- Wer hat es getan?
- Was ist passiert?
- Wann haben sie es getan?
- Wo haben sie es gemacht (auf welchem Kanal)?
Es gibt einige sehr offensichtliche Einschränkungen. Die Daten sind historisch, sie stagnieren und sind schnell veraltet. Sie beruhen in der Regel auf internen Berichten oder Fokusgruppen, die teuer, zeit- und ressourcenintensiv sind und in der Regel viele Verzerrungen aufweisen, die sich nur schwer aus den Ergebnissen herausfiltern lassen. Außerdem ist die traditionelle Marktforschung in der Regel auf einen bestimmten Datensatz oder eine bestimmte Frage beschränkt, die analysiert werden muss.
Social Listening-Plattformen sind entstanden, um Erwähnungen und Unterhaltungen in sozialen Medien auf Kundenfeedback, direkte Erwähnungen und Diskussionen zu bestimmten Stichworten, Themen, Wettbewerbern oder Branchen zu überwachen. Ähnlich wie bei der traditionellen Marktbeobachtung sind auch Social Listening-Plattformen eher quantitativ ausgerichtet und beschränken sich auf die Verbraucher, die sich auf Twitter, Facebook, Instagram und Co. engagieren, aber es sind die qualitativen Erkenntnisse, die den Unterschied ausmachen.
Das5. W: Das Warum
Qualitative Forschung geht dem Warum auf den Grund.
Sie bringt die Meinungen, Gedanken und Gefühle der Verbraucher ans Licht und führt zu Aha-Momenten im Entscheidungsprozess, die neue Konzepte, Produkte und Marketingstrategien hervorbringen. Wenn du das "Warum" verstehst, kannst du dich besser auf den Verbraucher einstellen, seine Bedürfnisse erfüllen, seine Erfahrungen verbessern und die Markentreue fördern. Dieses Verständnis aus Online-Quellen zu gewinnen, ist eine Herausforderung für Führungskräfte in der Wirtschaft. Die Online-Welt ist riesig, unendlich groß, unstrukturiert, ständig im Wandel, sarkastisch, voller Übertreibungen, Emotionen und Emojis und unzusammenhängend. Es braucht einzigartige Fähigkeiten, um das Durcheinander zu durchbrechen. Das ist die Zukunft.
Skai treibt die Zukunft der Marktintelligenz voran
Die preisgekrönte Skai umfasst die Hauptkomponenten einer Datenstruktur: die Datenerfassungsschicht, die Datenklassifizierungsschicht und die Datenzugriffsschicht, die alle konfigurierbar sind, um die Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Mehr als 13.000 Datenquellen werden miteinander verbunden und von der Analyse-Engine harmonisiert, die Kontext und Stimmung extrahiert und Erkenntnisse generiert, die in mehr als 100 geschäftsfähigen Analysemodellen und Apps präsentiert werden.
Da die von der Plattform gewonnenen Erkenntnisse äußerst präzise und kontextbezogen sind, helfen sie, die Lebenszyklen der Produktentwicklung zu verkürzen, die Zeitspanne für die Marktbeobachtung und die Positionierung im Wettbewerb zu verkürzen und die Effektivität von Geschäftsentscheidungen und Marketingstrategien zu maximieren, was Marken näher an ihre Kunden bringt und ihnen einen Vorsprung bei der Vorhersage und Reaktion auf Trends verschafft.
Neue Funktionen, die sich über die gesamte Data Journey erstrecken, wie z. B. E-Commerce-Produktcluster, Autoren-, Zugehörigkeits- und Markenveredelung, Data Mart-Integration und ein täglicher Alert, ermöglichen es Unternehmen, Skai nahtlos in ihre bestehenden Business Intelligence-Technologien zu integrieren und gleichzeitig hochdetaillierte und prädiktive, umsetzbare Informationen für ein breiteres Spektrum von Anwendungsfällen zu erhalten, was die Wirkung von Analysen im gesamten Unternehmen erhöht.
Neue NLP- und automatische Machine-Learning-Engines (Auto ML) verbessern die Datenerfassung und -klassifizierung und helfen bei der Bewältigung einzigartiger Herausforderungen bei der Analyse externer Daten, wie z. B. Produktclustering, Autor, Zugehörigkeit und Markenverfeinerung.
Die Produktclusterung ist eine Funktion, die Produkte identifiziert, die zwar gleich sind, aber bei verschiedenen E-Tailern unterschiedliche Namen haben, und so verzerrte Analyseergebnisse verhindert. Mit einer Erkennungsgenauigkeit von über 90 % können Unternehmen diese Funktion konfigurieren und die Ergebnisse von Predictive Analytics auf ihr Geschäft abstimmen. Das bedeutet eine vorausschauende Entscheidungsfindung, die das Risiko senkt und die Geschäftsergebnisse maximiert.
Funktionen zur Verfeinerung von Autoren, Zugehörigkeit und Marken sind Teil einer Reihe neuer Funktionen zur Erkennung von benannten Entitäten (NER), die genaue Darstellungsmodelle zur genauen Identifizierung von Autoren, Forschungseinrichtungen und FMCG-Marken in einem großen Bestand ermöglichen. Das Modell vergleicht die Autoren und Marken jeder neuen Forschungsarbeit, jedes Patents oder jeder klinischen Studie und entscheidet, ob es eine Übereinstimmung gibt oder ob das Repräsentationsmodell erweitert werden sollte.
Die erweiterte Offenheit der Plattform durch die neue Data Mart-Integration bietet Unternehmen eine direkte Verbindung zu den verknüpften und klassifizierten Datensätzen von Signals Analytics, um Analysen in ihren eigenen Business Intelligence-Umgebungen durchzuführen.
Die Ausweitung der Konnektivität und Offenheit der Plattform hilft unseren Kunden, sich von schwerfälligen Analyseprojekten zu lösen und gleichzeitig ihren Bedarf an datengesteuerten und präzisen Entscheidungsprozessen zu erfüllen.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
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