Von Jun.-Prof. Dr. Irina Baye
Standortbezogene, mobile Werbung ist eine Online-Werbung, die auf das mobile Gerät des Kunden (z.B. Smartphone, Laptop, Tablet etc.) mittels eines GPS-Signals des Kundengerätes verschickt wird. Vor allem für Einzelhändler, die Kunden in der Nähe des Geschäfts mit personalisierten Angeboten anlocken wollen, ist diese Art von Werbung interessant. Umattraktive Angebote zu unterbreiten, versuchen die Werbenden Standortdaten von Kunden mit anderen Kundendaten zu kombinieren. Zum Beispiel können Daten über Alter und Einkommen der Kunden helfen, optimale Rabatte zu kalkulieren. In unserer Analyse unterstellen wir, dass jüngere und weniger zahlungskräftige Kunden eher von Rabatten angesprochen werden und entsprechend Geschäfte aufsuchen, die einen Rabatt geben. Zusätzliche Kundendaten über Alter und Einkommen ermöglichen daher die Sensibilität einzelner Kunden in Bezug auf Rabatte besser einzuschätzen. Ein Kunde mit hoher Sensibilität in Bezug auf Rabatte betritt das werbende Geschäft eher als ein anderer Kunde am gleichen Standort mit niedrigerer Sensibilität.
Wir betrachten in unserer Studie zwei Werbende, die Standortdaten der Konsumenten haben, und analysieren deren Anreize zusätzliche Daten zu erwerben oder zu erheben, die die Rabattsensibilität der Kunden signalisieren. Die Qualität dieser zusätzlichen Daten wird dabei variiert.
Auswirkungen von Kundendaten auf den Wettbewerb
Die Studie zeigt anhand von drei Szenarien, wie sich Unternehmensgewinne entwickeln, wenn zwei Werbende zusätzliche Kundendaten akquirieren. Im ersten Szenario schwächen zusätzliche Daten über Alter und Einkommen den Wettbewerb, so dass die Gewinne beider Unternehmen steigen. In diesem Szenario sind Konsumenten relativ ähnlich, sie unterscheiden sich voneinander nicht besonders in ihrer Sensibilität in Bezug auf Rabatte. Auch ohne Zugriff auf Daten über Alter und Einkommen ist der Wettbewerb relativ intensiv, weil die Unternehmen intensiv um alle Kunden konkurrieren. Zusätzliche Daten können den Wettbewerb dann nicht weiter verstärken. Die Unternehmen profitieren jedoch von der Möglichkeit, mit mehr Daten besser passende Kundenangebote zu gestalten und am Ende höhere Preise, mit relativ kleinen Rabatten durchsetzen. Das zweite Szenario stellt einen Gegenfall dar: Unabhängig von der Qualität der zusätzlichen Daten sinken die Unternehmensgewinne. In diesem Szenario sind Konsumenten sehr unterschiedlich, so dass jedes Unternehmen nur bestimmte Kundengruppen bedient (vor allem die Konsumenten in der Nähe des Geschäftes mit niedriger Rabattsensibilität), wenn die Werbenden nur den Zugriff auf Standortdaten der Kunden haben. Dies erlaubt den Werbenden harten Wettbewerb zu vermeiden. Zusätzliche Kundendaten veranlassen die Unternehmen nun dazu, intensiver um Kunden zu werben, was härteren Wettbewerb mit entsprechend niedrigeren Gewinnen nach sich zieht. Das dritte Szenario stellt einen Zwischenfall dar: Durch mehr Kundendaten von relativ schlechter (guter) Qualität sinken (steigen) die Gewinne.
Unsere Analyse zeigt, dass die Anreize für Unternehmen, zusätzliche Daten zu erheben oder zu erwerben, sehr stark sein können. Weil der Gewinneffekt der zusätzlichen Daten gemäß den drei oben beschriebenen Szenarien verlaufen kann, können die Unternehmen sich mit Daten schlechter stellen als ohne, so z.B. in Szenario zwei und in Szenario drei mit Daten von niedriger Qualität. Das ist das Dilemma: Jedes Unternehmen findet es individuell profitabel, die Daten zu akquirieren. Beide Unternehmen stellen sich letztendlich aber schlechter.
Fazit und Wettbewerbspolitische Implikationen
Unsere Analyse hat gezeigt, dass es zu einem intensiveren Wettbewerb kommen kann und die Preise entsprechend sinken, wenn die Unternehmen standortbezogene Werbung betreiben und Kundendaten erheben. Das gilt für den Fall, dass Konsumenten sehr unterschiedlich sind oder wenn die Werbenden Daten niedriger Qualität nutzen, während die Konsumenten mäßig heterogen sind. Dieses Ergebnis widerspricht dem konventionellen Schluss, dass mehr Daten über Konsumenten für Unternehmen immer profitabel sind. Auf der anderen Seite können zusätzliche Daten aber auch zu höheren Preisen führen und dadurch die Konsumenten schädigen. Diese dateninduzierten Preissteigerungen bieten neben der möglichen Verletzung der Privatsphäre ein weiteres Argument gegen die intensive Nutzung von Konsumentendaten. Dabei sind Preissteigerungen wahrscheinlicher, wenn es sich um relativ präzise Daten handelt.
Dieser Beitrag wurde auch im DICE Policy Brief veröffentlicht.
DICE PUBLIKATION
Irina Baye & Geza Sapi (2019), Should Mobile Marketers Collect Other Data Than Geo-Location?, Scandinavian Journal of Economics, 121, 647 – 675.