Erfolgsfaktor Predictive Analytics: Wie Barack Obama die Wahl gewann

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Einzigartige Datenbasis

Eine der Stärken der Obama-Kampagne war die Datenbasis, auf der sie ihre verschiedenen Modelle erstellten. Anders als in den meisten europäischen Ländern sind in den USA umfassende Daten darüber zugänglich, wer bei welcher Wahl seine Stimme abgegeben hat. Dieses sogenannte „Voter File“, eine amerikanische Besonderheit, ergänzte Obamas Team in einer Weise, wie man es in Europa schwer nachahmen könnte: Daten zu politischen Präferenzen der Wähler lassen sich in den USA durch die Registrierungen als Unterstützer einer bestimmten Partei gewinnen.

Diese Registrierung ist deswegen wichtig und relativ beliebt, weil sie zur Teilnahme an den Vorwahlen berechtigt, bei denen die Parteien ihre Kandidaten auswählen. Darüber hinaus verwendete Obamas Team zugekaufte Marketingdaten, die in den USA ebenfalls in einer extremen Vielfalt und Detailtiefe verfügbar sind. Dazu kamen umfangreiche eigene Telefonbefragungen, wie sie sich nur eine finanzkräftige Organisation wie die Obama-Kampagne leisten kann.

Diese einzigartige Datenbasis führte zu extrem hilfreichen und wertvollen Prognosen. Die dazu verwendeten Modellierungsmethoden waren vor allem bei der Vorhersage der Wahlergebnisse auf Bundesstaatsebene innovativ. Bei der Steuerung der Wahlhelfereinsätze genügten an gängige Standards des Direktmarketings angelehnte Modelle, um die Obama-Kampagne mit unerreichter Präzision zu steuern.

Was die Republikaner im nächsten Wahlkampf besser machen wollen

Die Republikaner haben aus dieser Niederlage die Konsequenzen gezogen. Beim Vortrag von Amelia Showalter (Director of Digital Analytics bei der Obama-Kampagne 2012) bei der Predictive Analytics World 2015 in Berlin war zu erfahren, dass man von fast allen republikanischen Kandidaten für die nächste Präsidentschaft weiß, dass sie jeweils ein hochkarätiges Data-Science-Team aufgestellt haben, um das Desaster vom letzten Mal nicht zu wiederholen. Nur bei einem ist man sich nicht sicher: Donald Trump.

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