{"id":2022,"date":"2026-08-13T08:18:22","date_gmt":"2026-08-13T06:18:22","guid":{"rendered":"https:\/\/schlichtegroll.de\/?post_type=blog&p=2022\/"},"modified":"2026-08-13T08:20:28","modified_gmt":"2026-08-13T06:20:28","slug":"von-google-zu-mcdonalds","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/schlichtegroll.de\/en\/blog\/von-google-zu-mcdonalds\/","title":{"rendered":"Von Google zu McDonald’s"},"content":{"rendered":"\n

12.08.26<\/p>\n\n\n\n

Wer sich mit digitalem Marketing besch\u00e4ftigt, kennt diese Mechanik nur zu gut. Google zum Beispiel wei\u00df seit vielen Jahren, wonach wir suchen und was uns zur\u00fcckbringt. Meta analysiert bei Instagram und Facebook jedes Scrollverhalten, um uns im \u00d6kosystem zu halten. Das ist l\u00e4ngst Grundwissen und arbeiten damit t\u00e4glich.<\/p>\n\n\n\n

Der Unterschied bei McDonald’s liegt nicht im Prinzip, sondern am Ort. Ein Fast-Food-Konzern betreibt sein Gesch\u00e4ft eigentlich mit Burgern und doch nicht mit Daten, oder?

Es nutzt aber die gleiche Vorhersagemodelle wie ein reiner Tech-Konzern. Datenanalyse ist schon l\u00e4nger kein Nischenthema f\u00fcr Plattformen mehr, sondern branchen\u00fcbergreifender Standard.<\/p>\n\n\n\n

Die Verschiebung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ich beobachte diese Entwicklung seit den fr\u00fchen Jahren des Onlinehandels. Damals war es schon bemerkenswert, wenn ein Shop wusste, welche Produkte ein Kunde zuletzt angesehen hatte. Heute reicht das definitiv nicht mehr aus, um \u00fcberhaupt als datengetrieben zu gelten. Der Standard ist die zuverl\u00e4ssige Vorhersage, nicht die reine Auswertung der Vergangenheit.<\/p>\n\n\n\n

Das gilt auch l\u00e4ngst nicht mehr nur f\u00fcr Plattformen, deren Gesch\u00e4ftsmodell auf Werbung basiert. Fluggesellschaften, Supermarktketten, also alle die mit Rabatt- & Kundenkarte oder Apps. Nur redet kaum jemand dar\u00fcber, weil es nicht ins Bild passt, das wir von diesen Marken haben oder sollen.<\/p>\n\n\n\n

Was McDonald’s \u00fcber seine Kunden wei\u00df<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ein Journalist wollte wissen, was McDonald’s \u00fcber ihn gespeichert hat. \u00dcber das kalifornische Datenschutzgesetz forderte Reece Rogers, wie er bei Wired<\/a> beschreibt, eine Kopie seiner Nutzerdaten an. Die Antwort kam als Dokument mit 515 Seiten.<\/p>\n\n\n\n

Darin stand also mehr als eine Liste bestellter Burger und gesammelter Treuepunkte. McDonald’s speist diese Daten in pr\u00e4diktive Modelle ein und berechnet daraus, wie sich der Kunde in Zukunft verhalten wird. F\u00fcr Rogers sagte das System die Anzahl seiner Besuche und seine durchschnittlichen Ausgaben f\u00fcr die kommenden sechs Wochen voraus. Zus\u00e4tzlich berechnete es eine Abwanderungswahrscheinlichkeit , die bei ihm bei null lag, er gilt also als \u00e4u\u00dferst treuer Kunde.<\/p>\n\n\n\n

Interessant wird es bei den Details<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Rogers wurde in interne Kategorien eingeordnet, etwa \u201eFood-Led Afternoon Snack” oder \u201eOn the Go Lunch in a Rush”. Das System erkannte eine gro\u00dfe Di\u00e4t-Cola als sein Lieblingsprodukt und speicherte jeden gescannten Code aus dem Monopoly-Gewinnspiel. Dazu kommen interne Bewertungsgruppen wie \u201eCV2″, deren genaue Bedeutung au\u00dferhalb des Unternehmens niemand kennt.<\/p>\n\n\n\n

Personalisierung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

McDonald’s \u00e4u\u00dferte sich auf Anfrage von Wired und erkl\u00e4rte, die Datenverarbeitung diene der Personalisierung des Kundenerlebnisses, um relevantere Angebote ausspielen zu k\u00f6nnen. Das ist die erwartbare und im Kern auch plausible Begr\u00fcndung. Jedes Unternehmen mit Loyalty-Programm verfolgt genau dieses Ziel.<\/p>\n\n\n\n

Was Kritiker daran st\u00f6rt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Genau hier setzen die kritischen Stimmen an. Jeff Chester vom Center for Digital Democracy nennt die Praxis \u201ekommerzielle \u00dcberwachung”. Das ist eine deutliche Formulierung, aber sie beschreibt einen realen Mechanismus, keine \u00dcbertreibung.<\/p>\n\n\n\n

Lorrie Cranor von der Carnegie Mellon University kritisiert vor allem die Verst\u00e4ndlichkeit. Die Datenformate seien f\u00fcr normale Nutzer kaum nachvollziehbar, deshalb brauche es klarere Aufkl\u00e4rung schon beim Registrierungsprozess. Das ist ein Punkt, den ich f\u00fcr den eigentlich entscheidenden halte.<\/p>\n\n\n\n

Nicht die Datenerhebung selbst ist das Problem, sondern die L\u00fccke zwischen dem, was Nutzende beim Anmelden und Nutzen erwarten, und dem, was tats\u00e4chlich passiert.<\/p>\n\n\n\n

Ari Ezra Waldman von der University of California weist auf einen weiteren Aspekt hin. Die eigentliche Gefahr liegt nicht im einzelnen Burger-Kauf, sondern in der jahrelangen Verkn\u00fcpfung vieler kleiner Datenpunkte. K\u00fcnstliche Intelligenz macht aus isolierten Informationen ein sehr genaues Bild des Tagesablaufs.<\/strong> Ein einzelner Kauf ist belanglos. Tausend K\u00e4ufe \u00fcber Jahre, verkn\u00fcpft und analysiert, sind es nicht mehr.<\/p>\n\n\n\n

Was das bedeutet<\/strong><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Unternehmen, die eine Kunden-App oder ein Loyalty-Programm planen oder \u00fcberarbeiten wollen, sind zwei Punkte relevant:<\/p>\n\n\n\n