Einblicke ins Ungesehene

Rene Schallner

Foto: GfK

ist seit 2016 im GfK Verein als Senior Researcher im Bereich Data Science tätig und kann auf einen langjährigen Hintergrund in technischer Informatik, Elektronik, Medizintechnik und Telekommunikation zurückblicken.

Die Messung von Markenkontakten bietet zum einen dem Marketing einen wertvollen Feedback-Kanal, zum Beispiel zur Erfolgs-, Effektivitäts- und Reichweitenmessung von Werbung, Promotions oder Events. Der Marktforschung ermöglicht sie zum anderen die Untersuchung der Auswirkungen auf das Kaufverhalten und kann dazu beitragen, Kaufentscheidungen besser zu verstehen.

Wertvoller Feedbackkanal für das Marketing

Gegenwärtige Verfahren, um Markenkontakte zu erfassen, sind zumeist stark mediengebunden und indirekt. Man denke nur an Online-, Print-, Radio-, Plakat- und TV-Werbung: Jedes Medium wird bei den Messungen einzeln betrachtet. Das macht es schwierig, Markenkontakte über verschiedene Kanäle hinweg zu erfassen. Ergebnisse auf individueller Ebene sind oft problematisch und werden meist durch Befragungen gewonnen. So kann man zum Beispiel Käufer befragen, die einen Supermarkt verlassen, oder die Teilnehmer eines Panels um ein Protokoll ihrer Markenkontakte bitten. Problem: Menschliche Erinnerungen und Aufzeichnungen sind stark fehlerbehaftet und nur selten lückenlos. Der Lieferwagen eines Zustelldienstes oder das Plakat einer Getränkemarke mögen zwar markant gestaltet sein. Aber ob der potenzielle Käufer sich daran erinnert, wenn er 20 Minuten später aus der Straßenbahn steigt, ist fraglich.

Markenkontakte werden automatisch aufgezeichnet

Der GfK Verein widmet sich deshalb in einem aktuellen Forschungsprojekt einem ganzheitlichen Ansatz zur mobilen Erfassung visueller Markenkontakte über Mediengrenzen hinweg. Mit einer präparierten Sonnenbrille werden Kontakte mit Logos oder Marken im Blickfeld einer Person aufgezeichnet, und auch, ob der Kontakt vor Gebäuden oder Restaurants, Plakatwänden oder beim Blättern in einem Magazin stattfand, sowie natürlich Zeitpunkt und Ort.Dafür wird auf eine handelsübliche Sonnenbrille das Innenleben einer gängigen Web-cam montiert und mit einem Android-Smartphone gekoppelt, das mit einer eigens entwickelten App ausgerüstet ist. Die App kümmert sich darum, dass im Sekundentakt Aufnahmen gemacht und verarbeitet werden. Brille und Smartphone sind über ein USB-Kabel miteinander verbunden. Das hat den Vorteil, dass die Brille selbst keinen Akku braucht, was eine ununterbrochene Laufzeit von einigen Stunden ermöglicht. Die beim GfK Verein verwendeten Prototypen kosteten jeweils circa 30 Euro. Ein mobiles Panel, ausgestattet mit dieser Technologie, kann äußerst detaillierte Einblicke in die Berührungspunkte von Konsumenten mit Marken liefern, ob im Alltag oder auf speziellen Events.

Eine Herausforderung für die mobile Markenerkennung war die bescheidene Ausstattung von Smartphones hinsichtlich der Speicher- und der Rechenkapazität. Daher mussten spezielle neuronale Netz-Architekturen ermittelt und optimiert werden. Die Bilder werden für weniger als eine Sekunde im flüchtigen Speicher gehalten, um sie zu verarbeiten, und dann sofort wieder verworfen. Die zu übertragenden Daten liegen in Textform vor und können vor dem Hochladen eingesehen werden. Bis zu diesem Schritt wird das eingesetzte Smartphone im Flugmodus betrieben, also ohne jegliche Funk- oder Internetverbindung. Dies schützt auch die Privatsphäre der Träger und aller in deren Blickfeld gelangten Personen. Die Auswertung der Bilder erfolgt in Echtzeit auf der mobilen Hardware. Kein einziges Bild wird gespeichert oder auf einen Server übertragen.

Die ersten Testergebnisse sind vielversprechend

Getestet wurde schließlich mit Logos und Schriftzügen bei einem Gang durch die Nürnberger Altstadt: Eine Fast-Food-Kette, eine Kaffeehaus-Kette, ein Post & Paket-Lieferdienst und zwei Mobilfunk-Marken. Dazu wurden dem neuronalen Netz fünf Logos und zwei Schriftzüge beigebracht. Bei einem über einstündigen Test-Lauf wurden 91 Prozent (335) der Markenlogos auf allen Bildern richtig erkannt, 4 Prozent (13) wurden falsch erkannt und 5 Prozent (20) nicht erkannt. Obwohl 20 Logos unerkannt blieben, wurden trotzdem, bis auf vier, alle Markenkontakte korrekt erfasst. Das liegt daran, dass jede Sekunde ein Bild gemacht wird. Dauert ein Markenkontakt 30 Sekunden, ist es zu verschmerzen, wenn in einem der 30 Bilder ein Logo nicht erkannt wurde: Anfangs- und Endzeitpunkt bleiben korrekt.

Für den Test wurden nur fünf Markenlogos verwendet. Das neuronale Netz kommt aber auch mit Hunderten Markenbildern sehr gut zurecht. Die Informationen geben Auskunft darüber, wann, wo, wie lange, wie häufig, in welchen Abständen welche Marke in welcher Szene (zum Beispiel Kühlschrank, Magazin, Restaurant, Gebäude etc.) im Blickfeld eines Betrachters war. Aggregiert auf Markenebene bietet sich die Visualisierung in Form einer Heat-Map an. Damit sind Hot-Spots, aber auch Cold-Spots rasch identifiziert. So lässt sich zum Beispiel die Effektivität von Plakaten oder Aufstellern rasch beurteilen. Sind soziodemografische Merkmale bekannt, kann auch auf Verbrauchergruppen-Ebene analysiert werden. Auch hier eröffnet eine Verknüpfung mit einem Verbraucherpanel interessante Analysemöglichkeiten.

Neue Möglichkeiten für das Marketing

Die mobile Erfassung von Markenkontakten bietet ein hohes Potenzial in der Effektivitätsanalyse: Wie viele Rolltreppenfahrer sehen eigentlich das Werbeplakat, das an ihnen vorbeizieht? Auch, ob ein Plakat oder Aufsteller genügend Beachtung findet, kann leicht ermittelt werden. Während Reichweitenmessungen oft nur aussagen können, ob ein bestimmtes Medium konsumiert wurde, kann die mobile Erfassung sogar zu Print-Medien genaue Daten liefern, etwa wie oft und wie lange eine bestimmte Werbung angesehen wurde. Selbst zu sonst schwierig zu messenden Kontakten, wie Lieferwagen auf der Straße oder Informations-Displays in Wartehallen, können zuverlässig Daten erfasst werden. Ein Einsatz auf Messen und Events ist ebenfalls denkbar.

Vor allem in Kombination mit soziodemografischen Daten oder gar den Kaufakten aus einem Verbraucherpanel lassen sich mit der mobilen Markenerkennung komplexe Fragestellungen in Angriff nehmen: Wie wirken sich Markenkontakte auf Konsumverhalten, Markenpräferenz, Markenliebe und Markentreue aus? Welche Aspekte spielen eine maßgebliche Rolle? Häufigkeit? Frequenz? Ort? Uhrzeit? Dauer? Gibt es dominante Kombinationen aus den oben genannten Variablen, zum Beispiel „lange, draußen, abends“ oder „hohe Häufigkeit, gepaart mit hoher Frequenz“? Lassen sich Sequenzen oder Muster finden, die sich besonders stark auswirken, zum Beispiel auf die Kaufwahrscheinlichkeit?

Fest steht: Sowohl das Fachgebiet Computer Vision, mit den verwendeten Deep Learning Algorithmen, als auch die dafür benötigte Hardware unterliegen einer rasanten Weiterentwicklung. Ein Trend geht dabei in Richtung eingebetteter und mobiler Systeme. Die mobile Erkennung von Markenkontakten eignet sich für eine medienübergreifende Messung. Die neuartige Analysemöglichkeiten und tiefer Erkenntnisgewinn machen sie zu einem mächtigen Tool für Marketing und Marktforschung.

Erschienen in planung&analyse 4/2018