Mit einer Kombination aus Machine Learning und statistischen Modellen ist es der Künstlichen Intelligenz möglich, Käufe akkurat zu prognostizieren.
In der Vergangenheit haben viele Unternehmen ihre Marketingstrategien anhand von Kundenbefragungen und Vorhersagen auf Basis von Verkaufszahlen verbessert. Jedoch sind diese Methoden zeitaufwändig und ungenau. Unser Algorithmus ist deutlich präziser“, sagt Chefentwickler Toshihiko Yamasaki von der Universität Tokio.
Das Forschungsteam sammelte für die Entwicklung des Algorithmus zuerst Social-Media-Daten von Followern bekannter Marken. Mit etablierten Machine-Learning-Methoden analysierten die Wissenschaftler die Fotos, die von diesen Usern gepostet werden sowie häufig verwendete Hashtags.
Verhaltensmuster bei Brands
Die Künstliche Intelligenz erkannte, dass Menschen im Umgang mit Marken auf Social Media bestimmte Verhaltensmuster zeigen. Es ist dem Algorithmus möglich, anhand dieser Verhaltensweisen zu erkennen, ob ein User dabei ist, sich einem neuen Brand zuzuwenden. Die Forscher überprüften ihre Ergebnisse mithilfe von Fragebögen und Informationen über vergangene Einkäufe von Social-Media-Nutzern.
Laut Yamasaki sind die Prognosen des Algorithmus sehr exakt. Er könne Betreibern von Marken dabei helfen, Werbekampagnen im Social Web zu planen oder die richtigen Influencer für Kooperationen zu finden. Einkaufszentren können auf diese Weise die richtigen Geschäftsketten in ihre Läden aufnehmen.
PA/red
