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

 

 

 

 

Wärme ist ein Grundbedürfnis aller Menschen. Nachhaltigkeit, Unabhängigkeit und Effizienz sind die Antriebsfedern für Energieautarkie.

Bereits Abraham Maslow stellte fest, dass Wärme zu den physiologischen Bedürfnissen des Menschen zählt. Diese bilden die Basis in der Bedürfnishierarchie und genießen somit die höchste Priorität.

Die nun fertiggestellte Studie zur Energieautarkie von infas 360 untersuchte in Zusammenarbeit mit de3p.de neben den grundlegenden Bedürfnisses des Menschen auch die, warum Menschen überhaupt energieautark sein möchten (und warum nicht).

Dafür wurden über 10.000 Haushaltsentscheider u.a. mit rund 50 bedürfnisorientierten Aussagen konfrontiert, die sie entsprechend bewerten sollten. Unterteilt wurde inhaltlich nach generellen Aussagen, so z.B.

… Besonderes zu leisten.
… nach meinem Glauben zu handeln.
… nachfolgenden Generationen etwas zu hinterlassen.

und nach Aussagen mit Energierelevanz, so z.B.

… meine Familie bestmöglich mit Energie zu versorgen.
… auch in Notfällen eine gesicherte Energieversorgung zu haben.
… selbst zu bestimmen, aus welchen Quellen die Energie stammt.

Die bewerteten Aussagen wurden in Kombination der neu gewonnenen Energietypen (EAC1 – EAC7) analysiert und ausgewertet mit dem Ergebnis, welche Bedürfnisse energieautarke Haushalte (EAC1, EAC5 und EAC7), die in Deutschland rund 5 Mio. Haushalte ausmachen, treibt (siehe nachfolgende Bedürfnisgraphik).

Die 7 Energietypen und ihre Bedürfnisse, Quelle: infas360, de3p

Dank des innovativen Smart Research-Verfahrens können die Bedürfnistypen auf alle Adressen Deutschlands umgerechnet und damit für jedes regionale Marktgebiet ausgewiesen werden. Ob für Ihre Strategie, CRM oder Geomarketing-Anwendungen.

Sie wünschen weitere Informationen zur Studie? Dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

 

 

Bundesämter setzen auf hausgenaue Einwohnerdaten der infas 360

Wie viele Einwohner leben in einem Haus? Die Antwort darauf, eine Zahl, ist für nahezu alle Planungen eine wesentliche Kenngröße. Verbunden mit den hausgenauen Geokoordinaten der Landesvermessungsämter lassen sich so Fragestellungen beantworten wie z.B.: Wie viele Einwohner X (Summe) leben in einem Gebiet von Y (z.B. in einem bestimmten Lärmpegel, den der Straßenverkehr verursacht).

Im Geomarketing ist die hausgenaue Einwohnerzahl maßgeblich für alle zielgruppenrelevanten Produktabsatzplanungen, z.B. wie viele Einwohner leben im Einzugsgebiet der Filiale A oder B.

Aus diesem Grund legt infas 360 sehr viel Wert auf eine möglichst präzise Schätzung der Zahl. Denn: Die Einwohnerzahl je Haus ist amtlich nicht verfügbar. Sie muss berechnet werden. Dazu setzt infas 360 auf diverse amtliche wie private Quellen und analysiert diese mit nachweislich herausragendem Ergebnis. So gut, dass immer mehr Bundesämter wie z.B. die Bundesnetzagentur und das BBSR (Bundesinstitut für Bau-, Stadt und Raumforschung) die hausgenauen Einwohnerzahlen der infas 360 einsetzen.

Neben der Einwohnerzahl gehören die Anzahl der Haushalte und die Anzahl Gewerbe (nach Typen und Größe) je Gebäude zu den Müttern aller Basismerkmalen. In Summe verfügt die CASA Gebäudedatenbank über 100 weitere Merkmale wie Gebäudetyp, -nutzung, -höhe, -volumen, -alter usw.

Sie haben Fragen zu den Einwohnerzahlen und wie diese berechnet werden? Dann fragen Sie uns unter Consulting@infas360.de

 

 

 

Städtische Energieversorger aufgepasst: Ihr Kunde ist bereit mehr zu zahlen!

Der CASA Monitor Energie hat > 10.000 Personen umfassend zu energierelevanten Themen befragt. U.a. wurde die Frage gestellt: Würden Sie für lokal / regional erzeugte Energie einen höheren Preis zahlen? Und siehe da: Fast 30% bejahten diese Frage.

infas 360 analysierte im Smart Research-Verfahren die Kundenprofile beider Gruppen (Ja/Nein). Das heißt, die Befragungsdaten wurden um weitere über 700 mikrogeographische Variablen aus der Gebäudedatenbank CASA angereichert und univariat verglichen mit dem Ergebnis: Vor allem Personen, die

  • in größeren Städten wohnen (hier im Reihenhaus und Mehrparteienhäuser)
  • und deren Nähe zu einer E-Ladestation zunimmt (je näher, desto mehr)
  • sowie ohnehin eine hohe Affinität für E-Autos und Carsharing haben,

sind eher bereit deutlich mehr für Energie aus der Region zu bezahlen.

Das Smart Research-Verfahren beinhaltet auch, dass diese Potenziale feinräumig für Marketing und Vertrieb berechnet und lokalisiert werden können.

Sie wünschen weitere Auswertungen zum Thema Energie, dann lesen Sie z.B. Aktuell hohes Kaufinteresse für E-Bikes  oder Energieautarke Haushalte bilden aktuell klassische Innovationskurve. Ansonsten kontaktieren Sie einfach unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

 

 

 

 

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).