Weltweit lag das Social-Media-Budget von Unternehmen 2017 bei rund 90 Milliarden Dollar. Tendenz steigend. In kaum einem anderen Marketingfeld ist die Intransparenz bezüglich Ausgaben und Ergebnis grösser als hier. Bekannterweise haben Procter & Gamble im zweiten Quartal 2017 mit 120 Millionen Dollar weit über 20 Prozent ihres Social-Media-Budgets gestrichen – ohne eine Änderung im Trend der Verkaufszahlen zu verzeichnen.
Genau hier setzt die Simulations-Plattform trovero ein. Noch bevor teures Geld für ein ungewisses Ergebnis in die Hand genommen werden muss, lassen sich mit ihr geplante Social-Media-Kampagnen simulieren, auf Effizienz und Effektivität hin testen und während der Implementation fortlaufend verbessern. Das verschafft Sicherheit, Kosteneinsparungen und letztlich den ersehnten Nutzen dieser Kanäle. Mit der KI-getriebenen Kampagnen-Simulation kann die richtige Entscheidung getroffen werden. Als Input dient trovero ein Medienplan mit Informationen zu Thema, Zeitrahmen, Budget, Zielgruppe und Zielen der Kampagne. In einem zweiten Schritt sammelt der Algorithmus themenbezogen Daten auf verschiedenen Social-Media-Kanälen zum Nachrichtenfluss sowie zu Influencern und Audiences. Anschliessend simuliert trovero auf der Basis der gesammelten Daten gemäss Medienplan eine Baseline-Kampagne, bestehend aus mehreren Pulses, und sagt deren Wirkung voraus. Im nächsten Schritt werden Varianten dieser Baseline-Kampagne simuliert und die optimale Kampagne identifiziert; also genau jene Kampagne, die mit den geringsten Kosten am meisten Wirkung erzielt. Während diese optimale Kampagne darauf umgesetzt wird, sammelt trovero weiter Daten und simuliert auf der Basis der aktualisierten Daten weitere Kampagnen-Pulses, um den nächsten optimalen Puls zu identifizieren. trovero tut dies so lange, bis die deklarierten Kampagnenziele erreicht sind.
Neben Kostensenkungen von bis zu einem Viertel nach Abzug der Fees und Erhöhung der Kampagneneffektivität birgt der Simulationsansatz von trovero eine Reihe weiterer Vorteile: Anhand der Baseline kann die Kampagnen-Performance unabhängig und ohne A/B-Tests festgestellt werden. Sie ist zudem leichter mit dem Datenschutz in Einklang zu bringen, weil themen- und nicht sozio-demographisch motiviert und somit keine granularen User-Daten benötigt werden. Im Vergleich mit maschinellem Lernen werden weniger Daten zum Trainieren von Algorithmen benötigt. Schliesslich ist sie schneller, kostengünstiger und systematischer als die händische Optimierung.
Team trovero bringt über ein Jahrzent Erfahrung mit in der Entscheidfindungsunterstützung mittels Simulation, u.a. mit Kunden wie Airbus, armasuisse, Mars und dem U.S. Office of Science and Technology Policy. Diese wird auch die Medienwelt weiter revolutionieren helfen.
Weitere Infos unter
www.trovero.io
