In der modernen Welt von heute hinterlässt so gut wie jede Handlung eines Menschen, einer Maschine oder eines Unternehmens eine digitale Spur. Die massenhafte Quantifizierung eröffnet einige faszinierende Möglichkeiten für Konsumgüter. Mit den richtigen Daten (und den richtigen Daten-Tools) können Marken frühzeitig Signale für Veränderungen auf dem Markt erkennen und entsprechend darauf reagieren.
Durch die Überwachung und Auswertung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen - von nutzergenerierten Inhalten bis hin zu Forschungsergebnissen und Produktaussagen - können Verbrauchermarken Innovationen beschleunigen und gleichzeitig Risiken minimieren.
Die kontinuierliche Verarbeitung von Daten aus mehreren unverbundenen Quellen ist ein zu großer und komplexer Prozess, als dass er von Menschen allein bewältigt werden könnte. Deshalb setzen führende Unternehmen zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI), um ihre Datenanalyse zu verbessern und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
KI entlang der gesamten Actionable Insights Journey
Skalierte Kollektion
Mithilfe fortschrittlicher Technologien lassen sich viele der arbeitsintensiven Aufgaben im Zusammenhang mit der Erfassung und Harmonisierung großer Datenmengen automatisieren. Der im Webinar beschriebene Umfang der externen Datenerhebung wäre ohne die Hilfe fortschrittlicher Technologien nicht sinnvoll möglich gewesen. Mit Lösungen wie Skai können Kunden mehrere Datenquellen, darunter auch Nielsen, sammeln und in einem einzigen, zugänglichen Datensee zusammenfassen, der für verwertbare Erkenntnisse genutzt werden kann.
Automatisierte Klassifizierung
Es wäre fantastisch, wenn jede Marke über eine unendliche Armee von Datenerfassern verfügen könnte, die rund um die Uhr fehlerfrei Daten klassifizieren könnten. Da diese Lösung nicht machbar ist, werden intelligente Technologien benötigt, um diese Massenklassifizierungsaufgaben zu ergänzen - wenn nicht sogar vollständig zu automatisieren.
Die automatische Klassifizierung kann aus technischer Sicht eine große Herausforderung sein. Die meisten Standard-NLP-Technologien sind nicht in der Lage, das breite Spektrum an möglichen Datentypen zu berücksichtigen.
Du kannst die besten Daten aus den besten Quellen sammeln, aber wenn du keine Möglichkeit hast, sie zu organisieren, hast du am Ende nur einen Haufen von 0en und 1en. Die Kunden von Skaikönnen auf die Verkaufsdaten von Nielsen zugreifen und sie durch ein hochmodernes NLP-System filtern, das all diese Daten maschinell effizient kategorisieren kann.
Neue Informationen wahrnehmen
Die Anreicherung von Inhalten bezieht sich auf die Fähigkeit, zusätzliche Fakten aus beobachtbaren Informationen abzuleiten. Huynh veranschaulichte dieses Beispiel anhand von Rasierapparaten: Ein fortschrittliches System kann nicht nur erkennen, ob ein Rasierapparat z. B. rosa oder blau ist, sondern es kann einen weiteren Schritt tun und ihn als männlichen oder weiblichen Rasierapparat kategorisieren.
In einer früheren technologischen Ära war diese Art der zusätzlichen Klassifizierung von menschlicher Vermittlung abhängig, aber jetzt kann sie von intelligenten Systemen übernommen werden. Damit Marken wendig bleiben, brauchen sie ein System mit fortschrittlichen ML-Funktionen, das so trainiert werden kann, dass es ständig neue Variablen berücksichtigt.
Anwendung von Kundenhierarchien
Das ist die Fähigkeit eines Systems, Daten nach branchen- oder sogar geschäftsspezifischen Taxonomien zu klassifizieren. Dies ist ein wichtiger Schritt, damit Marken Fragen beantworten können, die für ihr Geschäft relevant sind. Um einen Mehrwert zu schaffen, muss ein Analysesystem wissen, was für das jeweilige Unternehmen wichtig ist.
Skalierte Validierung
KI kann die mühsame Aufgabe übernehmen, Daten zu validieren und Anomalien zu erkennen und abzuschwächen. Das ist wichtig, damit die gewonnenen Erkenntnisse nicht durch einzelne Ausreißer verfälscht werden.
Vorschau auf zukünftige Märkte
Mit genügend historischen Daten können fortschrittliche Systeme vorhersagen, wie sich die Trends in den nächsten Quartalen - und sogar Jahren - entwickeln werden.Mit historischen Daten aus einer Vielzahl von Quellen können fortschrittliche Analysesysteme Modelle erstellen, die auf der Entwicklung vergangener Trends basieren. Diese Modelle können verwendet werden, um eine ähnliche Entwicklung neuer Trends vorherzusagen. Vorausschauende Erkenntnisse helfen Marken, fundierte Produktentscheidungen zu treffen, die auf dem Wissen beruhen, wie Trends in den nächsten Quartalen oder sogar Jahren auf- oder absteigen werden.
Die genauesten Vorhersagen entstehen durch die Kombination mehrerer Quellen (z. B. POS-Informationen, die Stimme des Verbrauchers, Innovationsindikatoren, Wettbewerbstrends und andere) und nicht nur durch historische Verkaufszahlen oder Social Listening.
Durch die Nutzung mehrerer externer Datenquellen mit KI können Unternehmen jeder Größe fundiertere Entscheidungen treffen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.
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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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