Was alle bewegt: Neue Zielgruppenadressen und Standorte zum Thema Sport

Deutschland ist ein Sportland. Alleine der Olympische Deutsche Olympische Sportbund (DOSB) umfasst 101 Mitgliedsorganisationen mit mehr als 27 Millionen Mitgliedschaften in über 90.000 Turn- und Sportvereinen mit 740.000 Amtsträgern auf der Vorstandsebene. Weit über 10 Millionen Mitglieder sind in 8.988 Fitness-Studios mit rund 210.000 Beschäftigte organisiert. (siehe PDF ).

Grund genug für infas 360 diese große Zahlen in einer einzigartigen Sportdatenbank festzuhalten. Sie speist sich aus den

  • Sportvereinsadressen (inkl. Sportart),
  • den geographischen Lokalitäten der Sportstätten, die von den Vereinsadressen des Öfteren abweichen können
  • Fitness-Studios
  • Freizeitstätten wie z.B. Schwimmbäder, Bowling-Center, Kletterhallen etc.
  • Ansprechpartner (z.B. Vorstand) wie Kontaktdaten (z.B. Internetadresse)
  • Erweiterte Points-of-Interest (POIs) wie Sportärzte, Physiotherapeuten, Yoga etc.

So zum Beispiel gibt es, verteilt auf rund 9.167 Vereine, 46.808 Tennis-Courts in Deutschland. Davon entfallen 41.588 auf Freiluftplätze, 5.220 sind Hallenplätze. Diese Daten sind nun ab sofort für Research, Geomarketing & CRM-Analytics erhältlich.

Sie haben Fragen zur geplanten Studie, sind an den Ergebnissen interessiert oder wollen einfach mal in den Fragebogen reinschauen? Kontaktieren Sie mich gerne unter +49 (0)228/74887-370 oder schreiben Sie eine Email an s.jablonski@infas360.de

Ein Überblick zu den beliebtesten Sportarten siehe folgenden Blog-Beitrag:

Sportlich, Sportlich: Deutsche lieben den Workout im Fitness-Studio. Kopf an Kopf mit Schwimmen.

 

 

 

Die neue Zielgruppe der Energie-Autarken

Häuslebauer, Modernisierer und E-Autobesitzer. Das könnten sie sein: Die „Energie-Autarken“ von morgen. Mit Smart Research Methoden werden die Gruppen der energetischen Selbstversorger und derer, die es planen, identifiziert und lokalisiert.

Während immer mehr große Kraftwerke vom Netz genommen werden, vollzieht sich in der Gesellschaft ein Umschwung im privaten Bereich. Genauer gesagt: innerhalb der eigenen vier Wände. Hauseigentümer sanieren, modernisieren und investieren in die hauseigene Energie-Effizienz und Stromproduktion.

Eine aktuelle Umfrage der infas 360 (Casa Monitor 03/2018) gewährt einen ersten Einblick in die Phase der Modernisierung von Privathaushalten. Während mehr als jeder zweite Hauseigentümer bereits in bessere Wärmedämmung investiert hat, plant jeder vierte seine Heizanlage zu modernisieren. Jeder sechste will in Zukunft eine Photovoltaikanlage zur Stromproduktion verwenden und nahezu gleich viele Personen planen, sich einen Stromspeicher anzuschaffen. Derzeit besitzt etwa jeder zwanzigste aller befragten Hauseigentümer einen solchen Speicher. Auch im Bereich Smart-Home tut sich einiges: setzen die Befragten ihre Pläne in die Tat um, wird sich die Anzahl der Smart-Home-Nutzer in etwas mehr als den nächsten zwei Jahren mehr als verdoppeln.

Die Häuser werden also nicht nur energie-effizienter, sondern auch smarter. Doch wo wohnen die Menschen, die ihre alte Ölheizung durch Blockheizkraftwerke oder Wärmepumpen ersetzen wollen? Wer wechselt seinen Energie-Anbieter, um sich von fossilen Brennstoffen zu verabschieden? Und wer will seinen eigenen Strom produzieren oder gar weiterverkaufen? Und welche tieferen als ökonomischen Motivationen stecken hinter diesem Verhalten?

Der nächste CASA MONITOR ENERGIE (Start: Mai 2018) liefert Antworten auf diese und viele weitere Fragen! Hier geht´s zum Flyer: CASA Monitor Energie 2018_Flyer

Sie haben Fragen zur geplanten Studie, sind an den Ergebnissen interessiert oder wollen einfach mal in den Fragebogen reinschauen? Kontaktieren Sie mich gerne unter +49 (0)228/74887-380 oder schreiben Sie eine Email an P.Koesling(at)infas360.de

Warum Geocodierung für Ihre Adressen zur kommenden DS-GVO so wichtig ist

Bei der Geocodierung geht es in erster Linie nicht – wie viele Geo-Fachleute meinen – um die Anreicherung einer bestmöglichen Koordinate an eine oder mehrere Adressen. Nein, es geht vielmehr um das Anreichern von Adressen um sogenannte Geoschlüssel. Und diese Schlüssel spielen für den Datenschutz eine zentrale Rolle.

Ein Geoschlüssel stellt eine räumliche Ebene dar. Lediglich die Einzeladresse entspricht dabei einer Pseudonymisierung. Alle anderen Ebenen bilden räumliche Datenaggregationen, beginnend mit dem Gebäudeschlüssel (da dort mehrere Adressen vorherrschen können), über Straßenabschnitte, Siedlungsblöcke, Quartiere und Stadtviertel bis hin zur – von der Geocodierung geprüften und ggf. korrigierten – Postleitzahl und der Gemeindekennziffer (Amtlicher Gemeindeschlüssel, kurz AGS).

Je nach räumlicher Aggregation enthält die jeweilige Ebene eine oder viele Haushaltsadressen (bis hin zu mehreren Hundert oder Tausend). Je nach nachgelagerter Anwendung und „entsprechend variierender Auffassung des Datenschutzes“ kann später immer noch von einer tieferen (feineren) Ebene in die nächst höhere Ebene aufaggregiert werden (u.a. Fragestellung der Datensparsamkeit und Anonymisierungsgrad). Zunächst bedient man sich i.d.R. des Gebäudeschlüssels, um danach bedarfsgerecht handeln zu können.

Die Koordinate kann zu Beginn dazu benutzt werden ad-hoc geobasierte Analysen wie umliegende Points-of-Interest oder Fahrtzeiten auszurechnen. Sie wird aber längerfristig (im Gegensatz zu den Schlüsseln) nicht unbedingt benötigt. Der Nachteil der Koordinaten ist auch, dass sie keine direkten Aggregationsmöglichkeiten bilden. Nur durch sogenannte nachgelagerte „räumliche Verschneidungen“ käme man zu den o.g. räumlich höheren Datenebenen. Ein Vorteil wiederum bilden Koordinaten, um – von den o.g. Ebenen unabhängig – Dichteanalysen (Grid- bzw. Rasteranalytik) durchführen zu können (z.B. Mobilitätsdichte).

Beispiel für Geoschlüssel, die als Output einer Geocodierung dienen. Quelle: infas 360, PAGS CODER 2016

Sie wünschen sich ausführliche Informationen zu den Stärken von Geocodierungen Ihrer Adressen oder möchten sich zur anstehenden DS-GVO tiefergehend informieren, dann kontaktieren Sie unsere Consulting-Team unter Consulting@infas360.de und fordern Sie kostenloses Informationsmaterial an.

Googles 3D-Kartendienst verbessert sich fortlaufend und führt alte Datenschutzdebatte um Google Street View ad absurdum

In der Rheinallee in Bonn sind viele Häuser aufgrund damaliger Beschwerden von Hausbesitzern und Mietern in Google Street View (2010/11) verpixelt worden. Dabei hätte es Google gar nicht machen müssen. Die Politik fühlte sich angeblich auf Druck der breiten Öffentlichkeit hin verpflichtet, Google eine bis dato nicht vorhandene Opt-Out-Regelung für Kartendienste einführen zu lassen. Jemand, dem die rechtlich einwandfreien Aufnahmen aus dem öffentlichen Raum zu dem Gebäude nicht gefielen, konnte Einspruch erheben und „sein“ Haus (auch wenn es nicht seins war) verpixeln lassen. Die bundesweite Debatte ging mehrere Jahre durch die Presse. Am Ende fuhr Google Street View die Häuser von etwa 10% der Bevölkerung ab, wovon wiederum etwa 2% widersprach. Eine absolute Minderheit also bezogen auf die Gesamtbevölkerung. Und das Ausland konnte die „German Angst“ einmal mehr nicht verstehen.

Googles Street View ging 2010 online, ist aber datentechnisch auf dem Stand von 2008 stehengeblieben und veraltet fortlaufend. Die wenigen Straßenansichten stellen je nach Verbreitung der „German Angst“ (oder Wert der Immobilie) einen Fleckenteppich an Gebäudebildern dar. Google wäre aber nicht Google, wenn sie diese mangelnde Datengrundlage nicht ausmerzen würden. Und das übernimmt die immer besser werdende 3D-Anwendung direkt in Google Maps.

Einfach dazu mal die Rheinallee 35 in Bonn eingeben. Dann auf das kleine „Satellit-Bild“ in der linken unteren Ecke und anschließend auf den „3D-Knopf“ in der rechten unteren Ecke klicken. Die Steuerung erfolgt über „Strg-ziehen“. Das, was man im Ergebnis an Informationstiefe zu Gebäuden und Grundstücken zu sehen bekommt, stellt Google Street View von vor 10 Jahren weit in den Schatten. Und führt die damalige Diskussion ad absurdum.

Aber nicht alles wird besser: Die Anschrift „Rheinallee 35“ befindet sich zwei Häuser weiter straßenaufwärts und wird damit rund 50 Meter falsch geocodiert (lokalisiert). Das stimmte früher.

Haben Sie Fragen zu Gebäudedaten und Hauskoordinaten? Dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de Die infas 360 GmbH sind Spezialisten in der bundesweiten Gebäudebewertung und Gebäudeinterpretation auf Basis amtlicher 3D-Geodaten für Analysen, Planung und Geomarketing.

Wuppertal hat nach München in Deutschland das größte Zielgruppenpotenzial für e-Autos

Nach München herrscht in Wuppertal und Düsseldorf das größte Interesse am Kauf von E-Autos. Ein erstmaliges bundesweites Vergleichs-Ranking von infas 360 lokalisiert die Märkte von morgen straßenabschnittsgenau für jede Stadt. Wir zeigen Ihnen Wo in Wuppertal.

infas 360 befragte Ende 2017 im Rahmen des CASA Monitors Automotive“ über 10.000 Personen u. a. zu ihrem konkreten Kaufinteresse an E-Autos. Im bewährten Smart Research-Verfahren wurde dieses Ergebnis angereichert und flächendeckend auf ganz Deutschland übertragen. So konnten alle Haushalte Deutschlands klassifiziert werden von „Besonders am Kauf interessiert“ (9) bis hin zu „Gar nicht am Kauf interessiert“ (1).

In das mikrogeographische Modell auf Gebäudeebene flossen u.a. folgende Variablen ein

Anteil Paare mit Kind(ern), Anzahl Doppelverdiener Haushalte ohne Kinder, Kaufkraft pro Einwohner, Gebäudetypologie, Gebäudebaujahrsklasse, Solaranlage, das dominierende Altersstruktur,Anzahl Schüler im Viertel, PKW- und Kleinwagendichte

Die Daten können vom Ebene des Gebäudes in jede beliebige amtliche oder postalische Struktur hochgerechnet werden. Am Beispiel des Stadtteils Elberfeld zeigt sich so eine der höchsten Affinitäten zu e-Autos in Wuppertal (auf Ebene der amtlichen Siedlungsblöcke mit durchschnittlich ca. 20 Haushalten).

Die gesamte Karte für Wuppertal können Sie hier downloaden. Karte Wuppertal

Sollten Sie die Ergebnisse einer bestimmten Stadt wünschen, dann kontaktieren Sie uns unter Consulting@infas360.de – das Städteranking wurde hier veröffentlicht. Die Daten können städteweise oder bundesweit für Geomarketing, CRM und Standortplanung lizenziert werden.

 

Auf den Hund gekommen: Wie Small Area Methoden einen Hundeanteil für jedes Stadtviertel in Deutschland ermitteln.

Noch immer besetzen die Small Area Methoden in der Statistik ein Nischendasein. infas 360 veröffentlicht erstmals die Stärken und Vorteile in einer Praxisstudie am Beispiel von Hundebesitzern.

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 amtlicher Daten zeigte, dass eine entsprechende Potenzialszahl bundesweit flächendeckend nicht verfügbar ist (dafür in wenigen Städten z.B. Berlin, was zur Überprüfung des Schätzmodells hilfreich ist).

Aus diesem Grund wurden im CASA-Monitor 10.931 Personen befragt, ob sie einen oder mehrere Hunde besitzen, was 2.412 Fälle mit „Ja“ beantworteten. Die Fälle wurden mit den über 700 mikrogeographischen Informationen der CASA-Datenbank angereichert und mit drei verschiedenen statistischen Modellen analysiert und verglichen:

  1. Klassisches Scoring
  2. Diskriminanzanalyse
  3. Small Area Methoden

Die Daten wurden dann auf die Stadtbezirke von Berlin hochgerechnet und mit den dort vorhandenen amtlichen Daten verglichen mit folgendem Ergebnis:

Stadtbezirk Anteil Hunde
Logistisches Scoring
Anteil Hunde Diskriminan-zanalyse Anteil Hunde
Small Area Methodik
Anteil Hunde
amtlich
Charlottenburg-Wilmersdorf 2,4 2,8 5,0 7,8
Friedrichshain-Kreuzberg 0,2 0,3 2,5 4,3
Lichtenberg 3,5 4,5 5,0 7,9
Marzahn-Hellersdorf 12,3 14,0 10,1 10,4
Mitte 1,1 0,3 3,7 5,6
Neukölln 9,9 8,0 8,5 8,5
Pankow 9,9 8,9 11,0 9,7
Reinickendorf 14,7 14,4 11,5 10,1
Spandau 11,9 11,2 9,4 9,0
Steglitz-Zehlendorf 11,5 10,8 12,7 9,8
Tempelhof-Schöneberg 9,1 8,6 8,9 8,7
Treptow-Köpenick 13,7 16,2 11,9 8,2
Gesamt Berlin 100,0 100,0 100,0 100,0

Die Small Area Methoden (SAM) weisen mit 0,86 die höchste Korrelation zu den amtlichen Daten auf. Auf Gemeindeebene liegt die Korrelation sogar bei 0,98!

Geschätzt wurde SAM bundesweit auf Gebäudeebene für „Hundebesitzer mit 1, 2 oder mehr Hunden“. Folgende Variablen aus der CASA-Datenbank sind in SAM u.a. eingeflossen:

  • Anteil Personen mit Migrationshintergrund und Anzahl Personen „Ledig“
  • Entfernung zur nächsten ÖPNV-Haltest. (in Metern)
  • Kaufkraft je Haushalt in € pro Jahr und Mietspiegel (€/qm)
  • Anteil pro PLZ1 Ebene der Hundehalter aus dem CASA-Monitor mit > 10.000 Fällen
  • Größe des Gartens, Gebäudevolumen und Baudichte
  • durchschnittliche Wohnfläche pro Haushalt
  • Anteile Einwohner  >=10  bis <15 Jahre und  >=45  bis <60 Jahre

Aggregiert in eine bestimmte amtliche Raumebene, entsteht so z.B. Hundeanteil für jede Gemeinde und Stadtviertel. Ein solche Kennziffer eignet sich hervorragend für Planungszwecke, im Geomarketing oder in der Standortplanung.

Hundeanteil je Stadtbezirk in Berlin

Prinzipiell eignet sich SAM (Small Area Methoden) zur Berechnung jeder regionalen oder lokalen Schätzung von Befragungsdaten. Die komplette Studie ist erhältlich unter Consulting@infas360.de

P.S.: Den Anteil gibt es auch für Katzen und Ausgaben für Tiernahrung in EURO (die mit der Kaufkraft für Tiernahrung ins Verhältnis gesetzt werden kann).

 

REWE Lieferservice: 10 Gründe dafür aus Kindersicht.

Ein Mädchen und ein Junge, beide aus der 4. Grundschulklasse, sehen in der Nachbarschaft einen in der zweiten Reihe geparkten REWE-Lieferwagen und fragen sich amüsiert: „Wer sich denn den REWE nach Hause kommen lässt?“

Die Antwort ist gleichzeitig eine Rückfrage und lautet: „Was glaubt Ihr, warum man sich den REWE nach Hause kommen lässt?“ Hier die 10 „besten“ Antworten:

  1. Wenn man schnell was braucht
  2. Weil man zu faul ist
  3. Wenn man Hausaufgaben machen muss
  4. Weil man online bestellt
  5. Wenn man kein Auto hat
  6. Damit du nicht so lange in der Schlange stehen musst
  7. Wenn man kein Benzin mehr hat
  8. Wenn man krank ist
  9. Weil man keine Lust hast aufs ’schleppen‘
  10. Weil der nächste REWE zu weit weg ist

Interessant daran: Fragt man Erwachsene im Brainstorming nach Gründen für Online Food Ordering entstehen viele Übereinstimmungen. Die neue, weiter wachsende Zielgruppe wird fortlaufend von infas 360 untersucht. Fragen Sie uns Consulting@infas360.de

Ordering Food Online: Die neue Zielgruppe der OFOs