{"id":8023,"date":"2018-03-13T18:00:44","date_gmt":"2018-03-13T18:00:44","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/de\/insights\/brand-marketing-machine-learning\/"},"modified":"2025-12-01T16:55:32","modified_gmt":"2025-12-01T16:55:32","slug":"3-brands-3-innovative-wege-machine-learning-einzusetzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/3-brands-3-innovative-wege-machine-learning-einzusetzen\/","title":{"rendered":"3 Brands – 3 innovative Wege, Machine Learning einzusetzen"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

In der umk\u00e4mpften Retailbranche kommt es heutzutage vor allem auf Relevanz an. Machine Learning ist daf\u00fcr das Tool der Wahl. Diese Technologie ist in der Lage, gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren und dadurch Trends und neue Kundenvorlieben zu identifizieren sowie Prognosen zur zuk\u00fcnftig effektivsten Interaktion zwischen K\u00e4ufern und Unternehmen zu treffen.<\/p>\n

Die folgenden drei Brands setzen Machine Learning ein, um sich besser mit ihren K\u00e4ufern zu vernetzen. Sie nutzen Big Data, um das Markenerlebnis kanal\u00fcbergreifend zu personalisieren.<\/p>\n

1. Under Armour<\/strong><\/h3>\n

Under Armour hat Machine Learning in die Fitness App des Unternehmens, Record<\/a>, integriert. Die App analysiert die Gesundheit und Fitness ihrer User kontinuierlich; dazu nutzt sie Daten aus vielf\u00e4ltigen Quellen: Apps anderer Anbieter, Smart Watches, Daten, die die User direkt eingeben usw. So kann sie den Usern effektive, individuelle Ratschl\u00e4ge zur Ern\u00e4hrung und zum Trainingsprogramm geben.<\/p>\n

\"\"Abbildung \u00a9 Under Armour.<\/p>\n

\u201eDie App basiert ihre Empfehlungen sowohl auf den Ergebnissen anderer User mit \u00e4hnlichem Gesundheits-\/Fitnessprofil, als auch auf physiologischen und Verhaltensdaten sowie Informationen aus Ern\u00e4hrungsdatenbanken\u201c, so der Business Insider<\/a>. Die App ber\u00fccksichtigt zudem Faktoren wie Schrittzahlen, Ern\u00e4hrung, Schlafrhythmen sowie Trainingsdaten, zum Beispiel Herzschlag, Geschwindigkeit, Distanz und verbrannte Kalorien.<\/p>\n

Damit ist die App im Prinzip ein mobiler Personal Trainer und somit eine wertvolle, personalisierte und ausgesprochen einfach nutzbare Ressource. Je mehr man sie nutzt, umso besser lernt sie den User kennen \u2013 und umso besser kann sie ihre Empfehlungen auf die individuellen Bed\u00fcrfnisse anpassen.<\/p>\n

2. Mazda <\/strong><\/h3>\n

Mazda setzte Machine Learning ein, um die richtigen Influencer f\u00fcr die Promotion eines neuen Modells, des CX-5, auf dem SXSW Festival in Austin<\/a> zu identifizieren.<\/p>\n

Das japanische Automobilunternehmen kooperierte dabei mit Influential: Diese Influencer- und Marketingplattform nutzte die KI von IBM Watson, um k\u00fcnstlerisch veranlagte, extrovertierte Menschen in den sozialen Medien aufzusp\u00fcren; dieser Pers\u00f6nlichkeitstyp passte besonders gut zu den Fans des Festivals.<\/p>\n

\"\"Abbildung \u00a9 Mazda.<\/p>\n

Influential analysierte mittels Machine Learning Posts in den unterschiedlichen sozialen Netzwerken, um im ersten Schritt herauszufinden, anhand welcher Indikatoren sich diese Personen identifizieren lassen \u2013zum Beispiel Ausrufezeichen und Emojis. Anschlie\u00dfend bestimmte das System die idealen Kandidaten.<\/p>\n

F\u00fcr das SXSW Festival wurden so vier Leute ausgew\u00e4hlt, die in einem CX-5 durch Austin fahren und Zeit in Mazda Studio verbringen sollten; anschlie\u00dfend sollten sie \u00fcber ihre Erlebnisse twittern sowie auf Instagram und Facebook posten.<\/p>\n

Dieser datenzentrierte Ansatz f\u00fcr das Influencer Marketing erlaubte es Mazda, Content zu personalisieren und so eine \u00e4u\u00dferst spezifische Zielgruppe anzusprechen: Die Mitglieder dieser Zielgruppe sind sehr viel st\u00e4rker an Kreativit\u00e4t interessiert als der Durchschnitt \u2013 das SXSW ist schlie\u00dflich ein Festival f\u00fcr Musik, Film, Technologie und Innovation.<\/p>\n

\u00a0(Mehr erfahren:\u00a0<\/em>W\u00fcrdest Du in einer Welt ohne Technologie \u00fcberleben? Finde es heraus \u2013 mit unserem interaktiven Quiz (Englisch). <\/em><\/a>)<\/em><\/p>\n

3. The North Face<\/strong><\/h3>\n

The North Face nutzt einen digitalen pers\u00f6nlichen Assistenten, den\u00a0Expert Personal Shopper (XPS) von Fluid<\/a>, um Online-Kunden auf Basis ihrer Interessen Produkte zu empfehlen und ihnen so ein personalisiertes Shoppingerlebnis zu bieten.
\nXPS \u00fcbertr\u00e4gt damit die Reputation des Unternehmens, ausgesprochen kundenorientiert und hilfsbereit zu sein, vom Gesch\u00e4ft in die digitale Welt. Au\u00dferdem sammelt das Unternehmen mithilfe von Machine Learning Daten f\u00fcr die Optimierung der Website und f\u00fcr zuk\u00fcnftige Produkte.<\/p>\n

\"\"Abbildung \u00a9 The North Face.<\/p>\n

The North Face bietet den Kunden des Onlineshops dar\u00fcber hinaus unter der Bezeichnung \u201eShop with IBM Watson\u201c ein ma\u00dfgeschneidertes Shoppingerlebnis.<\/p>\n

Nachdem sie die App installiert haben<\/a>, k\u00f6nnen K\u00e4ufer via Voice mit der App kommunizieren. Genau wie ein echter Verk\u00e4ufer Kunden dabei unterst\u00fctzt, die beste Wahl f\u00fcr ihre Bed\u00fcrfnisse zu treffen, kann der virtuelle Assistent Fragen stellen<\/a>, von den Antworten lernen und so wirklich relevante Produkte anbieten.<\/p>\n

Der ROI von Machine Learning<\/strong><\/h2>\n

Die vorhersagenden F\u00e4higkeiten machen Machine Learning zu einem einflussreichen Tool f\u00fcr das Commerce Marketing. Machine Learning erlaubt es Brands, historische und aktuelle Kundendaten zu analysieren, um zuk\u00fcnftiges Verhalten und neue Trends vorherzusagen.<\/p>\n

Auf der Vertriebsseite k\u00f6nnen auf Machine Learning basierende Modelle etwa die beste Zeit vorhersagen, um bestimmte Produkte anzubieten, z. b. wann die Kunden in der besten Stimmung f\u00fcr Weihnachtseink\u00e4ufe sind. ML kann Retailern zudem helfen, zu bestimmen, welche Artikel sie in welcher St\u00fcckzahl lagern sollen \u2013 vor allem in Hochphasen des Gesch\u00e4fts wie etwa am Black Friday oder Cyber Monday.<\/p>\n

Machine Learning hilft also, unn\u00f6tige Ausgaben zu vermeiden (etwa verschwendete Werbebudgets oder nicht verkaufte Produktbest\u00e4nde) und gleichzeitig durch die Prognose von Kundenbed\u00fcrfnissen das Marketing zu optimieren. Das Ergebnis: mehr Umsatz und mehr Gewinn.<\/p>\n

Mehr Informationen zum Einsatz von Machine Learning im Retail findet ihr in unserem E-Book<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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