Der Journalist Reece Rogers forderte über das kalifornische Datenschutzgesetz eine Kopie seiner Nutzerdaten bei dem Fast-Food-Unternehmen McDonald’s an. Wie er in einem Beitrag für Wired berichtet, erhielt er daraufhin ein 515-seitiges Dokument, das detaillierte Vorhersagen über sein künftiges Kaufverhalten enthielt.Anzeige
Die gesammelten Daten beschränken sich demnach nicht auf eine einfache Historie der bisherigen Bestellungen und gesammelten Treuepunkte. Vielmehr speist das Unternehmen diese Informationen in prädiktive Modelle ein, um das zukünftige Verhalten seiner Kund:innen mathematisch zu berechnen.
Prädiktive Analyse im Fast-Food-Sektor
Konkret prognostizieren die Algorithmen für den Journalisten unter anderem die genaue Anzahl der zu erwartenden Besuche sowie die durchschnittlichen Ausgaben für die kommenden sechs Wochen. Zudem berechnet das System eine Abwanderungswahrscheinlichkeit, die im Fall des Autors bei null lag, was ihn für das Unternehmen als extrem loyalen Kunden klassifiziert.Anzeige
So wurde der Autor beispielsweise in spezifische interne Kategorien eingestuft, die ihn als Zielgruppe für einen essensfokussierten Nachmittagssnack („Food-Led Afternoon Snack“) oder ein schnelles Mittagessen für unterwegs („On the Go Lunch in a Rush“) klassifizieren. Zusätzlich identifizierte das System durch kontinuierliches Tracking eine große Diät-Cola als sein absolutes Lieblingsprodukt und speicherte jeden gescannten Code aus dem unternehmenseigenen Monopoly-Gewinnspiel akribisch ab. Auch interne, für Außenstehende kryptische Kundenbewertungsgruppen wie „CV2“ finden sich in dem umfassenden Dossier.
