Innenstädte beleben: Wie Standortdaten und Ausgabendaten die Wirtschaftsförderung unterstützen

Innenstädte beleben

Wie Standortdaten und Ausgabendaten die Wirtschaftsförderung unterstützen

In diesem Webinar zeigen wir, wie Kommunen und Business Improvement Districts (BIDs) Frequenzdaten und Ausgabendaten nutzen können, um Besucherverhalten, Frequenzmuster und Standortdynamiken zu verstehen und fundierte, datengestützte Entscheidungen über die Innenstadt und das lokale Stadtzentrum zu treffen. Sehen Sie sich das vollständige Webinar an, um zu verstehen, wie Frequenzdaten und Ausgabendaten Wirtschaftswachstum und Resilienz fördern können.

Webinar ansehenKonzentrieren Sie sich auf Maßnahmen, die sich an vergleichbaren Standorten bewährt haben, um die Wirkung zu maximieren und unnötiges Ausprobieren zu vermeiden. Richten Sie Marketingkampagnen und Maßnahmen gezielt auf besonders wertvolle oder wiederkehrende Besucher aus, damit Ressourcen effizient eingesetzt werden. Nutzen Sie Frequenzdaten, um zu beurteilen, ob längere Öffnungszeiten oder ein breiteres Angebot in traditionell ruhigen Monaten einen positiven Ertrag bringen, der zu den Prioritäten der Verbraucher passt. Werten Sie Daten aus, um künftige Maßnahmen zu bestimmen, statt nur die vergangene Entwicklung zu analysieren, damit Entscheidungen unter knappen Ressourcen wirksamer werden.Innenstädte beleben: Wie Standortdaten und Ausgabendaten die Wirtschaftsförderung unterstützenMark: Willkommen zum heutigen Webinar „Innenstädte beleben: Wie Standortdaten und Ausgabendaten die Wirtschaftsförderung unterstützen“. Mein Name ist Mark Freeman, und ich führe Sie durch die heutige Sitzung, in der es darum geht, wie datengestützte Erkenntnisse die Entscheidungsfindung im kommunalen Sektor verändern können. Angesichts wachsender Herausforderungen wie steigenden Lebenshaltungskosten, zurückhaltenderem Konsum und Unsicherheit der Unternehmen bei Investitionen wird es immer wichtiger zu verstehen, wo und wie Menschen mit Orten und Räumen interagieren, wenn es um Maßnahmen geht, die lokale Unternehmen unterstützen und Gemeinden zum Aufblühen bringen sollen. Heute schauen wir uns gemeinsam an, wie die Kombination aus Frequenzdaten und Ausgabendaten ein ganzheitliches Bild der lokalen Wirtschaftstätigkeit liefert und dem Publikum hilft, jene Maßnahmen zu identifizieren, zu überwachen und zu validieren, die Wachstum und gesellschaftliches Engagement fördern. Wir haben heute ein hervorragendes Sprecherfeld für Sie. Die Referenten teilen ihre Expertise und einige Praxisbeispiele, darunter ein sehr gutes zum Schluss von Joel. Zunächst aber eine kurze Vorstellung der Sprecher von meiner Seite. Bei uns ist Gary Beaumont, Leiter Verkehr und Daten beim Hertfordshire County Council. Ebenso Joel Doherty, Vice President Produktmanagement bei Mastercard, und schließlich Conrad Poulson, CEO von huq. Ich übergebe nun an Gary, der sich ausführlicher vorstellt, gefolgt von Joel und Conrad. Gary: Hallo und guten Morgen zusammen. Ich bin Gary Beaumont, Leiter Verkehrsplanung und Daten beim Hertfordshire County Council, und ich arbeite hier in der Growth and Infrastructure Unit. Ich habe rund 16 Jahre Erfahrung bei Hertfordshire und habe dort maßgeblich die Grundlage für datengestützte und evidenzbasierte Entscheidungen geschaffen. Meine Arbeit konzentriert sich darauf, eine Kultur des Monitorings und der Evaluation zu verankern. Sie erlaubt es uns, Erfolg zu messen und – ebenso wichtig – anhand von Daten wertvolle Lehren darüber zu ziehen, was funktioniert und was nicht. Joel: Joel Doherty von Mastercard. Wie Mark bereits angedeutet hat, verantworte ich das Produktmanagement rund um sämtliche Transaktionsdaten. Denken Sie an Mastercard für das heutige Gespräch also weniger als Kreditkartenunternehmen, sondern auch als Datenunternehmen, das untersucht, welche Erkenntnisse und Analysen sich aus Kreditkartentransaktionen von Verbrauchern gewinnen lassen und welche Geschichten sich daraus erzählen lassen. Mein Team entwickelt weltweit unterschiedliche Lösungen, Produkte und Erkenntnisse, sowohl für den öffentlichen Sektor als auch für andere Bereiche, darunter Finanzinstitute, Händler und weitere Branchen. Conrad: Guten Morgen zusammen. Conrad Poulson, CEO von huq. huq misst die Besucherfrequenz und liefert ein detailliertes Verständnis davon, wie Bevölkerungen die gebaute Umwelt nutzen. Derzeit stellen wir über 90 Kommunen und BIDs im Vereinigten Königreich Insight-Daten bereit, und unsere Daten helfen diesen Organisationen, Fördermittel zu erschließen und die Wirkung ihrer Maßnahmen, Praktiken und Strategien präzise zu messen. Als Unternehmen legen wir daher fanatischen Wert auf höchste Datenqualität, und wir werden heute erläutern, wie und warum wir in dieser Hinsicht mit Mastercard zusammenarbeiten. Unsere eigenen Daten wiederum treiben unsere Produkte an, und dadurch ermöglichen unsere Produkte den Kunden, weit mehr als nur die Besucherfrequenz zu verstehen – darauf gehen wir im Verlauf des Webinars genauer ein. Mark: Sehr gut. Wir haben heute eine volle Agenda vor uns. Ich möchte kurz darauf hinweisen, dass diese Sitzung aufgezeichnet wird. Wir stellen die Aufzeichnung den heutigen Teilnehmenden selbstverständlich zur Verfügung. Am Ende gibt es eine Frage-und-Antwort-Runde. Reichen Sie Ihre Fragen also gerne im Laufe der Sitzung ein. Wir versuchen, am Ende eine gute Liste von Fragen zusammenzustellen und diese thematisch geordnet zu beantworten. Dies ist Ihre Gelegenheit, die Expertinnen und Experten im Raum zu fragen, welche Erkenntnisse sie Ihnen zu einer bestimmten Maßnahme oder einem Projekt liefern können, an das Sie denken, oder auch zu allgemeinen Themen und Problemen. Stellen Sie diese Fragen also, wo immer es möglich ist. Gut, wir steigen jetzt in das eigentliche Gespräch ein. Zum Auftakt wollen wir klären und ausführen, was wir unter Ausgabendaten und Frequenzdaten verstehen, und den Mehrwert beleuchten, den beide in Kombination bringen. Und ebenso den Überblick, den sie unserem heutigen Publikum bieten: Wo liegt für Sie, in Ihrer Welt aus Kommunalverwaltung und BIDs, der Wert dieser Daten? Wie in der Einführung zu diesem Webinar bereits angesprochen, ist es heute wichtiger denn je, wirklich zu verstehen, wo die Besucherfrequenz höher oder niedriger ist, wo Menschen Geld ausgeben und wie sich das im Zeitverlauf verändert. Das kann ein Indikator für Gesundheit und Vitalität sein, für die Wirkung eines Projekts oder für den Bedarf an Investitionen und Veränderung. Diese Erkenntnisse werden für alle in dieser Runde immer wichtiger: Wer gesellschaftliches Engagement fördern, die lokale Wirtschaft stärken und Besucher in seine Region holen will, für den werden diese Datenpunkte zunehmend unverzichtbar – als belastbare Grundlage, auf die Sie Ihre Maßnahmen stützen können.Können Sie uns vor diesem Hintergrund mehr über Transaktionsdaten sagen und darüber, warum es für Kommunen und BIDs immer wichtiger wird, das Ausgabeverhalten der Verbraucher zu verstehen? (11:13)Joel: Der Wert und die Bedeutung von Transaktionsdaten werden häufig übersehen und unterschätzt. Es handelt sich um einen außerordentlich reichhaltigen Datensatz, der uns hilft, genau zu verstehen, wie Verbraucher Geld ausgeben – und, noch wichtiger, wie sie zu diesen Ausgabeentscheidungen kommen. Wenn wir an die Transaktionsdaten aus allen Mastercard-Kreditkartentransaktionen denken, dann hilft uns das nicht nur zu verstehen, wie viel jemand ausgibt, sondern auch: Wo wird ausgegeben? Wie weit ist die Person für diesen Einkauf gereist? War sie in Wohnortnähe, oder war es eher ein Einkauf unterwegs? Zu welchen Händlertypen zeigt sie eine Affinität? Wo fließt ein überdurchschnittlicher Anteil der frei verfügbaren Ausgaben hin? Daraus lässt sich eine vollständige Customer Journey zeichnen, die uns unglaublich viel verrät: nicht nur, wo Menschen Geld ausgeben, und nicht nur, wie viel sie ausgeben, sondern auch den gesamten Kontext dieser Entscheidungen. Und genau der wirft viel Licht auf die Fragen und Hypothesen, mit denen sich Kommunen und Akteure des öffentlichen Sektors beschäftigen.Warum ist die Kombination aus Frequenzdaten und Ausgabendaten ein so wertvolles Instrument, und warum haben Sie Mastercard in das huq-Partnernetzwerk geholt? (12:52)Conrad: Anknüpfend an Joels Punkt: Ein einzelner Datensatz erzählt oft nur einen Teil der Geschichte. So aussagekräftig unsere Daten auch sind und so viele Erkenntnisse wir auch dazu liefern können, wie viele Menschen einen Ort besuchen, woher sie kommen und wie lange sie bleiben – das ist letztlich nur eine Perspektive. Um wirklich zu verstehen, wie ein Raum genutzt wird und welches Potenzial in ihm steckt, muss man diese Perspektive mit anderen Datensätzen kombinieren. Datenqualität ist dabei absolut entscheidend. Uns ist sehr bewusst, dass auf Basis der Produkte und Dienstleistungen, die wir unseren Kunden im öffentlichen Sektor anbieten, Strategien und Maßnahmen entwickelt werden, die gesellschaftliche und wirtschaftliche Wirkung entfalten. Deshalb ist es außerordentlich wichtig, dass man sich auf die zugrunde liegenden Daten verlassen kann. Mastercard ist dafür ganz klar ein hervorragender Partner. Mastercard bietet die Datenqualität und die Datenbreite, die dafür unverzichtbar sind. Diese Verlässlichkeit war ausschlaggebend für unsere Entscheidung zur Zusammenarbeit. Joel: Ergänzend dazu: Diese Kombination aus Frequenz- und Kaufdaten hilft tatsächlich, die ganze Geschichte zu erzählen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten nur die eine oder die andere Perspektive: Dann wüssten Sie vielleicht, dass Menschen bestimmte Orte besuchen, aber dort keine Ausgabeentscheidungen treffen – oder umgekehrt, dass sie Ausgabeentscheidungen treffen, ohne dass Sie wüssten, welche Wege und Besuche sie sonst noch unternehmen. Wenn Sie beides nicht zusammenführen, laufen Sie Gefahr, sehr fehlgeleitete Entscheidungen zu treffen und sich eher auf Vermutungen zu stützen als auf die Belastbarkeit und Aussagekraft des Datensatzes. Warum sollten Kommunen bei den wichtigen Entscheidungen, die sie treffen müssen, auf Ausgaben- und Frequenzdaten setzen? (15:20)Gary: Daten sind absolut entscheidend, weil sie evidenzbasierte Entscheidungen ermöglichen, und die führen zu den bestmöglichen Ergebnissen. Sie erlauben uns, unser Handeln zu dokumentieren und daraus zu lernen, und helfen so, Fehler im öffentlichen Sektor zu minimieren – gerade dort, wo Transparenz und Rechenschaftspflicht oberstes Gebot sind. Daten ermöglichen es uns, unsere Entscheidungen gegenüber der Öffentlichkeit zu begründen, der wir letztlich dienen. Dass wir das richtig machen, ist wirklich zentral. Mark: Damit ist hoffentlich ein Stück weit entmystifiziert, was Frequenzdaten eigentlich sind: welche Aspekte besonders wirkungsvoll sind und wie sie Ihnen in Ihrem Bereich helfen und gemeinsam mit Ihnen zu einer Lösung für Ihre Vorhaben führen können. Wir gehen nun zügig weiter zu den Anwendungsfällen und dazu, wo der Nutzen liegt. In diesem Abschnitt geht es darum, wie sich diese Daten nutzen lassen, um Fördermittel zu sichern und Investitionen und Maßnahmen zu begründen. Kommunen und BIDs benötigen häufig klare, umsetzbare Erkenntnisse, die solche Anträge stützen, sowie ein gutes Verständnis des Warum, des Problems, der Fragestellung. Es muss die potenzielle greifbare Wirkung öffentlicher Ausgaben auf die lokale Wirtschaft und die Stadtentwicklung belegt werden. Wenn das Ziel oder die Aufgabe darin besteht, Besuche und Veränderungen im Ausgabeverhalten zu fördern, dann folgt daraus zwangsläufig, dass Daten, die genau das abbilden, unverzichtbar sind – und das scheint bei vielen der laufenden Entwicklungsvorhaben ein Kernbestandteil zu sein. Viele unserer Teilnehmenden erleben heute allerdings, dass es eine Herausforderung ist, zu verstehen, wie Anwohner und Besucher öffentliche Räume und Einzelhandelsstandorte nutzen. Das ist mit Kosten verbunden. Es ist heikel: Genauigkeit, Zeitpunkt, all das zusammen, dazu knappe Budgets. Es ist ein schwer zu beschaffender Datenpunkt, aber ein sehr wirkungsvoller, wenn wir ihn bekommen. Heute möchten wir Ihnen einen Einstieg geben, wie er sich nutzen lässt: Frequenz- und Konsumausgabendaten liefern, wenn Sie Zugang zu ihnen haben und sie anwenden können, das genaueste Bild Ihrer Gemeinden und zeigen tatsächliches Verhalten. Es sind diese regelmäßig, wöchentlich aktualisierten Erkenntnisse, die Ihnen die gezielte Bestätigung liefern, die Sie für Ihre auf Veränderung ausgerichteten Maßnahmen brauchen. Viele unserer Kunden sagen, es sei großartig, Ausgabendaten zu haben und zu sehen, wo Verbraucher aktiv Geld ausgeben und wo zunehmend nicht. Wie können Kommunen und BIDs das Meiste aus Ausgabendaten herausholen, damit sie wirkungsvolle und messbare Ergebnisse bringen? (13:15)Joel: Es hängt immer an der Qualität und Einfachheit der Anwendungsfälle, die Sie definiert haben. Ich gebe Ihnen zwei Beispiele aus der Praxis. Eines betrifft das Wembley Stadium im Vereinigten Königreich. Dort lautete die Hypothese, dass der Verkehr zu einigen Veranstaltungen in Wembley den öffentlichen Nahverkehr weniger stark belastet als erwartet. Wir haben Mastercard-Daten genutzt, um zu untersuchen, welche Aktivitäten Veranstaltungsbesucher auf dem Weg nach Wembley zum Fußballspiel tatsächlich unternahmen. Kamen sie schon am Vorabend an und übernachteten im Hotel? Gaben sie vor dem Spiel in Restaurants Geld aus, oder nach dem Spiel in Pubs? Kamen sie tatsächlich mit öffentlichen Verkehrsmitteln, oder reisten sie vielleicht an und nutzten private Parkplätze? Als wir all diese Elemente der Bewegungs- und Ausgabemuster betrachteten, zeigten sich einige Lücken in der Infrastruktur des öffentlichen Nahverkehrs, es wurde sichtbar, aus welchen größeren Einzugsräumen die Besucher für diese Veranstaltung kamen, und daraus ergab sich die Grundlage für zusätzliche langfristige Investitionsplanung. Im Bereich der Wirtschaftsförderung gibt es eine ähnliche Situation, in der Mastercard- und Frequenzdaten eine Rolle spielen. Dieses Beispiel stammt nicht aus dem Vereinigten Königreich, sondern über das World Economic Forum arbeiten wir derzeit an einem Projekt, bei dem ein Fußballverein seinen Standort verlassen hat und weggezogen ist. Er hat im Stadtzentrum praktisch ein echtes Loch hinterlassen. Die Untersuchung soll sehr schnell mithilfe der Daten klären, welche anderen Händlerangebote in dieses Zentrum geholt werden sollten, um dasselbe Kundensegment zurückzugewinnen, ähnliche Ausgabenvolumen anzuregen und faktisch eine neue lokale Wirtschaft dort aufzubauen, wo die Fußballwirtschaft abgewandert ist. Die Daten zeigen sehr deutlich, wer diese Verbraucher sind, wofür sie Geld ausgeben wollen, zu welchen Tageszeiten und an welchen Wochentagen. Zusammengenommen hilft das dabei, einen Revitalisierungsplan für dieses Stadtzentrum zu entwickeln. Mark: Das sind großartige Beispiele, danke, Joel. Sie zeigen einige der größeren Projekte und die Erfahrung, die Mastercard weltweit bereits in Partnerschaften gesammelt hat. Im Verlauf des Webinars folgen noch weitere Beispiele. Können Sie das Thema Sichtbarkeit näher erläutern und erklären, wie es Kommunen und Organisationen hilft, ihre Maßnahmen zu bewerten und zu verbessern und ein besseres Verständnis lokaler Räume und Gemeinschaften zu gewinnen? (21:21)Joel: Das Wort Sichtbarkeit umfasst im Datenkontext zwei verwandte Themen. Erstens sollte die Sichtbarkeit von Daten eine Konstante sein. Sie haben darauf hingewiesen, ebenso Conrad. Das ist ein entscheidender Punkt, denn manchmal wissen wir nicht, was passieren wird, wenn es passiert. Wir haben mit einigen Kommunen im Vereinigten Königreich Untersuchungen zu Hitzewellen durchgeführt und analysiert, welche Auswirkungen eine Hitzewelle auf Händler und auf verschiedene Teile der Gemeinde hatte. Die Fähigkeit, bis auf kleinräumigere Segmente der kommunalen Geografie hinunter zu visualisieren oder Sichtbarkeit zu haben, wird dabei immer wichtiger. Sie wird aber auch sehr viel schwieriger. Wie wir mit den Daten umgehen und wie wir sie auf sehr feiner Ebene bereitstellen, ist sorgfältig durchdacht. Das eröffnet enorme Möglichkeiten: Ich kann auf Ebene eines Bundeslandes oder einer Region beginnen und die Dynamiken aus Sicht von Ausgaben, Besucherfrequenz und Wachstumschancen verstehen. Dann kann ich auf die Kommune hinunterzoomen und weiter auf die Innenstadt und mir ansehen, was innerhalb weniger Straßenzüge der Innenstadt passiert. Wenn Sie beginnen, auf dieser Ebene zu analysieren und es wirklich zu verstehen, dann wirkt sich das auf Ihre Entscheidungsfindung, Ihre kommunale Planung und all diese Bereiche dramatisch positiv aus. Der einzige weitere Punkt, den ich zum Thema Sichtbarkeit anführen würde, hängt tatsächlich mit dem Konzept der Datenvisualisierung zusammen. Wir alle haben heute viel zu viele Daten zu verarbeiten. Das ist eine Tatsache. Wir Menschen können Daten nur dann richtig interpretieren, wenn zwei Dinge gegeben sind. Erstens ein gewisser Kontext dazu, was ich aus diesen Daten gewinnen will. Deshalb betone ich, dass Anwendungsfälle klar definiert sein müssen. Zweitens die Möglichkeit, diese Daten zu visualisieren, damit ich sie wirksam und in der Regel unmittelbar interpretieren kann. Das bedeutet nicht zwangsläufig ständig eine Fülle von Diagrammen, Grafiken und Dashboards. Es kann ganz unterschiedliche Formen der Visualisierung bedeuten, je nachdem, wie sich die Daten am besten interpretieren lassen. Die gesamte Frage der Sichtbarkeit dreht sich um Granularität, aber ebenso darum, wie Sie die Daten auf der jeweiligen Granularitätsebene interpretieren – und dabei werden visuelle Hinweise absolut unverzichtbar. Mark: Das war ein sehr guter Punkt zur Datenkomplexität und auch zum Datenvolumen. Viele Abteilungen jonglieren mit vielen Datensätzen, und das Ziel ist, die Gemeinsamkeit zu finden, diese Akzeptanz und dieses Vertrauen – etwas, das wirklich an das anknüpft, was vor Ort tatsächlich passiert. Sobald Sie das in den Maßnahmen und Strategien nutzen, die Sie umsetzen, baut sich dieser Rückenwind immer weiter auf. Welche praktischen Schritte können BID-Managerinnen und -Manager unternehmen, um Daten in ihre Förderanträge zu integrieren? (16:26)Conrad: Die Chance besteht darin – und da knüpfe ich an Joels Punkt an –, die Daten für eine deutlich langfristigere Perspektive zu nutzen. Die Herausforderung, die uns oft begegnet, ist, dass Leute zu uns kommen und sagen: „Gut, ich brauche diese Daten, um eine Idee zu validieren, die ich mir bereits gebildet habe, oder eine Maßnahme, die wir bereits umgesetzt haben.“ Das ist selbstverständlich völlig legitim. Was aber im Zuge dieser Auseinandersetzung mit den Daten meist geschieht: Die Daten selbst zeigen, wo die Chancen liegen. Die Daten selbst zeigen, welche Veränderungen Sie vornehmen könnten und was dadurch möglich wird. Was die praktische Anwendung angeht, empfehlen wir daher, deutlich früher im Prozess anzusetzen, weil die Daten mitbestimmen, was Sie tun könnten oder sollten. Zweitens geht es um langfristige Veränderungen. Bei den Verhaltensweisen, deren Messung wir hier besprechen, gibt es manchmal eine Wirkung und manchmal eine unmittelbare Wirkung, etwa wenn eine Veranstaltung stattfindet. Häufig versuchen unsere Kunden aber, mit solchen Veranstaltungen langfristige Veränderungen anzustoßen. Also: „Ich mache ein neues Publikum auf meinen Ort aufmerksam. Ich mache es auf die Angebote in meiner Stadt aufmerksam.“ Nun mag es einen kurzfristigen Zuckerschub geben – gut, ich habe ein paar Leute angezogen. Was Sie langfristig aber wirklich verstehen wollen, ist: Kommen diese Menschen jetzt wieder, nachdem sie wissen, was es hier gibt, und nachdem sie wissen, was möglich ist? Die Datentypen, über die wir heute sprechen, eignen sich dafür hervorragend. Es geht nicht nur um das Volumen der Besucherfrequenz. Wenn wir über Frequenzdaten und Mobilitätsdaten sprechen, dann zeigen sie auch, wo diese Wege ihren Ursprung hatten. So können Sie zum Beispiel erkennen: Das sind Postleitzahlbereiche, die unsere Stadt jetzt nutzen, sie aber vor unseren Maßnahmen nicht genutzt haben. Was die Erschließung von Fördermitteln angeht, haben wir einige großartige Beispiele. Ich greife eines heraus: ein Team in Manchester, das etwa sechs Jahre lang erfolglos versucht hatte, in einem seiner Parks eine Einrichtung bauen zu lassen. Indem es mit Daten den Business Case aufgebaut hat – „wir haben den Nachweis, dass es das richtige Publikum gibt, jene Art von Publikum, die die Nachfrage nach einer solchen Einrichtung erzeugt“ –, konnte es eine Förderung von über einer Million Pfund erschließen. Eine sehr überschaubare Investition in Daten hat also diese Förderung ermöglicht. Sehr gut, danke dafür, Conrad. Was mir daran besonders gefallen hat, ist der Hinweis darauf, dass man diese Art von Daten schon in der Entstehungsphase mitdenken sollte. Sie sind eindeutig ein Fundament für viele der Maßnahmen und Projekte, die wir sehen, gerade auch in den Gesprächen mit Gary – er argumentiert genauso. Wenn wir uns anschauen, wo wir in diesem Webinar bisher stehen: Wir haben eine Einführung in Frequenz- und Ausgabendaten gegeben und darüber gesprochen, wie sie fast als belastbarer Bezugspunkt dienen können, um Fördermittel zu erschließen. Wir kommen nun zu einem weiteren Vorteil, wenn man Zugang zu diesen Daten hat und sie voll ausschöpft: Sie werden gewissermaßen zum roten Faden durch ein gesamtes Projekt, durch eine gesamte Maßnahme von Anfang bis Ende. Sie lassen sich fortlaufend nutzen, um die Auswirkungen von Handeln oder Nichthandeln zu beobachten und nachzuverfolgen, und ebenso, um den Erfolg der umgesetzten Maßnahmen zu validieren. Das sind natürlich Ausgaben- und Frequenzdaten, die typischerweise die zentralen Kennzahlen jeder Maßnahme sind. Diese Daten verschaffen Ihnen volle Sichtbarkeit über Ihr gesamtes Projekt hinweg und stellen sicher, dass Ihre Maßnahme durch Belege aus der realen Welt gestützt ist. Wir haben über die Erfolgsmessung gesprochen: Auf welche zentralen Mobilitätskennzahlen sollten sich Kommunen und BID-Managerinnen und -Manager wirklich konzentrieren? (30:18)Conrad: Diese Frage hat zwei Teile. Da sind zum einen die einzelnen Kennzahlen, die sich mit Mobilität messen lassen. Zu den zentralen gehört für uns die Besucherfrequenz selbst, also das tatsächliche Volumen der Menschen, die ein Gebiet besuchen. Wir sprechen über Einzugsgebiete, also eine Analyse dazu, wo diese Wege ihren Ursprung haben und wo der Wohnort dieser Besucher liegt. Im Chat kam übrigens eine Frage zum Tourismus auf, und dazu möchte ich anmerken: Die Stärke und der Wert dieser Daten liegen darin, dass Sie über Ihre eigene Geografie hinausblicken und verstehen können, welcher Anteil aus dem Inland und welcher aus dem Ausland kommt. Wenn Sie also in einem tourismusstarken Gebiet sind, eröffnet sich eine wirklich faszinierende Perspektive auf das Verhalten der touristischen Bevölkerung, die Sie genau eingrenzen können. Neben dem Einzugsgebiet können Sie auch die Verweildauer betrachten. Also: Wie lange halten sich Menschen in diesen Räumen auf, und wie häufig kommen sie wieder? Die Stärke und der Reiz von Mobilitätsdaten liegen darin, dass sie sich mit demografischen und sozioökonomischen Beschreibungen verknüpfen lassen. Sie betrachten dann nicht nur das Volumen der Besucher in einem Gebiet, sondern auch, ob es sich um jene Art von Besuchern und Nutzern handelt, die Sie in dieses Gebiet holen wollen. Sie können jede dieser Kennzahlen für sich betrachten, und jede liefert für sich enorm wertvolle Erkenntnisse. Wie Joel bereits sagte, liefert die Kombination aus Ausgaben- und Mobilitätsdaten eine bestimmte Perspektive; ebenso bringt aber auch die Kombination mehrerer Mobilitätskennzahlen weniger offensichtliche Erkenntnisse zutage. Eine Frage, die wir oft hören, lautet: „Ich habe diese Veranstaltung durchgeführt, es sah wirklich gut besucht aus, und es waren jede Menge Menschen da.“ Vielleicht hatte dieser Bereich eine sehr hohe Besucherfrequenz – aber sind die Leute geblieben? Haben sie bei dieser Gelegenheit auch den Rest der Stadt besucht? Sind sie jemals wiedergekommen? Wir warnen häufig davor, nur auf die Besucherfrequenz zu schauen, und die meisten unserer Kunden blicken inzwischen darüber hinaus. Sie erkennen, dass die Besucherfrequenz der Ausgangspunkt ist. Sie ist eine nützliche Kennzahl, ein Indikator dafür, wo man das Gespräch oder die Analyse beginnt, aber dort hört es keineswegs auf, sondern geht weit darüber hinaus. Und Mobilitätsdaten geben Ihnen genau diese Möglichkeit. Joel: Es geht nicht nur darum zu verstehen, wie sich das Ausgabeverhalten innerhalb der Kommune darstellt. Es geht auch darum, Sichtbarkeit und sogar die Möglichkeit zu haben, Daten bis zu einem gewissen Grad zu benchmarken: Wie stellt sich das Ausgabeverhalten womöglich in anderen Kommunen dar? Nehmen Sie das Tourismusbeispiel: Ich freue mich vielleicht darüber, dass 30 % unserer Tourismusausgaben aus Kanada kommen, wo ich zufällig sitze, und die Kommune feiert das als großartige Sache. Die Kommune sollte aber vielleicht auch wissen, dass die kanadischen Tourismusausgaben in Manchester tatsächlich dreimal so hoch ausfallen und dass ich damit einen Teil dieses kanadischen Tourismusgeldes liegen lasse. Das ist für mich eine Gelegenheit, neu zu überlegen: „Wie bauen wir diese touristische Präsenz und diesen touristischen Aufenthalt weiter aus?“ Die Häufigkeit, die Dauer, all diese guten Dinge. Ich denke vielleicht, ich mache das großartig, lasse aber tatsächlich Geld liegen, während diese Tourismusausgaben nebenan zu einer vielleicht höheren Rate anfallen. Conrad: Ich möchte an diesem Punkt gerne anknüpfen. Es gibt diese internationale Perspektive, aber Sie können auch eine sehr lokale Perspektive anlegen: Sie verstehen nicht nur Ihr eigenes Gebiet, sondern schauen auch auf Ihre Vergleichsstandorte, Ihre Wettbewerber, die Region, in der Sie liegen. Die Benchmarking-Möglichkeit, die sich hier bietet, ist enorm, weil es um Kontext geht. Sie denken vielleicht, es läuft schlecht, oder Sie denken, es läuft wirklich gut. Isoliert betrachtet ist das sehr schwer einzuschätzen. Es mag im Vergleich zur Vergangenheit gut oder schlecht sein, aber was Ihnen diese Datentypen ermöglichen, ist zu sehen, wie sich diese Leistung im Kontext des größeren Bildes einordnet. Vielleicht stehen Sie also besser da, als Sie denken, oder vielleicht schöpfen Sie die Chance nicht so aus wie Ihre Nachbarn – und Sie können in diesen Nachbargebieten nach Hinweisen darauf suchen, welche Strategien oder Maßnahmen sie ergriffen haben, die es ihnen ermöglichen, das Beste daraus zu machen. Benchmarking ist wirklich ein ganz wichtiger Punkt. Joel: Wir fassen es meist in einer einzigen Frage zusammen, nämlich der Suche nach der Antwort auf „Liegt es an mir oder am Markt?“ Wenn wir Schwankungen nach oben oder unten sehen, ist es entscheidend zu wissen, wie viel davon auf das zurückgeht, was in meiner eigenen Kommune, vor meiner eigenen Haustür passiert, und wie viel auf umfassendere makroökonomische Entwicklungen, die eher außerhalb meiner Kontrolle liegen. Das zu wissen ist entscheidend. Gary: Es ist wichtig, dass wir Kontrollgebiete betrachten, in denen wir keine Maßnahme umsetzen, um vergleichen zu können, und das kann auch innerhalb einer einzelnen Kommune sein. Sie vergleichen ein Gebiet, in dem Sie eine Maßnahme womöglich nicht umsetzen, mit einem, in dem Sie es tun, und dieses Benchmarking und die Bewertung gegenüber Kontrollgebieten sind absolut zentral. Mit diesen Daten können Sie all das tun. Mark: Das ist eine sehr gute Ergänzung, gerade weil sie an dieser Stelle das Benchmarking einbringt. Was ich in diesem Gespräch außerdem herausgreifen würde: Es begann mit dem Einzugsgebiet, dann ging es um die internationale Ebene, aber entscheidend sind die Verbindungen – vom Mikroraum über die lokale, regionale und nationale bis zur internationalen Ebene. Ein Dateneinblick auf all diesen Ebenen kann sehr wertvoll sein, denn während manches steigt, fällt anderes. Wenn Sie aber nur auf Ihre eigene Zone schauen, steht Ihnen dieses ganze Ökosystem womöglich nicht zur Verfügung. Der Punkt, zu dem ich selbst einen Bezug habe, war ein Spieltag rund um den Olympic Park. Naheliegenderweise war es dort sehr voll, weil der Fußball anrollte, aber als Anwohner war das zu diesem Zeitpunkt kein Ort, an den ich wollte. Man sieht also sehr gut, wie das Verständnis dieses größeren Einzugsgebiets und historischer Trends dabei helfen kann, die tatsächlichen Auswirkungen und den Nutzen von Veranstaltungen, Maßnahmen und allem anderen genau zu bestimmen. Gehen wir weiter. Wir haben darüber gesprochen, Frequenz- und Ausgabendaten zur Validierung von Maßnahmen zu nutzen. Gary, Sie haben ein besonders gutes Beispiel zur Fußgängerzone und zu einem Versuch mit einer Straßensperrung. Es wäre großartig, wenn Sie das kurz umreißen könnten. (37:40)Gary: In Hertfordshire haben wir eine historische Marktstadt. Es ist eine traditionelle Einkaufsstraße, die mit den üblichen Herausforderungen vieler Einkaufsstraßen zu kämpfen hat: Staus, Luftverschmutzung und letztlich eine Dominanz des Autos, die den aktiven Verkehr beeinträchtigt. In Hertfordshire haben wir zentrale politische Ziele, mit denen wir aktive Mobilität fördern wollen, aus naheliegenden Gründen wie Gesundheit, Wohlbefinden und Bewegung im Freien. Darüber hinaus bot sich im Rahmen unserer Reaktion auf die Covid-Pandemie und die Abstandsregeln die Gelegenheit, in dieser Stadt in Hertfordshire ein Konzept umzusetzen, das zugleich das Zufußgehen und Radfahren fördert. Wir haben eine wichtige Einkaufsstraße an Wochenenden für den Verkehr gesperrt, und obwohl das von den Anwohnern überwiegend unterstützt wurde, gab es naturgemäß Bedenken hinsichtlich der wirtschaftlichen Auswirkungen, insbesondere bei bestimmten Gruppen. Daten zu Besucherfrequenz, Verweildauer und Ausgaben waren dabei absolut entscheidend. Und um noch einmal die Bedeutung einer breiten Informationsbasis zu betonen: Es war sehr hilfreich, auch Daten zu Fahrzeiten, Verkehrsflüssen und zur öffentlichen Meinung zu haben. All das griff ineinander und half uns; es war entscheidend, um die Wirkung des Eingriffs zu verstehen und transparente Gespräche mit den zentralen Stakeholdern, einschließlich der Anwohner, zu ermöglichen. Obwohl externe Faktoren wie die Konjunktur, das Wetter und vieles mehr die Ergebnisse beeinflussen können – und das ist ein wichtiger Punkt –, konnten wir zeigen, dass die Einkaufsstraße und die Unternehmen durch dieses konkrete Konzept nicht unmittelbar beeinträchtigt wurden. Das war eine wirklich zentrale Lehre, die wir aus dieser Übung mithilfe der Daten und durch unsere Anwendung und Auswertung gezogen haben. Die Belege, insbesondere in der Kombination mehrerer Datensätze, halfen den Stakeholdern zu erkennen, dass die Auswirkungen des Konzepts nicht so negativ waren wie anfangs befürchtet. Auch das war sehr gut, und wir konnten es an die Anwohner und Stakeholder zurückspiegeln. Es ist außerdem beruhigend zu sehen, dass diese Auswertung mit anderen vorliegenden Belegen übereinstimmt, die unsere Ergebnisse stützen. Die Einrichtung von Fußgängerzonen verbessert die Ausgaben in der lokalen Wirtschaft in der Regel. Das heißt nicht, dass das in jeder Situation immer so sein wird, aber diese Daten helfen uns, das zu verstehen und aufzuschlüsseln. Mark: Es war sehr aufschlussreich zu hören, wie Sie mit diesen Daten Erfolge erzielt haben. Jetzt ist vermutlich ein guter Zeitpunkt, das noch etwas weiter zu fassen und auf eine höhere Ebene zu heben. Sie haben diese Daten nun erschlossen und begonnen, mit ihnen zu arbeiten: Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Planung von Veranstaltungen für die Gemeinde, und wie können diese Daten helfen, sie zu bewältigen? (40:44)Gary: Eine der größten Herausforderungen für mich – und das dürfte anderen in Hertfordshire ähnlich gehen – ist es, die öffentliche Meinung und Wahrnehmung zu verstehen, die sehr aufschlussreich sein kann. Es ist sehr nützlich, dieses Wissen anzuzapfen, aber es kann auch bestimmten Verzerrungen und Einflüssen unterliegen. Daten helfen, indem sie eine objektive Sicht liefern, insbesondere wenn mehrere Datensätze übereinstimmen und beginnen, dieselbe Geschichte zu erzählen. Für Analystinnen und Analysten ist es wichtig, unparteiisch zu bleiben, denn auch wir können inhärente Verzerrungen haben, gerade in Kommunen, in denen wir ein Ziel erreichen wollen und zugleich selbst objektiv sein müssen. Außerdem sollten Daten nicht gegen Beteiligte verwendet werden, sondern dazu, Akzeptanz zu gewinnen und anderen zu helfen. Unternehmen können zum Beispiel Trenddaten nutzen, um ihre Strategien anzupassen und von diesen Erkenntnissen zu profitieren, denn letztlich verfolgen wir alle dasselbe Ziel. Es geht also um Zusammenarbeit, um das Teilen von Wissen und Informationen und um den Versuch, dieses gemeinsame Ziel zu erreichen. Mark: Mir gefallen die Begriffe Akzeptanz und gemeinsame Ziele sehr gut. Genau damit haben Sie viel Zugkraft und Erfolg erzielt. Wenn Sie einen partnerschaftlichen Ansatz schaffen, indem Sie Anwendung und Leistungsfähigkeit belegen, entsteht ein wirklich starkes Team, und Sie bekommen die Dynamik, die Sie brauchen, um weiterzumachen. Ein großartiges Beispiel, vielen Dank. Wir kommen jetzt zu unserem letzten Abschnitt, und der wird stärker veranstaltungsbezogen sein. Wir haben über mittel- bis langfristige Maßnahmen gesprochen; bei Großveranstaltungen besteht klar die Chance, Wirkung und Nutzen zu bewerten, die Ausgaben- und Frequenzdaten bringen. Wir gehen also zu Joel, der hier eine großartige Fallstudie zu einem Taylor-Swift-Konzert und zur Wirkung des „Swift Lift“ auf die lokalen Ausgaben hat. Joel, könnten Sie uns durch diese Fallstudie führen und unseren Zuhörerinnen und Zuhörern diese Erkenntnisse mitgeben? (43:08)Joel: Es ist ein unterhaltsames Beispiel für die Anwendung dieser Daten. Natürlich gab es viele Spekulationen und einiges Rätselraten darüber, wie groß die finanzielle Wirkung eines Taylor-Swift-Konzerts auf eine Stadt oder Kommune tatsächlich sein könnte, und es wurde diskutiert, ob es wirklich so eine große Sache sei. Wir haben sämtliche Daten zu allen Veranstaltungsorten der weltweiten Taylor-Swift-Auftritte ausgewertet und analysiert, und die Daten und Trends waren eindeutig: Sie bewegt Volkswirtschaften. Einige interessante Eckpunkte: Im Durchschnitt stiegen die Ausgaben in Restaurants über die zwei Tage vor und die zwei Tage nach einem beliebigen Taylor-Swift-Konzert um durchschnittlich 68 %. Der höchste Wert lag in einem bestimmten Markt bei 172 %. Hotels verzeichneten einen Anstieg von 42 %, wenn sie innerhalb von drei Meilen um den Veranstaltungsort lagen, und etwas weniger, nämlich 32 %, wenn sie weiter entfernt waren. Das ist eine echte Wirkung. Wir haben uns aber auch einige der indirekten wirtschaftlichen Effekte angesehen, nicht nur das, was in den offensichtlichen Branchen passiert, in denen wir den positiven Ausschlag leicht messen und identifizieren konnten. Zum Beispiel: Wie groß war die tatsächliche wirtschaftliche Wirkung mit Blick auf die verschiedenen Arbeitsplätze, die für die Durchführung an diesem Veranstaltungsort entstanden, oder die Wirkung und die Chance, die sich für lokale Geschäfte ergab, die Tour-Merchandise verkaufen konnten? Es gab sehr viele Datenpunkte. Danach mussten wir natürlich herausarbeiten: Was ist die Geschichte? Was ist die Erkenntnis, jenseits davon, dass sie eine unglaublich große Wirkung auf jede Volkswirtschaft hat, in die sie kommt? Es gab ein paar interessante Punkte. Einer davon war, dass wir alle die Kaufkraft von Erlebnissen verstehen sollten: die Nachfrage der Verbraucher und den Betrag, den sie in ein Erlebnis investieren, womöglich anstelle langlebiger, hochpreisiger Güter. Und zwar so sehr, dass im Jahr 2023 in allen Märkten, die sie besuchte, für die Dauer des Taylor-Swift-Konzerts die Ausgaben für langlebige, hochpreisige Güter merklich zurückgingen. Wir gehen davon aus, dass das teils an der Inflation lag, teils aber auch am Sparen für die bevorstehende Gelegenheit, für dieses Erlebnis Geld auszugeben. Aus der Untersuchung sind sehr viele interessante Erkenntnisse hervorgegangen. Anfangs wirkte sie wie eine unterhaltsame, interessante Randnotiz, aber es gibt darin echte Lehren zu entdecken, die zusätzliche Planungen und Überlegungen dazu anstoßen können, wie man Erlebnisse gestaltet und rund um verschiedene Erlebnisse wirtschaftliche Effekte erzeugt. Mark: Ich fand das ein großartiges Beispiel. Einige dieser Zahlen im Taylor-Swift-Anwendungsfall sind atemberaubend, und auch das unterstreicht wieder die Aussagekraft dieser Daten. Betrachtet man es über die eigentliche Veranstaltungsstrategie hinaus, gibt es diesen größeren, längeren Faden, der sich durch alles zieht. Diese Daten sind das gemeinsame Thema, das alles zusammenführt. Wir holen jetzt noch einmal Conrad für eine letzte Frage zu diesem Punkt des Benchmarkings dazu. Gibt es noch etwas, das Sie zum Thema Benchmarking ergänzen möchten, oder wollen wir das in Richtung der Erfassung des Verbraucherengagements vor, während und nach der Umsetzung von Maßnahmen weiterdenken? Conrad: Gerne. Auf jeden Fall als Ergänzung zu Joels Punkt. Manchmal gibt es einen offensichtlichen Effekt in Ihrer Leitkennzahl, und manchmal eben nicht. Auch das ist ein faszinierendes Feld. Häufig kommen Kunden zu uns und sagen: „Nun, ich habe dieses eine gemacht und habe dieses Ergebnis erwartet, kann ich Daten bekommen, die das belegen?“ Und manchmal zeigt sich die eingetretene Wirkung nicht in dieser Kennzahl, aber es gibt fast immer eine andere Kennzahl, die beeinflusst wurde. Zum Beispiel: Vielleicht blieb der erwartete Anstieg des Personenvolumens aus, aber vielleicht haben die Menschen, die kamen, deutlich länger dort verbracht als erwartet und deshalb vielleicht auch mehr ausgegeben. Auch hier komme ich auf den Punkt zurück, diese Datensätze zu kombinieren, um diese Erkenntnis zu finden oder der Frage nach dem langfristigen Trend nachzugehen: „Ich hatte an diesem bestimmten Wochenende, an diesem Tag oder in dieser Festivalwoche nicht die erwartete Wirkung. Aber ich sehe, dass es tatsächlich der Beginn einer Veränderung war. Es war der Beginn einer Veränderung hin zu einem neuen Publikum oder einer neuen Art von Verhalten.“ Benchmarking kann heißen: „Wie stehe ich im Vergleich zu meinen Vergleichsstandorten da?“, aber es heißt auch: „Wie ist das im Vergleich zur Vergangenheit, und was hat sich verändert?“ Sie müssen bei Daten und bei der Frage, was sie Ihnen sagen, häufig über einen sehr viel längeren Zeitraum nachdenken, als Sie zunächst annehmen. Wie können Frequenz- und Ausgabendaten ländliche Regionen unterstützen, die vom Tourismus leben? (50:12)Mark: Vielleicht sind sie saisonal geprägt und schließen außerhalb der Sommermonate. Gibt es eine Möglichkeit, dass Besucherfrequenz, Ausgabendaten, Benchmarks sowie Trends und Ströme im Einzugsgebiet ihnen Sicherheit geben, in den Wintermonaten geöffnet zu bleiben oder die Sommersaison zu verlängern? Conrad: Ich komme dabei immer wieder auf zwei Punkte zurück. Der erste ist das Benchmarking: Vielleicht schließen Sie derzeit, aber vielleicht gibt es ein Gebiet, das Sie beobachtet haben, das nicht schließt und ein ähnliches Profil hat wie Sie. Vielleicht hat man dort eine Einrichtung geschaffen oder es gibt eine Attraktion, die ganzjährig geöffnet ist. Ist das erfolgreich oder nicht? Hat diese Attraktion eine positive oder negative Wirkung? Sie können sich die Daten anderer Gebiete ansehen, und daraus ergeben sich Hinweise darauf, ob es sich lohnen würde, etwas Ähnliches zu tun. Der zweite Punkt, gerade für den Tourismus, ist, dass Mobilitätsdaten Ihnen die Möglichkeit geben zu sehen, woher diese Besucher kommen. Nehmen wir an, es gibt eine große Gruppe aus den USA, die eine Reihe touristischer Orte in Ihrer Region besucht, und Sie sind auf diese Besucher aus den USA angewiesen, fragen sich aber: Bricht das im Winter ein? Sie können anhand der Daten prüfen, ob die umliegenden Regionen weiterhin einen nennenswerten Anteil jener Besuchergruppe verzeichnen, die Ihre Frequenz trägt. Daraus ergeben sich Hinweise darauf, mit welchen Besucherzahlen Sie rechnen könnten, wenn Sie geöffnet blieben. Mit Mobilitätsdaten können Sie diese Fragen beantworten und verstehen. Joel: Benchmarking eignet sich hervorragend, um zu sehen, was in anderen Kommunen und anderen ländlichen Regionen funktioniert, um Saisonalität zu begegnen. Sie könnten auch prüfen, welchen anderen Aktivitäten diese Verbraucher in der Nebensaison nachgehen. Es kann zum Beispiel ländliche Regionen geben, die für Mountainbiking beliebt sind, und durch die Auswertung der Frequenz- und Ausgabendaten können Sie erkennen, dass diese Verbraucher auch gerne Ski fahren oder rodeln. Aus den Ausgaben- und Frequenzdaten wissen wir, dass dieselben Personengruppen eher zurückkehren, wenn einige der Aktivitäten, die sie schätzen, in dieser Gemeinde eingeführt werden. Sie können sehen, was sie sonst noch unternehmen, und ebenso, was in benachbarten Kommunen geschieht. Gary: Aus Sicht einer Kommune sind ländliche Gebiete absolut zentral, und sie reagieren zugleich sehr empfindlich auf Unsicherheit und Veränderung. Deshalb ist es wichtig, dass wir die Auswirkungen der verschiedenen Faktoren, die diese ländlichen Gebiete betreffen, wirklich verstehen. Das Schöne an diesen Daten, an den Frequenz- und Ausgabendaten, ist, dass sie sich leicht übertragen lassen. Man kann sagen, dass wir als Kommune in kleineren ländlichen Gebieten in der Regel nicht so viele Daten haben wie in den größeren Städten, sodass wir stärker auf andere Datenarten angewiesen sind, um wirklich zu verstehen und aufzuschlüsseln, welche Auswirkungen diese Ereignisse genau haben. Diese Daten können auch im ländlichen Raum sehr in die Tiefe gehen und uns helfen, dieselben Trends zu verstehen, die wir bei den großen Veranstaltungen betrachten können. Sie lassen sich sehr gut übertragen, um diese Trends auch in ländlichen Gebieten aufzuschlüsseln. Joel: Sie können außerdem sehr schnell Erkenntnisse zur Segmentierung liefern und Menschen auf Basis einer weiteren Segmentierung ansprechen. Mir kam gerade in den Sinn: Meine Frau und ich besuchen oft die Cotswolds, und unser Lieblingsort ist Bourton-on-the-Water. Aber warum werben einige der anderen Orte in den Cotswolds nicht bei uns dafür, dass wir zu ihnen kommen und dort bleiben? Wir fahren immer wieder an denselben Ort. Das sind bekannte Daten, die Kommunen zur Verfügung stehen und die dabei helfen würden, Marketing- und Tourismusmaßnahmen zu steuern, die uns einige der anderen schönen Orte in den Cotswolds näherbringen könnten. Mark: Diese Daten können helfen, Ihr Publikum an den Tisch und in Ihr Team zu holen. Sie haben vielleicht einen sehr erfolgreichen Ansatz für den Sommer, aber wenn Sie über eine Strategie für die übrigen Monate nachdenken, können Sie anhand der Daten sehen, wen Sie ansprechen können, und beginnen, Ihr Marketingbudget in anderen Regionen einzusetzen – im Inland oder international. Zu wissen, wer die Bereitschaft und die Neigung hat, diese Gebiete, diese ländlichen Regionen zu besuchen, ist ein großartiger Anfang. Das nimmt allem das Risiko.Was sind Ihre größten Erkenntnisse, wenn es darum geht, sich diese Daten zu erschließen und ihren vollen Wert zu heben, und welchen Rat würden Sie jemandem geben, der gerade erst anfängt und sich mit Frequenzdaten beschäftigen möchte? (57:00)Gary: Ich vermute, genau darin liegt die Herausforderung. Sie können die Zukunft nie vorhersagen und auch nicht, welche Ereignisse eintreten werden. Wir hätten nie verstehen oder uns vorstellen können, dass wir vor einigen Jahren eine Pandemie haben würden und welche Daten wir zu diesem Zeitpunkt benötigen würden. Es ist eine Frage, die man rückwärts beantwortet. Es ist sehr schwierig, sich so aufzustellen, dass man genau die richtigen Daten hat, aber es geht darum, sich so früh wie möglich vorzubereiten. Das ist absolut zentral. Einen Plan und eine Strategie zu haben, um so gut wie möglich zu verstehen, welche Informationen Sie brauchen, um Erfolg zu messen. Für mich ist das der entscheidende Punkt, und deshalb bin ich ein großer Verfechter von Monitoring und Evaluation. Es geht wirklich darum, zu planen, zu verstehen und zu messen, wie Erfolg aussieht, und ein gemeinsam vereinbartes Vorgehen zu haben. Was die größten Erkenntnisse angeht: Kein einzelner Datensatz ist perfekt. Jede einzelne Datenart hat ihre Grenzen, und zu wissen, dass das so ist, und damit umzugehen, ist absolut zentral. Bei Frequenzdaten heißt das, sie im richtigen Kontext gemeinsam mit anderen Datensätzen zu nutzen, um ein umfassendes Bild zu erhalten. Sie sollten sie zum Beispiel mit Daten zur Verweildauer und zu den Ausgaben ergänzen, weil das eine sehr viel rundere Geschichte für das Verständnis der Gesamtwirkung ergibt. Ebenso wichtig ist es, Daten über gleich lange Zeiträume zu betrachten. Bei dem Anwendungsfall, den ich vorhin erwähnt habe, lag der Idealpunkt für mich in der Regel bei drei Monaten Daten. Wenn Sie also eine Maßnahme auswerten, betrachten Sie die drei Monate davor und vergleichen sie mit den drei Monaten danach, um die Verzerrung durch externe Einflüsse wie Saisonalität herauszurechnen. Idealerweise würden Sie das gegen denselben Zeitraum in der Zukunft messen, um es wirklich aufschlüsseln zu können. Was die Zukunft angeht, ist es wirklich schwierig. Ich weiß tatsächlich nicht, wofür und in welcher Weise wir künftig Daten brauchen werden, weil wir das erst erfahren, wenn diese Situationen eintreten. Mark: Man könnte ergänzen, dass Sie über Ihre Netzwerke, Kolleginnen und Kollegen und Ihre Erfahrung vermutlich gerne dabei helfen würden, Dinge aufzuschlüsseln oder Chancen zu erkennen. Auch bei huq haben wir ein großartiges Team und viele Materialien, die mögliche Anwendungsfälle und deren Nutzen aufzeigen. Sie würden sich also nicht zwangsläufig in einem völlig unbekannten Feld bewegen. Ein großer Teil des Rats hier besteht darin, das Gespräch zu führen und herauszuarbeiten, worin die Chance besteht, nicht wahr? Gary: Es geht auch darum, eine Strategie zu haben. Um noch einmal auf den Ansatz von Monitoring und Evaluation zurückzukommen: so früh wie möglich wirklich zu verstehen, worin die Herausforderungen bestehen. Welche zentrale Frage versuchen Sie hier zu beantworten? Dann können Sie weitergehen und sich die wesentlichen Ziele ansehen. Was ist die übergeordnete Vision, und wie sieht Erfolg aus? Anschließend können Sie das in Ziele und Teilziele und dann in Erfolgskennzahlen, also KPIs, herunterbrechen. Auf diese Weise lässt sich bestimmen, welche Daten Sie brauchen, um diese Fragen zu beantworten. Von Anfang an eine strukturierte Strategie zu haben, ist der beste Rat, den ich geben würde. Und der lässt sich auf jede Situation und jedes Szenario übertragen. Wie wird sich Ihrer Ansicht nach die Analyse von Ausgabendaten in den nächsten Jahren weiterentwickeln, und was ist der nächste Schritt? (01:01:45)Joel: Das ist eine wirklich einfache Frage. Mit der Einführung von KI und maschinellem Lernen haben wir erst an der Oberfläche gekratzt, und das wird geradezu explodieren. Wohin geht es also von hier aus? Wir nutzen KI und maschinelles Lernen, um zwei Dinge wirklich gut zu machen. Erstens: Statt zu verstehen, was passiert ist, sagen wir voraus, was passieren wird – und zwar mit einer Genauigkeit, die es bisher nicht gab. Zweitens: Wenn Sie vorhersagen können, was passieren wird, dann sollten Sie auch äußerst passgenaue und konkrete Empfehlungen dazu haben, was rund um diese Vorhersage zu tun ist. Das wird die Spielregeln vollständig verändern. Sicher gibt es viele weitere Punkte, die man mit Blick auf die Aggregation von Daten und die Möglichkeit eines freieren Datenaustauschs nennen könnte. Aus meiner Sicht kommt aber nichts an die Kraft von KI heran und an das, was sie für Vorhersage, Handlungsempfehlung und wirklich intelligente, technologiegestützte Empfehlungen bedeutet. Conrad: Dem stimme ich voll und ganz zu. Der Gedanke, in die Zukunft zu schauen, und die Kraft dieser Daten, nach vorne zu blicken – das ist letztlich das, was alle unsere Kunden wissen wollen. Sie können nicht ändern, was geschehen ist; sie wollen wissen, was sie als Nächstes tun sollen. Das ist ganz klar ein großer Schwerpunkt für uns, wenn es darum geht, was Mobilitätsdaten als vorwärtsgerichtete Perspektive leisten können. Um Joels Punkt zu dem aufzugreifen, was KI in die Welt der Datenanalyse bringt: Unsere Kunden sollten keine Expertinnen und Experten für die Feinheiten von Mobilitäts- oder Transaktionsdaten sein müssen. Was sie wirklich erreichen wollen, ist das „Was heißt das für mich?“. Was soll ich mit meinem Raum tun, und was bedeutet das für mich? Wir befinden uns in einer wirklich spannenden Phase, in der Datenunternehmen beginnen, KI-Schichten einzusetzen, um die Punkte zu verbinden. Wir sprechen darüber, dass kein Datensatz für sich allein steht; was diese KI-Schichten uns ermöglichen, ist, die unsichtbare Verbindung und die unsichtbaren Implikationen der Beziehung zwischen einem Datensatz und einem anderen zu erkennen, also Ursache und Wirkung. Ich bin sehr zuversichtlich, dass wir rasch in eine Phase kommen, in der wir das Leben leichter machen werden. Als Datenanbieter sollten wir Kommunen, BIDs und all unseren Kunden das Leben leichter machen, indem wir die ganze schwere Arbeit übernehmen und sie sich darauf konzentrieren können, Dinge umzusetzen. Mark: Das ist großartig, vielen Dank, Conrad. Danke an alle Sprecher. Wir beenden die Frage-und-Antwort-Runde an dieser Stelle. Man sieht deutlich, dass wir durch die Partnerschaft von huq und Mastercard viel Erfahrung mit Kommunen und BIDs im gesamten Vereinigten Königreich einbringen. Es ist großartig zu sehen, welche Aussagekraft Ausgaben- und Frequenzdaten haben und welchen Unterschied sie im Alltag machen.

Steht Ihr Team vor ähnlichen Herausforderungen?

Unser erfahrenes Team kann Ihnen zeigen, wie Sie mit Location Intelligence und Analytik ein breites Spektrum von Anwendungsfällen unterstützen, darunter:

• Gebiete für gemeinwohlorientierte Investitionen identifizieren
• Die Nutzung öffentlicher Räume und Einrichtungen optimieren
• Lokale Wirtschaftsförderungsstrategien fundieren
• Die Wirksamkeit von Maßnahmen zur Bürgerbeteiligung erhöhen
• Leistungen über Stadtteile und Stadtzentren hinweg benchmarken
• Die lokale Unternehmenslandschaft und die Besucherdemografie verstehen
• Veranstaltungszeiten und Öffnungszeiten öffentlicher Einrichtungen optimieren

Bereit loszulegen? Sprechen Sie mit einem unserer Standortexperten

Demo buchen