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- \nHerausforderung<\/div>\nEntwicklung einer ma\u00dfgeschneiderten, analytischen Influencer-Marketing-Plattform<\/div>\n<\/li>\n
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L\u00f6sung<\/div>\nPA- und NLP-Modelle f\u00fcr Influencer-Analysen<\/div>\n<\/li>\n- \n
Technologien und Werkzeuge<\/div>\nMaschinelles Lernen, pr\u00e4diktive Analyse, NLP;
Backend-Entwicklung - .NET
Frontend-Entwicklung - Angular<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\nKunde<\/h2>\n
Der Kunde ist eine Agentur f\u00fcr digitales Marketing mit Sitz in Zypern. Sie ist erfahren in der Lead-Generierung und organischen Reichweite. Die 2002 gegr\u00fcndete Agentur mit \u00fcber 200 Mitarbeitern bietet ihren Kunden M\u00f6glichkeiten, die Effizienz und Relevanz ihrer Marke auf dem Markt zu steigern. Die Agentur bringt Marken des mittleren Marktsegments und Influencer f\u00fcr Marketingzwecke zusammen.<\/p>\n
Die auf dem Markt erh\u00e4ltliche Influencer-Marketing-Analysesoftware f\u00fcr B2B passte dem Kunden nicht, weshalb er sich f\u00fcr eine individuelle Softwareentwicklung entschied. Der Kunde brauchte einen zuverl\u00e4ssigen Anbieter mit Fachwissen in maschinelles Lernen<\/a>. Sie beschlossen, eine Influencer-Marketing-Software von Grund auf zu entwickeln. Um den Anforderungen gerecht zu werden, muss die Plattform Predictive Analytics und NLP-basiert sein.<\/p>\n
Herausforderung: Entwicklung einer ma\u00dfgeschneiderten, analytikbasierten Influencer-Marketing-Plattform<\/h2>\n
Wir wurden herausgefordert, eine schnelle Influencer-Marketing-Analysesoftware von Grund auf zu entwickeln. Der Kunde hatte nichts weiter als eine Idee. Also begannen wir mit der Entwicklung einer brandneuen Plattform - sowohl mit Backend als auch mit Frontend, plus pr\u00e4diktive Analytik integrieren<\/a> und nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung<\/a> in die Plattform.<\/p>\n
L\u00f6sung: PA- und NLP-Modelle f\u00fcr Influencer-Analysen<\/h2>\n
Der Kunde hat sich f\u00fcr eine Zusammenarbeit mit dem Team von ESSID Solutions entschieden, da unser Unternehmen \u00fcber beeindruckende Fachkenntnisse in den Bereichen KI, Data Science und nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung verf\u00fcgt.<\/p>\n
Wir haben auch praktische Erfahrung in der Entwicklung und Verbesserung \u00e4hnlicher Influencer-Marketing-Software f\u00fcr Agenturen.<\/p>\n
Unser technisches Team griff auf verschiedene Ressourcen zur\u00fcck, um die Anforderungen des Kunden zu erf\u00fcllen. Dazu mussten wir uns an diesen Plan halten:<\/p>\n
Phasen der Projektentwicklung:<\/h3>\n
\u00a0<\/p>\n
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- Erfassen von Anforderungen (Besprechung der Projektvision mit dem Kunden, Festlegung der Projektziele, Priorisierung der Funktionen, Fertigstellung der Anforderungen)<\/li>\n
- Festlegung des Projektumfangs (Identifizierung von Merkmalen, Best\u00e4tigung der erreichbaren Merkmale, Identifizierung von Beschr\u00e4nkungen und Abnahmebedingungen)<\/li>\n
- Entwicklung der Plattform (Aufbau der Architektur, Entwicklung von Backend und Frontend, Integration von ML-Modellen in die Plattform)<\/li>\n
- Stabilisierung (alles doppelt pr\u00fcfen)<\/li>\n
- \u00dcbergabe des Projekts an den Kunden (Pr\u00e4sentation der Ergebnisse vor der Gesch\u00e4ftsleitung des Kunden)<\/li>\n
- Unterst\u00fctzung (Beratung auf Abruf)<\/li>\n<\/ol>\n
Der Kunde musste eine Plattform aufbauen, die sowohl f\u00fcr Marken als auch f\u00fcr Influencer n\u00fctzlich ist. Influencer konnten die Follower-Aktivit\u00e4ten \u00fcberwachen und hatten Zugang zu Einblicken in das Publikum. Beide Metriken sind f\u00fcr die St\u00e4rkung der Online-Pr\u00e4senz von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n
![\"Zusammenfassung](\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/influencers-content-summary-1024x473.png\")
<\/p>\nDie Marken wiederum k\u00f6nnten Kampagnen einrichten und sp\u00e4ter deren Leistung verfolgen (neue Follower, Ansichten, Likes, Kommentare, Erw\u00e4hnungen usw.).<\/p>\n
Als der Backend- und Frontend-Teil fertig war, gingen wir dazu \u00fcber, ML- und PA-Modelle in die Plattform zu implementieren (sie wurden ebenfalls auf Anfrage entwickelt). ML-Modelle erm\u00f6glichten eine effektive Analyse der Kampagnenleistung und eine Vorhersage des Verhaltens von Influencern. NLP-Modelle wurden f\u00fcr die Stimmungsanalyse verwendet. Sie helfen dabei, das Feedback in den sozialen Medien mit einer Genauigkeit von bis zu 92% zu interpretieren und die Marketingstrategie anzupassen.<\/p>\n
![\"Influencer](\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/audience-engagement-analytics-1-1024x523.png\")
<\/p>\nErgebnis: brandneue Plattform zur Verbesserung der Marketingma\u00dfnahmen<\/h2>\n
Als Ergebnis der Zusammenarbeit mit uns erhielt der Kunde eine robuste B2B-Influencer-Marketing-Software, die Marken und Influencer f\u00fcr Marketingzwecke miteinander verbindet.<\/p>\n
Die von unserem Team entwickelte Plattform hat das Gesch\u00e4ft des Kunden vorangebracht.<\/p>\n
Dies sind die wichtigsten Vorteile der Plattform:<\/p>\n
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- solide Software, die auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse des Kunden zugeschnitten ist<\/li>\n
- Echtzeit-Analysen zu Influencern (Leistung, Erreichbarkeit, Zielgruppe, Engagement-Raten, Standort,<\/li>\n
- Nationalit\u00e4t, Sprache, Alter, Geschlecht, Interessen, usw.)<\/li>\n
- Markenanalyse der Wettbewerber<\/li>\n
- \u00dcberwachung und Analyse von Kampagnen auf Abruf<\/li>\n
- schnelle Suche nach Influencern\/Agenturen in zahlreichen Social-Media-Kan\u00e4len<\/li>\n
- relevante Influencer-Angebote<\/li>\n
- automatische Berichterstellung<\/li>\n<\/ul>\n
Vorteile in Zahlen:<\/strong><\/p>\n
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- 91% - Vorhersage des Verhaltens von Influencern<\/li>\n
- 97% - Erkennung gef\u00e4lschter Influencer<\/li>\n
- 92% - Genauigkeit der Stimmungsanalyse<\/li>\n
- 20% - reduzierte Marketingkosten<\/li>\n<\/ul>\n
Sie brauchen eine Kundenspezifische Plattform f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen<\/a>? Lassen Sie uns reden.<\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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