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Jede Sekunde werden unvorstellbare Datenmengen im Netz geteilt. Es gibt beeindruckende Social Media Statistiken, die das belegen. In diesem Beitrag erfährst du, wie du mithilfe von Social Listening und Social Media Monitoring durch dieses Meer an Daten navigierst.

Erfahre, wie Social Listening hilft, Zielgruppen zu verstehen und Trends frühzeitig zu erkennen. Tipps, Tools & Best Practices von Meltwater.

Social Listening Strategien & Insights | Meltwater Blog

Der Aufbau einer guten Unternehmensreputation erfordert sorgfältige Arbeit und kann manchmal Monate oder sogar Jahre in Anspruch nehmen. Gleichzeitig kann das Ansehen eines Unternehmens innerhalb kürzester Zeit vernichtet werden - und es anschließend wieder aufzubauen, ist ein langer und steiniger Weg.

Deshalb beschäftigen wir uns in diesem Leitfaden mit allen Themen rund um ein langfristiges und nachhaltiges Reputationsmanagement.

Lerne, wie du deinen Markenruf schützt und Krisen meisterst. Strategien, Tools und Praxisbeispiele für erfolgreiches Reputationsmanagement.

Reputationsmanagement Blog | Meltwater

Vom Logo, der Website, Social Media Präsenz, bis hin zum Kundenservice – das alles und noch viel mehr macht eine Brand (Marke) aus. Doch wie positioniert ihr euer Business auf dem Markt und hebt es von der Konkurrenz ab? Das Zauberwort heißt Branding. Wir verraten euch in unserem Post unter anderem, was man darunter versteht, welche Aufgaben ein Brand Manager hat und geben Beispiele einer erfolgreichen Branding-Strategie.

Alles rund um Markenstrategie, Positionierung und Wahrnehmung. Erfahre, wie du deine Marke erfolgreich führst und stärkst.

Brand Management & Markenführung | Meltwater Blog

Competitive Intelligence und das Sammeln von Wettbewerbsdaten ist für jedes Unternehmen von Vorteil und kann ein wichtiger Wachstumstreiber sein.

Unser Leitfaden hilft euch, das Konzept von Competitive Intelligence zu verstehen, indem er Fragen wie diese beantwortet:

Wie baut man eine solide Competitive Intelligence Strategie auf? 

Inwiefern ist Competitor Intelligence für Organisationen nützlich? 

Was ist das Ziel von Competitive Intelligence?  

Welche Competitive Intelligence Tools gibt es?

Bleib der Konkurrenz voraus. Mit Insights aus Daten, Trends und Analysen. So nutzt du Competitive Intelligence für bessere Entscheidungen.

Competitive Intelligence Blog | Meltwater

Wie kann ich das Wachstum unseres Unternehmens fördern?

Wie reagieren die Kunden auf unser neu eingeführtes Produkt?

Wie kann ich die Produktivität meiner MitarbeiterInnen steigern?

Wie erfahre ich, ob meine Marketingmaßnahmen erfolgreich waren?

Die Lösung steckt in einem einzigen Begriff: Data Analytics, zu Deutsch "Datenanalyse" oder "Datenauswertung"!

Entdecke, wie künstliche Intelligenz und Datenanalyse Marketing transformieren. Strategien, Tools und Insights für datengetriebenes Wachstum.

KI & Datenanalyse im Marketing | Meltwater Blog

Public Relations und Media Relations können jede Marketingstrategie entscheidend bereichern. Sie bieten Marken die Möglichkeit, ihre Reichweite weit über die traditionellen Verkaufsbotschaften hinaus zu erhöhen. Mit Hilfe von PR kann das Image, das Menschen von euer Marke haben sollen, geformt werden.

Was also ist Öffentlichkeitsarbeit und wie kann sie genutzt werden? In diesem Guide erklären wir dir alles, was du zum Aufbau einer erfolgreichen PR-Struktur wissen musst.

Aktuelle Trends, Tipps und Best Practices für erfolgreiche Öffentlichkeitsarbeit. Lerne, wie du Geschichten erzählst, die wirken.

PR & Kommunikationsstrategien & -trends Blog | Meltwater

Heutzutage ist Content alles. Jeder Mensch befasst sich täglich mit Content, Inhalten die von anderen verfasst werden. Seien es Nachrichten, Blogbeiträge, Posts auf Social Media, der Reiseführer vor der nächsten Reise, ein neues Buch oder die Zeitschrift im Wartezimmer. Mit gutem Content erschafft man bestimmten inhaltlichen Kontext rund um sein Produkt, der mittels einer Content Marketing Strategie effizient verteilt werden kann. Das weckt Aufmerksamkeit und Interesse, um potentielle Kunden zu gewinnen und schließlich mittels einer Marke zu binden.

Alles über Content Marketing, SEO und Storytelling. Lerne, wie du mit hochwertigen Inhalten Reichweite und Vertrauen aufbaust.

Content Marketing Blog | Meltwater

Der Aufstieg vom Influencer Marketing - heute eine 10-Milliarden-Dollar-Branche, die jährlich um 50 % wächst - ist eines der deutlichsten Beispiele dafür, wie die sozialen Medien das traditionelle Marketing verändern. Erfahre, wie du Influencer Marketing als festen Bestandteil des Marketing Mix' etablierst.

Finde passende Influencer, baue Partnerschaften auf und messe den Erfolg. Aktuelle Blogs zu Trends und Strategien für authentische Kampagnen.

Influencer Marketing Blog | Meltwater

Was ist Social Media Marketing? Wie funktioniert Social Media Marketing? Sind Social Media Marketing und Social Selling dasselbe? Welche Vorteile bietet Social Media Marketing? Für wen eignet sich Social Media Marketing - für wen nicht?

Diese und mehr Fragen klären wir in unserem Social Media Marketing Guide.

Zusammenfassung und Tipps für eure Social-Media-Aktivitäten

Lerne, wie du mit Social Media Marketing Reichweite aufbaust und deine Zielgruppe erreichst. Aktuelle Strategien für mehr Engagement und Erfolg.

Social Media Marketing Blog | Meltwater

In diesem Artikel geben wir dir einen Überblick, was gutes Marketing eigentlich ausmacht und welche Arten von Marketing du heute einsetzen kannst, um deine Zielgruppe anzusprechen. Menschen kaufen mit ihrem Herz und ihrem Verstand. Genau beides solltest du als Creator immer mitdenken.

Entdecke aktuelle Marketingtrends, Tools und Analysen. Erfahre, wie du Reichweite, Sichtbarkeit und Wachstum steigerst.

Marketingstrategien & Trends | Meltwater Blog

Es gibt eine wichtige Sache, die in keinem Unternehmen fehlen sollte – eine effektive interne Kommunikation!

Wir verraten dir, weshalb diese für jedes Business ein Must-have ist und wie dir Meltwater helfen kann, interne Kommunikation auch in deinem Unternehmen zu verbessern.

So verbesserst du interne Kommunikation und Engagement. Tools, Strategien und Beispiele für eine starke Unternehmenskultur.

Meltwater Blog für interne Kommunikation

Entdecken Sie in unserem Blog wertvolle Erkenntnisse und Tipps zur Customer Journey und optimieren Sie Ihr Kundenverhalten.

Erfahre, wie du Kundenerlebnisse entlang der Journey verbesserst. Analysen, Strategien und Tipps für mehr Conversions und Loyalität.

Customer Journey Blog | Meltwater

In der schnelllebigen Welt des digitalen Marketings und der Öffentlichkeitsarbeit ist die Nutzung der richtigen Instrumente entscheidend für den Erfolg. In unserer interdisziplinären Kategorie haben wir alle relevanten Tools für digitales Marketing & PR zusammengefasst: Vom Reputationsmanagement über Social-Media-Management bis hin zu Influencer Marketing – diese Instrumente helfen dabei, die Online-Präsenz zu stärken und Zielgruppen effektiv zu erreichen.

Vergleiche Top-Tools für Marketing, Analyse und PR. Finde Lösungen, um Workflows zu optimieren und Effizienz zu steigern.

Digitale Marketing & PR-Tools | Meltwater Blog

Generative Engine Optimization (GEO) verändert die Art und Weise, wie Marken in KI-gestützten Suchmaschinen angezeigt werden. Entdecken Sie Einblicke, Strategien und Best Practices, mit denen Sie das Ranking Ihrer Inhalte verbessern und deren Resonanz in Konversationsmaschinen wie ChatGPT, Gemini und Copilot steigern können.

Verstehe, wie KI-Suchmaschinen SEO verändern. Erfahre, wie du Inhalte für generative Suchergebnisse optimierst und Sichtbarkeit erhöhst.

Generative Engine Optimization (GEO) Blog | Meltwater

Fast alle Unternehmen nutzen inzwischen KI-Tools. Doch viele verlassen sich noch immer auf veraltete, verstreute oder unzuverlässige Daten, was die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der KI-Ergebnisse einschränkt. Meltwater MCP bringt vertrauenswürdige, aktuelle Insights direkt in die KI-Assistenten, mit denen dein Team bereits arbeitet.

Meltwater MCP erklärt

Fehlinformationen durch KI verstecken sich oft in glaubwürdigen, ausgefeilten Antworten und sind daher schwerer auszumachen. Dieser Blogpost hilft dabei, KI-generierte Fehlinformationen zu erkennen und effektiv zu beheben.

KI-generierte Fehlinformationen: Schädliche Narrative in LLMs erkennen

Erfahren Sie, wie eine einzige Plattform jede Entscheidung rund um PR, Kommunikation und Marketing unterstützen kann.

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Hier findest du Zugang zu allen Blogposts aus den Bereichen Marketing, PR & Kommunikation, Data & Analytics und Social Media.

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Erfahre, wie du Facebook nutzen kannst, um die Online-Präsenz deiner Marke zu steigern & dir einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Besuche unsere Kategorieseite!

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Wir produzieren jeden Tag 2,5 Quintillionen Bytes an Daten. Selbst wenn wir sie auf alle weltweiten Unternehmen und Konsumenten aufteilen, ist das eine gewaltige Menge. Es verdeutlicht aber auch die Tatsache, dass wir all diese Daten auf sinnvolle Art und Weise nutzen müssen, damit sie eine Bedeutung für uns haben. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist Deep Learning.

Deep Learning ist ein kleiner Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Methodik hat zum Ziel, Verbindungen zwischen Daten (einer Menge Daten!) herzustellen und darauf basierend Prognosen zu erstellen.

In diesem Artikel erfährst du mehr über das Konzept des Deep Learning und welchen Nutzen es für Unternehmen hat.

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Arten von Deep Learning vs. maschinellem Lernen

Wie Deep Learning in Unternehmen eingesetzt werden kann

Wie Meltwater euch helfen kann, Deep Learning Fähigkeiten zu nutzen

Beginnen wir mit einer Definition von Deep Learning – was genau bedeutet es?

Deep Learning (auch Deep Learning AI genannt) ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke, ähnlich denen des menschlichen Gehirns, aufgebaut werden. Die neuronalen Netze stellen in einem Prozess, der das menschliche Lernen simuliert, Verbindungen zwischen Daten her.

Neuronale Netze enthalten drei oder mehr Datenschichten, um ihr Lernen und ihre Prognosen zu verbessern. Während KI aus einer einzigen Datenschicht lernt und Vorhersagen trifft, wird durch zusätzliche Ebenen ein größerer Zusammenhang zwischen den Daten hergestellt. Dadurch werden komplexere und detailliertere Verbindungen hergestellt, die zu einer höheren Genauigkeit führen können.

Deep Learning Algorithmen sind die treibende Kraft hinter vielen KI Anwendungen wie Sprachassistenten, Betrugserkennung und sogar selbstfahrenden Autos.

Aufgrund des Fehlens vortrainierter Daten ist diese Art des maschinellen Lernens besonders wertvoll. Um Aufgaben zu automatisieren, Daten zu analysieren und Vorhersagen ohne menschliches Eingreifen zu treffen, müssen Deep Learning Algorithmen in der Lage sein, selbst dann Zusammenhänge herzustellen, wenn sie nicht wissen, wonach sie suchen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning haben einige gemeinsame Merkmale. Das ist nicht weiter verwunderlich, denn Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens – es gibt also zwangsläufig einige Überschneidungen.

Dennoch sind die beiden nicht ganz dasselbe. Was ist also der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Vergleicht man maschinelles Lernen mit Deep Learning, so liegt der Schwerpunkt beim maschinellen Lernen auf strukturierten Daten, während Deep Learning unstrukturierte Daten besser verarbeiten kann. Beim maschinellen Lernen werden die Daten sauber strukturiert und gekennzeichnet, unter anderem mit Hilfe der Datenbanknormalisierung. Wenn unstrukturierte Daten vorhanden sind, werden sie in der Regel vorverarbeitet, damit die Machine Learning Algorithmen ihre Bedeutung erkennen können.

Beim Deep Learning ist die Datenstruktur weniger wichtig. Deep Learning überspringt einen großen Teil der Vorverarbeitung, die für maschinelles Lernen erforderlich ist. Die Algorithmen können unstrukturierte Daten (wie z. B. Bilder) erfassen und verarbeiten und sogar die Abhängigkeit von menschlichen Data Scientists teilweise eliminieren.

Nehmen wir beispielsweise an, du hast eine Reihe von Bildern von Früchten. Du möchtest jedes Bild einer bestimmten Obstgruppe zuordnen, z. B. Äpfel, Bananen, Ananas usw. Deep Learning Algorithmen können nach bestimmten Merkmalen suchen (z. B. Form, ob ein Stiel vorhanden ist, Farbe usw.), die eine Obstsorte von einer anderen unterscheiden. Die Algorithmen benötigen dazu nicht einmal eine Hierarchie von Merkmalen, die von menschlichen Datenexperten festgelegt wurde.

Tipp: Um die zuverlässigsten Insights zu gewinnen, müssen der Datenbereinigung und Datenanreicherung die gleiche Priorität eingeräumt werden wie der Datenerfassung.

Arten von Deep Learning vs. Maschinelles Lernen

Ein weiterer Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die Art des Lernens, zu dem die beiden Methoden fähig sind. Grundsätzlich kann maschinelles Lernen in Form von überwachtem Lernen, unüberwachtem Lernen und bestärktem Lernen erfolgen.

Überwachtes Lernen erfordert gekennzeichnete oder strukturierte Datensätze. Bei dieser Art des Lernens muss der Mensch eingreifen, um sicherzustellen, dass die Daten richtig gelabelt sind.

Unüberwachtes maschinelles Lernen erfordert keine gekennzeichneten Datensätze. Stattdessen werden Muster in den Daten erkannt und die Punkte anhand gemeinsamer Merkmale miteinander verbunden. Wie du vielleicht schon vermutet hast, ist beim unüberwachten maschinellen Lernen kein Mensch an der Eingabe von ungekennzeichneten Daten in den Algorithmus beteiligt.

Dann gibt es noch das Deep Reinforcement Learning, bei dem ein Modell basierend auf einem Feedback- und Reward-System lernt, präziser zu werden. Diese Technik wird als semi-überwacht bezeichnet. Beim Reinforcement Learning werden maschinelle Lernmodelle darauf trainiert, eine Reihe von Entscheidungen zu treffen und dabei je nach Effektivität ihrer Entscheidungen Strafpunkte oder Belohnungen zu erhalten.

Deep Learning befasst sich hauptsächlich mit unüberwachtem maschinellem Lernen und Deep Reinforcement Learning. Durch die sinnvolle Verarbeitung von Daten und das Treffen komplexer Entscheidungen basierend auf großen Datenmengen können Unternehmen die Ergebnisse ihrer Modelle verbessern, selbst wenn manche Informationen nicht bekannt sind.

Beim Deep Learning lernt ein Computermodell, anhand von Beispielen Aufgaben zu erfüllen, anstatt explizit programmiert zu werden. Der Begriff „deep”, also tief auf Deutsch, bezieht sich auf die Anzahl der Schichten im Netzwerk – je mehr Schichten, desto tiefer das Netzwerk.

Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken („Artificial Neural Networks“ – ANNs). Diese Netzwerke, bestehend aus miteinander verknüpften einfachen Knoten oder Neuronen, können lernen, Muster in den Eingaben zu erkennen. ANNs sind dem Gehirn insofern ähnlich, als dass sie aus unzähligen miteinander verbundenen Verarbeitungsknoten, den Neuronen, bestehen. Jeder Knoten ist mit mehreren weiteren Knoten verbunden und hat ein Gewicht, das die Stärke der Verbindung bestimmt.

Die erste Schicht eines neuronalen Netzes extrahiert grundlegende Merkmale aus den Daten, zum Beispiel Kanten und Formen. Die zweite Schicht kombiniert diese Eigenschaften zu komplexeren Mustern, bis die letzte Schicht (die Ausgabeschicht) das gewünschte Ergebnis liefert. Jede aufeinanderfolgende Schicht entnimmt der vorherigen Schicht komplexere Merkmale, bis der endgültige Output erzeugt wird.

Dieser Prozess wird auch als Forward Propagation bezeichnet. Forward Propagation, oder “Vorwärtspropagation” auf Deutsch, kann verwendet werden, um die Ausgabe tiefer neuronaler Netze für bestimmte Eingaben zu berechnen. Sie eignet sich auch zum Trainieren eines neuronalen Netzes, indem Fehler von bereits bekannten Outputs rückwärts propagiert werden.

Backpropagation ist ein überwachter Lernalgorithmus, d. h. er erfordert einen Datensatz, dessen korrekte Outputs bekannt sind. Bei der Backpropagation wird die Ausgabe des Netzwerks mit dem korrekten Output verglichen und die Gewichtungen im Netzwerk entsprechend angepasst. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis das Netzwerk die korrekte Ausgabe erreicht. Die Backpropagation ermöglicht ein schnelles und genaues Training komplexer Modelle und ist daher ein wichtiger Bestandteil des Deep Learning.

Dieser Prozess der Forward- und Backpropagation wird so lange wiederholt, bis der Fehler minimiert ist und das Netzwerk das gewünschte Muster erlernt hat.

Schauen wir uns einige Arten von Deep Learning-Modellen und neuronalen Netzwerken an:

Convolutional Neural Networks (oder einfach nur Convolutional Networks) werden häufig zur Analyse von visuellen Inhalten verwendet.

Sie ähneln den herkömmlichen neuronalen Netzwerken, verfügen jedoch über eine zusätzliche Verarbeitungsebene, die es ihnen ermöglicht, Muster in Bildern besser zu erkennen. Dadurch eignen sie sich besonders gut für Aufgaben wie die Bilderkennung und -klassifizierung.

Ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) ist eine Art künstliches neuronales Netzwerk, bei dem die Verbindungen zwischen den Knoten einen gerichteten Graphen entlang einer Sequenz bilden. Dadurch weist es ein zeitlich dynamisches Verhalten auf.

Im Gegensatz zu neuronalen Feedforward-Netzwerken können RNNs ihren internen Speicher nutzen, um Sequenzen von Eingaben zu verarbeiten. Das macht sie wertvoll für Aufgaben wie die Erkennung unsegmentierter, zusammenhängender Handschriften oder die Spracherkennung.

Long Short-Term Memory Netzwerke sind eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk, das langfristige Zusammenhänge lernen und speichern kann. Sie werden häufig in Anwendungen wie der natürlichen Sprachverarbeitung und der Vorhersage von Zeitfolgen eingesetzt.

LSTM-Netzwerke eignen sich hervorragend für diese Aufgaben, da sie Informationen über lange Zeiträume hinweg speichern können. Sie können auch lernen, Muster in Datensequenzen zu erkennen.

Hier sind einige Anwendungsfälle für Deep Learning in verschiedenen Geschäftsbereichen:

Personalisierte Kampagnen: Deep Learning hilft durch die Analyse von Nutzerdaten, Kampagnen auf die Vorlieben des Publikums abzustimmen und so die Engagement- und Konvertierungsraten zu verbessern.

Erstellung von Inhalten: KI-Modelle können basierend auf Trends und dem Sentiment der Zielgruppe Content-Vorschläge generieren und so Zeit im kreativen Prozess sparen.

Chatbots und virtuelle Assistenten: NLP-Modelle (Natural Language Processing) ermöglichen es Chatbots, alltägliche Kundenanfragen mit minimalem menschlichem Input zu bearbeiten.

Automatisierte Ticket-Weiterleitung: Deep Learning Modelle können eingehende Kundenanfragen analysieren und nach Thema, Dringlichkeit und Komplexität klassifizieren. Die Tickets werden dann automatisch an das passende Support-Team weitergeleitet, was zu schnelleren Reaktionszeiten und einer effizienteren Problemlösung führt.

Lead-Bewertung und -Priorisierung: Prädiktive Modelle helfen bei der Priorisierung von Leads basierend auf der Kaufwahrscheinlichkeit und steigern so die Konvertierungsraten und die Vertriebseffizienz.

Verkaufsprognose: Deep Learning kann zukünftige Verkaufstrends genau vorhersagen und hilft bei der Bestands- und Ressourcenplanung.

Screening von Lebensläufen: KI-Modelle können Lebensläufe in großem Umfang überprüfen und anhand der Stellenanforderungen die besten Kandidaten ermitteln.

Vorhersage bei der Mitarbeiterbindung: Deep Learning analysiert historische Daten, um die Mitarbeiterfluktuation vorherzusagen und es der Personalabteilung zu ermöglichen, proaktive Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung zu ergreifen.

Möchtest du wissen, welche Herausforderungen im Marketing du mit Deep Learning und KI lösen kannst? Hier sind einige praktische Beispiele, bei denen Deep Learning von unschätzbarem Wert sein kann.

Verwendung von Deep Learning für Sentimentanalysen

Bei der Sentimentanalyse werden in Textform ausgedrückte Meinungen extrahiert und analysiert. Dabei wird die natürliche Sprachverarbeitung (eine weitere KI-Technologie) eingesetzt, um Nuancen in Wörtern zu erkennen. So kann beispielsweise unterschieden werden, ob der Kommentar eines Nutzers sarkastisch, humorvoll oder zufrieden ist. Außerdem kann die Polarität (positiv, negativ oder neutral) sowie die Absicht (z. B. Beschwerde, Meinung oder Feedback) des Kommentars bestimmt werden.

Unternehmen nutzen die Sentimentanalyse, um die Meinungen der Kunden zu einem Produkt oder einer Dienstleistung zu verstehen und Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Sie vergleicht das Sentiment individuell und kollektiv, um Trends und Muster in den Daten zu erkennen. Häufig auftretende Ereignisse, wie z. B. viel negatives Feedback zu einem bestimmten Produkt oder Service, können einem Unternehmen signalisieren, dass Optimierungsbedarf besteht.

Deep Learning kann die Genauigkeit der Sentimentanalyse verbessern. Mit Deep Learning können Unternehmen die Emotionen ihrer Kunden besser verstehen und fundiertere Entscheidungen treffen.

Deep Learning kann Unternehmen dabei helfen, eine Vielzahl von Prozessen zu automatisieren und zu verbessern.

Unternehmen können Deep Learning nutzen, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Abläufe zu optimieren. Deep Learning kann beispielsweise Kundensupport-Tickets automatisch kategorisieren, mögliche betrügerische Transaktionen erkennen oder den Kunden Produkte empfehlen.

Deep Learning kann zudem zur Verbesserung von Prognosemodellen eingesetzt werden. Anhand historischer Daten lässt sich mit Deep Learning die Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung vorhersagen und so den Lagerbestand optimieren.

Außerdem erkennt Deep Learning Muster im Kundenverhalten, um Marketingmaßnahmen gezielter einsetzen zu können. So lassen sich beispielsweise basierend auf den Nutzeraktivitäten geeignete Marketingkanäle für deine Inhalte finden.

Alles in allem hat Deep Learning das Potenzial, verschiedene Geschäftsprozesse erheblich zu verbessern. Es hilft euch, Fragen zu beantworten, an die ihr vielleicht gar nicht gedacht habt. Wenn diese verborgenen Zusammenhänge in euren Daten aufgedeckt werden, könnt ihr gezielter auf eure Kunden zugehen, eure Marktpositionierung verbessern und eure internen Abläufe optimieren.

Eine Sache, die Marketers beim Erfolg häufig im Weg stehen, sind Vermutungen. Wenn ihr echte Beziehungen zu eurer Zielgruppe aufbaut und auf ihre spezifischen Bedürfnisse eingeht, könnt ihr euch von der Masse abheben. Um diese tiefgreifenden Beziehungen aufzubauen, müsst ihr eure Zielgruppe allerdings gut kennen und in der Lage sein, eure Interaktionen zeitlich richtig auf sie abzustimmen.

Die Segmentierung eures Publikums ist eine der Möglichkeiten, Deep Learning im Vertrieb und Marketing einzusetzen. Verwende eure Kundendaten (wie demografische Informationen, Kaufhistorie usw.), um Kunden in Gruppen einzuteilen. Basierend auf diesen Informationen könnt ihr jeder Gruppe einen maßgeschneiderten Service bieten.

Eine weitere Möglichkeit, Deep Learning für das Marketing und den Kundenservice zu nutzen, ist die prädiktive Analyse. Dabei werden Daten aus der Vergangenheit (wie Kaufhistorie, Nutzungsmuster usw.) verwendet, um vorherzusagen, wann Kunden eure Produkte oder Dienstleistungen voraussichtlich wieder benötigen werden. So könnt ihr ihnen zu den entscheidenden Zeitpunkten gezielte Nachrichten und Angebote zukommen lassen und sie dazu ermutigen, sich erneut für euer Produkt oder eure Dienstleistung zu entscheiden.

Tipp: Die Meltwater-API-Integration ermöglicht dir ein automatisiertes und zentralisiertes Reporting, mit dem du Einblicke erhältst, die dir bisher gefehlt haben.

Wie Meltwater euch hilft, die Möglichkeiten des Deep Learning voll auszuschöpfen

Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, wie beispielsweise Deep Learning Modelle, bieten Unternehmen mehr Möglichkeiten, die Stärken der Datenanalyse optimal auszuschöpfen. Durch die Nutzung speziell entwickelter Plattformen wie Meltwater kann Deep Learning in eurem Unternehmen in kürzester Zeit eingesetzt werden.

Meltwater nutzt modernste Technologien, um dir mehr Insights in eure Online-Präsenz zu geben und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Wir bieten eine umfassende End-to-End-Lösung, die leistungsstarke Technologie und Data Science Techniken mit menschlicher Intelligenz kombiniert. Wir unterstützen euch bei der Umwandlung von Daten in Erkenntnisse und Maßnahmen, damit ihr euer Unternehmen weiter voranbringen könnt.

Kontaktiere uns noch heute für eine kostenlose Demo!

Die Grundlagen des Deep Learning

By: Chris Hackney, Meltwater’s Chief Product Officer 

Für unsere zweite große Produktversion 2024 haben wir uns auf Optimierungen konzentriert, die Ihnen das Gefühl geben, Sie hätten Superkräfte! Dazu geben wir Ihnen Tools an die Hand, mit denen Sie bessere Ergebnisse erzielen und Zeit sparen können.

PR- und Marketingprofis sehen sich mit einem ständig wachsenden Meer von sozialen, Online- und älteren Mediendaten konfrontiert, die für ihr Unternehmen von großem Nutzen sein könnten, wenn sie nur einen Weg fänden, diese Daten sinnvoll zu nutzen. Forrester schätzt, dass 73 % aller Daten in einem Unternehmen nicht für Analysen verwendet werden, was bedeutet, dass die meisten Unternehmen eine riesige Menge an Informationen und Erkenntnissen einfach auf dem Tisch liegen lassen.

Wir bei Meltwater sind der Meinung, dass wir unserer Kundschaft helfen können, ein größeres Potenzial für ihr Unternehmen zu erschließen, indem wir Tools entwickeln, die die Analyse und die Ermittlung der in den Daten enthaltenen Erkenntnisse erleichtern.

Für viele von uns scheint der Tag nie genug Stunden zu haben, um alles zu erledigen. Wir sind der Meinung, dass es beim Zeitsparen nicht darum geht, an der falschen Stelle zu sparen oder Kompromisse bei der Qualität der Arbeit einzugehen, sondern darum, wie durchdachte Technologie uns helfen kann, unsere Ziele schneller zu erreichen.

In der Jahresendversion von Meltwater haben wir Produktverbesserungen eingeführt, die darauf ausgerichtet sind, Ihnen Zeit zu sparen.

Ein Schlüsselelement ist der neue Plattform-Assistent, ein KI-Tool, das es einfach macht, jede Art von Hilfe zu erhalten, indem man einfach Fragen in natürlicher Sprache stellt. Ganz gleich, ob Sie Einzelheiten zu Ihrem Konto erfahren möchten (z. B. wie Sie Ihren Meltwater- Kontakt aufnehmen können), ob Sie Hilfe bei der Suche nach Inhalten oder der Erstellung eines Pitches benötigen oder ob Sie eine Frage zu Ihren eigenen Aktivitäten in Meltwater haben - Sie brauchen nur eine Frage zu stellen.

Ein weiteres Beispiel für zeitsparende Verbesserungen ist die KI-Journalistensuche, die wir zu unserer Media Relations-Lösung hinzugefügt haben. PR-Profis können einfach ihre Kampagnen-Kernbotschaften, Pressemitteilungen oder Pitch-Notizen in das Tool eingeben, und die KI ermittelt bis zu 200 Medienkontakte, die am besten zu Ihren Zielen passen. Anstatt viel Zeit mit dem manuellen Suchen und Filtern von Journalistenlisten zu verbringen, ist die gesamte Aufgabe in Sekunden erledigt.

Wir werden bald einen neuen KI-Assistenten für Influencer Marketing in Klear einführen, der es Ihnen ermöglicht, mit der Plattform in natürlicher Sprache zu interagieren. Egal, ob Sie versuchen, neue Influencer zu finden, Kennzahlen zur Kampagnenleistung zu erkunden oder Ideen zu entwickeln, der Assistent kann Ihnen jederzeit helfen.

Social-Media-Manager können jetzt alle ihre Beiträge im Kalender von Meltwater Engage anzeigen, auch wenn diese Beiträge ursprünglich über die Plattformen gepostet wurden, sodass Sie einen vollständigen Überblick über Ihre Inhalte auf allen sozialen Kanälen haben. Wir haben auch eine neue mehrstufige Freigabefunktion zu Engage hinzugefügt, die es viel einfacher macht, sicherzustellen, dass die Inhalte vor der Veröffentlichung geprüft und abgezeichnet werden, und gleichzeitig Engpässe im Prozess zu vermeiden.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie wir Ihnen mit dieser Version Zeit ersparen wollen. 

Einsicht steht im Zentrum der Mission von Meltwater. Wir setzen uns dafür ein, unseren Kunden zu helfen, die Muster und Trends in den Daten dieser Welt zu entschlüsseln und diese Erkenntnisse für ihren geschäftlichen Vorteil zu nutzen.

Aber Einsichten sind wenig wert, wenn sie nur in Berichten oder Dashboards existieren und niemals zu Handlungen anregen. Ein großes Thema, auf das wir uns bei dieser Veröffentlichung konzentriert haben, ist daher, wie wir es einfacher machen können, Einsichten in konkrete Aktionen umzusetzen.

Eine der größten neuen Funktionen ist der Reiter Brand Analytics. Dieser sammelt automatisch alle wichtigen Kennzahlen zur Markenleistung und kombiniert sie mit KI-generierten Zusammenfassungen relevanter Nachrichten und Social-Media-Themen. So entsteht ein leicht verständliches, stets aktuelles Echtzeitbild der Markenwahrnehmung – ganz automatisch und in kürzester Zeit erstellt.

Wir haben auch eine neue Funktion eingeführt, die die Weitergabe von Meltwater-Insights viel ansprechender und leistungsfähiger macht. Anstatt Reports und Dashboards als statische PDF-Dateien zu exportieren, können Sie nun interaktive Reports mit Stakeholdern teilen, sodass diese die Daten ansehen und in Details eindringen können, auch ohne ihren eigenen Meltwater-Login.

Ein großer Teil davon ist unsere kontinuierliche Investition in qualitativ hochwertige Daten, die es einfacher machen, Insights aufzudecken und die Glaubwürdigkeit Ihrer Reports zu erhöhen, wenn Sie sie mit Stakeholdern teilen. Ein Beispiel dafür ist unsere erneuerte Partnerschaft mit Reddit, durch die wir unsere Kundschaft langfristig auf die gesamte Flut an authentischen, ungefilterten Verbraucherdiskussionen auf der Plattform zugreifen lassen.

Ob mit der Kundschaft, Influencern, JournalistInnen oder internen Stakeholdern - die Fähigkeit, starke Beziehungen zu knüpfen, hilft uns, unsere Ziele leichter zu erreichen. Das dritte große Ziel dieser Produktveröffentlichung war es daher, Ihnen die Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen Sie die Beziehungen pflegen können, die für Ihr Unternehmen wichtig sind.

In Klear haben wir eine einfache, aber leistungsstarke Optimierung vorgenommen, die Ihnen den gesamten Gesprächsverlauf zwischen Ihrem Unternehmen und jedem Influencer über den einheitlichen Posteingang anzeigt. Das bedeutet, dass Sie sofort Zugriff auf den kompletten Hintergrundkontext haben, wenn Sie mit dieser Person interagieren müssen, was authentischere Konversationen auf der Grundlage ihrer früheren Interaktionen mit Ihrer Marke ermöglicht, anstatt ihr einfach eine generische Kontakt-E-Mail zu schicken.

Für die PR haben Sie jetzt die Möglichkeit, Benachrichtigungen zu erhalten, wenn das Profil eines Medienkontakts mit neuen Details aktualisiert wird, z. B. wenn er seinen Arbeitsplatz wechselt. So bleiben Sie immer auf dem Laufenden, was bei Ihren Zielmedien passiert, und können noch effektiver mit ihnen in Kontakt treten.

Es ist jetzt auch möglich, die Öffnungsraten Ihrer Outreach-E-Mail-Kampagnen bis auf die granulare Ebene einzelner Kontakte einzusehen, während es vorher nur möglich war, die Raten einer gesamten Medienliste einzusehen. So können Sie leicht feststellen, welche Journalisten sich am stärksten für Ihre Kampagne interessieren, und sich auf diese konzentrieren sowie Ihre Nachrichten an diejenigen anpassen, die noch nicht aktiv sind.

In diesem Beitrag habe ich Ihnen einen Vorgeschmack auf die bedeutendsten Entwicklungen in der Jahresendversion 2024 gegeben und unsere Strategie hinter diesem Update erklärt. Eine detailliertere Übersicht über die Neuerungen finden Sie auf der Produktaktualisierungsseite.

Es wird noch viel mehr kommen. Wir befinden uns in einer aufregenden Entwicklungsphase für Meltwater, in der wir die Möglichkeiten der KI in unserer Plattform weiter ausschöpfen und auf unserer branchenführenden Partnerschaft mit Microsoft Copilot aufbauen.

Nutzen Sie Ihr Potenzial voll aus mit Meltwater’s 2024 Year-End Release

Die Datenanalyse eines Unternehmens steht und fällt mit der Qualität der Daten. Doch Qualität beschränkt sich nicht allein auf das, was uns die Daten verraten können. Sie bezieht sich auch auf ihre Struktur, denn ohne eine gute Datenstruktur besteht die Gefahr, dass der Wert der Daten nicht vollständig ausgeschöpft wird.

Einfach ausgedrückt bedeutet Datenstrukturierung nichts anderes als die Organisation der Daten. Vergleiche das mit der Organisation deines eigenen Zuhauses: Du hängst deine Schlüssel immer an denselben Ort, wenn du von der Arbeit nach Hause kommst. Du verstaust dein Geschirr und Besteck jeden Tag am gleichen Ort – einem Ort, der für die Aufbewahrung dieser Gegenstände geeignet ist. Deine Bettwäsche liegt auf dem Bett und nicht darunter. Datenstrukturierung funktioniert nach einem ähnlichen Prinzip. Du organisierst deine Daten auf eine Weise, die sinnvoll, nachvollziehbar und wiederholbar ist.

Mit dieser Erkenntnis im Hinterkopf widmen wir uns nun der Frage „Was sind Datenstrukturen?“ sowie den verschiedenen Arten von Datenstrukturen und wie man sie wie ein Profi anwendet!

Was gibt es für Beispiele von Datenstrukturen?

Unstrukturierte Daten vs. Strukturierte Daten

Wie Daten strukturiert werden: Die Grundlagen

Eine Datenstruktur ist ein System zur Organisation oder Strukturierung von Daten. Datenstrukturen dienen dazu, verschiedene Arten von Daten (sowohl strukturierte als auch unstrukturierte) zu erfassen und sie dann in nutzbare, aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Das Ziel ist es, Daten so zu organisieren, dass sie für bestimmte Zwecke verwendet werden können, beispielsweise um Consumer Insights aufzudecken.

Es gibt zahlreiche Arten von Datenstrukturen, von einfachen bis hin zu komplexen. Wenn du dir Zeit für die Strukturierung deiner Daten nimmst, erhältst du zuverlässige, umsetzbare Erkenntnisse, die zur Unterstützung von Geschäftsstrategien genutzt werden können.

Tipp: Erfahre, wie Business Intelligence (BI) euch helfen kann, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und welche Tools dazu verwendet werden. 

Wenn man sich ein einzelnes Kontaktformular oder einen Social Media Kommentar in der Länge eines Paragraphen anschaut, ist die Strukturierung von Daten kein Hauptanliegen. Aber mit der Zeit nimmt die Menge der erstellten und erfassten Daten rapide zu.

Unternehmen befassen sich nicht nur mit Formularen und Textabsätzen. Sie überprüfen Millionen von Transaktionen, Kunden, Social Media Interaktionen, Marketing-Kampagnen und unzählige andere Aktivitäten. Es ist schlichtweg unmöglich, die Nadel im Heuhaufen zu finden, wenn man eine solche Datenmenge manuell durchsuchen muss.

Hier kommt eine gute Datenstrukturierung ins Spiel. Datenstrukturen dienen der systematischen Erfassung, Verarbeitung, Abfrage und Pflege von Informationen. Sie machen die Nutzung der vorhandenen Daten überhaupt erst möglich.

Darüber hinaus erlauben sie es dir, schneller und effizienter auf deine Daten zuzugreifen. Selbst ohne Kenntnisse in Data Science lassen sich wertvolle Insights aus den Daten gewinnen.

Sobald du das Gesuchte gefunden hast, kannst du mit der Beantwortung von Fragen und der Ableitung von Erkenntnissen beginnen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Unternehmen ihre Big Data in ein besser organisiertes Format umwandeln können. Jeder der unten aufgeführten grundlegenden Datenstruktur-Typen hat seinen Sinn und Zweck. Um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, müssen Unternehmen die Anwendungsfälle für jeden einzelnen kennen.

<div style="background-color: #c4f4f4; padding: 20px;">Datenstrukturen werden in der Regel in zwei Hauptkategorien unterteilt: lineare Datenstrukturen und nichtlineare Datenstrukturen. Lineare Daten bedeuten, dass die Informationen sequenziell sind, also aufeinander aufbauen. Nichtlineare Daten hingegen weisen keine bestimmte Reihenfolge auf, sondern sind hierarchisch, oft in Form von Baumstrukturen oder Diagrammen organisiert.</div>

Ein Array ist eine gängige Art von Datenstruktur. Das Array basiert auf einer Liste assoziativer Datenelemente oder Objekte mit einer festen Länge. Die Reihenfolge der einzelnen Werte oder Objekte kann anhand mathematischer Formeln bestimmt werden. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung einer Rangliste von Läufern basierend auf ihren Laufzeiten oder einer Liste von Schülern anhand ihrer Geburtstage. Arrays sind statische lineare Datentypen.

Ein Baum ist ein nichtlinearer Datentyp, basierend auf hierarchischen Daten, bei dem Informationen in Datenknoten gespeichert werden. Der erste Datenknoten ist die „Wurzel“ des Baums. Dieser Knoten kann sich in einen oder mehrere untergeordnete Datenknoten verzweigen. Man kann sich das wie einen Stammbaum vorstellen, bei dem die Ausgangsdaten oben angesiedelt sind (im Stammbaum wären das die Großeltern), dann in kleinere Daten aufgeschlüsselt werden, die wiederum mit den „Wurzeldaten“ verknüpft sind (wie Kinder, Enkel, Cousins usw.).

Ein weiteres Beispiel ist der Binärbaum, bei dem jeder Datensatz mit zwei Nachfolgedatensätzen verknüpft ist. Jeder Elternknoten hat höchstens zwei Kinderknoten. Diese werden in der Regel als linkes und rechtes Kind bezeichnet.

Datenbäume werden häufig verwendet, wenn Datentypen eine natürliche Hierarchie aufweisen, wie beispielsweise bei einem Organigramm. Das Datenbaumformat ist zudem ein entscheidender Bestandteil bei der Erstellung komplexerer Datenstrukturen.  

Ähnlich wie bei einer Warteschlange wird bei Queues eine First-In-First-Out-Reihenfolge angewendet. Die erste Person oder das erste Datenobjekt in der Warteschlange ist auch die/das erste, die/das sie wieder verlässt.

Ein Beispiel hierfür ist eine Anrufwarteschlange, in der Anrufe in der Reihenfolge ihres Eingangs bearbeitet werden. Oder ein gemeinsam genutzter Drucker, der Dokumente in der Reihenfolge druckt, in der Nutzer auf ihrem eigenen Computer auf „Drucken“ klicken. Queues sind ein linearer Datentyp.

Die Stapel-Struktur ist ebenfalls ein linearer Datentyp, der jedoch in die entgegengesetzte Richtung einer Queue-Datenstruktur funktioniert. Es wird eine Last-in-First-out-Reihenfolge angewendet.

Wenn du beispielsweise eine Grafik in einem Bearbeitungsprogramm erstellst, wird mit der Funktion Strg + Z dein letzter Schritt rückgängig gemacht. Oder du klickst in deinem Webbrowser auf den „Zurück“ Button, um zur vorherigen Webseite zurückzukehren.

Wie bereits erklärt, können Daten auf viele verschiedene Arten strukturiert werden. Dies hängt davon ab, wie die Informationen angezeigt werden sollen oder wie sie für eine bestimmte Software oder ein gewünschtes Ergebnis strukturiert werden müssen.

Hier eine Zusammenfassung von Beispielen für Datenstrukturen:

Rangliste: Linear angeordnete Daten, z. B. Menschen nach Geburtstag, Filme nach Laufzeit oder Städte nach Einwohnerzahl.

Diagramme und Grafiken: Darstellung von Daten, die nicht linear sind und daher nicht an eine bestimmte Zahl gebunden sind, die die Position der einzelnen Datenpunkte bestimmt. Beispiele dafür sind Genealogie-Karten oder Organigramme.

Prozessfortschritt oder -rückschritt: Die Datenstruktur vom Typ Queue (Warteschlange) oder Stacks (Stapel) zeigt eine Gruppierung von Elementen an, die nacheinander abgearbeitet werden müssen, z. B. eine Druckerwarteschlange. Es kann sich aber auch um eine Funktion handeln, die einer Aktion vorausgeht, z. B. das Drücken eines "Rückgängig"-Tastaturcodes.

Es gibt lineare und nichtlineare Datenstrukturen. Strukturierte und unstrukturierte Daten sind weitere Begriffe, die im Zusammenhang mit Datentypen oft fallen. Strukturierte Daten werden häufig für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) verwendet – wenn sie sinnvoll angelegt sind, können sie dazu beitragen, dass dein Content in den Suchmaschinenergebnissen in Form von Karten oder Snippets erscheint und somit Klicks auf deine Website fördern!

Strukturierte Daten:
Strukturierte Daten sind Daten, die bereits organisiert wurden. Sie fallen unter vordefinierte Kategorien oder Felder und sind hochspezifisch. Wenn ihr beispielsweise ein Kontaktformular auf eurer Website verwendet und bestimmte Felder für Namen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen eingerichtet habt, werden diese Elemente als strukturierte Daten betrachtet. Die NutzerInnen können auch ohne umfangreiche Datenkenntnisse über eine Datenbankabfrage nach diesen spezifischen Elementen suchen. Die in diesem Beispiel beschriebenen Kundendaten liegen in verwertbaren Formaten in einem Customer Data Management (CDM) System vor und werden üblicherweise in Data Warehouses gespeichert.

Unstrukturierte Daten:
Unstrukturierte Daten sind genau das, wonach sie klingen – Big Data, die keinem vordefinierten Format entsprechen. Um diese Art von Daten zu verstehen und zu nutzen, bedarf es einiger Erfahrung im Bereich Data Science. Sie werden in der Regel in Data Lakes gespeichert, wo man nach Insights und Zusammenhängen suchen muss.

Stell dir strukturierte und unstrukturierte Daten am Beispiel eines Buches vor. Ein Buch, das strukturierten Daten gleichkommt, hat einen Einband, eine Titelseite, ein Inhaltsverzeichnis und so weiter. Die meisten Bücher entsprechen diesem Format. Die Nutzer können sich anhand des Inhaltsverzeichnisses einen Überblick über die einzelnen Kapitel des Buches verschaffen. Es hat einen klaren Anfang, einen Mittelteil und ein Ende.

Wäre das Buch unstrukturiert, würden wir zwar die gleichen Wörter sehen wie in einem strukturierten Buch, jedoch nicht in einer sinnvollen Reihenfolge. Die Wörter würden vielleicht nicht einmal vollständige Sätze bilden. Möglicherweise wären auch die Kapitel nicht chronologisch geordnet.

Strukturierte Daten sind oft das Ergebnis von unstrukturierten Daten und harter Arbeit. Data Scientists untersuchen die unstrukturierten Daten und finden dann Möglichkeiten, sie zu organisieren und für andere auf nützliche Weise aufzubereiten – zum Beispiel, um uns Consumer Intelligence zugänglich zu machen.

Jetzt kennst du die Antworten auf Fragen wie „Was ist eine Datenstruktur?“ und „Warum ist eine Datenstruktur wichtig?“. Schauen wir uns nun an, wie du Daten in deinem Unternehmen strukturieren kannst.

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