The Future of Research: infas 360 auf der Research & Results 2018 in München

Wie in den vergangenen Jahren war infas 360 auch 2018 wieder auf der Research & Results in München (24./25.10.) vertreten. Das Consulting-Team, bestehend aus Tobias Gödderz, Silke Martin, Julia Kroth und Michael Herter (von links nach rechts), sehen Sie auf dem Bild beim Besuch des Standes von Kooperationspartner respondi, mit dem infas 360 quartalsweise die Haushaltsbefragung CASA Monitor durchführt.

Julia Kroth referierte im Workshop am Mittwoch über die Wohnkonzepte 2030 vor etwa 100 interessierten Zuhörern. Das Thema „Wie und wo möchten Menschen in Zukunft wohnen?“ stieß auf besonders großes Interesse. Die Übertragung der Wohnkonzept-Segmente auf alle Adressen und Haushalte Deutschlands entstand aus einer Kooperation von Analyse & Konzepte, inwis und infas 360.

Ebenso viel Anklang fand der zweite Workshop von infas 360 am Donnerstag mit dem Thema „Energieautarke Haushalte der Zukunft“. Hier wurde aufgezeigt, wie einer komplexen Fragestellung am Beispiel des Energiemarktes mit innovativen Instrumenten der Marktforschung begegnet wird. Und das Ergebnis ließ auch hier die rund 100 Zuhörer staunen: Nicht nur, dass nun erstmals eine bundesweite Zahl von 5 Mio. potenziell energieautarken Haushalten verkündet werden konnte – alle Energietypen liegen zudem flächendeckend adressgenau z. B. für jedes Regionalgebiet jedes Energieversorgers vor.  So ist Münster anteilig die Nummer 1 in der Energieautarkie unter den TOP20 Städten Deutschlands. Mehr dazu erfahren Sie in den kommenden Tagen in einer extra News.

Am Messestand selber konnten die Besucher „Spatial Behaviour Analytics“ live erleben, eine Geotracking-Plattform in Kooperation mit unserem Partner Vodafone.  Die Trackingdaten werden mit Sekundärdaten von infas 360 angereichert und umfassend analysiert. Für alle rund 3.500 Besucher der Messe gab es „The Future of Research“ auch nochmal zum Nachlesen. Extra zur Messe erschien die kostenlose gedruckte Erstausgabe der Zeitung FOR (Future of Research) im DIN A 4-Format, ausfaltbar zu einer A0-Kaufkraftkarte.

Sollten Sie weitere Fragen zu den o.g. Themen haben, stehen wir auch nach der Messe fortlaufend für Sie zur Verfügung unter Consulting@infas360.de 

Ihr Consulting-Team der infas 360

 

 

 

 

Energieautarkie: Marktpotenzial von 5 Millionen Haushalten identifiziert und lokalisiert.

Es begann im Design-Thinking. Wie sehen die Energieautarken Haushalte der Zukunft aus, wie viele sind es und wo wohnen sie? Das fragte sich ein Team zusammengesetzt aus EuPD Research, de3p, den Stadtwerken Düsseldorf und infas 360. Dann wurden über 10.000 Personen ausführlich zum Thema Energienutzung, Ausstattung, Einstellungen und erstmals auch nach ihren Bedürfnissen befragt. Im Smart Research-Verfahren wurden die Befragungsdaten mit weiteren mikrogeographischen Daten verknüpft, so dass für Analysen nun rund 11 Millionen Einzelinformationen zur Verfügung stehen.  Big Data in der Marktforschung nennen wir so etwas bei infas 360.

Die ersten Analyseergebnisse der mehrmonatigen Studie liegen nun vor, die nachfolgend kurz skizziert werden:

  • Das Grundpotenzial für die energieautarken Haushalte setzt sich zusammen aus ‚Wohnen im Eigentum‘ (BRD: 45,9%) und Mietern mit konkretem Plan in den nächsten 24 Monaten im Eigentum zu wohnen (BRD: 10,9%). Dies entspricht einer Haushaltszahl von rund 23 Millionen. Der reine Mietermarkt (BRD: 43,2%) wird getrennt dazu betrachtet.
  • Unter den rund 23 Mio. Haushalten konnten 21 Mio. mit 3 Zielgruppensegmente eindeutig identifiziert werden, die zusammen 24% ausmachen und entweder schon teilautarke Energiesysteme nutzen oder stark an diesen interessiert sind. Dies entspricht in etwa 5 Mio. Haushalten.
  • Die drei energieautarken Segmente (EAC1, EAC5 und EAC7) unterscheiden sich vor allem regional, im Alter, und in ihren Bedürfnissen.
Verteilung der Energiesegmente

Durch die adressgenaue Übertragung der Segmente auf alle Haushalte kann das Marktpotenzial der Energieautarken für jede beliebige Region berechnet werden (siehe Beispiel des regionalen EVU). Außerdem können die Segmente und damit Potenziale im unternehmenseigenen CRM identifiziert werden.

Die umfassenden Ergebnisse der Studie werden auf der Marktforschungsmesse Research & Results (24. /25. Oktober in München) erstmals öffentlich vorgestellt.

Haben Sie weiterführende Fragen dazu, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

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

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).

 

Susan sucht die Nähe: Neue Zielgruppe für Carsharing identifiziert.

Susanne, kurz Susan, würde Carsharing nutzen. Dafür müsste das Auto aber überhaupt erst in ihrer Nähe verfügbar sein. Sie setzt sich sowohl in Geschlecht als auch im Alter klar vom typischen Carsharer ab.

infas 360 befragte 10.462 Personen zu welchen veränderten Bedingungen, z.B. Verfügbarkeit, Preis und Nutzungsmöglichkeiten sie Carsharing-Angebote annehmen würden. Von immerhin 43%, die sich dies unter bestimmten Umständen vorstellen können, sticht eine untersuchte Gruppe besonders hervor: Sie ist weiblich, im Durchschnitt 55 Jahre alt, lebt mit mittlerem Haushaltseinkommen in kleineren Städten bis 50.000 Einwohnern und wünscht sich nur eins: Das Auto ist in ihrer Nähe verfügbar (und kann am Zielort abgegeben werden).

Ausführlichere Informationen finden Sie in der entsprechenden News dazu auf der Website der http://infas360.de/service/news/susan-sucht-die-naehe/

Freie Fachwerkstätten beim Reifenwechsel bevorzugt. Mehr als jeder zweite kennt seine Reifenmarke. Continental klar an der Spitze.

Im Rahmen des aktuellen CASA-Monitors Automotive wurden 10.462 Personen (mit mind. 1 Auto im Haushalt) u.a. nach ihrem Service-Verhalten befragt. Auf die Frage

Welche Art von Werkstatt nutzen Sie für Ihren Reifenwechsel?

verteilen sich die Antworten wie folgt:

  • Freie Fachwerkstatt 37,2 %
  • In Eigenarbeit 27,9%
  • Vertragshändler mit Werkstatt (z. B. VW/Audi, Opel, BMW) 22,5 %
  • Werkstatt-Ketten (z. B. ATU, Pitstop, Vergölst)  12,5 %

Insgesamt 6.070 der 10.462 Befragten bzw. 58% gaben eine bestimmte Reifenmarke an bei der Frage

Welche Reifenmarke fahren bzw. bevorzugen Sie?

Die TOP5 Reifenmarken verteilen sich wie folgt:

    1. Continental mit 1.895 Befragte bzw. 18,1 %
    2. Michelin mit 1.009 Befragte bzw. 9,6%
    3. Goodyear mit 770 Befragte bzw. 7,4%
    4. Hankook mit 731 Befragte bzw. 7%
    5. Dunlop mit 420 Befragte bzw. 4%

4.392 Befragte bzw. 42% antworteten mit

  • Ist mir egal, entscheidet die Werkstatt (1.562 Befragte bzw. 15%)
  • Kann ich nicht beantworten (1.469 Befragte bzw. 14%)
  • Ist mir egal, Hauptsache günstig (1.361 Befragte bzw. 13%)

Der Vorteil des CASA-Monitors besteht nun darin, dass diese Zielgruppenangaben mit mehreren Hundert Variablen gekreuzt werden können. Im Smart-Research-Verfahren entstehen dann bundesweit für alle Haushalte entsprechende Zielgruppenprofile und -Segmentierungen, die auch zur Übertragung ins unternehmensinterne CRM genutzt werden können. Ein Beispiel: Markentreue Reifennutzer (z.B. Continental gegenüber Michelin) werden als regionalisierte Zielgruppenpotenziale in die Fläche übertragen, um so z.B. die Stationsoberfläche zu optimieren (klassische Standortplanung im Geomarketing)

Mehr Informationen erhalten Sie unter Consulting@infas360.de