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Wie Convolutional Neural Networks (CNNs) die Effizenz von Marketingkampagnen um ein Vielfaches steigern können

Predictive Analytics bietet für Unternehmen enorme Möglichkeiten zur Optimierung der eigenen Marketingmaßnahmen. Insbesondere der Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) kann die Möglichkeiten des eigenen Marketings stark erweitern. Durch das Erlernen aktueller und vergangener Trends und Verhaltensweisen können künstliche neuronale Netzwerke und Deep Learning Verfahren Vorhersagen zu künftigen Resultaten von Marketingkampagnen treffen.

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Convolutional Neural Networks (CNN) und Marketing

Neuronale Netze stellen lernende Systeme dar, die ihre Funktion im Laufe der Zeit stetig verbessern. Convolutional Neural Networks kann man beispielsweise effektiv dazu nutzen, um potenzielle Kunden in verschiedene Zielgruppen zu unterteilen. Unter Zuhilfenahme von neuronalen Netzwerken kann man Kundendaten basierend auf Gemeinsamkeiten wie z.B. Demografie oder Standort segmentieren. Neuronale Netzwerke kann man außerdem dazu verwenden, noch prägnantere Segmente zu erstellen, die auf sehr detaillierten Grundlagen, wie dem individuellen Kaufverhalten oder Reaktionen auf Marketinginhalten basieren, wie beispielsweise dem Herunterladen eines bestimmten E-Books oder der Anmeldung für einen Newsletter.

Unsere Experten haben umfassende Erfahrungen zu allen Anwendungen des Data Mining und Predictive Analytics. Novustat berät Sie gerne zur Umsetzung Ihres eigenen Predictive Analytics Projekts. Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Erstberatung!

Für das Marketing ist es wichtig zu wissen, ob Kunden positiv auf ein Produkt oder eine Dienstleistung reagieren. Die Reaktion von Kunden wird dabei durch viele Faktoren und Trends beeinflusst, wie beispielsweise den sozio-ökonomischen Status, den geografischen Standort oder die demografische Faktoren. Andere wichtige Einflussfaktoren sind individuelle Emotionen und die Haltung gegenüber bestimmten Produkten und Dienstleistungen. Für die Ermittlung dieser Einflussfaktoren sind traditionelle Algorithmen in der Regel nicht geeignet. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und dem Einsatz von CNN und Deep Learning Verfahren kann die Kundensegmentierung und das Micro-Targeting viel effektiver durchgeführt werden.

Ein typisches Anwendungsbeispiel für Convultional Neural Networks ist die Optimierung von Direktmailing-Kampagne. Ein neurales Netzwerk kann hierzu Daten analysieren wie beispielsweise das zuletzt von Kunden gekaufte Produkt, das Datum des ersten Produktkaufs oder die Zeit zwischen der Veröffentlichung eines neuen Produkts und dem Kauf des Produkts vergangen ist. Durch die Analyse der mit jedem dieser Käufe verbundenen Verhaltensmuster kann ein Convolutional Neural Network für jeden Nutzer die Wahrscheinlichkeit einschätzen, mit der eine Werbe-Mail geöffnet wird. Mit diesen Verfahren kann man die Antwortrate für E-Mail-Marketing oft bedeutend steigern.

Wie funktioniert ein Convolutional Neural Network eigentlich?

Ein neuronales Netzwerk besteht aus Hunderten, Tausenden oder Millionen von Neuronen, die als Einheiten bezeichnet werden und über drei miteinander verbundene Layer verfügen. Diese Layer bestehen aus Convolutional Input-Layern (Eingabeschicht), die Informationen von einer externen Quelle empfangen, die das Convolutional Neural Network verarbeiten und „erlernen“ muss. Zudem existieren Output-Layer (Ausgabeschicht), die eine Antwort auf die vom Netzwerk verarbeiteten Informationen ausgeben. Zusätzlich verfügen neuronale Netzwerke über hidden Layer, die sich zwischen Input- und Output-Layern befinden.

Ein Convolutional Neural Network (CNN) bzw. Neuronales Netzwerk für Deep Learning
Aufbau eines Convolutional Neural Network (CNN) für Deep Learning

Convolutional Neural Networks „lernen“ mithilfe eines Backpropagation-Algorithmus. Dabei vergleichen sie einen tatsächlichen Output mit einem erwarteten Output und korrigieren sich ggf. selbst. Somit wird dann die Fehlerquote zwischen dem tatsächlichen und dem erwarteten Output verringert. Sobald der Punkt erreicht wird, an dem ein Convolutional Neural Network mit den momentanen Daten nicht weiter verbessert werden kann, kann es mit einem neuen Datensatz versorgt werden. Nach einem weiteren Durchlauf ist zu erwarten, dass der Output genauer ist und eher dem erwarteten Output entspricht. Die Architektur eines neuronalen Netzwerks ist dabei von biologischen Neuronen im menschlichen Körper inspiriert. Diese können mithilfe einer Aktivierungsfunktion ein- und ausgeschaltet werden. Wie bei herkömmlichen Maschinenalgorithmen gibt es auch hier bestimmte Werte, die neuronale Netze in der Trainingsphase „erlernen“.

In der Regel setzt man Convolutional Neural Networks häufig für die Bilderkennung ein. Dieses Verfahren kann man aber auch dazu nutzen, um Schlüsselwörter zu erkennen, die Nutzer in Suchmaschinen oder auf Webseiten eingeben. Zudem ist es beispielsweise möglich, die Customer Journey von Kunden auf Unternehmenswebseiten oder Trends im Internet mit Hilfe von Convolutional Neural Networks zu verfolgen.

Convolutional Neural Networks (CNNs) und Deep Learning für das Marketing einsetzen

Convolutional Neural Networks stellen eine wertvolle Ressource für das Marketing dar. Denn CNNs können die zukünftige Ergebnisse von Marketingkampagnen abschätzen und Trends am Markt erkennen. Durch den Einsatz von Convolutional Neural Networks kann ein Unternehmen Predictive Analytics schneller und effektiver durchführen und somit seinen Erfolg langfristig sichern.

Weiterführende Quellen zu CNN & Deep Learning

Aggarwal: Neural Networks and Deep Learning

Gentsch: Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service

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