Die Grenzen des guten Geschmacks
Dienstag, 31. Juli 2007Ich habe gute Erfahrungen mit Last.fm gemacht. Wer’s nicht kennt: Der Dienst analysiert meine Musik-Hörgewohnheiten und macht mir auf Basis dieser Analyse Vorschläge, was mir sonst noch gefallen könnte. Auf diese Weise habe ich schon viele neue Bands entdeckt und deren Musik auch gekauft. Insofern kann ich das Ergebnis einer Studie von novomind (via digital:next) gut nachvollziehen:
Bei der User-Generation unter 20 Jahren stehen selbstlernende Webdienste hoch im Kurs. Bereits 37,5 Prozent von ihnen benutzen solche Webleistungen häufig und lassen sich von Kaufempfehlungen inspirieren. Etwa die Hälfte der 21- bis 30-Jährigen hat diesen Dienst [„Last.fm“ oder „Pandora“] bereits ausprobiert, bei den über 50-Jährigen liegt der Anteil sogar noch etwas höher.
Allein die Schlussfolgerung der Marktforscher, die - nebenbei bemerkt - ihre Studie auf weniger als 400 Befragungen stützen, mag ich nicht so recht teilen. Sie behaupten, Online-Shops könnten durch selbstlernende Wissensdatenbanken wie Last.fm oder Pandora neue Kunden gewinnen. Das muss man stark einschränken. Beispiel Amazon: Ähnlich wie die Musik-Communities meint dieser Händler, mir Vorschläge machen zu können, wie ich mein Geld loswerden kann. Aber das funktioniert hauptsächlich bei Musik und Literatur gut. Momentan möchte ich mir einen neuen USB-Stick kaufen. Dabei hilft mir die Amazon-Empfehlung basierend auf meinen bisherigen Käufen (Bücher, CDs, Bügeleisen, MemoryStick) nicht weiter. Denn die Wissensdatenbank, wie novomind es nennt, kann nicht wissen, was mir an einem USB-Stick wichtig ist. Ich lege keinen Wert auf bunte Farben, ein Display brauche ich nicht, aber klein sollte er sein und vor allem schnell. Wie sollen sich solche Präferenzen aus einem Käuferprofil ableiten lassen?
Datenbanken und Algorithmen, die die Gewohnheiten und Vorlieben von Verbrauchern analysieren und daraus Empfehlungen generieren, können nur gut funktionieren, wenn es um Geschmacksfragen geht, etwa bei Musik. Handelt es sich dagegen um Produkte, bei denen es um Funktionen und bestimmte Anwendungszwecke geht, kann die automatische Produktempfehlung über den schon heute üblichen Hinweis auf passendes Zubehör zu bereits gekauften Artikeln kaum hinaus gehen.




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