Internationale Investitionsstrategien

Einer unserer international agierenden Kunden hatte in der letzten Woche eine spannende Aufgabe für uns. Er wollte wissen:

[blockquote indent=“yes“ ]Ich habe das Gefühl in einigen Ländern deutlich zu underperformen. Schaut Euch bitte einmal an, ob das so ist und was der beste Weg für mich ist.[/blockquote]

Eigentlich eine einfache Aufgabe: Traffic/Conversion je Land ziehen, Einwohneranzahl daneben und fertig.

Wie hoch ist das Umsatzpotenzial online je Land?

Ein Wingman hat aber einen anderen Anspruch. Also sind wir erstmal wie folgt losgezogen: Einwohneranzahl und Bruttoinlandsprodukt je Kopf und Anteil der Bevölkerung mit Internetzugang (hier lieber die Daten der ITU statt des CIA–Factbook, da die Daten dort stand 2009 haben, auch wenn das nachher noch zu Problemen führt). Mit diesen Daten berechnen wir unsere neue Kennzahl: Das Bruttointernetprodukt. Quasi ein Wohlstandsmaß der Bevölkerung eines Internetlandes. Dabei gibt es allerdings ein kleines Problem. In Länden wie Norwegen mit über 95% der Bewohner mit Internetzugang macht sich das noch nicht so bemerkbar, aber anhand Russlands lässt sich das schön illustrieren:

Russland hat ein mittleres BIP/Kopf von ca. 14.000$. Dazu haben 53% der Bevölkerung Zugang zum Internet. Jetzt ist einem allerdings klar, dass es in Russland große Unterschiede zwischen Stadt– und Landbevölkerung, sowie armen und reichen Einwohnern geben wird. Wenn wir gleichzeitig davon ausgehen, dass Menschen mit einem Internetzugang in aller Regel mehr verdienen, als Menschen ohne Internetzugang, dann müssen wir also das Bruttointernet–Produkt entsprechend anpassen.

Also nehmen wir in unsere Berechnung noch den Gini–Koeffizienten auf. Der Gini–Koeffizient gibt Auskunft darüber, ob Werte statistisch gleich verteilt sind, oder nicht. Ist der Koeffizient gleich 0, haben alle Merkmalsträger gleichviel, ist er 1, hat einer alles und der Rest nichts.

Für einige Länder müssen wird jetzt, wenn wir die entsprechenden Daten alle aus den Quellen geladen haben, noch Anpassungen vornehmen. Im CIA–Factbook heißt Vietnam „Vietnam“, bei der ITU „Viet Nam“. Insgesamt trifft das einen erstaunlich hohen Anteil an Ländern (50 von 239). Ich hab das Problem jetzt fix zu Fuß gelöst, so lange man nur mit 2 Schreibweisen kämpft und keine Interaktivität hat, ist das noch in Ordnung. Wenn jemand von Euch aber einen guten Tipp für eine sauber funktionierende API zu Auflösung der unterschiedlichen Ländernamen in ISO-3166 Country–Codes hat, gern her damit. Das GDP mit dem Gini-Koeffizienten zu multiplizieren ist zwar wissenschaftlich nicht sauber, führt aber zu dem von uns gewünschten Effekt, besonders die Länder herauszustellen, die eine Qualitätsbewusste Elite haben und auch das notwendige Kleingeld sich Qualität zu leisten. Wir haben auch mit Bedingungen gespielt unter welchen Umständen wir eine entsprechende Gewichtung des Bruttoinlandsprodukts vornehmen sollten und unter welchen nicht, der Mehrwert war eher begrenzt.

Spannender für die Gesamtschau ist aus unserer Sicht die Auswertung der Zunahme der Internetnutzung. Länder die in den vergangenen Jahren eine deutliche Steigerung der Internetnutzung haben, sind natürlich umso spannender für heutige Investitionen.

In der Internationale Internetinvestition [XLSX] gibt es noch ein paar farbliche Highlights, um die Informationen schneller erfassen zu können und kleinere Hinweise zu den einzelnen Formeln.

Wie entscheiden wir, wo wir investieren?

Mit den Daten wird es dann, insbesondere nach Ergänzung der eigenen Traffic–Werte, vergleichsweise einfach, Schwerpunkte in der Online–Arbeit zu setzen. Eine Erweiterung, die denkbar wäre, aber für unseren Anwendungsfall nicht benötigt wird, wäre die Ergänzung um das Kriterium Sprache, denn nicht immer gibt es in einem Land eine eigene Sprache. Daher kann es sein, dass  eine Auswertung auf Basis von Sprache besonders bei Content–intensiven Kampagnen eine gute Idee sein kann.

Unser Kunde hat noch ein paar interne Daten, wie Marktdurchdringung in den einzelnen Ländern, Offline–Marketing–Spendings mit eingebaut. Man kann sicher auch Kosten der einzelnen Seiten noch mit aufnehmen. Letztlich ist es aber wie immer mit Zahlen. Ich kann sie wild durcheinanderwirbeln, aggregieren und wieder in Details aufdröseln. Am Ende bleiben von Menschen getroffene Entscheidungen und da spielen noch ein paar Faktoren mehr eine Rolle. Das ist auch gut so. Schließlich beanspruchen wir mit diesem Vorgehen auch keine wissenschaftliche Exaktheit sondern das Liefern von Anhaltspunkten für wirtschaftliche Entscheidungen.

Wenn ich jetzt aber weiß, in welche Länder ich investieren will, worin investiere ich (bei der Annahme einer weitgehend gleichen Technik), sprich: Wofür die ganzen Zahlen:

  • Besseren und mehr Content
  • Community Engagement, Social Media und Links
  • Kulturbedingtes Testing von Conversion und Usability(–Elementen)

Menschen, Kulturen und Länder sind herrlich unterschiedlich. Ein globales Schema F wird nicht zu globalem Erfolg führen.

Was meint Ihr? Wie geht Ihr vor?


Kommentare

Sebastian am 13. September 2013 um 10:13:57

Geil Johan! Sehr sehr nützlich! Merci bien!

Johan Hülsen am 13. September 2013 um 10:16:59

@Sebastian: Sehr gern. Muss halt jeweils an den konkreten Anwendungsfall angepasst und um weitere Daten, wie zum Beispiel rechtliche Fragestellungen oder Produktaffinität der User angepasst werden. Von wegen Kühlschränke in Schweden und Sonnenbänke in Afrika…

Sören Bendig am 13. September 2013 um 11:17:59

Die Anzahl der verfügbaren Kreditkarten im Umlauf eines Land ist auch ein guter Indikator für Potential im Online Handel. Gutes Beispiel dafür wäre Brasilien.

Sebastian am 13. September 2013 um 12:40:33

@Johan Klar, allein ist das wenig aussagekräftig, aber schon ein ein guter Indikator. Spezifische Marktdaten müssen klar noch mit rein. :)

@Sören: Das wäre sau interessant! Mal gucken ob ich was finde…

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