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Redaktion: Heinz Schmitz


Algorithmen kreieren fiktive Marketing-Personen

fiktive Zielgruppe
Werbetreibende jagen immer speziellen Zielgruppen hinterher. (Quelle: Stephanie Hofschlaeger / pixelio.de)

Computer könnten Konsumenten bald aufgrund ihrer Interaktion in den sozialen Medien in Marketingsegmente einteilen. Das zumindest zeigt eine Forschergruppe der Penn State University (http://upenn.edu), die in einer Studie Infos von Social-Media-Accounts genutzt hat, um damit automatisch "Buyer Personas" zu kreieren.

 

Die Marktforschung entwickelt typischerweise fiktionale Buyer Personas einer bestimmten Nutzergruppe beziehungsweise Zielgruppe, basierend auf deren soziodemografischen Merkmalen, Bedürfnissen, Herausforderungen, Handlungsmustern, Kaufverhalten. Das gibt Marketing-Profis ein besseres Verständnis für die Verhaltensweise einer bestimmten Zielgruppe, erklärt Studienautor James Jansen.

 

"Dieser Prozess ist nicht nur sehr zeitaufwendig und teuer, sondern die kreierten Personen können auch sehr schnell, aufgrund von veränderten Bedingungen, wieder obsolet werden", fügt Jansen hinzu. Vom Computer entwickelte fiktive Personen können hingegen in Echtzeit und mit sehr geringen Kosten kreiert werden.

Die Forscher haben die Algorithmen entwickelt, um Daten von 188.000 Abonnenten einer News-Webseite zu bearbeiten. Die Daten beinhalteten das YouTube-Profil der untersuchten Gruppe, welche Infos über Geschlecht, Alter, Wohnort sowie die Interaktion mit anderen Videos und die Themen der angesehenen Videos enthielten. Insgesamt postete die News-Seite über 2.800 Videos auf YouTube, auf die 30 Mio. Nutzer in 217 Ländern zugriffen. Der Algorithmus identifizierte, wie bestimmte Gruppen mit den Informationen dieser News-Videos umgingen.

 

"Journalisten wollen immer ein besseres Verständnis dafür haben, wer ihre eigentlichen Leser sind", meint Jansen. "Sie können die Information verwenden, um ihre Leser mit besseren Headlines, Content und so weiter zu versorgen." Die Methode ist jedenfalls auch in anderen Gebieten einsetzbar und skalierbar bis weit in die Millionen von Nutzern. "Wir könnten auch andere Typen von Daten der sozialen Medien verwenden, wie zum Beispiel von Facebook oder Twitter", verdeutlicht Jansen abschließend die Vorgangsweise der Wissenschaftler.

(Quelle: www.pressetext.de)

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