Googles Experimente und die Zukunft künstlicher Intelligenz – KI Teil 2

am 15 Okt 2017 in Aktuelles, Tech von
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Googles „AI-Experiments“

Als einer der größten und einflussreichsten IT-Konzerne der Welt, nimmt natürlich auch Google Anteil an der Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz. Seit November 2016 tun sie das aber nicht mehr nur hinter verschlossenen Türen. Auf ihrer Website „AI Experiments“ (https://ai.google/) lassen die Google Entwickler ganz gezielt die Öffentlichkeit auf spielerische Art und Weise an ausgewählten Projekten teilnehmen. Mit diesem Handeln versuchen sie bei mehr Leuten ein Interesse an KI zu wecken. Durch Freigabe aller Quellcodes der Experimente, die die Seite präsentiert, und durch die Möglichkeit eigene KI-Projekte beizutragen, bieten sie außerdem Hobbyentwicklern eine Plattform, um neue Ideen auszutauschen. Diese Art von öffentlicher Forschung hilft dabei, ein tieferes Verständnis der Funktionsweise von KI zu erlangen und die Möglichkeiten ihrer Weiterentwicklung zu erforschen.

Ein Beispiel für eines der Experimente ist der sogenannte „Thing Translator“. Dieses Programm bietet Übersetzungen von Objekten, die sich vor der Kamera befinden. Hierdurch kann die Kommunikation in Fremdsprachen erleichtert werden, denn die Nutzer erhalten eine sofortige Übersetzung des Gegenstandes, von dem sie möglicherweise noch keine Übersetzung kennen.

Virtual RealtityVirtual Reality Food

Thing Translator (Quelle: https://experiments.withgoogle.com/ai/thing-translator)

Ein anders Beispiel ist „Quick, Draw!“. Hierbei handelt es sich um ein Spiel, das im Prinzip wie Montagsmaler funktioniert. Ein Spieler erhält einen Begriff und versucht diesen zu zeichnen, während die Mitspieler erraten, um was es sich handelt. Im Falle von „Quick, Draw!“ handelt es sich bei dem Mitspieler um künstliche Intelligenz.

Als das Spiel anfänglich programmiert wurde, wurden nur einige wenige Zeichnungen und Begriffe in das System eingepflegt. In der Zwischenzeit hat die Maschine jedoch viele weitere Begriffe und Zeichnungen gelernt. Dies passiert jedes Mal, wenn ein Spieler das Spiel spielt.

Das Beeindruckende an diesem Programm ist, dass es in der Lage ist, zwischen ähnlichen Bildern zu differenzieren und Muster in Zeichnungen erkennt, die komplett unterschiedlich erscheinen.

Quick Draw StartseiteQuick Draw Zeichnung

Quick, Draw! (Quelle: https://experiments.withgoogle.com/ai/quick-draw)

Die Zukunft von künstlicher Intelligenz

Wenn man sich verschiedene Vorhersagen anschaut, stellt sich die Frage, wie genau sich künstliche Intelligenz in der Zukunft weiterentwickeln wird. Wird KI unser Leben bereichern oder werden wir irgendwann bereuen, eine solche Intelligenz überhaupt jemals programmiert zu haben?

Das Hauptziel der Computerwissenschaften im Zusammenhang mit KI ist die Weiterentwicklung schwacher KI hin zu einer starken voranzutreiben. Eine starke künstliche Intelligenz ist in der Lage, menschliche Intelligenz nicht nur zu imitieren, sondern auch zu übertreffen. Ein solches Programm könnte theoretisch über jegliches Wissen verfügen, welches über einen Internetzugang zugänglich ist – also praktisch jegliches menschliches Wissen auf einmal.

Ob das Entwickeln einer solchen KI tatsächlich möglich ist, ist bis heute noch unklar. Es gibt aber zahlreiche positive, sowie auch negative Theorien über die Zukunft künstlicher Intelligenz. Deshalb sollten neben den vielen Vorteilen auch die Gefahren einer hochintelligenten Maschine bedacht werden.

Ein großer Vorteil von superintelligenten Computern ist, dass sie nahezu keine Fehler machen. Mit selbstfahrenden Autos könnten somit Verkehrsunfälle um ein Vielfaches reduziert werden. Jobs, die für Menschen zu gefährlich sind, wie z.B. Bombenentschärfung, könnten von Maschinen übernommen werden, besonders wenn sie sich intelligent an sich verändernde Situationen anpassen können.  Manche Wissenschaftler glauben sogar, dass eine Verschmelzung von Mensch und Computer in der Zukunft nicht unmöglich wäre, künstliche Intelligenz und Technologie den Menschen demnach eventuell verbessern könnte.

Trotz vieler Vorteile gibt es viele Menschen, die besorgt sind, da eine solche Superintelligenz auch Gefahren mit sich bringen könnte. Bekannte Wissenschaftler, die vor potentiellen Gefahren künstlicher Intelligenz warnen, sind zum Beispiel Steven Hawking und Bill Gates. Menschen also, die auch wirklich verstehen, wie KI funktioniert und welches Potential sie birgt.

Eine der großen Sorgen Vieler ist, dass die künstliche Superintelligenz außer Kontrolle gerät. Theorien besagen, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz in sich selbst intelligentes Handeln ist, das KI nach Definition also ebenfalls ausführen könnte. Das bedeutet, dass eine Super-KI sich theoretisch selbst immer weiter verbessern könnte und menschliche Intelligenz so um Längen übertreffen würde – Eingreifen wird so unmöglich.

Des Weiteren stellt sich die Frage, worin die Aufgabe des Menschen bestehen würde, in einer Welt, in der Computer jegliches menschliche Handeln und jegliche kognitive Leistung übernehmen können – und das sogar besser! Wären Menschen dann überflüssig?

Die größten Bedenken gibt es jedoch bei der Frage nach Moral. Künstliche Intelligenz ist bis heute rein auf Kognition konzentriert. Ein Computerprogramm, egal wie intelligent, hat keinerlei Bezug zu Richtig und Falsch, zu Gut und Böse, zu Gefühlen generell. Es hat kein Gewissen und handelt strikt nach dem Ziel, für das es ursprünglich programmiert wurde. Die Schäden, die ein solch unmoralisches Verhalten einer den Menschen übertreffenden Super-KI anrichten könnte, sind unvorstellbar.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass niemand genau weiß, wie sich KI in Zukunft weiterentwickelt und welchen Einfluss sie auf unser Leben nehmen wird. Technologie ist oft unvorhersehbar und übersteigt unsere Vorstellungskraft. Vor 20 Jahren war es noch unvorstellbar, das Internet einmal in der eigenen Hosentasche mit sich tragen zu können und doch tun wir das bereits. KI könnte unser Leben in Zukunft also genauso gut verbessern, wie auch zerstören. Wie lange es noch dauern wird, bis der erste Supercomputer entwickelt ist, kann keiner so genau sagen. Die Zeit wird zeigen, durch welche spannenden Entwicklungen künstliche Intelligenz unser Leben in Zukunft beeinflussen wird.

 

Quellen:

https://experiments.withgoogle.com/ai/thing-translator

https://experiments.withgoogle.com/chrome/autodraw

https://ai.google/

https://medium.freecodecamp.org/bill-gates-and-elon-musk-just-warned-us-about-the-one-thing-politicians-are-too-scared-to-talk-8db9815fd398

http://www.bbc.com/news/technology-37713629

http://bigdata-madesimple.com/the-future-of-artificial-intelligence-6-ways-it-will-impact-everyday-life/

 

Was ist Künstliche Intelligenz? – KI Teil 1

am 15 Okt 2017 in Aktuelles, Tech von
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Auch in der heutigen Zeit ruft der Begriff „Künstliche Intelligenz“ immer noch ein ganz bestimmtes Bild in den Köpfen vieler Menschen hervor. Szenen wie zum Beispiel aus dem Film „I, Robot“ spiegeln dieses Bild recht gut wieder. Sie zeigen Roboter mit menschlichen Eigenschaften und Charakteristiken, die den Menschen in seiner Intelligenz übertreffen und letztendlich den gesamten Planeten für sich einnehmen wollen. Doch künstliche Intelligenz ist mehr als diese beängstigend intelligenten und machthungrigen Kampfmaschinen, wie sie die Science-Fiction Branche gerne darstellt. Die Realität sieht tatsächlich ganz anders aus. Künstliche Intelligenz (KI) begegnet uns häufiger im ganz alltäglichen Leben, als den meisten bewusst ist.

Künstliche Intelligenz ganz allgemein ist ein bestimmter Bereich der Informatik, der sich mit der Implementierung von menschenähnlicher Intelligenz in Computern beschäftigt. Das Ziel ist hierbei ein System zu erschaffen, welches wie der Mensch verstehen, denken und lernen kann und sich dann auch dementsprechend verhält.

Programmieren mit KI unterscheidet sich ganz wesentlich von normalem Programmieren. Ein normales Programm, wie z.B. ein Taschenrechner, kann nur bestimmte Fragen beantworten. Dazu werden die Informationen aufgerufen, welche im Quellcode abgelegt sind. Das Programm ist so geschrieben, dass es die Antwort „2“ liefert, wenn die Werte „1“, „+“ und „1“ gefolgt von einem „=“ eingeben werden. Mehr als dies ist in einem solchen Programm oft nicht möglich. Es kann nicht auf Fragen reagieren. Wenn man nun möchte, dass ein Programm mehr als solche Standardantworten liefert, muss die ganze Struktur des Programmes geändert werden.

Ein Beispiel für ein Programm, welches hingegen künstliche Intelligenz verwendet, ist jede Suchmaschine, wie z.B. Google. Diese intelligenten Maschinen können Fragen beantworten, bevor diese überhaupt komplett gestellt wurden. Die Eingabe nur weniger Buchstaben reicht aus, um automatisch Vorschläge zu generieren, die dem Nutzer dabei helfen sollen, passende Ergebnisse für ihn zu finden. Dies funktioniert, indem die Maschine verschiedene Muster von Anfragen ausließt, die andere Nutzer bei der Suche nach denselben Inhalten eingegeben haben. Die Suchmaschine lernt somit mit der Zeit was Nutzer sehen möchten, wenn sie bestimmte Begriffe in die Suchleiste eingeben. KI lernt neue Informationen dazu, ohne die grundlegende Struktur zu ändern. So kann sie sehr schnell auf sich verändernde Situationen reagieren und sich dementsprechend anpassen.

Starke und schwache KI

Diese Art von künstlicher Intelligenz fällt unter die sog. „schwache KI“ (engl.: weak AI oder narrow AI). Schwache KI fokussiert sich auf das Lösen konkreter Anwendungsprobleme. Schwache künstliche Intelligenz ist vor allem auf die Erfüllung klar definierter Aufgaben ausgerichtet und variiert die Herangehensweise an Probleme nicht. Dennoch beherrschen schwache KI-Programme ihre speziellen Aufgaben in Perfektion. Ein Schachcomputer beispielsweise schlägt selbst den weltbesten Schachspieler durch absolut perfekte Strategie. Alle heute existierenden Systeme fallen unter die Kategorie der schwachen KI.

Das große Ziel ist es jedoch eine starke künstliche Intelligenz (auch Superintelligenz, oder engl.: strong AI oder general AI) zu schaffen. Eine solche starke KI besitzt die gleichen intellektuellen Fertigkeiten wie Menschen und kann diese sogar noch übertreffen. Sie handelt nicht mehr nur reaktiv, sondern auch aus eigenem Antrieb, intelligent und flexibel.

Schwache KI begegnet uns jeden Tag, auch wenn es oft nicht offensichtlich ist. Der Park Assistent in modernen Autos ist nur ein Beispiel hierfür. Diese Technologie versteht welche Größe für einen Parkplatz benötigt wird und lenkt das Auto selbstständig in die Parkposition. Schwache KI findet man außerdem in:

  • Zeichen- bzw. Texterkennung
  • Bilderkennung
  • Spracherkennung
  • Individuelle Aussteuerung von Werbung
  • Automatisierte Übersetzung

Eine starke KI hingegen müsste folgende Eigenschaften aufweisen, um als solche zu gelten:

  • Logisches Denkvermögen
  • Entscheidungsfähigkeit auch bei Unsicherheit
  • Planungs- und Lernfähigkeit
  • Fähigkeit zur Kommunikation in natürlicher Sprache
  • Kombinieren aller Fähigkeiten zur Erreichung eines übergeordneten Ziels

Die Frage, ob eine starke KI ein eigenes Bewusstsein erlangen kann und welche Rolle Empathie, Selbsterkenntnis, Gedächtnis und Weisheit spielen, bleibt jedoch offen.

 

Quellen:

https://www.techopedia.com/definition/190/artificial-intelligence-ai

https://jaai.de/starke-ki-schwache-ki-was-kann-kuenstliche-intelligenz-261/

 

Golem Network – globaler Supercomputer

am 24 Jul 2017 in Aktuelles, Tech von
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Mit dem “golem project” wollen die Entwickler des Golem Networks einen dezentralen, globalen, 100% Open Source und für jeden nutzbaren Supercomputer zur Verfügung stellen. Die Teilnehmer des Projekts können ihre Rechenleistung Peer-to-Peer vermieten, bezahlt wird dabei über Ethereum Smart Contracts, direkt, anonym und frei von Mittelmännern. Die Idee hinter Golem ist so alt wie das Internet selbst. Alle schließen ihre Computer zusammen und bilden so einen Supercomputer, für alle verfügbar, ohne Zwang und Grenzen. Dabei wird Rechenkapazität von sämtlichen Usern kombiniert, von normalen Laptops bis zum großen Rechenzentrum. Ist Golem die Chance Teil von etwas Großem zu werden, oder nur ein weiterer Pipedream, der niemals Realität wird?

Golem Logo

Golem Logo

Quelle: https://bitcoinblog.de/2016/11/11/heute-beginnt-der-golem-crowdsale/

 

Wie funktioniert Golem?

Golem ist ein p2p Netzwerk, es gibt also keinen zentralen Server und jeder User genießt die gleichen Rechte. Will man nun die Kapazität des Netzwerks nutzen, oder eigene Rechenpower bereitstellen, veröffentlicht man das im Netzwerk. Das Golem Transaktionssystem verbindet dann die Anbieter (Provider) und Abnehmer (Requestor), vergleicht dabei Preise, Reputationen und die Rechenleistung der Computer. Die zu berechnenden Dateien werden dann vom Requestor zum Provider gesendet. Nach der Berechnung sendet dann der Provider per App die Daten an den Requestor. Wenn das Ergebnis einen Verifikationsprozess besteht, wird der Provider entsprechend bezahlt. Sollte ein Teilnehmer versuchen zu betrügen, z.B. indem er defekte Dateien zurückschickt, oder nicht zahlt, verliert er Reputation und wird von Golem nicht mehr zur Berechnung ausgewählt.

Golem Funktionsweise

Funktionsweise von Golem

Quelle: https://blog.golemproject.net/why-ethereum-b398df34df9b

Warum dezentral?

Die Dezentralisierung erlaubt eine vollständige Skalierbarkeit ohne ein eigenes Netzwerk und eigene Server zu betreiben. Dadurch entfallen Wartungskosten und das Netzwerk wächst von selbst mit seinen Aufgaben. Außerdem werden Fehlerquellen eliminiert und das System ist resistent gegenüber Angriffen und Zensur.

 

Mögliche Geschäftsmodelle

Weltweit wird nur ein Bruchteil der verfügbaren Rechenleistung genutzt. Könnte jeder die Rechenzyklen seines Computers frei vermieten, würde die Rechenkapazität massiv ansteigen und jeder Computer würde für seinen Besitzer kleine Geldbeträge erwirtschaften.

Golem kann überall eingesetzt werden, wo viel Rechenkapazität benötigt wird. Das umfasst zum Beispiel die wissenschaftliche Forschung, machine learning, Kryptographie und Analyse von großen Datenmengen. Greifbarer für uns ist es, Smartphones beim Ausführen von mehreren Tasks, einen Webserver in Peak-Zeiten zu unterstützen.

Als proof of concept arbeitet das Golem Team an einem weiteren Aufgabenfeld, für das auch heute schon Serverfarmen zur Verfügung stehen: CGI Rendering. Das 3D-Grafikprogramm Blender dürfte vielen ein Begriff sein – hierfür haben die Golem Entwickler bereits eine Implementierung in der Golem App geschaffen. Zum Vergleich einer regulären Renderfarm mit Golem kann ich euch diesen Blogeintrag ans Herz legen: https://blog.golemproject.net/why-should-render-farms-be-afraid-of-golem-3dd1b9e70f47

In der Kurzfassung: Golem ist nicht nur minimal schneller als eine durchschnittliche Renderfarm, sondern auch signifikant günstiger.

Golem App

Golem App

Quelle: https://blog.golemproject.net/golem-for-macos-now-live-b48d5d4c0d46

Für den Erfolg von Golem ist es aber essentiell, dass andere Softwareentwickler eigene Ideen umsetzen und Applikationen für die Golem App entwickeln. Sobald verfügbar, werden die Application Registry und das Transaction Framework flexible und effiziente Werkzeuge zur Verfügung stellen, um eigene auf Golem laufende Software zu entwickeln und vermarkten.

 

Golem Network Token

Der Golem Network Token (GNT) ist eine Kryptowährung und dient zur Zahlung der Requestors an die Provider im Golem Netzwerk. Die Technologie dahinter Basiert auf Ethereum, einer weiteren Kryptowährung (http://onlinemedien.blog/2017/07/ethereum-alternative-zu-bitcoin/). Wer das rasante Wachstum von Ethereum verfolgt hat, wird das Potenzial, aber auch das Risiko hinter Golem und GNT erkennen. GNT kann ebenfalls als eigenständige Kryptowährung erstanden werden und ist im Vergleich zu Ethereum noch sehr erschwinglich. Für jemanden der vom Konzept von Golem überzeugt ist und generell Interesse am Thema Kryptowährungen hat, kann der Kauf von GNT ein spannendes Investment sein. Ethereum oder Bitcoin kann auf verschiedenen Plattformen einfach in GNT umgewandelt werden. Ungeduldig sollte man bei dem Investment allerdings nicht sein, da die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt und der Erfolg noch ungewiss ist.

 

Fazit

Die Idee hinter Golem ist meiner Meinung nach sehr interessant und praxisrelevant. Genauso wie ich glaube, dass Kryptowährungen die Zahlungsmittel der Zukunft sind, so glaube ich, dass Rechenintensive Anwendungen bald nicht mehr von einzelnen Computern im Wohnzimmer ausgeführt werden, sondern von einem Netzwerk wie Golem. Die Dezentralität und Anonymität sind dabei weitere Vorteile, die uns unabhängig machen von Monopolen und Lobbyismus. Das Thema  und die Technologie dahinter sind sehr komplex und ich hoffe, ich konnte euch eine kleine Übersicht bieten. Wer mehr erfahren will, startet am besten auf https://golem.network/.

Quellen:

https://blog.golemproject.net/why-ethereum-b398df34df9b
https://blog.golemproject.net/golem-building-the-worlds-most-powerful-supercomputer-on-blockchain-4ccb44c328a
https://golem.network/doc/Golemwhitepaper.pdf
https://github.com/golemfactory/golem/wiki/FAQ
Heute beginnt der Golem Crowdsale
https://golem.network/

Ethereum – Alternative zu Bitcoin?

am 19 Jul 2017 in Aktuelles, Tech von
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Bitcoin hat mittlerweile fast jeder schon einmal gehört, besonders jungen, technikinteressierten Menschen sollte der Begriff Kryptowährung bekannt sein. Doch welche Alternativen gibt es zu Bitcoin? Seit Anfang des Jahres ist der Marktanteil von Bitcoin, von im Januar 90%, auf rund 50% gefallen. Hauptsächlich dafür verantwortlich ist dafür der rasante Aufstieg von Ethereum. Ich möchte euch in diesem Blogeintrag die Grundlagen und ein paar Unterschiede von Ethereum zu Bitcoin vorstellen.

Ethereum Logo

Ethereum Logo

Quelle: https://www.ethereum.org/assets

 

Der Ether(ETH), die Währung der Ethereum-Blockchain, hat sich mittlerweile als die zweitbeliebteste und auch zweitwertvollste Kryptowährung etabliert. Der Erfolg lässt sich einerseits durch die zugrundeliegende Technologie und die wachsende Unterstützung durch große Konzerne erklären, andererseits ist gerade in jüngster Zeit ein großer Hype ausgebrochen und es wollen möglichst viele auf den fahrenden Zug aufspringen. Nachdem ich selbst vor einigen Jahren Bitcoin minen wollte, aber schließlich zu faul war mich in die grundlegende Technologie einzulesen (was man bei einem Preis von über 2000€ pro Bitcoin bereut), habe ich auch relativ spät von Ethereum erfahren. Das war im März 2017, als der Wert von 1ETH ca. 75€ betrug. Mittlerweile steht 1ETH bei guten 300€, nachdem es auch die 400€-Marke bereits einmal überschritten hatte.

 

Ethereum Wachstum

Wachstum von Ethereum

Quelle: https://www.coinbase.com/charts (Screenshot am 19.06.17)

 

Die Blockchain von Ethereum

Bei Ethereum handelt es sich nicht nur um eine digitale Währung, sondern auch um eine Plattform für verteilte Apps. Diese Apps werden Dapps (distributed Apps) genannt und setzen auf sogenannte Smart Contracts.

Smart Contracts sind Computerprotokolle, die Verträge abbilden, überprüfen, oder die Verhandlung oder Abwicklung eines Vertrags technisch unterstützen. Die Kryptowährung Ether gilt dabei als Zahlungsmittel für Rechenleistung. Ein Beispiel für eine dieser Dapps ist „Golem“ (http://onlinemedien.blog/2017/07/golem-network-globaler-supercomputer), ein Projekt, das einen weltweiten Supercomputer erschaffen will. Die Dapps sind dabei alle dezentral und Open Source. Die Blockchain von Ethereum unterscheidet sich in vielen weiteren Aspekten, z.B. der benötigten Zeit, um einen Block zu verarbeiten. Die durchschnittliche Blocktime beträgt bei Bitcoin ca. 10 Minuten, bei Ethereum rund 12 Sekunden. Ethereum bietet außerdem weit mehr Möglichkeiten, als Bitcoin, weshalb auch immer mehr Unternehmen an der Technologie interessiert sind.

 

Ethereum Enterprise Alliance

Die Ethereum Enterprise Alliance ist ein Zusammenschluss aus zahlreichen Unternehmen, die Interesse an der Technologie von Ethereum haben. Zu den Befürwortern und Unterstützern zählen unter anderen BP, ING, Intel, J.P. Morgan, Microsoft, Samsung SDS und das Toyota Research Institute.

Ethereum Allicance

Ethereum Allicance

Quelle: https://medium.com/@SingularDTV/the-possibilities-and-the-enterprise-ethereum-alliance-3a11693399d2

Dieser Zusammenschluss von Namenhaften Unternehmen weckt natürlich Aufmerksamkeit und zeigt das Potenzial der Idee hinter Ethereum und Dapps.

 

Fazit

Ethereum ist weniger eine Währung, als ein Treibstoff für Smart Contracts. Das Konzept hinter ETH und den Dapps ist sehr vielversprechend, ob sich die Technologie jemals etabliert – und ob das auf der Basis von ETH sein wird, steht auf einem anderen Blatt.  Durch den Hype wurde ein sehr unnatürliches Wachstum erzielt, das eine Spekulationsblase erzeugt hat, die möglicherweise bald platzt. Die Zukunft wird zeigen in welche Richtung sich Ethereum entwickelt, ist es die Technologie des Web 3.0, oder ein gehypter Rohrkrepierer? Jedenfalls ist es spannend daran beteiligt zu sein und die Entwicklung zu verfolgen. Wenn jemand ETH kaufen will, dann bitte nur mit Geld, das ihr bereit seid zu verlieren 😉

 

Quellen:

https://www.btc-echo.de/was-ist-ethereum-ether/

http://t3n.de/news/2400-prozent-plus-ethereum-bitcoin-invest-825537/

https://www.ethereum.org/

https://www.wallstreet-online.de/nachricht/9677477-kryptowaehrung-ethereum-echte-konkurrenz-bitcoin

Net Promoter Score (NPS)

am 05 Apr 2017 in Tech von
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Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen einem Freund oder Kollegen weiterempfehlen?

Haben Sie diese Frage schon einmal in einer Umfrage gelesen? Dann wurde Ihre Antwort in den Net Promoter Score einberechnet. Denn um genau diese Frage dreht es sich alles beim Net Promoter Score (NPS).

Was ist der Net Promoter Score?

Der NPS gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde das Unternehmen weiterempfiehlt. Für Unternehmen ist der Net Promoter Score besonders interessant, da die Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung zusammenhängt mit der Zufriedenheit, Loyalität und der Wiederkaufsabsicht ihrer Kunden. Darum wird der NPS bereits von vielen Unternehmen eingesetzt.

Wie wird der Net Promoter Score erfasst?

Die Frage, zum Ermitteln des NPS, kann als einzelne Frage, zum Beispiel als Pop-up auf der Website, aber auch in Fragebögen verwendet werden.

Beim Net Promoter Score folgt auf die Frage eine Skala zur Bewertung. Auf dieser Skala wählt der Befragte nun den Grad der Wahrscheinlichkeit aus. Die Werte reichen hierbei von 0, für sehr unwahrscheinlich, bis 10, für sehr wahrscheinlich. Wichtig ist es dabei, wie bei anderen Umfragen auch, darauf zu achten, dass die Gruppe an Befragten repräsentativ ist. Zudem sollte die Befragung der Kunden kontinuierlich erfolgen. Denn, wenn der NPS über einen längeren Zeitraum regelmäßig ermittelt wird liegen vergleichbare Messergebnisse vor. Dadurch lassen sich Veränderungen der Kundenzufriedenheit besser erkennen.

Einige Anbieter, wie SurveyMonkey oder Rogator, haben die NPS-Frage bereits integriert. Dabei wird der NPS automatisch berechnet und kann in der Auswertung eingesehen werden. Da die Berechnung des NPS nicht sonderlich komplex ist kann die Auswertung auch selbst erfolgen.

Besonders hilfreich kann es sein die Frage nach dem NPS mit weiterführenden Fragen zu ergänzen. Zum Beispiel kann zusätzlich gefragt werden weshalb ein Kunde das Unternehmen weiterempfiehlt oder nicht weiterempfiehlt Dadurch lassen sich die Wünsche und Erwartungen des Kunden an das Unternehmen besser erkennen und Handlungsempfehlungen ableiten.

Wie wird der Net Promoter Score berechnet?

Die Berechnung des NPS erfolgt anhand der Antworten der Befragten. Zunächst wird in drei Untergruppen aufgeteilt:

0 bis 6: Kritiker

Die Kritiker haben eine negative Einstellung zum Unternehmen und teilen womöglich ihre negative Einstellung mit potenziellen Kunden.

7 bis 8: Passive

Die Gruppe der Passiven ist zufrieden aber nicht ausreichend, um das Unternehmen aktiv weiterzuempfehlen. Sie wird in der Berechnung des NPS nicht einbezogen.


9 bis 10: Promotoren

Netpromoterscore-Einstufung

Die Promotoren sind für das Unternehmen besonders interessant, da sie vom Unternehmen und seinen Produkten überzeugt sind. Bei ihnen ist es besonders wahrscheinlich, dass sie Freunden und Bekannten positiv vom Unternehmen berichten.

Die Berechnung erfolgt nach der Einteilung in Untergruppen durch die folgende Formel:

Element 4

Je höher der Wert ist desto besser. Theoretisch kann der NPS bei -100 bis 100 liegen. Der NPS befindet sich im KPI-Set verschiedenster Unternehmen. Zum Vergleich: Bei Audi lag der NPS im Jahr 2013 bei 40, bei Milka lag er bei 11 und bei der Commerzbank bei -22.

Vorteile

  • Leicht verständlich und gut zu beantworten für die Befragten
  • Kontinuierliches Erfassen mit geringem Aufwand
  • Einfaches und eindeutiges Ergebnis in Form einer Kennzahl für den NPS

Nachteile

  • Konkrete Handlungsempfehlungen sind ausschließlich durch den Net Promoter Score nicht möglich, weitere Fragen sind notwendig
  • Bereits kleine Änderungen in der Erhebungsmethode machen die Ergebnisse im zeitlichen Verlauf nicht vergleichbar

 

Quellen:

http://www.net-promoter.de/methode-des-nps.html (08.02.2017)

https://www.hs-heilbronn.de/4990815/nps_bvm_regionalabend_duesseldorf_2013.pdf (08.02.2017)

Gemeinschaftsstudie „Net Promoter Score Ranking“©defacto research & consulting GmbH und Universität Bamberg, 2013 Im Internet: https://www.uni-bamberg.de/fileadmin/uni/fakultaeten/sowi_lehrstuehle/absatzwirtschaft/Download/
20130418_Eigenstudie_Net_Promoter_Score_2013.pdf (08.02.2017)
Bilder:

Eigene Darstellungen

User-Centered Design (UCD)

am 01 Aug 2016 in Tech, Tools & Bücher von
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Produkte, Onlineshops und Webseiten etc. sind eben nur dann erfolgreich, wenn sie auf die Bedürfnisse, Erwartungen und Ziele der zukünftigen Nutzer zugeschnitten sind.
Was könnte daher noch hilfreicher sein als ein benutzerorientierter Prozess um ein jeweiliges Produkt zu generieren? Richtig, nichts!

Also was ist dieses „User-Centered Design“ überhaupt und wie wendet man es an?

Unter dem Begriff „User-Centered Design“ versteht man einen benutzerorientierten Prozess, der das Ziel hat, ein für den Nutzer gebrauchstaugliches (Usability) Produkt zu schaffen, welches ihm ein positives Nutzererlebnis (UX) bietet.
Der „UCD“- Prozess ist zudem ein iteratives Vorgehen, in welcher der User von Anfang an bis zur Fertigstellung des Produkts die Schlüsselfigur darstellt.
Dieses Vorgehen lässt sich in 4 Phasen gliedern:

 1. Analyse des Nutzungskontextes

a) Die Gestaltung basiert auf einem umfassenden und genauen Verständnis des Benutzers (Kenntnisse + Fertigkeiten + Erfahrungen) und seiner Aufgaben (zur Zielerreichung erforderlichen Aktivitäten), sowie dessen Arbeitsmittel und Organisation (Firmenkultur => technisch-soziales Umfeld)

 2. Entwicklung und Definition von Nutzungsanforderungen

a) Aus der Kontextanalyse werden Nutzungsanforderungen abgeleitet, die während des Entwurfsprozesses umgesetzt werden sollen.

Eigenschaften von Anforderungen

Abbildung 1: Eigenschaften von Anforderungen

3. Konzeption und Entwurf

a) Man macht die Gestaltungsidee für den Benutzer erlebbar, indem man den zuvor definierten Nutzungsanforderungen nach und nach Gestalt gibt. Dabei folgt man der „Kultur des Ausprobierens“ (=>Wegwerfen tut nicht weh) und geht von der zunächst „groben“ Gestaltung über zur „Feinen“.
b) Zu Unterscheiden gilt zwischen folgenden Prototyping-Stufen

  • Konzeptioneller Prototyp (Verbale Beschreibung)
  • Papierprototyp (Handskizze)
  • Statische Bildschirmdarstellung
  • Dynamische Simulation (Simul¬ation einfacher Abläufe)

4. Evaluation
a) Die Gestaltungslösungen/Prototypen werden nun aus der Benutzerperspektive evaluiert und je nach Anwendungsfall und Feedback weiter optimiert. Zuletzt erfolgt noch die Prüfung, ob diese auch wirklich die Nutzungsanforderungen erfüllen.

Das zentrale Merkmal des UCD-Prozesses ist ein zielorientiertes, iteratives Wechseln zwischen Analyse-, Design- und Evaluationsprozessen, sowie die Fortentwicklung ihrer jeweiligen Resultate.

Nach korrekter Anwendung dieser Methode steht eurem Unternehmenserfolg kaum noch etwas im Wege!

Zum Schluss das Ganze noch als übersichtliche Grafik zusammengefasst:

Wechselseitige Abhängigkeit menschenzentrierter Gestaltungsaktivitäten

Abbildung 2: Wechselseitige Abhängigkeit menschenzentrierter Gestaltungsaktivitäten


Quellen:

Usability Toolkit

Ergo Online

Usability in Germany

Frauenhofer FIT – Zertifizierter Usability Engineer (Ausbildung zum zertifizierten Usability Engineer Ordner 23. – 27.02.2015)

Procontext

Thinkneuro

Mannsmedia

Abbildung 1: Procontext

Abbildung 2: Ergo Online