Was bedeuten die Entwicklungen in der Check-In-API-Landschaft wie der Einstieg von Facebook für andere Startups mit komplementären Angeboten? Eine Antwort am Beispiel Qype.
Vor einem Monat hat die deutsche Empfehlungsplattform Qype die Check-In-Möglichkeit in die eigene iPhone-App integriert. Die Integration war mehr oder weniger eine schlichte Kopie der bekannten Check-In-Funktion. Das einzig Eigene und Interessante sind die personalisierten Empfehlungen auf Basis der Check-Ins:
Zum anderen – und das ist bisher weltweit einmalig – ist es jetzt auch bei Qype auf dem iPhone möglich, personalisierte Empfehlungen zu erhalten. Wer zum Beispiel eine Vorliebe für bestimmte Cafés in Hamburg hat, erhält auch Empfehlungen für ähnliche Cafés in Berlin.
Als ich vor einiger Zeit die Check-In-Möglichkeit bei Qype testete, dachte ich mir, dass es für Qype sinnvoll wäre, die Integration von anderen Check-In-Aktivitäten über die APIs etwa von Foursquare und Gowalla vorzunehmen; und zwar möglichst in beide Richtungen. Nicht nur wäre es für den Endnutzer einfacher und damit attraktiver, auf Qype einzuchecken, wenn er bereits einen der anderen Dienste verwendet. Zusätzlich würde Qype eine größere Menge an Daten erhalten.
Heute musste ich wieder daran denken: Es ergibt für ein Webunternehmen wie Qype Sinn, Facebook Places, sobald es in Deutschland launcht, und im Grunde alle anderen halbwegs verbreiteten Check-In-APIs, zu unterstützen. Mehr noch: Facebook Places wird aufgrund von Facebooks Größe so massiv, dass es sogar unsinnig ist, die Integration nicht schnellstmöglich vorzunehmen.
Warum?
Empfehlungen: Qype ist ein Empfehlungsportal für lokale Geschäfte. Bis zur Einführung der Check-Ins basierten diese Empfehlungen ausschließlich auf den auf der Site abgegebenen Reviews.
Grundlage der Empfehlungen: Eine entsprechend große Masse an auswertbaren Check-Ins vorausgesetzt, lassen sich Check-Ins in vielen Situationen besser als Reviews für die Bestimmung der Popularität von Orten nutzen. Das gilt sicher nicht für jede Art von Geschäft, aber allemal für Restaurants, Clubs und Bars. Zusätzlich erlauben Reviews differenziertere Aussagen als die simple Tatsache, dass ein Geschäft gut besucht ist. Aber: In der Bestimmung der Popularität und der Ähnlichkeit von Orten sind aggregierte Check-Ins eine bessere Grundlage als Reviews.
Da solche Ein-Klick-Gesten wie Check-Ins aufgrund ihrem Minimums an Aufwand eine verhältnismäßig große Masse an messbaren Aktivitätseinheiten erschaffen, sind sie hervorragend zur Auswertung auf Aggregationsebene geeignet. So schrieb ich über die Auswertbarkeit von Ein-Klick-Gesten vor kurzem:
Je kleinteiliger die messbaren Daten werden, desto besser wird ihre potentielle Auswertbarkeit.Mit den Daten aus den Ein-Klick-Gesten erhalten die Betreiber der Dienste unzählige Möglichkeiten zur Auswertung. Die über die Zeit angehäufte Datenmenge lässt sehr umfangreiche Rückschlüsse über einzelne Nutzer und die gesamte Nutzerschaft zu, die sich auf verschiedenste Weise für den Anbieter nutzen lassen.
Herkunft der Empfehlungen: Foursquare ist mit schätzungsweise 20.000 Nutzern in Deutschland sicher noch keine Webmacht. Allerdings würde es mich überraschen, wenn Qypes Check-In-Funktion von einer vergleichbaren oder gar größeren Masse an Nutzern eingesetzt würde. Selbst wenn das der Fall wäre: An die Masse an Nutzern, die Facebook Places einsetzen werden, wird Qype nicht herankommen. Qype sollte also alle Check-In-Daten aufsaugen, die es bekommen kann, mindestens aber jene von Facebook Places.
Mittel: Über die APIs von Facebook Places, Foursquare, Gowalla, etc. kann man die Check-Ins der Nutzer ablesen. Zusätzlich sollte Qype für die maximale Menge an Check-Ins auf dem eigenen System eine eigene les- und beschreibbare Check-In-API anbieten und für die populärsten Dienste den Check-In-Export anbieten. Das würde maximales Multihoming auf Nutzerseite sicherstellen. (Das kann man auch als problematisch in Bezug auf die Konkurrenzsituation ansehen. Aber mittelfristig ist diese Sicht aufgrund von Facebook Places und dortigen direkten als auch indirekten Netzwerkeffekten belanglos, während kurzfristig maximale Datenanhäufung das oberste Ziel ist, um schnell eine auswertbare Masse für erste Erfahrungen zu erhalten. Für dieses Ziel ist der maximale Mehrwert für den Endnutzer entscheidend. Wichtig bei der Konkurrenzbetrachtung ist hier also das aktuelle Zeitfenster und der Zeithorizont.)
Zweck: Das Ziel ist, so viele auswertbare Check-Ins wie möglich zu erhalten. Check-Ins sind Aussagen über die Aktivitäten an Orten. Wer die größte Datenmasse erhält und es schafft, sie auswertbar zu machen, erschafft eine effiziente Empfehlungsmaschine. Das betrifft sowohl Personalisierungen (nur für registrierte Nutzer) als auch allgemeine Empfehlungen auf Aggregationsebene (für alle Nutzer).
Qype sollte zur deutschen Check-In-Plattform oder besser: Check-In-Aggregator werden.
Das alles soll nicht heißen, dass Qype die Reviews abschaffen soll. Diese bleiben weiterhin wichtig. Es soll nur aufzeigen, welche immensen Möglichkeiten im Check-In-Bereich gerade bestehen. Check-Ins sind für Qype komplementär zu Reviews.
Diese Aussagen gelten natürlich auch mehr oder weniger für den direkten Qype-Konkurrenten Yelp, der vor kurzem in Deutschland gestartet ist.
Zusätzlich bietet sich das oben Beschriebene natürlich auch für andere Neueinsteiger im Bereich der lokalen Empfehlungen an.