mobile research& location intelligence - infas 360 · 2015-11-04 · 10 meter von einem...
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Folie 1 | 04.11.2015 | © infas 360
MOBILE RESEARCH & LOCATION INTELLIGENCE
Ein 360-Grad-Blick auf Handy-Nutzer
am Beispiel der Menthal App
Folie 2 | 04.11.2015 | © infas 360
2011 kannte kaum jemand
den Begriff - heute benutzen
> 60% ein Smartphone
Folie 3 | 04.11.2015 | © infas 360
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2010 2012 2014 2016 2018 2020
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Jah
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Alle zwei Jahre verdoppelt sich das digitale Datenvolumen
Die Digitalisierung der
Gesellschaft führt zu
unvorstellbar vielen Daten
über Ort und Zeit.
Folie 4 | 04.11.2015 | © infas 360
Gezielter Handeln
Institut für angewandte
Sozialwissenschaft
Data Driven MarketingIn Zeiten von Big Data gezielte Antworten finden
auf WER WAS WANN WIE WO .
Datenerhebung und -entwicklung
für Märkte und Zielgruppen
MEHR WISSEN. GEZIELTER HANDELN.
Data Driven IntelligenceZusammenspiel aus allen Informationsquellen
Marketing
Research
Customer
Analytics
Geo-
marketing
Folie 5 | 04.11.2015 | © infas 360
Das Grundprinzip
MEHR WISSEN. GEZIELTER HANDELN.
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� �RealeMobilität
VirtuelleMobilität
Beruf Privat
als entscheidende Faktoren zur Beschreibung von Aktivitäten/Bedürfnisse des Menschen
Wo nutze ich WANN WAS bzw. nutze ich etwas in Abhängigkeit WO, WANN und WIE
LANGE?
Zeit und Raum
Folie 6 | 04.11.2015 | © infas 360
Das Resultat: Digitale Hot-Spots unseres realen Lebens (Lebensräume)
MEHR WISSEN. GEZIELTER HANDELN.
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� �RealeMobilität
VirtuelleMobilität
Beruf Privat
Urlaub
Shoppen
Hobbies
Entertain
ment
Am StrandIm Fitnessstudio
Beim Einkaufen Auf dem Konzert
Zu HauseAuf der
Arbeit
… sowie digitale Foot-Prints der Verbindungen zueinander (Bewegungsprofile)
Folie 7 | 04.11.2015 | © infas 360
MOBILE RESEARCH & LOCATION INTELLIGENCE
Die Menthal-App
Folie 8 | 04.11.2015 | © infas 360
Die Menthal-App der Universität Bonn
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Die Menthal App
Die Menthal-App unterstützt einen nachhaltigen digitalen Lebensstil. Sie leistet Hilfe zu Selbsthilfe, indem sie dem Nutzer Auskunft über seinen Umgang mit dem Telefon erteilt.
Gleichzeitig erhebt die Studie das Mobilfunkverhalten tausender Nutzer.
Ca. 300.000 Downloads, davon 75.000 „Heavy-Nutzer“, alle mit Einverständnis zur umfassenden „Überwachung“
Betriebssystem Android-App, erfasst werden u.a.:
Telefonate: [anonymisierte Telefonnr., Startzeit, Endzeit]
Eingehende und ausgehende SMS und Chat Messages: [anonymisierte Telefonnr., Anzahl Buchstaben, Sendezeitpunkt],
alle im Telefonbuch des Telefons gespeicherten Telefonnummern, und kommunizieren diese (wie oben anonymisiert)
Geografische Position: Ortung über GPS des Smartphones. Ist kein kein GPS-Signal zu empfangen (Abschattung, in vielen Gebäuden selbst), so versucht das Telefon anhand der verfügbaren Mobilfunk- und Wifi-Signale die aktuelle Position zu schätzen. Die Genauigkeit der Ortung liegt i. A. zwischen 10 und 100 Metern. Konkret wird alle zwanzig Minuten eine Ortung vorgenommen [Zeitpunkt, geografischer. Längengrad, geografischer Breitengrad, Genauigkeit].
Abfragen zum Befinden, Mentalen Zuständen, Lebenszufriedenheit und Persönlichkeit
Folie 9 | 04.11.2015 | © infas 360
Einige Erkenntnisse der Menthal-App (ohne Raumbezug)
Beobachtungszeitraum je nach Download-Zeitpunkt; seit Anfang 2014
On Screen in Deutschland 27.000-31.000 p.a. bzw. bis zu 85 mal täglich erfolgt Aktivierung des Handys, was bei 8 Stunden Schlaf (bzw. inaktiv) alle 11 Minuten bedeuten würde.
* Auswertung nach Arbeiten und Wohnen fehlt bzw. Unterscheidung nach Art einer „Inaktivität“.
In 39% der Fälle wird nur kurz aufs Display geschaut (Uhrzeit ablesen, schauen ob neue Nachrichten vorhanden) und in 61% der Fälle wird der Screen unlocked und das Handy genutzt.
TOP5-Funktionsauswertung nach Anzahl Start: WhatsApp, Facebook, Telefon, Google/Chrome, Instagram
Die tägliche Telefon-Handynutzung (incoming/outgoing) liegt nur zwischen 5,5 min und 9,5 min. Der Durchschnitt liegt bei 8 min
* Anmerkung: 2012 lag der BRD-Durchschnitt lt. Bitkom bei 9,8 min. inkl. Festnetz (60% am Volumen)
TOP5-Funktionsauswertung nach WhatsApp, Facebook, YouTube, Chrome/Browser, Instagram
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Die Menthal App
Folie 10 | 04.11.2015 | © infas 360
Erkenntnisbasis Raumbezug: Alleine circa 2 Milliarden möglicher Koordinaten p.a. von 75.000 Heavy-Nutzer bilden eine Basis für neue Bewegungs- und Hot-Spot-Analysen
Quelle: Alle aufgezeichneten Lokationen der Menthal-App
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Die Menthal App
Folie 11 | 04.11.2015 | © infas 360
MOBILE RESEARCH & LOCATION INTELLIGENCE
Die Lagequalität einer
Handy-Koordinate ist relativ
Folie 12 | 04.11.2015 | © infas 360
Die Ausgangsbasis: Eine Daten-Suppe aus n-Koordinaten generiert über m-Handys
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Folie 13 | 04.11.2015 | © infas 360
Smartphone-GPS im Vergleich: Koordinate ist nicht gleich Koordinate
Quelle: Pocketnavigation.de
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Folie 14 | 04.11.2015 | © infas 360
Je nach Analyseebene und „Zielsetzung“ ist eine Lagegenauigkeit relativ
Hier: Internationales Bewegungsprofil eines Probanden an einem Tag *
* Zusätzliches Einverständnis für Veröffentlichung der Daten liegt vor
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Folie 15 | 04.11.2015 | © infas 360
Je nach Analyseebene und „Zielsetzung“ ist eine Lagegenauigkeit relativ
Hier: Innerstädtisches Bewegungsprofil eines Probanden*
* Zusätzliches Einverständnis für Veröffentlichung der Daten liegt vor
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Folie 16 | 04.11.2015 | © infas 360
Hier: Generelles Heatmap-Modell für Bonn; Identifikation von 100x100 Meter HotSpots
Zur Erstellung von Heatmaps und Identifikation von HotSpots ist die Lage-genauigkeit ebenfalls (noch) relativ …
Wohnen
Arbeiten
Freizeit
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Folie 17 | 04.11.2015 | © infas 360
Hier: HotSpots-Identifikationnach Ortsteilen in Bonn1. Endenich (Wohnen)2. Castell (Arbeiten)3. Südstadt (Freizeit)
Zur Erstellung von Heatmaps und Identifikation von HotSpots ist die Lage-genauigkeit ebenfalls (noch) relativ …
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Folie 18 | 04.11.2015 | © infas 360
Zur Identifikation eines adressgenauen HotSpot ist die Lagegenauigkeit wesentlich
Hier: Innerstädtisches Bewegungsprofil eines Probanden
Hier: Motorola Moto G, 1. Generation
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Wohnadresse
identifiziert
Folie 19 | 04.11.2015 | © infas 360
Beispielinformationen aus der Datenbank CASA Consumer zur Wohnadresse
Hier: Innerstädtisches Bewegungsprofil eines Probanden
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Handy-Koordinaten
Amtliche Gebäudedaten
Gebäudetyp und -funktion
Gebäudealter
Gebäudehöhe und -volumen
Energie und Telekomversorgung
usw.
Sozio-Demographie auf Haus
Anzahl Einwohner und Haushalte
Alters- und Familienstruktur
Sozialer Status
Kaufkraft
usw.
Lifestyle-Informationen zu
Fashion
Essen & Trinken
LOHAS & Wellness
Customer Journey Typologie
usw.
Quartiersinformationen
Miet- und Kaufpreis
Siedlungs- und Quartierstyp
Ausländeranteil
Kinderdichte
usw.
Folie 20 | 04.11.2015 | © infas 360
MOBILE RESEARCH & LOCATION INTELLIGENCE
Datenanreicherung und -analyse
mittels Drittdaten (CASA)
Folie 21 | 04.11.2015 | © infas 360
Eine erste Lage- und HotSpot-Analyse auf Adressebene
Von ca. 75.000 Heavy-Nutzer konnten über Tag-Nacht- und Ortsanalyse rund 35.000 eindeutige Lokationen ermittelt werden, von denen auszugehen ist, dass diese „ständige“ Aufenthaltsorte bzw. Wohnsitze sind (Analyse Uni Bonn).
Von den rund 35.000 Lokationen befinden sich rund 23.000 in Deutschland, die wiederum mit einer Gebäudeadresse gematcht wurden. 60% bzw. 13.700 der Lokationen befinden sich in einer Entfernung < 10 Meter von einem Gebäude entfernt (Analyse infas 360).
Die rund 23.000 identifizierten Adressen wurden mit Merkmalen der CASA-Datenbank von infas 360 angereichert.
Es erfolgte im ersten Schritt eine univariate Analyse (beispielhaft) einiger CASA-Merkmale
Es erfolgte im zweiten Schritt eine Verknüpfung der CASA-Merkmale mit dem Nutzungsverhalten.
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Datenanalyse
Folie 22 | 04.11.2015 | © infas 360
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Datenanalyse
Auszug aus der CASA-Profilierung (1. Spalte/Verbreitungsgebiet = alle BRD-Haushalte)
Überdurchschnittliche Verteilung aus Hessen, NRW und Schleswig-Holstein.
Stadt-Land-Verteilung ‚ungewöhnlich‘ gleichverteilt
Eher aus den neueren Gebäuden kommend. Jeder Dritte aus Gebäuden > 1990.
Folie 23 | 04.11.2015 | © infas 360
Auszug aus der CASA-Profilierung
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Datenanalyse
1-2 Familienhäuser, Doppelhaushälften
Kleine bis mittlere Häuser
Durchschnittliche Kauf- und Mietpreislagen
Weitere CASA-Merkmale wie Demographie und Lifestyle auf Anfrage
Folie 24 | 04.11.2015 | © infas 360
Beispiel aus der Verschneidung CASA und Nutzungsdaten
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Datenanalyse
Folie 25 | 04.11.2015 | © infas 360
Beispiel aus der Verschneidung CASA und Nutzungsdaten
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Datenanalyse
Folie 26 | 04.11.2015 | © infas 360
Google Maps Funktion ab iPhone 9.1
Bluetooth-Connect zum Auto führt zum automatischen Hinweis
„Abends“ = bis Zuhause ( über Analyse adressgenau autom. ermittelt )
„Morgens“ = bis zur Arbeit ( über Analyse adressgenau autom. ermittelt )
inkl. Wegstrecke und -zeit verkehrsabhängig zum jeweiligen Ziel
Zu guter Letzt
DIGITAL RESEARCH MEETS REAL WORLD Zu guter Letzt
Folie 27 | 04.11.2015 | © infas 360
Michael HerterGeschäftsführer
+49 (0)228/[email protected]
infas 360 GmbHOllenhauerstraße 153113 Bonnwww.infas360.de
Prof. Alexander MarkowetzUniversität BonnInstitut für Informatik
Wir freuen uns auf Projekte mit Ihnen!