Das gibt es: Datenanalysen ohne Sinn, Verstand und Moral

Menschen mit gleichartigen Konsum- und Lebensgewohnheiten leben räumlich dicht beieinander. Das leuchtet jedem ein, der etwa an die uniformen Neubausiedlungen für junge Familien denkt. Vertriebs- und Marketingmitarbeiter bemühen sich deshalb darum, möglichst genau das Umfeld, die Nachbarschaft zu eruieren. So lässt sich feststellen, ob sich ein Standort für einen Baumarkt lohnt und ob dieser neben Duschvorhängen und Spülbecken auch Spielzeug, Sträucher und Bügelbretter oder doch mehr Hochdruckreiniger, Autozubehör und Kaminbesteck im Sortiment führen muss. Als Grundlage solcher Planungen dient somit nicht allein das Wissen über die eigene Kundschaft sondern auch die Kenntnis über das soziodemografische Umfeld sowie eine räumliche Eingrenzung.
Die Nutzer von so genannten mikrogeografischen Daten finden sich vor allem in der Situationsanalyse von Einzelhandelbetrieben, in der Marktbeobachtung durch den Vertrieb und bei der Kundenanalyse im Marketing. Darüber hinaus aber kann die Mikrogeografie der Überwachung von Franchise-Partnern und Filialbetrieben dienen sowie allgemein der Kontrolle strategischer Geschäftsfelder.

Versicherungen suchen nach Risikomerkmalen

Bei der VST, Gesellschaft für Versicherungsstatistik in Hannover, ist sie auch ein Instrument für die Risikoselektion. Denn neben dem Fahrzeugtyp, dem Alter und dem Geschlecht des Fahrzeughalters beispielsweise entscheidet auch die Region, in welcher der Wagen angemeldet ist, wie hoch eine Versicherungsprämie ausfällt. Dabei zählt bekanntermaßen, wie häufig es in der Region scheppert und wie hoch die Schäden im Schnitt ausfallen.

Doch das Datensammeln reicht nicht. Der eigene Bestand und Zukäufe müssen bereinigt, verdichtet, kombiniert und schließlich analysiert werden. Das zählt zu den Aufgaben des Versicherungsdienstleisters VST. “Wir gehen von unstrukturierten, inhomogenen Datenbeständen aus”, leitete deshalb Olaf Kruse, VST-Projektleiter, kürzlich auf einer Benutzertagung von SAS Institute, eines Lieferanten von Analysewerkzeugen, einen Vortrag ein. Dieser befasste sich mit den Möglichkeiten und Risiken mikrogeografischer Risikoselektion.

Geodaten haben viele Vorteile

Vorteile mikrogeografischer Risikomerkmale hat Kruse schnell bestimmt: Sie seien “eindeutig, objektiv, unauffällig, billig und automatisch”, erzeugten keine “Mitnahmeeffekte” und darüber hinaus seien soziodemografische Zusatzinformationen vorhanden. Als Gliederungsebene kommt für den Dienstleister hauptsächlich ein Postleitzahlgebiet in Frage, möglich sind aber auch Einteilungen in Kreis-Gemeindeschlüssel, Postleitzahlenzonen und –Regionen sowie Häuserparzellen. Solche Angaben sind durch Koordinaten und Schlüssel eindeutig und objektiv, weil sie weder vom Fragesteller noch der Kundschaft beeinflussbar sind. Postleitzahlen beispielsweise werden bei jeder Adressangabe abgefragt und sind frei verfügbar.

Demografische Informationen wie über die Bevölkerungs- und Verkehrsdichte, aber auch Angaben über das Milieu beziehungsweise Umfeld, sind ohnehin zumeist auf Regionen bezogen. Für das Ausfüllen von Fragebögen hingegen und bei der Teilnahme an Preisausschreiben erwarten die Kunden Belohnungen. Potenzielle sowie tatsächliche Kunden geben ihre Daten – falsche, echte, vollständige und unvollständige – nur preis, wenn sie Rabatte oder Präsente erwarten dürfen. Solche Mitnahmeeffekte erzeugen naturgemäß ein Zerrbild tatsächlicher Gewohnheiten.

Kritik ist erlaubt

Doch nicht immer stellt sich die mikrogeografische Risikoselektion als Non-Plus-Ultra heraus. Kruse entdeckt eine geringe Trennschärfe, einen vielschichtigen, oft irreführenden Informationsgehalt und eine missliebige Öffentlichkeitswirkung.  Das Trennschärfeproblem erläutert Kruse anhand des Unterschieds von der Maximal- zur Minimalversicherungsprämie. Bezogen auf die Regionalklasse liegt die Minimalprämie bei 80 Prozent und die Maximalprämie bei 120 Prozent. Bei anderen Merkmalen wie der jährlichen Fahrleistung, der Typklasse oder beim Schadensfreirabatt sind die Unterschiede wesentlich höher. Bezogen auf den Schadensfreirabatt zum Beispiel liegt der günstigste Satz bei 60 Prozent und die höchste Einstufung bei 290 Prozent.

Außerdem kann eine regionale Zuordnung nur scheinbar keinen Interpretationsspielraum zulassen. So ist ein Fahrzeug auf den Halter zugelassen und in diesem Kreisgebiet gemeldet. Der Fahrer und damit das Umfeld, die Fahrleistung und der nächtliche Standort können somit de facto ganz anders sein. Zudem unterscheiden sich die 460 Zulassungsbezirke erheblich. In den fünf kleinsten – Lahnstein, Eisenach, Birkenfeld, Zweibrücken und Völklingen – sind rund 1,2 Millionen zugelassen Fahrzeuge registriert, soviel wie im Bezirk Berlin. Eine Einteilung in Regionalklassen ist demnach in den Ballungszentren zu grob, die Übergänge von einem Bezirk zum Nachbargebiet zu hart, die Schwankungen zu stark.

Die richtige Zusatzinformation sorgt für Wert

Um das zu ändern nutzt die VST für Berlin etwa Einteilungen in 23 Stadtgebiete. Außerdem spielen soziodemografische Informationen eine stärkere Rolle bei der Einschätzung des Risikos und zwar nach Versicherungsart unterschieden: bei der Haftpflicht die persönliche Risikobereitschaft und bei Kasko- oder Diebstahlschäden das Umfeld.

Doch auch damit sind längst nicht alle Schadensrisiken abgedeckt, zum Beispiel das Wetter. Zu dieser Erkenntnis verhalf im Jahr 2000 unter anderem ein Unwetter in Berlin mit Hagelschlag. Damals kamen auf 1000 Policen rund 20 Schadensmeldungen, die aufgrund des Hagels gemacht wurden. Normal sind sieben Fälle pro 1000. Bei der Analyse zeigte sich, dass die Schadensberichte hauptsächlich aus zwei, drei Berliner Stadtbezirken kamen, wo das Unwetter am schlimmsten gewesen war, sowie aus den Randzonen der angrenzenden Gebiete.

Auch ein zweites Beispiel zeigt die Grenzen und Chancen, wenn es um lokale Abhängigkeiten geht. Nach Einbruch und Diebstahl seien Blitz- und Überspannung die am häufigsten gemeldete Schadensursachen, erläutert Kruse. Sie machen ein Viertel der gemeldeten Hausratsschäden aus und 15 Prozent der Schadenszahlungen. Die Tendenz ist steigend und ein hoher Betrugsanteil darf vermutet werden. Insbesondere ländliche Gebiete scheinen davon betroffen zu sein. So erstellt die VST eine Themenkarte, in der die gefährdeten Ortsteile registriert sind. “Übrigens”, klärt Kruse auf, “verhalten sich die Eintragungen hier diametral entgegengesetzt zu den Einträgen in die Einbruchkarte.”

Fazit der Ausführungen von Kruse könnte eine Warnung sein. Mikrogeografische Daten sind nur scheinbar selbsterklärend. Die Beispiele des VST-Experten verdeutlichen, dass die Suche nach sinnvollen Zusatzinformationen keineswegs trivial ist und die Analyseergebnisse selbstverständlich noch auf Plausibilität überprüft werden müssen. Kruse selbst zitiert Hermann Josef Abs, von 1957 bis 1976 Vorstandssprecher der Deutschen Bank: “Statistik ist für das Geschäft, was eine Straßenlaterne für einen Betrunkenen bedeutet: Sie gibt Halt, aber keine Erleuchtung.”

Geodaten bringen die Störungstechniker auf Trab

So skeptisch gibt sich Peter Hauffe nicht, Leiter Geografische Informationssysteme (GIS) beim Energieversorger Pfalzwerke, Ludwigshafen. Hier wird GIS seit anderthalb Jahren im Störungsmanagement eingesetzt. Meldet ein Anrufer einen Stromausfall, lässt sich die Unterbrechung sofort auf den betroffenen Ortsteil eingrenzen, bei Kunden sogar auf das jeweilige Haus. Der Kundendienst weiß, wohin er muss, die mit GPS ausgestatteten Wagen ermöglichen zudem, einen Trupp hinzuschicken, der ohnehin in der Nähe ist.

“Noch ganz am Anfang dagegen steht der GIS-Einsatz bei Marketing und Vertrieb”, berichtet Hauffe. Einsetzen ließe sich ein solches System zum Beispiel zur Evaluierung des Images: Wo wird der Versorger positiv wahrgenommen und wo muss mit Werbung und Aufklärung das Image angehoben werden? Für zielgenaue Werbung von Verbrauchern, die  mehr für Strom ausgeben würden, wenn er aus regenerativen Quellen stammte, wäre eine GIS beispielsweise verwendbar. Doch die angesprochenen Abteilungen im Haus zögern. “Für die wenigen Großkunden brauche ich kein GIS”  zählt ebenso zu den ernstzunehmenden Gegenargumenten wie die Aussage, deutsche Kunden seien treu und wanderten nicht ab. “Wenn dem so wäre, stünden Aufwand und Nutzen tatsächlich in keinem Verhältnis zueinander”, räumt auch Hauffe ein.

Die Kundschaft droht mit Boykott

Er kennt aber auch noch einen wichtigen Grund, mit dem sonst eher verschämt hinterm Berg gehalten wird: die befürchtete negative Resonanz bei der Kundschaft. Es droht das Schreckgespenst vom gläsernen Kunden. Hauffe hat erst kürzlich eine Veranstaltung der Ueberreuter Managerakademie, Frankfurt, zum Geomarketing moderiert. Einige der geplanten Vorträge hätten ausfallen müssen, erzählt er. Offenbar befürchteten Öffentlichkeitsarbeiter Imageschäden, so dass die Referenten kurz vor ihren Auftritten noch einen Maulkorb erhielten.

Kritisch ist vor allem, wenn Kundendaten das Unternehmen verlassen. Das darf nur anonymisiert vonstatten gehen. Strittig ist auch die Anreicherung der eigenen Stammdaten mit zugekauften soziodemografischen und mikrogeografischen Daten. In Bayern ist Günther Dom zuständig, Leiter der Datenschutz-Aufsichtsbehörde für den nicht-öffentlichen Bereich, die der Regierung von Mittelfranken  angegliedert ist. Sein Team überprüft etwa die Nutzung des Bonus-Systems ‘Payback’ der Münchner Loyalty Partner GmbH, mit 23 Millionen ausgegebenen Karten das derzeit wohl größte deutsche Datensammel-Projekt. Die jüngste Berichterstattung in der Publikumspresse über das System schürt die Angst vor Verbrauchertransparenz und Manipulation durch Firmen wie OBI, DM-Märkte und andere erst wieder neu.

Datenschutz prallt an Kundenkarten ab

Den “Kundenkarten-Aufschrei” hält Dom für “übertrieben”. Dennoch sieht er einen Bedarf, die Verträge der beteiligten Partner zu überprüfen und Ungenauigkeiten zu korrigieren. Darüber hinaus sollten alle Firmen, die Kundenkarten anbieten, “Farbe bekennen” und genau sagen, was sie mit den gesammelten Informationen anstellen. Er habe aber auch den Eindruck, dass die Verbraucher ihre Daten zu bereitwillig herausrückten, sagt Dom, zum Beispiel bei der Teilnahme an Preisausschreiben, bei denen zumeist ohnehin nur fade Präsente lockten.

Andererseits gesteht Dom den Anbietern ein berechtigtes Interesse daran zu, Profile zu bilden. Für alle Beteiligten mache es mehr Sinn, nur Jäger mit Jagdbekleidung zu bewerben als jeden. “Einen Stein der Weisen jedoch kann ich auch nicht nennen”, so Dom. Das gelte insbesondere für den Einsatz von Analysewerkzeugen, mit denen sich immer größere Datenbestände durchforsten und ordnen lassen. “Das ist ein Gebiet, da hinken wir nur hinterher”, seufzt der Behördenleiter. Andererseits müsse der Gesetzgeber “angemessen” reagieren, darf sich nicht dazu berufen fühlen, das Gras wachsen zu hören. Auf der einen Seite müsse er helfen, die Persönlichkeitsrechte zu wahren, auf der anderen gelte der Grundsatz der Verhältnismäßigkeit.

Doms Behörde berät Firmen darin, was datenschutzrechtlich in Ordnung ist. Ein richtiges Audit gibt es jedoch in Bayern nicht. Dom verweist auf Schleswig-Holstein, wo es solche Prüfungen und Abnahmen bereits gibt. Die bayerische Aufsichtsbehörde dagegen wird aktiv, wenn vermeintliche Verstöße gemeldet werden. Dabei handelt es sich um 500 bis 600 Eingaben pro Jahr. In rund 15 Prozent der Fälle handelt es sich tatsächlich um Verstöße gegen die im vergangenen Jahr erneuerten Datenschutzbestimmungen, aber Bußgeldverfahren laufen derzeit gerade einmal sechs.

GIS-Befürworter Hauffe von den Pfalzwerken jedenfalls ist auch nach der Veranstaltung der Managerakademie noch im Besitz seiner Kundenkarten: “Ich fühle mich nicht bedroht”, bekräftigt er. Er stellt lieber die bekannten Vorzüge in den Vordergrund und vermutet, dass Geodaten vor allem für die Kommunen an Bedeutung gewinnen.