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"Willingness-to-share-personal-data"

Modellierung und Prognose der Datenteilbereitschaft von Konsumenten

Auf einen Blick

Beschreibung

Mit der vermehrten Digitalisierung steigt der Wert von detaillierteren Kundendaten zu Verhalten,

Interessen oder Vorlieben. Diese persönlichen Daten sind für Unternehmen sehr wertvoll, weil sie dafür

genutzt werden können, (potentielle) Kunden besser zu verstehen und auf individuelle Bedürfnisse

einzugehen. Diesbezüglich stehen Unternehmen u.a. vor folgenden Herausforderungen:


  • In Zukunft werden sich in der EU und in der Schweiz striktere Datenschutzbestimmungen durchsetzen

und es wird vermehrt nötig sein, die explizite Erlaubnis der Konsumenten einzuholen, dass

persönliche Daten gesammelt und verwendet werden dürfen.

  • Konsumenten sind vermehrt sensibilisiert für den monetären Wert ihrer Daten, Datenschutz und den

Schutz ihrer Privatsphäre und sind in der Folge weniger bereit, ihre Daten mit einem Unternehmen zu

teilen bzw. erwarten eine aus ihrer Sicht angemessene Gegenleistung.

  • In der Schweiz gibt es bereits eine Handvoll Unternehmen, die mit datenbasierten Geschäftsmodellen

experimentieren, was in einigen Fällen negative Medienberichterstattung oder sogar

imageschädigende Konsequenzen nach sich zog. Solche Risiken fürs Image gilt es in Zukunft zu

minimieren.

Daraus ergibt sich, dass es in Zukunft für den Erfolg datenbasierter Geschäftsmodelle zentral sein wird, die

Sichtweise und Wünsche der Konsumenten zu berücksichtigen. Dieses Projekt möchte diese Thematik

angehen und den Willigness-to-Share Index (WTS-Index) entwickeln, der die Datenteilbereitschaft von

Konsumenten erklärt und vorhersagt. Der WTS-Index quantifiziert, wie gross die Wahrscheinlichkeit eines Konsumenten/Kunden ist, persönlichen Daten einem Unternehmen für einen bestimmten Zweck zur Verfügung zu stellen. Hierzu wird die Datenteilbereitschaft in Abhängigkeit von personen-, daten- und situationsspezifischen Faktoren modelliert und mittels realer Use-Cases zusammen mit Unternehmen validiert.