Wie aktuell sind die Daten?
AIlon nutzt den Decaying-Window-Algorithmus, um sicherzustellen, dass die Zielgruppendaten stets aktuell sind, ohne langfristige Trends aus den Augen zu verlieren. Dieser Algorithmus kombiniert Echtzeit-Daten mit einem Gewichtungssystem, das kurzfristige Schwankungen berücksichtigt und stabile Entwicklungen hervorhebt.
1. Wie funktioniert das?
Fokus auf den letzten Monat:
- AIlon erfasst Daten nahezu in Echtzeit und legt dabei einen besonderen Fokus auf die letzten Wochen.
- Neueste Daten haben den stärksten Einfluss auf Zielgruppeneigenschaften & -merkmale.
Berücksichtigung älterer Daten:
- Um zufällige Ausreißer oder unregelmäßige Datenspitzen zu erkennen, werden auch Daten der letzten 12 Monate einbezogen.
- Ältere Daten erhalten eine geringere Gewichtung, bleiben aber relevant für die Gesamtbewertung.
Gleichgewicht aus Aktualität und Stabilität:
- Durch diese dynamische Gewichtung werden kurzfristige Trends erkannt und geglättet, ohne die langfristige Entwicklung zu verfälschen.
2. Warum ist das wichtig?
- Präzisere Analysen: Die Kombination von Echtzeit- und Langzeitdaten stellt sicher, dass die Zielgruppenmodelle auf repräsentativen und stabilen Daten basieren.
- Vermeidung von Verzerrungen: Kurzfristige „Hypes“ oder Ausreißer werden ausgeglichen, sodass keine Fehlinterpretationen entstehen.
- Langfristige Trends erkennen: Veränderungen im Konsumverhalten oder Interessen werden über Monate hinweg sichtbar gemacht.
Beispiel: Wenn die Interessensraten zu einem bestimmten Zielgruppenmerkmal wie beispielsweise einer Modemarke in kurzer Zeit signifikant ansteigt, gleicht AIlon diese Veränderung mit den vorherigen Monaten ab. Falls es sich um einen kurzfristigen „Hype“ handelt, bleibt der Einfluss gering – falls es sich jedoch um einen langfristigen Trend handelt, wird er in der Analyse auch berücksichtigt.