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Bewegungsdaten, oft auch als Mobilitätsdaten bezeichnet, sind Daten, die die räumliche Fortbewegung von Personen oder Objekten über einen definierten Zeitraum hinweg dokumentieren.
In der heutigen digitalen Welt, wo jedes Smartphone die Fähigkeit besitzt, die exakte Position zu bestimmen und zu kommunizieren, gewinnen Bewegungsdaten im Marketing zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglichen es, das Verhalten der Personen und Bewegungsmuster auszuwerten, Frequenzen zu verstehen und letztlich ein detailliertes Bild der Bewegungsströme im Zusammenspiel mit zuvor definierten Räumen (Geofence) zu erhalten. Die Grundlage für datengetriebene, intelligente Entscheidungen im Marketing, Vertrieb und Expansion.
Die Bewegungsdaten werden über das „tracken“ von mobilen Applikationen („Apps“) gesammelt. In diesem Zusammenhang werden verschiedene Apps genutzt, die unterschiedliche Interessen und Aktivitäten widerspiegeln: von Wetter-, Spiel- und Navigations-Apps über Fitness- und Nachrichtenanwendungen bis hin zu sozialen Netzwerken. Die aus diesen Quellen stammenden Bewegungsdaten ermöglichen ein detailliertes und vielschichtiges Bild zu den „Bewegungen“ der Endverbraucher.
Grundsätzlich ist es so, dass die Bewegungsdaten unter strenger Einhaltung der Datenschutzauflagen gesammelt und anonymisiert aufbereitet werden. Alle Bewegungsdaten, die Sie über RFS Data bestellen, entsprechen den Richtlinien der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Die Privatsphäre einzelner Personen wird in jedem Fall gewahrt. Die Verortung der mobilen Endgeräte erfolgt über GPS. Dabei wird jedem erfassten Standort ein Zeitstempel zugeordnet. Dadurch verstehen wir:
Die reine Datenmenge, die bei den Mobilitätsdaten erfasst werden, sind enorm und werden von äußeren Einflüssen geprägt. Im Jahr 2019 wurden in Deutschland rund 20 Milliarden Datenpunkte von 74 Millionen Devices ausgewertet. Diese Geräte umfassten nicht nur die von Einwohnern Deutschlands genutzten Mobiltelefone und ähnliche Geräte, sondern auch jene von Touristen, Grenzpendlern und den Transitverkehr. Mit dem Ausbruch von COVID-19 und den damit zusammenhängenden Einschränkungen führten zu Veränderungen bei den Bewegungsdaten.
So kam es 2020 zu einem Rückgang von 74 auf ca. 50 Millionen Devices. Die Anzahl der Signale pro Device stieg jedoch. Daran lässt sich die verminderte Reiseaktivität ableiten, bei gleichzeitig intensiverer Nutzung der der Geräte.
Verknüpfung mit regionalen Potenzialdaten
Für 40 Millionen der Devices konnten sogenannte „Homezones“ identifiziert werden (gilt für Deutschland). Also die Orte, in denen die Besitzer der Devices wohnen. Dieses Wissen lässt sich dann mit anderen mikrogeographischen Marktdaten verknüpfen. Zu den Merkmalen gehören:
Durch die Kombination der Bewegungsdaten mit dem Wissen über weitere Eigenschaften, Lebensweisen und Umständen, werden komplexe Zusammenhänge offenbar. Sie erfahren nicht nur woher die Leute kommen, sondern auch wie alt sie sind, welche Kaufkraft mitbringen und wie sie „ticken“. Die Bewegungsdaten sind dadurch auf vielen Ebenen für verschiedene Unternehmen und Institutionen von Interesse. Einzelhändler und Filialisten verstehen besser, wo die Zielgruppe unterwegs ist. Städte und Kommunen erhalten eine Übersicht, von wo Menschen z.B. Sehenswürdigkeiten oder Events besuchen.
Die methodische Erfassung von Bewegungsdaten innerhalb eines definierten Betrachtungsraums – bezeichnet als Geofence – wie etwa in einer Fußgängerzone, eines Shoppincenters oder eines Einzelhandelsgeschäfts, erfolgt nach bestimmten Kriterien, um so relevante Daten zu gewinnen und gleichzeitig die Privatsphäre von Individuen sicher zu stellen.
Der Bereich, der analysiert werden soll, wird mit Hilfe eines Geofences eingegrenzt (Geografischer „Zaun“). Das kann frei definiert werden, angefangen bei einem kleinen Kiosk, über einen Supermarkt, Einzelhandel oder ein ganzer Innenstadtbereich. Durch den Geofence können die Bewegungsströme innerhalb dieses Bereichs genau erfasst und ausgewertet werden.
Grundsätzlich werden alle Individuen erfasst, die den Geofence betreten und deren Home- und Workzone nicht im definierten Analysegebiet liegen. Das hilft bei der Fokussierung auf „echte“ Besucher des Gebiets und minimiert die Erfassung von Personen, für der im Geofence definierte Raum Teil ihrer täglichen Routine ist, zum Beispiel auf dem Weg zur Arbeit.
Ohne Ausschluss wäre das Analyseergebnis der Bewegungsdaten verfälscht: Anwohner, Anrainer oder Arbeitnehmer mit Arbeitsstätte im Analysegebiet werden von der Auswertung ausgeschlossen.
Die Erfassung der Bewegungsströme unterscheidet nicht nach dem Zweck des Aufenthalts. Ob nun touristische Aktivitäten, Einkäufe oder private Besuche – über die Bewegungsdaten lassen hier logischerweise keine exakten Rückschlüsse zu, ebenso wenig wie das gewählte Verkehrsmittel.
Damit reiner Durchgangs- oder Transitverkehr die Aussagekraft der Analyse nicht verfälschen, wird eine Mindestaufenthaltsdauer im Geofence definiert. Daraus folgt, dass Personen unterhalb der Mindestaufenthaltsdauer nicht in der Analyse berücksichtigt werden.
Die erfassten Bewegungsdaten werden mit statistischen Methoden auf die Gesamtbevölkerung hochgerechnet. Dies ermöglicht es, aus der Stichprobe der Devices, die innerhalb des Geofences Bewegungsdaten senden, Rückschlüsse auf das Gesamtverhalten der Bevölkerungsgruppen zu ziehen.
Die Verwendung von Echtzeit-Daten technischen und datenschutzrechtlich nicht möglich. Es wird ein Mindestversatz von einem Monat eingehalten, danach stehen die Daten zur Analyse bereit. Dies dient dem Schutz der Privatsphäre. Die Datenverarbeitung entspricht allen gesetzlichen Anforderungen.
Diese Methodik und Vorgehensweise stellt sicher, dass die Bewegungsdaten relevante und aussagekräftige Informationen über die Besucherströme innerhalb des definierten Geofences liefern. Dabei kommen Datenschutz und die Anonymität der erfassten Personen nicht zu kurz und werden selbstverständlich stets gewährleistet.
Bewegungsdaten sind ein wirkungsvolles Tool, um Bewegungsströme von Passanten und Touristen an definierten Orten zu messen. Daraus ergeben sich spannende Anwendungsfelder:
Die Identifikation tatsächlicher Einzugsgebiete auf Basis der Bewegungsdaten hilft enorm dabei, regionale Märkte besser zur verstehen und einzuschätzen.
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