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Effizientes Sponsoring dank maschinellen Lernens

Video | 23. Januar 2017 von Susan Galer 25

Rätselraten und Entscheidungen nach Bauchgefühl haben nun ein Ende: Maschinelles Lernen verspricht Marketingleitern noch nie da gewesenen Erfolg – mit einer Software, die ihnen hilft, die Rendite ihrer Investition in Sponsoring-Veranstaltungen zu messen.

Sponsoring-Veranstaltungen gehören zu den größten Investitionen, die die Marketingabteilungen jährlich tätigen. Die weltweiten Ausgaben für Sponsoring werden 2017 voraussichtlich die 62-Millarden-Dollar-Marke knacken – 1,8 Mal höher als noch im Jahr 2010. Die Möglichkeiten für Unternehmen sind vielfältig: Namensrechte für Stadien, offizielles Sponsoring von Veranstaltungen und Werbung an Austragungsorten. Visuelle Medien sind heute wichtiger denn je. Und auch wenn CMOs Millionen investieren, so haben sie kaum Möglichkeiten, den Erfolg der Markenpräsenz effizient zu analysieren – bis jetzt.

Mit SAP Brand Intelligence messen, ob sich die Investition gelohnt hat

Auf der SAP TechEd in Barcelona stellten Experten des Innovation Center von SAP in Israel die neue SAP-Brand-Intelligence-Lösung vor. Das Video können Sie sich hier anschauen.

Automatisierte Datenanalysen von Bildern dank maschinellen Lernens

Die Software sammelt, verarbeitet und analysiert Bilder und Videos auf Grundlage der Computervisualistik. Sie wandelt die Daten in nachvollziehbare Informationen um, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Über Grafiken auf dem Bildschirm wird in Echtzeit visualisiert, wie lange jedes Firmenlogo während der Veranstaltung angezeigt wird. Die Software zeigt nicht nur, wie lange der Markenname während des Spiels oder Rennens zu sehen war, sondern markiert auch in jedem Einzelbild des Filmmaterials, wo das Logo oder Video zu sehen war. So kann Bild für Bild verglichen werden, wie die Präsenz des Markennamens im Vergleich zu anderen zahlenden Sponsoren war. Dargestellt werden diese Daten in farbigen Diagrammen und Grafiken sowie in zusammenfassenden Berichten. Die Datenanalysen sind schnell und erfolgen automatisiert – Vorteile des maschinellen Lernens.

Folgen Sie Susan Galer auf Twitter unter @smgaler.

Bild oben via Shutterstock

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