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Werbemitteldatenbank Neuer Kantar-Ansatz LINK+ sorgt dafür, dass dank Werbemitteltests kein Geld mehr verbrannt wird
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Der zweite Tag der IIeX Die Marktforscher haben das Künstliche-Intelligenz-Fieber
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von Holger Geißler, marktforschung.de
Konferenzen, wie die IIeX in Amsterdam, sind gute Indikatoren dafür, welche Buzzwords eine Branche gerade bewegen. Die Marktforscher haben eindeutig KI-Fieber. Kaum eine Präsentation kam ohne das neue Zauberwort aus, auch wenn manchmal offenblieb, wie und in welcher Form Künstliche Intelligenz verwendet wurde. Erstaunlich ist dabei, dass die konkretesten KI-Anwendungsbeispiele von etablierten Instituten wie Kantar und Ipsos präsentiert wurden. Im Unterschied dazu blieb z.B. der Beitrag des Londoner Machine-Learning Startup Klydo abstrakt.
Ipsos zeigt, wie man mit KI und Social-Media-Daten Innovationen finden kann
Deutlich ausführlicher zeigten Sandro Kaulartz, Chief Research Officer von Ipsos, und James Sallows, Marktforscher beim britischen Pharmaunternehmen GlaxoSmithKline, wie man mithilfe unstrukturierter Social-Media Daten und Künstlicher Intelligenz Innovationen für die Kategorie "Erkältungsmittel" finden kann. Mit Hilfe eines Pilotprojekts zum Thema "Kite-Surfing" wurde ein Lead-User Ansatz und ein Neural Network Modell entwickelt, die dann auf die Kategorie "Ekältungsmittel" übertragen wurden. Übrig blieben nach der Recherche zahlreiche sehr konkrete User-generierte Innovationen, mit denen GSK das Produktmanagement inspirieren kann.
Kantar zeigt, wie man mit einem Facebook-Chatbot spannende Insights generiert
Ein einziger Konferenzbeitrag kann den Ausschlag darüber geben, ob sich der Besuch einer Konferenz gelohnt hat oder nicht. Ein solcher Beitrag war der Vortrag von Karlien Kriegler, Client Director, und David Wright, Innovation Lead, beide von Kantar, gemeinsam mit ihrer Kundin Charlene Van Zyl, Head of Customer von Woolworths. Ausgangsfrage war: "Wie kann man Südafrikaner für Ernährung begeistern?" Oder konkreter: "How to sell more chocolate on a Thursday?" Statt einer klassischen Tagebuchstudie sollte der Ansatz deutlich näher und enger am Befragten sein. Die methodische Lösung war der Einsatz eines Facebook-Chatbots, der die Teilnehmer tagsüber regelmäßig zu ihrem Essverhalten befragte. Nicht im Stil eines Online-Fragebogens, sondern als weiblicher Chatbot "Serena", die sich mit den Teilnehmern lebhaft im Facebook Messenger über ihre letzte Mahlzeit unterhielt. Die ausschließlich offenen Antworten der Befragten wurden gesammelt und mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz aufbereitet und analysiert. Rekrutiert und ausgesteuert wurden die Teilnehmer nach demographischen Kriterien über Facebook-Ads. Das Incentive für die Befragten gab es für jeden Tag, an dem sie mit Serena chatteten. Ein systematischer Rekrutierungsbias, so die Autoren, wäre nicht zu beobachten gewesen. Die Daten seien vergleichbar mit bereits vorhandenen Category-Studien, aber sehr viel detaillierter. So wurden alle drei Fragen zum Nahrungskonsum beantwortet: "Wann", "Was" und "Warum". Die präsentierte Fülle an Insights und Inspiration, die die Methode generierte, war erstaunlich. So konnte die Ausgangsfrage, wie man an einem Donnerstag mehr Schokolade verkaufen kann, ausführlich beantwortet werden. Der Ansatz war auch deshalb spannend, weil das Vorgehen problemlos auf weitere Kategorien und Fragestellungen übertragbar ist. Und weil den Befragten das Chatten mit Serena so viel Spaß machte, dass sie auch nach Beendigung der Studie weiter mit Serena kommunizieren wollten.
Sentient zeigt, wie Menschen emotional auf Spots reagieren
Die visuell beeindruckendste Präsentation kam von Aaron Reid von Sentient Decision Science, auch wenn die Powerpoint-Präsentation zwischenzeitlich versagte und die eingebetteten Spots nur noch in Zeitlupe zu sehen waren. Er zeigte, wie das amerikanische Institut mithilfe einer Facial Coding-Software Werbespots testet. Die Probanden werden dabei gefilmt, während sie den Spot anschauen. Die Software analysiert dann, welche emotionalen Reaktionen unterschiedliche Sequenzen hervorrufen. Von den gezeigten emotionalen Verläufen erinnerte das Vorgehen an das Kölner Institut September, die mittels physiologischen Parametern wie Hautwiderstand ähnlichen Reaktionen auf der Spur sind.
Phebi gewinnt den Startup-Wettbewerb
Den Startup-Wettbewerb mit 20.000 € Preisgeld konnte das englische Unternehmen Phebi für sich entscheiden. Das Unternehmen hat eine Software entwickelt, mit deren Hilfe Audiofiles automatisiert transkribiert und auf emotionale Reaktionen hin untersucht werden können.
Lesen Sie hier einen Bericht zum ersten Tag der IIeX 2020.
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