kann und eher Babyartikel anbieten könnte.

Marktforschung  mit right-sized-Data ist notwendig, wenn ich auch theoretisch fundierte Aussagen haben möchte, die sich auf ähnliche Szenarien übertragen lassen und zeitlich kurz- bis mittelfristig gültig sind. Mit Mafo wird die Fabrik gläsern, die Wirkzusammenhänge werden sichtbar.

Big Data Analyse – Wat is en Dampfmaschin?

Anwendung: In der Analyse von Big Data geht es mehr um das „Was“ als um das „Weshalb“: Ich möchte adhoc direkt Menschen mit meiner Botschaft erreichen. Mit geringem Streuverlust, möglichst in einer 1:1 Situation und mit der Aussage, welches der Medien dafür wann genutzt werden sollte.  Mich interessiert nicht, dass dieses Wissen kurzfristig unnütz werden kann, weil sich Medien und Nutzung durch Menschen schnell verändern können. Mich interessieren keine Gründe, Einstellungen von Menschen, weil ich kein Modell des Verhaltens in Bezug auf meine Produkte oder Produktgruppen brauche, sondern schnell Erfolge. Selbst um den Preis, das die Ergebnisse Artefakte sind, die bei einer Analyse großer Datenmengen schnell entstehen können. Beispiel: Die Zahl der Störche auf den Dächern nehme ich als Indikator dafür, ob ich einen Babyartikel-Markt auf der grünen Wiese neben dem Dorf baue – oder nicht. Die Zahl der Feuerwehrleute am Brandort ist für mich als Versicherung ein Indikator für den Schaden, den ich regulieren muss – oder sogar ein Indikator für Betrug, wenn niemand da war.

Big Data Analysen mit den richtigen Tools analysiert ist nützlich, um Zusammenhänge schnell zu erkennen und handeln zu können. Big Data Analyse ist notwendig, wenn das mit Echtzeitdaten erfolgen soll. Mit Big Data wird der Einzelne gläsern – die Wirkmaschine ist eine schwarze Kiste. Oder mit den Worten von Heinrich Spoerl (Die Feuerzangenbowle): „lso, wat is en Dampfmaschin? Da stelle mehr uns janz dumm. Und da sage mer so: En Dampfmaschin, dat is ene jroße schwarze Raum, der hat hinten un vorn e Loch. Dat eine Loch, dat is de Feuerung. Und dat andere Loch, dat krieje mer später.“

Lehrer Bömmel aus der Feuerzangenbowle – ein Protagonist von Big Data. Da hätte auch DER SPIEGEL d’rauf  kommen können. Wenn er aus dem Rheinland käme 🙂 

Weitere Informationen: Da gab’s doch hier im Blog was zu?

• Size doesn’t matter, Mr Big.
• „Big Data“, sehr intensiv (Hier geht’s hoch her): Deutschland braucht Eier!
•  Wozu. Das. Alles?

Es ist tatsächlich eine Antenne vom einem Radioteleskop in der Eifel. Der „Astropeiler Stockert“ wurde 1957 von der Uni Bonn in Betrieb genommen und war lange Zeit das größte und präziseste frei bewegliche Radioteleskop, um Astronomen und Astrophysikern große Datenmengen zur Auswertung bereit zu stellen.

So haben die Daten vom Stockert u.a. nachweisen können, dass unsere Galaxy eine spiralförmige Struktur hat. Eine Art Big Data Analyse, die zur Positionsbestimmung des Unternehmens Erde diente.

Heute dient der Astropeiler sowohl der Forschung wie auch der Kommunikation. Amateurfunker sind sehr aktiv beim Erhalt des Radioteleskops und nutzen die 25m große Parabol-Antenne, um über den Mond als Reflektor weltweit in Kontakt zu treten.

Das Gebäude, das den Radiopeiler trägt ist auch sehr interessant gestaltet.

Wenn unsere Aufmerksamkeit blinzelt.
von Dirk W. Eilert, Eilert Akademie, Berlin

Lesen, denken, handeln! Verlinkung zu Marktforschung.de, denn dort hat Dr. Daniel Salber hat eine Kolumne geschrieben, die Pfefferminz ins Hirn bringt und die mit welken Blättern bedeckten Schamzonen der Mafo-Zunft zum Frühling einlädt:

Zitat: „Blickte ein Psychologe auf die geistige Situation der Zunft, müsste das Ergebnis mit den Worten „manisch-depressiv“ beschrieben werden. Auf der einen Seite spirituelle Erwartungen an gigantische Datenflüsse rund um den Globus und die Hoffnung, nach dem 1000. Marmeladen-Test endlich „gesellschaftliche Innovationen“ anstoßen zu dürfen. Auf der anderen Seite lässt sich die Branche von Google die Butter vom Brot nehmen. Beschwörungen der „Qualität“ klingen wie das Pfeifen im Walde. Wenn Marktforschung = Datensammeln ist, können das die „Multis“ in der Tat besser“. Zitat Ende.

Und es geht in diesem Tempo und Ductus weiter.

Das ist ein echter Aufruf zum Nachdenken, Aufatmen, sich zu besinnen und dann mit frischer Kraft (und notfalls gestrafften Hosenträgern) wirklich beizutragen.

Selten so einen vernichtend ermutigenden Beitrag in letzter Zeit gelesen.

Und bald ist Ostern!

Erst einmal – wir sind hier nicht an der Frittenbude, wo wir einen Double-Cheese-Tripple-Salad Monster Big Burger bestellen und wirklich mehr bekommen – sondern im Bereich der Datenanalyse.  Wir wissen zwar oder ahnen – irgendwo in den Terrabyte an Daten, da steckt was. Wissen über das Unternehmen, Prozesse, Marketing, Kunden, Vertrieb, unsere Produkte.

Aber was genau ist drin in der Wundertüte? Und, genau: Was hat BIG damit zu tun? Es ist nicht alles das gleiche, was „Big“ genannt wird. Groß werden Datenmengen,

1. wenn man nicht genau drauf achtet, was man alles sammelt,
2. wenn’s passiert ist, und Daten sich über die Zeit angehäuft haben,
3. wenn man einen breiten Datenstrom hat, der erst mal gesichert werden musste, um ihn später auszuwerten,
4. wenn man äußerst seltene Ereignisse aus einem Riesen-Datenhaufen extrahieren möchte. Zum Punkt 4 wird es eine weitere Episode DataBerata Big Data in Kürze geben.
5. ein Modell sich aus großen Datenmengen zusammensetzt (Beispiel: Planck Daten zur Entstehung des Kosmos  – siehe:  Artikel aus der Süddeutschen)

In den Fällen 1, 2 und 3 – Entspannung: Hier ist faktenbasiertes Aufräumen der richtige und einfache Weg. Ist wie Keller aufräumen, oder Garage oder Dachboden. Nicht entspannend? Oh je, schlechtes Beispiel.

Also – weitere Entspannung: Am besten setzt man sich mit einem (externen) Experten zusammen, sortiert aus und legt Regeln fest, was man braucht. Um Fragen zu beantworten. Das haben wir hier schon mal behandelt. Externe haben den Vorteil, dass man denen erst mal alles erklären muss. Und darüber mindestens 40% der (Selbst-) Erkenntnisse kommen. Der Rest ist Erfahrung, eigene, die des Experten / der Expertin.

Und diese Erfahrung rät: Wenn trotzdem der Wunsch nach der Speicherung großer Datenmengen auftaucht (Grund: weil, man weiß ja nie), bitte erst mal die folgende, wahre Geschichte durchlesen:

Es muss nicht immer Kaviar sein – oder: Wie gut eine gute Stichprobe funktioniert. Das wissen wir spätestens seit 1936 durch einen Wettbewerb. Aufgabe: Wer prognostiziert den künftigen Präsidenten besser, der Meinungsforscher George Gallup oder die Zeitschrift Literary Digest?

Literary Digest versandte 10 Millionen Fragebögen an alle seine Leser  (es kamen etwa 2,4 Millionen zurück) in der Annahme, diese würden die Wähler in USA repräsentieren = BigData!

 Gallup befragte 1.500 US-Amerikaner (nach einem heute noch verwendeten Stichprobenverfahren) = Rightsized!

Wie ging der Wettbewerb aus? Gallup sagte das Ergebnis sehr genau voraus – Literary Digest lag 19% Punkte daneben und prognostizierte den unterlegenen Kandidaten als neuen Präsidenten.

Aus der Marktforschung wissen wir: Eine Vollerhebung (also alle relevante Personen oder Dinge oder Meinungen werden erfasst) ist teurer und nicht automatisch besser als eine Studie, die eine Stichprobe nutzt. Zudem hat die Vollerhebung den Nachteil, dass sie eventuell gar nicht „voll“ ist. Z.B. relevante Personengruppen nur unvollständig befragt wurden. Die Literary Digest machte zwei Fehler: Einmal hielt sie ihre Leserschaft für repräsentativ zur Grundgesamtheit der US-Wähler. Dann hat sie sich nicht um die Verzerrungen gekümmert, die durch die Antwortverweigerer entstand. Eine wichtige Lektion auch für Big Data.

Fazit: Big (Data) ist nicht immer besser (Fall 1 – 3). Size doesn’t matter. 

PS: George Gallup gründete übrigens mit dem Ruhm einer guten Prognose ein weltweit operierendes Mafoinstitut.

PPS: Aufmerksame Leser kennen diese Geschichte bereits teilweise. Aus der Weihnachtszeit …. Da war das Wetter auch ähnlich wie diesen März.

Im folgenden finden Sie allgemeine Aussagen, die jeder von uns in Arbeitszusammenhängen schon mal gehört hat. Wenn Sie sich an die letzten zwei Wochen erinnern – welche der Aussagen haben Sie da noch nicht gehört oder gelesen? Bitte merken Sie sich die Ziffer(n) der Aussage(n), die Sie seit 14 Tagen nicht gehört  haben.

1. „Wir müssen weiter auf stabiles Wachstum setzen.“ 
2. „Für unsere Zielgruppe ist das nicht relevant!“ 
3. „Diese Lösung hat keine Zukunft!“
4. „Das haben wir schon immer so gemacht!“
5. „Diesen Bereich müssen wir konsolidieren!“
6. „Das ist nicht zielführend!“
7. „Das passt nicht zu unserem Kerngeschäft!“
8. „Das wird so nicht funktionieren!“
9. „Der Markt wird es richten!“
10. „Da sind Sie zu früh, viel zu früh!“
11. „Das bekommen wir woanders billiger!“
12. „Das wussten wir doch schon vor der MaFo!“
13. „Das wussten wir noch nicht, von daher habe ich Zweifel an der MaFo!“ 
14. „Wir brauchen mehr Emotionen!“

 Auswertung: 1 – 14 Punkte,  Ihre Kategorie ist:  Zielgruppe für den folgenden Beitrag.

Diese Mischung als Killerphrasen und Management-Mantras kennt jeder, der sich einmal – sei es Dienste leistend, beratend oder selbst (mit)entscheidend – in größeren Medienprojekten in der Wirtschaft bewegt hat. Und mögen sie auch im einen oder anderen Fall stimmen: Normalerweise ist das besondere Merkmal solcher Sätze, dass sie a) ohne irgendeine Daten-Grundlage einfach(b) behauptet werden. Doch sie sind fast immer zu einfach und so gut wie nie sind sie nachprüfbar. Dies mag etwas merkwürdig anmuten, unser professioneller gesunder Menschenverstand bäumt sich irgendwie auf angesichts der Vorstellung, dass man mit Wissen arbeitet, dessen Gültigkeit gar nicht geprüft werden kann. Doch tatsächlich wird diesen (und vielen ähnlichen) Statements ihr Wahrheitsgehalt in dem meisten Fällen alleine durch die Wichtigkeit der Person verliehen, die sie in den Mund nimmt. Unüberprüfbare, obendrein ungenaue, aber trotzdem (oder vielleicht gerade deshalb?) fest geglaubte Sätze in den Köpfen von Entscheider/innen sind eine der gebräuchlichsten Geißeln der Menschheit. Ich persönlich glaube ja, dass es bei denen um die eigentlichen apokalyptischen Reiter handelt – schließlich heißt es in der Offenbarung des Johannes (Offb. 6,4): …wurde ermächtigt, der Erde den Frieden zu nehmen, damit die Menschen sich gegenseitig abschlachteten. Und es wurde ihm ein großes Schwert gegeben, auf dem geschrieben stand: „Das hat noch nie funktioniert!“.

Ist das wirklich so? Betrachten wir als Beispiel den letzten Satz, der in genau dieser Form in ungezählten Meetings bei der Präsentation von Plakaten, Broschüren, Filmclips, Websites, Buchumschlägen, Verpackungen oder auch Produkten gefallen sein mag. Noch einmal:

„Wir brauchen mehr Emotionen!“

Dieser Satz formuliert anscheinend ganz eindeutig eine Diagnose, ein Ziel und impliziert zugleich eine Handlungsaufforderung: (a) Wir haben zu wenig Emotionen, (b) wir brauchen mehr davon und (c) es muss etwas geschehen! Sehr gut, Applaus! Doch: Was meint der wichtige Mensch und (Art Director, Geschäftsführer, Manager, Abteilungsleiter, Kunde…), der in der Regel als Absender dieses Statements in Frage kommt, mit „Emotionen“? Das Wort ist ja mitnichten so eindeutig, wie die Sprecherin oder der Sprecher (die es gewohnt sein mögen, dass ihre soziale Umwelt kollektiv vortäuscht, sie verstehe jede ihrer Äußerungen mühelos), so denken mag.

Wie definiert man also die relevanten Begriffe? Der Begriff „Emotion“ hat einen sehr breiten Horizont, der von hormonellen Veränderungen wie dem sprichwörtlichen Adrenalinausstoß über körperliche Symptome (Muskelanspannung, Atmung) begleitende Ausdrucksbewegungen (Mimik), charakteristische Auslösereize (Dunkelheit, Spinnen) bis zu typischen Handlungs- (Angriff, Flucht) oder Denkmustern (Grübeln) reicht. Welcher von diesen Aspekten ist genau gemeint, wenn „mehr Emotion“ verlangt wird? Alle gemeinsam? Oder soll das wegen seines Emotionsmangles kritisierte Objekt beim Betrachter einfach „mehr Emotionen“ auslösen? Wenn ja: welche (es gibt in der einschlägigen Literatur zwischen 7 und 10 verschiedene Primäremotionen)? Generell eher positive oder negative? Soll der Betrachter sich aufgewühlt, involviert und betroffen oder erfreut und belustigt fühlen? Soll es eine eher dezent-verhaltene Stimmung oder eine echte, „heiße“ Emotion sein…?

Unterstellen wir einmal, dass die Frage so richtig beantwortet ist: Ja, genau! Es sollen mehr intensive Emotionen ausgelöst werden, und zwar positive! Nun stellt sich unmittelbar die zweite Frage, nämlich die nach der Messung: Woran könnten wir denn erkennen, dass „mehr“ Emotionen vorhanden sind? Wie misst man sie…? Welcher Aspekt der Emotionen soll überhaupt erfasst werden? Fragen wir die Zielpersonen nach ihren Gefühlen? Beobachten wir sie heimlich? Traktieren wir sie mit Mess-Elektroden? Und: haben wir hierzu bereits Daten oder müssen neue erhoben werden? Wissen wir, wie viel Emotion jetzt gerade, am Ausgangspunkt unserer Betrachtung – als Statistiker würde man sagen: Base Line – vorhanden ist? Nur dann könnten wir ja feststellen, ob es einen Zuwachs gegeben hat.

Schließlich ergibt sich eine quantitative Frage: Wie viel Emotion darf, kann, soll es denn sein? Was ist „mehr“ und wann ist es genug, kann es vielleicht sogar zu viel sein? Viele Ziele haben als Kriterium keine ins Unendliche verlaufende positive Steigung. Das ist vor allem für viele „weiche“, psychologische Faktoren der Fall: Selbstbewusstsein wird bei fortgesetzter Steigerung irgendwann zu Arroganz, Motivation zu Fanatismus, Bindung zu Abhängigkeit, Wettbewerbsfähigkeit zu destruktiver Kampfeinstellung. Heißt „mehr“ hier also vielleicht einfach „genügend“ oder „in optimalem Ausmaß“? Wenn ja: an welchen Kriterien können wir das festmachen?

Nun wird sich unser(e) fiktive(r) Entscheider(in) sich um alle diese Fragen keine Gedanken gemacht haben und möglicherweise in hohem Maß befremdet und unwillig reagieren, wenn man nachfragt. Doch es geht nicht anders: Ohne präzise Begriffe und Messungen entkommen wir dem Reich der Mythen nicht, ohne systematische Intervention und Beobachtung können wir uns nur auf unser Glück verlassen. Umgekehrt erkennen wir an solchen Gedankenspielen andeutungsweise, welche Probleme entstehen, wenn wir mit ungenau definierten Begriffen umgehen und dies möglicherweise ohne auf Messungen von Kriterien und Zielsetzungen Bezug zu nehmen. Und diese Herausforderungen bleiben die gleichen, wenn wir weniger weiche und komplexe  Dinge in den Fokus nehmen. Know-how über Messen und Methoden spielt bei diesem Vorgang an vielen verschiedenen Stellen eine Rolle, z.B. bei…

• …der geeigneten Visualisierung von Daten und Informationen.
• …der Tabellierung von Zahlenwerten.
• …der Qualitätssicherung von Daten, also der Prüfung auf Konsistenz, Fehlerbereinigung bzw. der Ausreißeranalyse.
• …dem Aggregieren (Verrechnen, Zusammenfassen) von Daten zu interpretierbaren Metriken und Informationen.
• …dem Prüfen von Abhängigkeiten zwischen Daten.

• …dem Unterscheiden relevanter und irrelevanter Daten und Informationen.

• …dem Entdecken von Mustern in Daten (z.B. Typologien),
• …der Vereinfachung von komplexen Datengeflechten,
• …dem Prüfen der statistischen Zuverlässigkeit von Daten und Informationen.

Nur – was können wir tun? Wissenschaftliche Präzision gedankenloser Geschwätzigkeit entgegenstellen? Eine Gute Frage – Gegenfrage: Was meinen Sie, welches App mehr Downloads erzielen wird? Ein Lehrgang „Systematisches Messen und faktenbasiertes Argumentieren in 13 Kapiteln“ – oder das App: „Bullshit-Bingo  – jetzt mit noch mehr Killerphrasen“.

Und wenn Sie sich für A) entscheiden, was hörten Sie als nächstes? „Für unsere Zielgruppe ist das nicht relevant, wir brauchen mehr Emotionen!“

Sie wissen was zu tun ist!

Ohne Zweifel sind geeignete Modelle in der Lage, große Datenmengen auf Zusammenhänge zu untersuchen. Was man dazu braucht, gibt es schon länger im Repertoire derjenigen, die Empirie und Statistik beherrschen. Das sind Physiker, Biologen, Chemiker, Astronomen, Ingenieure, Statistiker, Marktforscher, Sozialwissenschaftler, …

Was jeder Wissenschaftler lernt, ist, nicht einfach zu suchen, sondern Hypothesen zu testen. Eine Hypothese ist eine Regel, eine Idee eines Zusammenhangs, eine Kausalität. Mit Hilfe der Statistik können diese Hypothesen auf der  „Testbank“ überprüft werden.

Los geht’s – wir spielen das Thema durch
Eine Supermarktkette möchte das Sortiment neu in den Regalen präsentieren. Statt Produkt zu ähnlichem Produkt (Wasser zu Wasser, Wein zu Wein)  sollen Events, Lebensereignisse, Situationen als „Klebstoff“ zwischen Produkten erkannt werden. Ein Test soll im Sommer stattfinden, Situationen sind: z.B. „Strand / Baggersee / Schwimmbad“. Wie finden wir das raus?

Teilnehmende Beobachtung: Mit Papier und Bleistift mischen wir uns unter die Leute, führen Strichlisten und ergänzen diese um das, was die Menschen am Baggersee, am Strand und im Schwimmbad dabei haben. Oder besser, was sie offen dabei haben. Die Hygieneartikel werden nur selten offen rumliegen. Das ist der Nachteil dieses Verfahrens – man guckt den Beobachteten weder in den Kopf noch in die Tasche. Ein weiterer Nachteil: Wir wissen nicht genau, wie repräsentativ so eine Location ist. Ausser wir wählen Locations nach Stichprobe aus (siehe auch diesen Blogbeitrag zu Stichproben).

Befragung: Persönlich-mündlich (vielleicht noch am Strand), per schriftlichem Fragebogen, per Befragung im Web oder per Telephon können wir Menschen danach fragen, was sie alles so an den Strand, ins Schwimmbad, an den Baggersee mit nehmen. Und weil wir Hintergrundinformationen erfragen (Alter, Geschlecht, Wohnort, Häufigkeit Besuch Schwimmbad, Strand, Baggersee, „habituelle“ (gewohnheitsmäßige) Einkaufsstätten für die Produkte), weiss die Supermarktkette bald mehr.

Bonanalyse: Der Kassenbon ist inzwischen weit mehr als eine Rechnung und Quittung. Über die Auswertung der Kassenbons werden Lagerbestände erfasst, es wird nachbestellt, Schnelldreher und Regalschläfer werden ermittelt. Und es geht noch mehr: Jeder Kassenbon enthält die Informationen zu einer Geschichte des Einkaufenden. Gucken Sie mal in den Wagen vor sich, hinter sich, neben sich, wenn Sie wieder mal in der längsten Schlange warten (oder stellen Sie sich nie  an der längsten Schlange an?). Fröhliche und traurige Geschichten, Partys und lange Familienwochenenden offenbaren sich. Am traurigsten finde ich die Geschichten, deren Einkaufswagen eine Flasche Korn, Zigaretten, Fleischsalat und ein Bund Möhren zum kaschieren enthalten.

Jetzt kommt Big Data ins Spiel (nicht nur bei dem traurigen Beispiel, sondern bei der Analyse der Kassenbons): Mittels statistischer Methoden (z.B. Clusteranalysen, Faktoranalysen) können aus allen Bons mit den Tausenden von Produkten und den Millionen von Käufern „Haufen“ gebildet werden. In jedem Haufen sind einige wenige bis viele Produkte. Manche Produkte können in mehreren Haufen – zumindest virtuell – liegen.
Was tun damit? Nun ja – wir suchen uns sogenannte „Markierprodukte“. Markierprodukte stehen als Indikatoren für eine bestimmte Situation. Die können wir aus einer teilnehmenden Beobachtung (s.o.) gewonnen haben. Das könnten Sonnenmilch oder eine Sonnenbrille oder ein Einmalgrill sein. Dann schauen wir uns an, was sonst in diesen Produkthaufen mit dem Markierprodukt steckt.  Und ob das reicht, eine Situation zu erkennen und zu beschreiben.
Haben wir dann alles, um die Ausstattung für Strand, Baggersee oder Schwimmbad dem Kunden im Supermarkt an einem Platz, in einem Regal zu präsentieren? Nein. Was fehlt?
Naja, zum Beispiel die Information, welches Wetter zum Zeitpunkt und am Ort des Einkaufs für die nächste Zeit prognostiziert wurde.
Wie repräsentativ dieser Tag für alle relevanten Tage ist. Aber auch, ob Menschen zum schönen Wetter hinfahren – raus aus dem Regen.
Oder eine Hypothese, was Menschen alles einkaufen, wenn ein kühles verregnetes Sommerwochenende ohne Baggersee voraus ist.
Um dann dafür die geeigneten Produkte zusammen zu packen und zu präsentieren.
Aber dazu haben wir bestimmt eine Befragung gemacht, die uns die Hypothesen liefert, nicht wahr?

Fazit

Wenn Ihnen demnächst im Supermarkt eine Aktionsfläche auffällt, die ständig gerade für Ihre Situation im Moment passende Produkte anbietet, freuen Sie sich. Hier nutzt jemand wirklich das Orchester der Analysemöglichkeiten. Und zählt nicht nur die Instrumente.  

Was kommt nach Big Data? Nichts, wenn sich Big Data nicht einem Konzept, einer Strategie, Hypothesen und einem echten Interesse am Forschungsgegenstand unterordnet. Eine Menge Einsichten und Erkenntnisse, wenn man damit sauber arbeitet. 

Prognose: Nach der Enttäuschung mit Big Data kommt das saubere Arbeiten mit repräsentativen Stichproben, Hypothesen, Modellen. Big Data ist nicht wie das Suchen im Heuhaufen. Denn da weiss man, dass man eine Stecknadel sucht.

Liebe Duale Hochschule Baden-Württemberg, Studiengang Online Medien,

jetzt mal ein offenes, persönliches Wort zur ON webconvention. Wenn ihr glaubt, einfach mal so aus dem Blauen eine Convention mit inspirierenden Vorträgen, kompetenten und ansprechbaren Vortragenden, zudem noch sehr guten Gesprächsmöglichkeiten zu launchen, dann liegt ihr genau richtig. Und auch die Verpflegung übertraf alle Erwartungen.

Fazit: Der Begriff Webconvention muss sich einbürgern. Er drückt sehr genau die Stimmung aus, die zwischen Barcamp, Konferenz, interaktiver Vorlesung und Workshop liegt. Spannende Leute treffen, Neues aufnehmen, Fragen stellen, verstehen, sich vernetzen. Und gut essen. Und die ON webconvention in Mosbach wird einmal als Begründerin dieser neuen Spezies gelten.

Ein „Danke“ den Machern der ON webconvention. Mehr … 

Wenn Sie als Verantwortlicher für ihre Firma gerne wissen möchten, was da so gesprochen wird, was tun Sie da? Sie sind interessiert an Inhaltlichem, aber auch an der Tonalität – positives, Begeisterung und Lobhudelei – aber auch negatives, Enttäuschung bis hin zum Shitstorm. Idealerweise möchten Sie Trends sehr früh erkennen, um rechtzeitig agieren zu können. Mit Verstand und Augenmaß statistisch abgesichert Maßnahmenpläne umzusetzen, je nachdem wohin „Die öffentliche Meinung“ steuert oder gesteuert wird.

Typisch sind dies Aufgaben der Meinungs- und Marktforschung. Allerdings: Das kann dauern, bis Ergebnisse vorliegen. Neu sind Ansätze, die Art-Divine Partner Attensity umsetzt. Mit dem Tool „Analyze“ von Attensity sind wir in der Lage, in Echtzeit nahezu 100% aller Tweets auszuwerten. Software plus Expertenwissen schaffen das.

Hier ein Beispiel aus den USA – die Werbung zum Superbowl im Spiegel von Social Media.

Das bedeutet für Sie: Meinungen, die sich entwickeln, Stürme des Unmuts, die am Horizont auftauchen und schnell größer werden, bekommen Sie in Echtzeit mit. Zwei, drei Stunden nach Launch einer Kampagne sehen Sie, ob Ihre Kampagne einen „Buzz“ erzeugt oder nicht. Sie können nachsteuern, Werbedruck erhöhen, mit einem A/B-Testing die Kampagne live optimieren.
Sehen – ob ein Produkt zu floppen droht. Ob Eigenschaften eines neuen Gadgets durchfallen oder kaufentscheidend sind. In der heißen Phase zeigt ein Dashboard Ihnen in Echtzeit, wo Stürme sich aufbauen oder günstige Winde wehen.

Das ist auch interessant für die Politik: In den USA wurde dieses Tool unter anderem genutzt, um sekundenschnell die Meinung der Menschen zum TV-Duell Obama vs. Romney zu erfahren. Alle Tweets, in Echtzeit analysiert und zurückgemeldet.

Nutzen sie alle Möglichkeiten, die das Mitmachnetz für Analysen bietet. Twitter, Facebook, Foren. Wir befähigen Sie, zu zu hören, die Menschen zu verstehen, deren Verhalten zu analysieren. Damit erreichen Sie höchste Effizienz in der Nutzung der neuen Medien.

Und wissen wieder mehr, was es bedeutet – die Kunst, Menschen zu verstehen.

Aber ist das wirklich so? Und vor allem – was ist eine „gute Suche“? 

Art Divine, ein Pionier im Bereich der semantischen Suche, wollte es genauer wissen. Zusammen mit Prof. Dr. Thomas Wirth von der Dualen Hochschule Baden Württemberg hat das Bonner Unternehmen eine Studie durchgeführt, in der die Qualität der Antworten auf Suchanfragen auf Websites beurteilt wurden.

Die Beurteiler hatten eine Liste von üblichen Suchanfragen, nichts exotisches. Die Suchergebnisse wurden „blind“ nach Güte beurteilt. „Blind“ bedeutet, dass die Beurteiler nicht wussten, welche Art der Suchmaschine auf einer Site eingesetzt wird. Als „Güte“ wurde gemessen, ob man eine passende Auskunft zur Frage bekommen hat. Weil Menschen subjektiv urteilen, wurde  ausserdem  geprüft, ob alle Beurteiler das selbe Urteil  abgeben – oder sich in der Beurteilung unterschieden. Nach bestandenen Qualitätschecks erfolgte die Auswertung.

Die Ergebnisse sind frappierend:

• Die beste Suche (eine semantische Suche) liefert über 80% relevante Ergebnisse,
• Die schlechteste (eine Volltextsuche) nur knapp 20% – über 80% sind irrelevant!
• Die Semantischen Suchen liefern durchschnittlich 70% „gute Ergebnisse“.
• Bei den Voltextsuchen erfreuen nur knapp ein Viertel den Suchenden, zwei Drittel der Ergebnisse wurden als „irrelevant“ beurteilt.

Fazit: Eine Gute Suche macht Ihre Kunden zufriedener. Nach den Ergebnissen der Studie von Prof. Dr. Wirth macht eine durchschnittliche Semantische Suche sieben von 10 Menschen zufrieden – eine durchschnittliche Volltextsuche schafft das noch nicht mal bei drei von Zehnen.  Wir wissen nun genauer, dass die Semantische Suche eine gute Suche ist.

Wissensecke

Was ist eine „Semantische Suche“? 

Eine Semantische Suchmaschine versteht eine Eingabe in natürlicher Sprache. Also so, wie wir Menschen uns üblicherweise unterhalten. Ein Beispiel:  „Welche der beiden Strassen hier führt nach Bonn?“  können wir als Menschen beantworten, weil wir den Sinn der Frage verstehen. Unser semantisches Verständnis führt zu Antworten „die Linke“, „die Rechte“, „beide“, „keine, da müssen Sie …“, „weiss ich nicht“.

Was ist eine „Volltextsuche“?

Üblich im Web sind Volltextsuchen. Die suchen nach allen Wörtern einer Suchanfrage in Dokumenten, die sie sich vorher schon mal angeguckt haben (Index). Das ideale Dokument für die obige Frage enthält nach den Kriterien der Volltextsuche also die Wörter  „Welche“ +  „der“ + „beiden“ + „Strassen“ + „hier“ + „führt“ + „nach“ + „Bonn“. Zusätzlich sollte dieses Dokument zumindest die Wörter „Strasse“ und „Bonn“ als Stichwörter notiert haben. Und mit anderen Dokumenten ähnlichen Inhalts häufig verlinkt sein. Dann wird der Link zum besten Ergebnis-Dokument als Suchergebnis präsentiert.

Übrigens: Intuitiv agieren wir unterschiedlich, je nachdem ob wir eine Volltext-Suche oder eine  Semantischen Suche nutzen:

– Bei Volltextsuchen machen wir uns oft  viele Gedanken, was wir denn nun wirklich in den Suchschlitz der Suchmaschine eingeben müssen, gerade auch dann, wenn wir nach Informationen suchen, deren Fachsprache wir nicht beherrschen.

– Natürlichsprachliche Fragen an Semantische Suchen werden mit der Erwartung gestellt, dass wir ein Gegenüber haben, das uns versteht. Oder Verständnis herstellt, indem es zurückfragt. So werden  „knifflige“  Fragen im Quasi-Dialog beantwortet.

Anders als bei Filmen oder Printmedien kann ich dazu noch in Interaktion mit Menschen treten, sie zu Handlungen auffordern, überraschen, langweilen, Erwartungen interaktiv erfüllen oder enttäuschen.

Ein wenig ist der Webauftritt eines Einzelnen oder eines Unternehmens damit auch eine zeitweise autonome Repräsentanz, ein Avatar.

Das geschätzte Publikum, der sogenannte User, lohnt meine Anstrengungen durch Treue, Interaktion, Konversion, Promiskuität oder eine grausam hohe Bounce Rate.

Davon bekomme ich üblicherweise nichts mit, wenn ich nicht Webanalytics einsetze. Für Private kein Beinbruch.

Aber nur 10% der Handelsunternehmen im Web (Zumstein / Züger / Meier 2011, Web Analytics in Unternehmen) haben Sensorik dafür installiert. Für 90% ist der Webauftritt eine schwarze Kiste mit Stromanschluß und einem CMS, aus dem wundersamer Weise Aufträge rauspurzeln.

Dabei ist Webanalytics erst die Jolle im Hafen, der Ausbau zum schmucken Info-Containerschiff heisst Business Intelligence (BI). BI verknüpft die Anforderungen des Unternehmens mit Analytics zu einem mächtigen Informationspool.

Was eine Spinne, eine Fliege, Netze, Fliegenfänger und das Vertrauen in Zahlen für eine Rolle dabei spielen, zu BI zu kommen, werde ich am 26.1. auf der ON Convention 2013* der Dualen Hochschule Baden-Württemberg erzählen.

Ich erzähle aber nicht nur was auf Conventions – gerne geht ich mit Ihnen das Thema Webanalytics für Ihr Unternehmen an. Die Auswahl des besten Tools, Schulung von Mitarbeitern oder die gesamten Professional Services können wir mit Erfahrung anbieten. Schicken Sie mir eine E-Mail, lassen Sie uns reden – und machen.

„Bitte Zahlen“ wird dann sehr bald schon die Einladung an die Webanalysten auch in Ihrem Unternehmen sein,

* Was ist eigentlich die ON Convention Mosbach?

Zu seinem 11. Geburtstag veranstaltet der Studiengang Onlinemedien an der DHBW Mosbach erstmalig ein eigenes Tagungs-Event. Wir laden hierzu unsere Dozenten, unsere Ausbildungsfirmen und besonders auch alle ehemaligen Studierenden ein. Wir möchten gerne einen Tag mit Ihnen und unseren Referenten über die Zukunft des Netzes aller Netze laut nachdenken. Natürlich sind uns auch interessierte Gäste aus der Online-Branche willkommen! Unterstützt wird die Aktion von der DHBW Friends for Life e.V. Mosbach.

Das Entstehen von Supermärkten mit einem umfangreicheren Angebot in Detailtiefe und Menge löste die Bedienung ab und etablierte die Selbstbedienung. Der „Laden“ wurde mehr oder minder zu einer Schnittstelle komplexer professioneller (Verkäufer) und privater Logistik (Käufer).

Das Internet bietet seit langem elektronische Supermärkte in großer Vielfalt. Mit einem großen Manko:

Da niemand Rückmeldung geben kann, ob und wie Produkte „ankommen“, und auch Informationen aus dem direkten Kundenkontakt nur selten generiert werden (Ausnahme: E-Mails, Anrufe, Briefe), ist der elektronische Kanal „blind“ und „taub“ gegenüber den Kundenanliegen. Erst einmal.

Das tatsächliche Interagieren von Kunde und Unternehmen (Fragen, Antworten, Beraten, Kaufen, Verändern) wird in technische Module ausgelagert. Da in diesen nur der Kunde als Mensch tatsächlich agiert, benötigen Unternehmen eine elektronische Vertretung, die diese Aktionen und Reaktionen wahrnimmt: Ein lückenloses funktionales Controlling wird zu einem Dreh- und Angelpunkt des Gelingens der elektronischen Repräsentanz.

Web Analytics: Die einfachsten und sicherlich weit verbreiteten Reportings berichten Kennzahlen über das Besucherverhalten:

• Wie viele Besucher hat eine bestimmte Seite? Bei anonymen Besuchen (üblich für Bereiche, in denen man sich nicht „einloggt“) kann diese Frage übrigens kaum beantwortet werden, weil nur über Hilfsmittel wie Cookies Besucher wieder erkannt werden können.
• Wie viele Besuche gibt es?
• Wie lange bleiben Besucher auf der Seite? Auch diese Kennzahl wird häufig missverstanden. Die Bedeutung einer kurzen oder langen Verweildauer kann erst verstanden werden, wenn man einer Seite eine „Rolle“ zugeschrieben hat. Lange Verweildauern auf Seiten, die wie ein Busbahnhof funktionieren und schnell verteilen sollen bedeuten: Überarbeiten notwendig. Auf Content-Seiten ist eine längere Verweildauer wünschenswert.
• Welche Seiten werden nach einer Seite angesprungen – sind dies die Seiten, die die Redakteure als Folgeseiten angedacht haben?
• Welchen Weg nehmen Besucher durch den Auftritt? Diese Clickstream- oder auch Trampel­pfadanalysen geben einen guten Einblick in die Wirksamkeit von Marketing­maßnahmen. Manchmal wird eine sorgfältige und aufwändige 3-D Darstellung eines Gerätes von den Nutzern als Navigationsmöglichkeit übersehen, als Werbung missverstanden. Stattdessen wird oftmals die Suche oder verborgene Links aufgespürt, um eben genau dieses Produkt auf der Bühne anzusteuern.

Business Intelligence: Neben diesen allgemein nutzbaren Standardinformationen bedient die „institutionalisierte Sicht auf den Kunden“ weitere Möglichkeiten des Informationsbedarfs:

• Welche Erfolge hat eine Mailingkampagne zu einem neuen Produkt? Mailingkampagnen bedienen sich üblicherweise als Einsprung ins Web einer „Landingpage“, also einem speziell für diesen Zweck errichteten Flughafens im gesamten Auftritt. Dabei bringen die dort landenden anonymen Kunden eine Kennung mit, die ein Beobachten während des Aufenthalts bis hin zum Warenkorb (oder auch des Absprungs zum Wettbewerb) ermöglichen.
• Welches Layout einer Seite hat eine höhere Konvertierung von Nutzern zu Kunden (Conversion-Rate)? Mit A/B Testings, einem statistischen Verfahren, wird die optimale Conversion  ermittelt, das optimierte Design dann genutzt.
• Wie viele Warenkörbe werden bei wie vielen Besuchen angelegt? Wie hoch ist dann der Anteil derjenigen, die diese Warenkörbe auch versenden (Warenkorbquote)? Eine niedrige Quote sollte weiter analysiert werden. Liegt es z.B. an verlockenden Angeboten, die der harten Wahrheit von Preis und Menge im Warenkorb nicht mehr stand hielt? Oder waren es schlicht technische Probleme, die ein Absenden des Warenkorbs verhindert haben?

Aber das wichtigste Element des Kundenverstehens ist das Verstehen der Daten. Selbst klug gefragt und analysiert, bekommt der Shop Betreiber trotzdem nur Daten. Diese Daten müssen weiter befragt werden, bis die Kunden wieder lebendig werden und sprechen –  fast wie im Tante-Emma-Laden.

Gekürzter und veränderter Auszug aus: Hans-Werner Klein, „Prozessualer Komplexität mit Mitteln des Crowdsourcing begegnen“. In „Complexigence. Komplexität verstehen und aktiv managen. Norderstedt 2012“ Hrsg. Carsten Fabig, Alexander Haasper.

Ist aber ganz anders: Diese Rendite erzielt momentan mein Anteil am Junior-Unternehmen Dritte-Hand in Willich-Anrath. Den Anteil von 10 Euro hat mir der Webmaster von Dritte-Hand, mein Sohn Henry, verkauft. Dieser Anteil ist jetzt 13,17€ wert. Das Anrather Schüler-Unternehmen bietet haushaltsnahe Dienstleistungen an. Vom Schneeschippen über Gartenarbeit, Fensterputzen, Brötchen holen, Computerkursen  bis zum Hundesitten wird alles Entlastende angeboten.

Das erstaunliche Quartalsergebnis von +31,7% wurde auf der gestrigen Vollversammlung der Anteilseigner dieses Junior-Unternehmens bekannt gegeben. In Junior Unternehmungen (hier mehr dazu) lernen Schülerinnen und Schüler, eine Firma aufzubauen und zu betreiben.

Die Startbedingungen sind für alle Unternehmungen gleich: Es gibt 90 Anteile á 10 Euro zu verteilen – 900 Euro sind das Startkapital. Spenden oder andere Zuwendungen sind nicht erlaubt. Was erlaubt ist, ist zu wirtschaften, Angebote abzugeben, zu werben, zu verkaufen, Umsatz machen. Wie wir gestern erfahren haben: Auch vom Marketing werden alle Register gezogen. Es gibt Flugblätter, einen Werbestand auf dem Weihnachtsmarkt Anrath und natürlich einen Internetauftritt, der über Preise und Produkte informiert – und über den auch bestellt werden kann.

Die Firma wirtschaftet effizient: Der Webauftritt (inkl. Webstatistik) wurde komplett in Eigenarbeit erstellt, beim Einkauf von Verbrauchsmaterialien geht man sehr sparsam vor, die Administration arbeitet sehr effizient. Auch der Einsatz der Werbemittel folgt dem schwäbischen Credo (keine unnötigen Unkosten 🙂 ) .  Gestern Abend wurden alle Sitzplätze im Versammlungszimmer mit Visitenkarten ausgestattet. Und die nicht genutzten sofort wieder eingesammelt.

Die Produktabteilung hat ein neues Produkt vorgestellt : Zehnerkarten mit eingebautem 10% Rabatt wurden noch in der Eigentümerversammlung verkauft – als ideales Geschenk für Weihnachten.

Die heutigen Schüler engagieren sich nicht? Im Gegenteil: Das Angebot des Lise-Meitner-Gymnasiums im Differenzierungskurs „Mathe / Politik“ wird von den Schülern überrannt, mangels Lehrer können nicht alle Wünsche der Schüler erfüllt werden. Und das, obwohl oder weil großes Engagement gefragt ist, das über „Hausaufgaben machen“ hinausgeht.

Lohn der Arbeit sind nicht nur die (vorgegebenen) 50cent Stundenlohn Brutto. Sondern Erfahrungen, wie Wirtschaft funktioniert, wie Unternehmen funktionieren – und was in Unternehmen getan werden muss, um Erfolg zu haben.

Übrigens: Wenn das Unternehmen Gewinn abwirft, kann man sich zum Ende des Projekts seinen Anteil ausschütten lassen. Üblicherweise spenden aber Investoren, Schüler und Lehrer den Gewinn für soziale Projekte.

Und das hat nun gar nichts mehr mit windigen Renditeversprechen zu tun, sondern ist einfach pure soziale Marktwirtschaft.

Weihnachtsfeier – hoch die Gläser! Alle stoßen miteinander an! Dann kommt eine/r daher und fragt: „Wenn jede/r mit jedem/r einmal angestoßen hat, wie oft hat es dann „kling“ gemacht?“

Die Lösung ist mathematisch einfach:
Anzahl der Trinkwilligen (n) mal Anzahl der Trinkwilligen minus eins (n-1), geteilt durch zwei.

Oder: (n * n-1)/2.

Beispiel: 10 Trinkwillige gibt (10*9)/2 = 45 mal „kling“. Etwas privater? 2 Trinkwillige gibt (2*1)/2 = 1 mal Gläserklingeln. Kommt man aber auch ohne Mathe drauf, je nachdem, wie oft es schon „kling“ oder „bling“ gemacht hat.

Warnung. Je nachdem, in welche Gesellschaft Sie sich zur Weihnachts- und Neujahrszeit begeben, können Sie blitzschnell den Ruf als besserwissender Langeweiler haben, wenn Sie statt des geheimnisvollen Blicks und des deutlich hingemurmelten Ergebnisses die Formel nennen.  Dann nicht nachlegen und Trinkwillige die Rechnung mit allen natürlichen Zahlen von 1 bis 99 durchrechnen lassen, als Beweis dass Sie recht haben.

Das Ergebnis könnte dann bald (1*0)/1 sein. Wenn Sie auch „0“ rausbekommen, wissen Sie warum manche trotz vieler „Einser“ den Begriff „Einsam“ kennen. Und was Reputationsverlust bedeutet.

Ein namhafter Online-Händler hatte festgestellt, dass Kunden sich in seinem zugegebenermaßen umfangreichen Hilfebereich nicht zurechtfanden. Dies führte zu unnötig vielen Kundenanfragen per Telefon und e-mail, also auf den kostspieligen Kontaktkanälen. Die Neugestaltung des Hilfebereichs und insbesondere die Informations-Architektur sollten konsequent an den Kundenanliegen ausgerichtet werden.

Das Unternehmen stand also frei nach Precht vor der Frage: Was wollen meine Kunden eigentlich von mir – und wenn ja, wie viele? Hierzu gab es zwar kein explizites und von allen Beteiligten akzeptiertes Wissen, aber eine Menge hoch interessantes Datenmaterial: 1,4 Mio Sucheingaben aus dem Hilfebereich, 80.000 e-mails und 150.000 ausgefüllte Feedbacks standen zur Verfügung und warteten auf eine inhaltliche Auswertung.

Das Expertenteam von Art-Divine gewann daraus in einem mehrstufigen, teilautomatisierten Verfahren ein Kategorien-Modell mit 250 trennscharfen Kategorien. Mittels Clustering, regelbasierten und trainingsmengenbasierten Kategorisierungs-Verfahren, linguistischer Modellierung und eines Hauchs Magie waren nach zwei Wochen die in dem Material vorhandenen Kunden-Anliegen modelliert und 90% der verfügbaren Kunden-Äußerungen eindeutig zugeordnet.Neben dem Modell selbst und den nachgewiesenen Häufigkeiten der einzelnen Anliegen waren die mitgelieferten Konfidenz-Werte und Delta-Umgebungen eine wichtige Hilfestellung. Gaben Sie doch Aufschluss, mit welcher Sicherheit man sich auf die Erkenntnisse stützen konnte und an welcher Stelle mögliche Abweichungen in Betracht  gezogen werden mussten.

Die Ergebnisse sind natürlich vertraulich zu behandeln. Nur soviel darf erzählt werden:

• Das Unternehmen wurde von den Kunden in unterschiedlichen Rollen wahrgenommen und kontaktiert. Einmal herausgearbeitet erwies sich dies als wertvolles Ordnungskriterium und ließ auch die Formulierunghilfen für die Mitarbeiter noch einmal in einem anderen Licht erscheinen.

• Die Anliegen waren über alle Kontaktkanäle hinweg die gleichen. Die Häufigkeiten wichen je Kanal deutlich von einander ab: Neben Schadenersatz- oder Erstattungs-Themen traten besonders solche Fragestellungen überdurchschnittlich häufig per e-mail auf, in denen sich ein Kunde persönlich angegriffen oder ungerecht behandelt fühlte.

Als Konsumenten nehmen wir halt besonders dann Mühe auf uns, wenn’s ums Geld geht – oder um die Ehre.

Vorweihnachtliche Grüße

Jens

Die wissenschaftliche „Wahrscheinlichkeit“ hat in der Statistik hat eine eigene Fachrichtung, die Stochastik.

Trotz des vertrauenswürdigen Namens war die Stochastik von Wissenschaftlern anfangs nicht sonderlich anerkannt. Die Mathematik hat lange Zeit Wahrscheinlichkeitsrechnungen nicht als wissenschaftlich angesehen. Klar – die Mathematik kennt Gesetzmässigkeiten und ein-eindeutige Lösungen. 21 + 21 = 42. Und das zu 100%. Wenn nicht 42 rauskommt, gab es Fehler bei der Eingabe im Rechner oder Unachtsamkeit im Kopf.

Zudem hat die Stochastik eine ihrer Wurzeln im Glücksspiel. Besser gesagt in den Versuchen, Gesetzmässigkeiten beim Würfeln und Wetten zu erkennen und zu nutzen. Professionelle Spieler wandten sich an bekannte Mathematiker ihrer Zeit, um ihre Chancen beim Spielen und Wetten zu erfahren. Und um mit diesem Wissen zu gewinnen.

Das war schlau von den Spielern, denn manchmal liegen wir mit unserem Alltagsverständnis und Bauchgefühl bei der Einschätzung von „Wahrscheinlichkeiten“ arg daneben. Da sollte man die Profis fragen.

Den Lottogewinn mit Jackpot zu bekommen, wird meistens überschätzt:  Einen 6er im Lotto mit Jackpot – das ist nicht unwahrscheinlich. Allerdings ist die Wahrscheinlichkeit nicht sehr hoch für einen einzelnen Spieler. Genauer: Die Wahrscheinlichkeit beträgt etwa eins zu 139 Millionen.

Um statistisch gesehen mit einer theoretischen Wahrscheinlichkeit von 1 (das sind 100%) den Jackpot zu knacken, müssten Sie allerdings 2,7 Millionen Jahre alle Samstage spielen.

Und das ist nur die theoretische Wahrscheinlichkeit.

Sie wollen ganz sicher gehen, und ihre Chancen auf einen Lottogewinn zu maximieren? Nichts einfacher als das, hier der ultimative Tipp (Tipp 1).

Mein Vorschlag: Gehen Sie in sich, wie viel Sie im gesamten Leben für Lotto ausgeben werden. Nehmen Sie die Summe und setzen Sie diese an einem Tag komplett ein. Aber spielen Sie unterschiedliche Zahlenreihen. Fassen Sie danach das Thema nie wieder an. Sie haben ihre Chance statistisch gesehen und wahrscheinlichkeits-theoretisch optimal genutzt.

Hat nicht geklappt? Schade – aber das Geld ist nicht weg: 50% davon haben andere Spieler, 50% geht mittelbar wieder an Sie zurück – über den Staat. Es hat geklappt? Wissen Sie, das Menschen die gönnen können, glücklicher sind? Werden Sie noch glücklicher – meine Emailadresse zum Kontakt für „Teilen & Gönnen“ ist hawe@databerata.de.

Mein Weihnachts-Tipp (Tipp 2): backen Sie noch eine Torte zu Weihnachten, wenn sich die databerata.de lesende Verwandtschaft „wahrscheinlich“ angekündigt hat. Aber wundern sie sich nicht, wenn diese fernbleibt. Vielleicht hat sie ja „Ihren“ Jackpot gewonnen und ist nun längere Zeit verreist.

Häufig zitiert Rolf Dobelli den Nobelpreisträger David Kahneman. In seinem Buch „Schnelles Denken, langsames Denken“ legte er die Grundlagen für eine gesamtheitliche Sicht auf die Prämissen unseres Handelns: Ist es Intuition vs. Nachdenken? Oder Intuition und Nachdenken?

Wenn Sie eine Stunde mit David Kahneman verbringen wollen, hier gibt es ein Gespräch mit ihm und David Brooks (New York Times) auf Fora TV. Sie haben die Möglichkeit sich einzelne Sequenzen anzuschauen.

Ich finde: Kahnemann lesen ist mindestens genauso spannend wie „Mentalist“ gucken und erkenntnisreicher als die beste erste Staffel „Lie to me“.

Nachricht zur Weihnachtszeit: Unsere Augen können nicht nur gucken, sondern liefern auch noch Rohstoff um zu lesen und zu verstehen.

Statistiker nutzen diesen Begriff auch.  Auch wenn sie nicht zu Wohlstand oder Reichtum gekommen sind – nur sind es bei ihnen die „repräsentativen Stichproben“, die erwähnt werden.

Repräsentativ – damit ist nicht gemeint, mit einer goldenen Stricknadel den Dresdner Stollen im Ofen zu überprüfen, ob er schon fertig gebacken ist, oder noch Teig an der Nadel klebt.

Wir meinen damit die Annahme, dass ein Teil einer Menge sich genauso verhält wie diese gesamte Menge.

Stichproben kennen wir in der Lebensmittelkontrolle: In einige Säcke mit Rohkaffee wird mit einem Probelöffel gestochen. Dann wird die Probe auf Güte, Feuchtigkeit und „schlechte“ Bohnen überprüft. In Käse wird gestochen, um dessen Reifegrad zu testen.

Die Stichproben bei Menschen fallen nicht so eindringlich aus. Will man was über das Verhalten oder die Meinung von Menschen wissen, kann man diese beobachten oder befragen. Und weil das zu teuer würde, wenn man das bei allen macht, gibt es Stichproben.

Und hier die Crux: So eine Stichprobe sollte eine Miniatur der Grundgesamtheit sein. Daher muss man erst einmal festlegen, was ist die Grundgesamtheit ist.

Beispiel? Gerne: Meinungsforschung schien mit dem Beginn des Internetzeitalters einfacher zu werden. Nehmen wir mal als Grundgesamtheit: Einwohner Deutschlands Alter 14-99.

Einfach? Gehe ins Netz mit deinem Fragebogen, suche 1.000 Leute zusammen und dann günstig und schnell Fragen beantworten lassen. Aber für welche Grundgesamtheit standen 1.000 Surfer? Genau, bestenfalls für die Surfer.

Und wenn man damals statt der 1.000 vielleicht 10.000 genommen hätte? Die Größe der Stichprobe hat nicht unbedingt was mit der Repräsentativität zu tun. Da habe ich halt 10.000 Surfer befragt – die stehen aber immer noch nicht für die angezielte Grundgesamtheit.

Das wäre, als wenn ich den Kuchen nur direkt am Rand bestichprobe, oder alle Bohnen nur eines Sackes testet.

Wie gut eine gute Stichprobe funktioniert, wissen wir spätestens seit 1936 durch einen Wettbewerb. Aufgabe: Wer prognostiziert den künftigen Präsidenten besser, der Meinungsforscher George Gallup oder die Zeitschrift Literary Digest?

Gallup befragte 1.500 Amerikaner (nach einem heute noch verwendeten Stichprobenverfahren).

Literary Digest versandte 10 Millionen Fragebögen an alle seine Leser  (es kamen 2,4 Millionen zurück) in der Annahme, die würden Amerika repräsentieren.

Wie ging der Wettbewerb aus? Gallup sagte das Ergebnis sehr genau voraus – Literary Digest lag 19% Punkte daneben und prognostizierte den unterlegenen Kandidaten als neuen Präsidenten.

George Gallup gründete übrigens mit diesem Ruhm einer guten Prognose ein weltweit operierendes Mafoinstitut – und konnte sich sicherlich leisten, ganz repräsentativ zu wohnen, fast wie ein König.

Zu Zeiten von Wolfgang Amadeus Mozart gab es eine Menge an Würfelmusik. Ja genau – die Noten oder ganze Takte wurden erwürfelt und die zufällig entstehende Musik gespielt.

Mehr darüber in Wikipedia hier.

Wer es selbst mal ausprobieren möchte (natürlich elektronisch gestützt) kann das: Mozarts Würfelmusik  (mit dem gutem, klassischen 2,5 Kanal Midi-Sound) auf dieser Seite.

Das Ergebnis ist ein echter, ganz individueller Mozart.

Bei Twenty54Labs und dem DataBerata sind die Ergebnisse unserer Analysen echt und ganz individuell auf Ihre Fragestellung zugeschnitten. Bei uns wird höchstens die Stichprobe für eine Befragung erwürfelt ;-).

Mit dem Thema „Stichprobe“ beschäftigt sich auch der kommende Artikel.

Zitat: Schwimmen zwei junge Fische des Weges und treffen zufällig einen älteren Fisch, der in die Gegenrichtung unterwegs ist. Er nickt ihnen zu und sagt: “ Morgen Jungs. Wie ist das Wasser?“

Die zwei jungen Fische schwimmen eine Weile weiter, dann wirft der eine dem anderen einen Blick zu und sagt: „Was zum Teufel ist Wasser?“ Zitat Ende.

David Foster Wallace wurde 2005 gebeten, eine Abschlussrede am Kenyon College zu halten. Das Zitat oben steht am Anfang seiner Rede, die mich nachdenklich gemacht hat. Nachdenklich zum Thema, wie wir Erwachsenen uns oftmals als Mittelpunkt des Universums wahrnehmen (klar, die Welt ist von klein auf immer um uns rum 🙂 ).

Wenn das (unser Ego-Zentrismus) die Default Einstellung anderen und uns gegenüber bleibt, werden wir Herrn und Frau Stress einladen, unser täglicher Begleiter zu sein.

David Foster Wallace ruft zu mehr Empathie auf und zu einem achtsameren Leben. Auch um uns zu entstressen.

Lesen! Sind auch nur 35 Seiten (und noch mal 35 Seiten in Englisch). Hier das Buch bei Amazon

Hawe

das ist ja ein komplexes Wort, oder? Complexigence? Erst mal – es ist ein Kofferwort, so heissen diese Wörter bei den Sprachwissenschaftlern. Oder auch Portmanteau. Es besteht aus mindestens zwei Teilwörtern. Und Complexigence besteht aus „Complexity“ & „Intelligence“.

Aber was ist es? Klingt eher nach Jazz, Miles Davis. Oder der neue Name eines alten Unternehmens, aus dem wissenschaftlichen Verlagswesen?

Ist aber der Titel eines Buches der Herausgeber Alexander Haasper und Carsten Fabig. Die auch den genialen Titel erfunden haben. In 2 Jahren ist das Wort mit einem (R) versehen und findet sich im Duden, wetten?

Ich habe ein Kapitel beigesteuert – das Thema ist: „Prozessualer Komplexität mit Elementen des Crowdsourcing begegnen“ .

Ich beschreibe in diesem Beitrag, wie Unternehmen dann, wenn die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen immer komplexer wird, es ruhig den Mitarbeitern überlassen können, sich zu organisieren. Manchmal reicht es aus, ein Tool und Vertrauen bereit zu stellen. Das Mittel der Wahl (Crowdsourcing) kennen wir aus gut funktionierenden Gruppen. Jeder macht achtsam und in Abstimmung mit den anderen, das was er / sie kann. Und Vertrauen dürfte uns allen auch im Umgang mit Mitarbeitern und Kollegen vertraut sein.

Weiterlesen auf buch.de

Danke an Alexander Haasper und Carsten Fabig für dieses Buch und diesen Titel.

Allen eine gute Woche und – „Wer findet, braucht nicht weitersuchen!“

Hawe