Hunch – noch eine "Entscheidungsmaschine"
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Benjamin Thiessen, Fr, 19. Jun. 2009
in Aktuelles

Hunch – noch eine "Entscheidungsmaschine"

Der Trend geht zu „Entscheidungsmaschinen“, wenn man den Nachrichten der letzten Wochen glauben darf. Microsoft hat seine neue Suchmaschine Bing bereits als „Decision Engine“ positioniert, Janina hat vor ein paar Wochen Let Simon Decide vorgestellt und jetzt ist Hunch neu am Markt und soll uns ebenfalls dabei helfen, die richtige Entscheidung zu treffen.

Die Gründerin von Hunch ist übrigens keine Unbekannte: Caterina Fake gehört zu den Gründern von Flickr und hat vor Ihrem Weggang bei Yahoo auch an Yahoo Answers mitgearbeitet.


Auf den ersten Blick erscheint Hunch wie eine weitere Seite, auf der man eine Frage stellt und darauf eine
Antwort erhält – wie es auch schon Yahoo Answers / Clever, Lycos iQ & Co. vorgemacht haben. Bei genauerem Hinsehen merkt man aber, dass das Spiel hier etwas anders läuft. Nachdem eine Frage gestellt wurde, können andere Nutzer Fragen zu dieser Frage hinzufügen, deren Beantwortung bei der Beantwortung der eigentlichen Frage hilft. Das klingt zunächst etwas kompliziert, lässt sich aber an einem Beispiel einfach erklären:

Frage: „What’s the best laptop for me?“ hinzugefügt von „jon“
1. Zusatzfrage: „What display size would you prefer?“ hinzugefügt von „jon“ -> „less than 12 inches“
2. Zusatzfrage: „Would you prefer a „netbook“ with a screen 10 in. or smaller, even though it may offer less memory and speed“? hinzugefügt von „jon“ -> „No“

6. Zusatzfrage: „Do you prefer a lighter weight or heavier/ more sturdy?“ hinzugefügt von „gautam“ – „Lighter“

8. Zusatzfrage: „Will you be traveling frequently with this computer?“ hinzugefügt von „jon“ – „Yes“
9. Zusatzfrage: „Does trendiness play a role when choosing your computer?“ hinzugefügt von „laciespring“

Auf diese Weise grenzt man selbst die Antwortmenge immer mehr ein. Am Ende steht eine konkrete Empfehlung. Ist das – wie hier – ein Produkt, wird auch ein Link zu einem Shop angezeigt. Man kann auch nachschauen aufgrund welcher Antworten die Empfehlung abgegeben worden ist und eine Bewertung der Empfehlung abgeben.
Eine solche Abfrage zur Ermittlung des tatsächlichen Bedarfs des Nutzers ist nicht ganz neu im e-commerce. In der Regel geschieht dies jedoch gemäß vorgegebenen Angaben des Shop-Betreibers, nicht mithilfe der Nutzer selbst.
Bei den meist übersichtlichen Eingrenzungsmöglichkeiten bei Hardware denke ich auch, dass eine Vorgabe des Anbieters ausreichend sein kann. Die Transparenz, aufgrund welcher Angaben das Ergebnis ausgewählt wurde, und die Bewertungsmöglichkeiten als Feedback können jedoch dabei helfen, diese Vorgaben zu verbessern.

Diese kommerziellen Themen sind aber auch nur ein Teil von Hunch. So gibt es zum Beispiel auch wirklich wichtige Fragen wie „Which Star Trek character am I?“ oder „Should I change my underwear?“.
Hier zeigt sich dann auch die Kreativität der Nutzer. Insgesamt scheint die Nutzerbasis (und damit auch die Datenbasis) jedoch noch sehr klein, man trifft immer wieder auf die gleichen Nutzer.
Man darf gespannt sein, wie sich das Angebot mit einer breiteren Nutzerbasis entwickelt.

2 Kommentare

  1. Stefan Bornemann sagt:

    Hallo Heike,

    danke für Deinen Beitrag. So skeptisch wie Abacus sollte man aber gar nicht sein. Warum probieren wir diesen Ansatz nicht einfach mal aus?

  2. Abacus sagt:

    Grade bei Artikeln wie Notebooks, Autos, Uhren, Mobiltelefonen usw. wird das nie funktionieren, da die Leute keine wirkliche Antworten auf ihre Fragen, sondern ihre eigene schon feststehende Entscheidung bestätigt haben wollen.

    „Ich will ein Notebook mit 13″, möglichst flach und ohne viel Schickschnack. Der Preis sollte gut sein. Robust muss es sein. Design ist mir nicht so wichtig. Eine bestimmte Marke oder Betriebssystem auch nicht. Ich muss halt damit Arbeiten können“ – Ein halbwegs aufmerksamer Verkäufer erkennt die Wünsche des Kunden und wird ihm das zeigen was er wirklich will (ein 13″ MacBookPro) und nicht die Netbooks die eine Suchmaschine darauf hin auswerfen würde 🙂

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