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Mit Small Area Methoden (SAM) setzt infas 360 auf ein statistisches Verfahren, das nahezu jedes Markt-Potenzial in beliebigen Gebieten deutlich präziser und nachvollziehbarer vorhersagen kann als andere. Die Case Study „Auf den Hund gekommen“ zeigt warum.

Unternehmen benötigen verlässliche Regionaldaten für Strategie, Marketing und Vertrieb. In Deutschland liegen diese aber oft entweder nur unzureichend (z.B. nicht flächendeckend oder veraltet) oder methodisch nicht nachvollziehbar vor. Daraus resultierende Analysen sind in der Folge ungenau, die abgeleiteten Maßnahmen weniger erfolgreich als es eigentlich möglich wäre. Small Area Methoden (SAM) schließen diese Lücke.

Die statistischen Verfahren, die in den USA und Kanada u. a. im "Predicitve Policing" (vorhersagende Kriminalitätsstatistik) eingesetzt wird, führen in Deutschland noch ein Nischendasein. infas 360 setzt SAM seit mehreren Jahren ein und hat damit ihr gesamtes Datenportfolio neu gerechnet. Mit der ersten Case Study für die Wirtschaft überhaupt belegt das Bonner Unternehmen die Leistungsfähigkeit der Small Area Methoden.

 

Zielsetzung der Studie war die Berechnung einer statistisch validen, nachvollziehbaren Kennziffer, die

  • den Hundeanteil bundesweit je Gemeinde und deren Orts- bzw. Stadtteile (ca. 80.000 feinräumige Gebiete) liefert, um auf dieser Basis bessere Standorte planen zu können.

Die Sekundärrecherche hatte gezeigt, dass entsprechende Daten bundesweit flächendeckend nicht verfügbar sind. Nur für wenige Städte wie z. B. Berlin gibt es zumindest amtliche Echtzahlen. Diese konnten immerhin zur Überprüfung des Schätzmodells herangezogen werden.

Als Basis dienten infas 360 die Erkenntnisse aus der Ad-hoc-Befragung von 10.931 Personen im Rahmen des CASA Monitor, einer mehrfach im Jahr von infas 360 durchgeführten Online-Haushaltsbefragung mit wechselnden Schwerpunktthemen. Die Frage, ob und wie viele Hunde sie besitzen hatten dort 2.412 Fälle mit „Ja“ unter Angabe der Anzahl beantwortet.

Auf Basis dieser Menge ließe sich der Hundeanteil für die Postleitregionen 1 bereits ziemlich zuverlässig vorhersagen. Mit SAM aber können diese Daten sogar bundesweit und mit hoher Präzision für jede Adresse ermittelt werden. Dafür hat infas 360 die Befragungsergebnisse mit den über 700 mikrogeographischen Informationen der CASA-Datenbank angereichert und in das statistische Vorhersagemodell auf Grundlage von SAM einfließen lassen. Flächendeckend für Deutschland wurde daraus die Hundeanteil-Kennziffer ermittelt.

Hundeanteile in Berlin auf Ebene der Stadtteile. Berechnet mit Small Area Methoden.

Um die Güte der Vorhersage zu überprüfen, wurde das Modell auch auf die Stadtbezirke von Berlin hochgerechnet und mit den dort vorhandenen amtlichen Daten verglichen. Das beeindruckende Ergebnis:

  • SAM sagt die regionale Hundeverteilung mit einer Korrelation von 0,86 in Berlin voraus. Auf Gemeindeebene liegt die Korrelation sogar bei 0,98 (1 = exakt).

infas 360 nutzte die Fallstudie aber auch, um verschiedene statistische Verfahren zu vergleichen. So erfolgte die Berechnung neben SAM außerdem über klassisches Scoring und eine Diskriminanzanalyse. Auch hier war das Ergebnis eindeutig:

Vergleich dreier Statistischer Modelle: Small Area Methoden erreichen die höchste Präzision im Vergleich mit amtlichen Echtdaten.

dtbezirkAnteil Hunde Logistisches ScoringAnteil Hunde DiskriminanzanalyseAnteil Hunde Small Area Methodik Anzahl Hunde amtlich
Charlottenburg-Wilmersdorf2,42,85,07,8
Friedrichshain-Kreuzberg0,20,32,54,3
Lichtenberg3,54,55,07,9
Marzahn-Hellersdorf12,314,010,110,4
Mitte1,10,33,75,6
Neukölln9,98,08,58,5
Pankow9,98,911,09,7
Reinickendorf14,714,411,510,1
Spandau11,911,29,49,0
Steglitz-Zehlendorf11,510,812,79,8
Tempelhof-Schöneberg9,18,68,98,7
Treptow-Köpenick13,716,211,98,2
Gesamt Berlin100,0100,0100,0100,0

 

Für die Berechnung des Hundeanteils je Adresse (und damit übertragbar auf jedes beliebige Gebiet) nutzte das Vohersagemodell mittels SAM unter anderem die folgenden Variablen aus der CASA-Datenbank:

  • Anzahl Personen "Ledig"
  • Größe des Gartens
  • Entfernung zur nächsten ÖPNV-Haltestelle (in Metern)
  • Kaufkraft je Haushalt in € pro Jahr
  • Mietspiegel (€/qm)
  • Anteil der Hundehalter pro PLZ1-Ebene aus dem CASA-Monitor
  • Gebäudevolumen und Baudichte
  • Durchschnittliche Wohnfläche pro Haushalt
  • Anteile Einwohner >=10 bis <15 Jahre und >=45 bis <60 Jahre
  • u. v. m.

Die Ermittlung des Hundeanteils in der Bundesrepublik ist nur ein Fallbeispiel. Prinzipiell eignen sich Vorhersagemodelle auf Basis von Small Area Methoden zur Ermittlung jeder regionalen oder lokalen Kennziffer. „Die Anwendung von Small Area Methoden im Geomarketing ist ohne Zweifel derzeit die größte Innovation in der Branche, denn es verbessert regionale Prognosen in Güte und Nachvollziehbarkeit deutlich“, betont Michael Herter, Geschäftsführer der infas 360 GmbH.

Sie haben Fragen zu SAM oder zur Studie, dann kontaktieren Sie uns einfach unter consulting(at)infas360.de