KI: Freund oder Feind?
5 Tipps zur Automatisierung der Marktforschung
Wir sind stolz darauf, auf der IIeX 2020 in Europa mit nicht weniger als 3 innovativen Geschichten auf der Bühne zu stehen!
An Tag 1 präsentierten wir mit VodafoneZiggo, wie wir die Website-Replikation zur Optimierung ihres Online-Portfolios einsetzen. Außerdem erläuterten wir, wie wir Conjoint- und Zeitreihen-Techniken kombinierten, um die Auswirkungen auf die Marktanteile bei Produktänderungen oder -einführungen besser zu verstehen. Und an Tag 2 haben wir gezeigt, wie wir Voice Analytics eingesetzt haben, um tiefere Einblicke für die Entwicklung neuer Produkte bei Johnson & Johnson zu gewinnen.
Die Online-Überlastung: Wie VodafoneZiggo sein Portfolio mit besserer Verhaltensvorhersage optimierte
Auf dem hart umkämpften Telekommunikationsmarkt von heute stehen die Verbraucher vor einer Fülle von Online-Angeboten. Um in diesem Umfeld erfolgreich zu sein, sollte die Produktportfolio-Strategie eines Betreibers auf der Grundlage der sich ändernden Entscheidungsfindung optimiert werden. Sie müssen wissen, wie Kunden den besten Anbieter und Plan für ihre Bedürfnisse identifizieren. Und genau dabei können die genauesten Kunden- und Marktkenntnisse helfen.
Die Vermarkter wissen, dass Kaufentscheidungen und Preisvergleiche häufig online getroffen werden. Allerdings war es bisher schwierig, genau zu verstehen und vorherzusagen, wie die Kunden Produkte und Dienstleistungen online finden und auswählen. Vor dieser Herausforderung stand kürzlich VodafoneZiggo, als es sich in einem reifenden Markt differenzieren musste.
Um diese Herausforderungen für Unternehmen, die im Online-Wettbewerb stehen, zu bewältigen, haben wir die neue Filter-CBC-Lösung entwickelt, um eine Preisvergleichs-Website nachzubilden. Filter CBC ist eine Erweiterung des traditionellen Conjoint-Verfahrens, bei dem die Argumente der Verbraucher bei der Produktauswahl analysiert werden, indem verschiedene Attribute (z. B. Preis, Daten usw.) angeboten werden. Es kommt jedoch der Realität der Befragten näher, indem es sie über 100 mögliche Optionen sehen - und dann filtern - lässt. Diese Forschungstechnik liefert realistischere Ergebnisse für genauere Erkenntnisse.
In dieser gemeinsamen Präsentation von VodafoneZiggo und SKIM werden wir zeigen, wie der neue Forschungsansatz funktioniert, wie er angewendet werden kann und wie die Ergebnisse zum Geschäftserfolg von VodafoneZiggo beigetragen haben.
Datum und Uhrzeit: Di, 25 Feb 2020 um 16:00 - 16.20 Uhr
Vortragende:
"Man kann es nicht genug betonen": Sprach-KI für die Entwicklung neuer Produkte bei Johnson & Johnson
Qualitative Forschung ermöglicht es uns, durch die "Augen eines Verbrauchers" zu sehen und die Emotionen und Einstellungen hinter Entscheidungen zu verstehen. Eine robuste Stichprobe der Emotionen von Verbrauchern in großem Maßstab zu erfassen, bleibt jedoch eine Herausforderung.
Um diese Herausforderung zu meistern, hat SKIM einen neuen hybriden Ansatz für die NPD-Forschung im Frühstadium entwickelt. Durch den Einsatz eines Sprachanalyse-Tools können wir analysieren, "wie" Menschen ihre Bedürfnisse, Einstellungen und Interessen kommunizieren, um implizite Emotionen für effektivere Innovationsstrategien besser aufzudecken. In Zusammenarbeit mit Johnson & Johnson haben wir eine Fallstudie in einem aufstrebenden Verbraucher- und Gesundheitsmarkt durchgeführt: persönliches Stressmanagement
Datum und Uhrzeit: Mi, 26 Feb 2020 um 11:50 - 12.10 Uhr
Vortragende:
Datenfusion: Conjoint und Zeitreihen
Vor der Einführung oder Änderung von Produkten oder Dienstleistungen investieren die klügsten Köpfe in jedem Unternehmen Zeit und Mühe in die Bewertung der Auswirkungen solcher Produkte oder Dienstleistungen auf den Gewinn oder den Marktanteil und in das Verständnis der Kundenpräferenzen. Die Präferenzen der Kunden können zwar Aufschluss über den Marktanteil geben, aber Ersteres ist leider nicht mit Letzterem gleichzusetzen.
Eine der Methoden zur spezifischen Bewertung von Präferenzen ist die Conjoint-Methode, eine diskrete Wahlmodellierungstechnik, bei der Trade-off-Aufgaben verwendet werden, bei denen die Befragten ihre Präferenzen gegenüber Konzepten oder Produkten und einzelnen Elementen davon offenlegen, indem sie zwischen verschiedenen Produktangeboten wählen. Andererseits kann die traditionelle Zeitreihenprognose zur Vorhersage von Marktanteilen unter Verwendung von Daten über die offengelegten Präferenzen, wie z. B. Absatz, Vertrieb und Werbung, verwendet werden.
Das Problem bei der isolierten Anwendung jeder Methode besteht darin, dass man sich nicht nur auf die angegebenen Präferenzen oder nur auf historische Daten verlassen kann, um eine genaue Vorhersage der Verkaufszahlen bei der Einführung eines neuen Produkts oder einer neuen Produkteigenschaft zu treffen. Unser Ansatz zur Lösung dieses Problems besteht darin, die wichtigsten Ergebnisse der Conjoint-Analyse und der Zeitreihenprognose miteinander zu kombinieren. Dieses kombinierte Modell gibt Unternehmen die Möglichkeit, mit allen relevanten Faktoren in einem Tool zu spielen und gleichzeitig ein stabileres Modell zu haben, das auf aktuellen Präferenzen und historischen Daten basiert. In meinem Vortrag werde ich zeigen, welche Techniken verwendet werden und welche Überlegungen bei der Verschmelzung beider Welten anzustellen sind.
Datum und Uhrzeit: Di, 25 Feb 2020 um 12:00 - 12.20 Uhr
Vortragende:
