UNSER BLOG

Strategische Partnerschaft mit InnovationLab

InnovationLab GmbH und Innoplexia GmbH bekennen sich zu einer strategischen Zusammenarbeit. Die Heidelberger Technologieunternehmen sind sich hierbei sicher, dass zukünftige Kunden von dieser technologischen Partnerschaft erheblich profitieren werden.

 

InnovationLab entwickelt und produziert gedruckte Elektronik, vor allem gedruckte Sensoren auf Folien. Neben der BASF SE, der Heidelberger Druckmaschinen AG, der SAP SE und der Universität Heidelberg gehört auch das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) zu den Gesellschaftern. Die Anwendungsgebiete der gedruckten Elektronik und Sensorik sind vielfältig: Unter anderem finden die InnovationLab-Produkte Anwendung in den Bereichen Internet of Things (IoT) oder Bewegungstracking.

 

Die hierbei entstehenden Daten sollen durch die Data Science Kompetenzen von Innoplexia in Zukunft noch intelligenter und für den Kunden gewinnbringender ausgewertet werden. Hierfür werden moderne Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Machine Learning oder Mustererkennung genutzt.

 

„Wir freuen uns sehr die InnovationLab GmbH als strategischen Partner gewonnen zu haben. Unsere komplementären Kompetenzen werden vielen Kunden dabei helfen, Automatisierungspotenziale zu realisieren und somit die Kosteneffizienz in Zukunft weiter zu steigern. Ein erster Showcase wird in den kommenden Wochen bereits vorgestellt werden.“, so René Herget, Geschäftsführer der Innoplexia GmbH.

 

Für weitere Informationen können Sie sich gerne jederzeit telefonisch oder per Mail bei uns melden.

Innoplexia im neuen Gewand

Liebe Kunden, Partner und Freunde,

pünktlich im Jahr unseres zehnjährigen Bestehens präsentieren wir Ihnen Innoplexia und unsere Produkte sowie Dienstleistungen im komplett neuen Gewand.

Neben der vollständig neu gestalteten Webseite inklusive neuer Team-Seite stellt das Layer-System unserer Produkte und Dienstleistungen die wichtigste Neuerung dar. Anhand dieses Systems lässt sich jede noch so individuelle Kundenlösung abbilden, während gleichzeitig eine neue und hierarchische Struktur in unserer Produktwelt geschaffen wird, die eine noch besser verständliche Ordnung für Sie generiert. Weitere Informationen hierzu finden Sie auf unserer ebenso komplett neu gestalteten Portfolio-Seite.

Wir wünschen Ihnen nun viel Spaß beim Stöbern und Informieren! Im Fall von Rückfragen sind wir – wie immer – jederzeit sehr gerne für Sie da.

Beste Grüße,

Ihre Innoplexia GmbH

E-world energy & water 2020

Wir hoffen, dass Sie ein besinnliches Weihnachtsfest genießen konnten und einen guten Start in das neue Jahr 2020 erwischt haben.

Schon fast traditionell beginnt unser Messejahr mit der E-world energy & water 2020 in Essen. Wir freuen uns, auch dieses Jahr wieder mit einem Stand vertreten sein zu dürfen und Ihnen vom 11.-13.02.2020 unsere neue Dashboard-Lösung vorstellen zu dürfen.

Sie finden uns in Halle 5, im Smart Energy Bereich, Stand 5-523 – hier geht’s zum Hallenplan. Gerne können Sie auch schon vorab ein Termin mit uns vereinbaren.

Tickets für die Veranstaltung erhalten Sie entweder über uns oder über die offizielle Besucheranmeldung.

Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen und eine ereignisreiche E-world energy & water 2020.

Ihre Innoplexia GmbH

Silvester Report 2020

Wie auch in den vergangenen Jahren möchten wir uns auf diesem Wege herzlich bei allen Kunden, Partnern und Freunden für ein abwechslungsreiches, produktives und erfolgreiches Jahr 2019 bedanken.

Da wir bei Innoplexia Vorausdenker sind und Abwechslung lieben, gibt es in diesem Jahr aber nicht wie gewohnt einen Weihnachtsreport, sondern einen Bericht über das Suchverhalten der in Deutschland lebenden Personen zur Zeit rund um Silvester und Neujahr. Die folgenden fünf Fragestellungen zeichnen ein deutliches Bild über die Dinge, welche die Personen in Deutschland zur Silvesterzeit bewegen. Nicht umsonst sagt man: „Zu niemandem ist man so ehrlich wie zur Sucheingabe von Google“. In diesem Sinne wünschen wir Ihnen viel Spaß und gute Unterhaltung beim Lesen!


Wann fangen die Menschen an, über Silvester nachzudenken?

Hier zeigt sich ganz deutlich, dass die Menschen in Deutschland erst nach den Weihnachtsfeiertagen damit beginnen, sich gedanklich mit Silvester auseinander zu setzen. Direkt nach dem 24.12. ist ein leichter Anstieg der Suchanfragen zum Thema Silvester zu vermerken, der sich aber nach den Weihnachtsfeiertagen vor allem ab dem 27.12. noch einmal explosionsartig erhöht und direkt ab Neujahr wieder rapide abfällt.


Nach was suchen die Menschen zu dieser Zeit auf Google?

Hier kristallisieren sich fünf Themen heraus, die in Deutschland in den letzten Jahren um die Silvesterzeit besonders stark nachgefragt waren. Vor allem bei den ersten beiden Themen zeigt sich die Liebe zur Silvestertradition: Bleigießen, Dinner for One, Silvester Bilder, Silvesterreisen sowie Silvesterangebote bestimmen hier das Suchverhalten maßgeblich.


A propos Silvesterreisen: Welche Reiseziele sind für die in Deutschland lebenden Personen dieses Jahr besonders gefragt und interessant für einen Kurztrip über Silvester?

Bei den Reisezielen über Silvester zieht es die Deutschen nicht allzu weit in die Ferne. Aufgrund der zehn beliebtesten Destinationen wird klar, dass man hier vornehmlich in Europa oder sogar Deutschland bleiben möchte, um das neue Jahr einzuläuten. Folgende Reiseziele haben es neben Ort, an dem man googelt, in die Top 10 geschafft.

  1. In den Bergen
  2. Paris
  3. Hamburg
  4. München
  5. Berlin
  6. Prag
  7. Wien
  8. Amsterdam
  9. Stuttgart

Wie sieht es aus mit den guten Vorsätzen fürs neue Jahr?

Bei den guten Vorsätzen fürs neue Jahr erweisen sich die Saarländer als besonders gewissenhaft. Sie senden mit Abstand am meisten Suchanfragen zum Thema Gute Vorsätze ab. Auf den weiteren Plätzen folgen die Menschen aus Thüringen, Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg sowie Hessen.


Nun wissen wir, welche Bundesländer besonders ambitioniert in das neue Jahr starten möchten. Doch was genau nehmen sich die Menschen in Deutschland eigentlich vor?

Nicht überraschend spielen bei den guten Vorsätzen vor allem die Themen neuer Job, mehr Geld oder Gewichtsabnahme durch Sport und Diäten eine große Rolle. Hier sind die Top 10 Suchfragen in der ersten Januarwoche:

  1. Wie viele Kalorien am Tag?
  2. Wie schreibe ich eine Bewerbung?
  3. Wie komme ich schnell an Geld?
  4. Wie kann ich abnehmen?
  5. Wie viel Kredit bekomme ich?
  6. Wie komme ich von ihm los?
  7. Wie werde ich glücklich?
  8. Wie mache ich Schluss?
  9. Wie funktioniert Tinder?
  10. Wie wird man schnell schwanger?

Wirft man einen genaueren Blick auf das Thema Diät, so sind aktuell übrigens vor allem folgende Diätbegriffe besonders stark nachgefragt: HCG Diät, Low Carb Diät, Ketogene Diät, Paleo Diät und Anabole Diät.


Nun hoffen wir, dass sich der ein oder andere Leser in diesen Zahlen wiederfinden konnte oder zumindest inspiriert wurde und wünschen Ihnen in diesem Sinne ein besinnliches Weihnachtsfest und einen guten Rutsch sowie einen tollen Start in das Jahr 2020. Wir freuen uns auf alles, was in 2020 kommt – gemeinsam mit Ihnen.

Ihre Innoplexia GmbH

Quellen: Google Trends, Google Suggest, Think with Google

Success Story: EVH GmbH

Erfahren Sie in einer unserer Success Stories, wie die EVH GmbH – das größte kommunale Versorgungsunternehmen Sachsen-Anhalts – die Inno-Suite von Innoplexia nutzt. Durch eine Vielzahl an Inno-Suite-Modulen wurde eine vollumfängliche Abbildung des digitalen Marktumfeldes erreicht. Als Resultat konnte einerseits der Kundenschwund (Churn) nachhaltig reduziert werden und gleichzeitig neue Kundensegmente vertrieblich erschlossen werden. Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen unserer neuesten Success Story!

SMX 2020 – Mit Innoplexia 15% sparen

Als Leitkonferenz zum Thema SEO, SEA und Online-Marketing zieht die SMX Spezialisten und Entscheider aus verschiedensten Branchen an und ist aus der Messeplanung vieler Online-Profis nicht mehr wegzudenken. Neben hochklassigen Sessions, Workshops und Meetings findet auch im kommenden Jahr im Rahmen der SMX wieder die Verleihung des renommierten deutschen Suchmarketing-Preises SEMY statt.

Da Innoplexia ein Blog-Partner der SMX ist, erhalten Interessenten zudem durch Buchung eines Tickets mit unserem Code 15% Rabatt auf den regulären Ausgabepreis. Sichern Sie sich am besten bis zum 04.10.2019 Ihr Frühbucher-Ticket für die wichtigste Veranstaltung zu den Themen Search und Online durch Angabe des Rabattcodes INNOPLEXIASMX auf der Website der SMX.

Research & Results 2019

Als deutschsprachige Leitmesse zum Thema Marktforschung findet die Research & Results auch in diesem Jahr wieder im MOC München statt. Am 23. und 24. Oktober 2019 treffen sich Experten und Entscheider aus dem Daten- und Marktforschungsumfeld zum fachlichen Austausch über Trends und neuartige Technologien.

Wir freuen uns ganz besonders, auch dieses Jahr wieder mit einem Stand vertreten sein zu dürfen. Direkt am Haupteingang dürfen wir Sie im neuen Look am Stand mit der Nummer 225 begrüßen. Machen Sie am besten noch heute einen Termin mit uns aus, um unsere neuen und branchenübergreifenden Lösungen aus den Bereichen Software as a Service und Data Science kennenlernen zu können.

Darüber hinaus bieten wir auch wieder einen Workshop an – dieses Mal geht es um das Thema „Digitalisierung und Regionalität – ein Widerspruch? Digitale Standortfaktoren erkennen und für sich nutzen“. Den Workshop mit unserem Geschäftsführer René Herget können Sie am 23.10. um 13.15 Uhr in Raum 4 besuchen.

Tickets für die Veranstaltung erhalten Sie entweder über uns oder über die offizielle Besucheranmeldung.

Wir freuen uns auf Sie!

Neues aus R&D – Teil 3: Interview mit Dr. Sylwester Radomski, Teamlead Data Science bei Innoplexia

Im dritten Teil unserer Blog-Artikel-Serie „Neues aus IX Research & Development“ unterhalten wir uns heute mit Dr. Sylwester Radomski, dem Teamlead Data Science & AI bei Innoplexia. Neben technologischen Aspekten wird hierbei auch auf kundenspezifische Lösungen aus dem Data Science Umfeld eingegangen. Wir wünschen viel Spaß beim Lesen.

Innoplexia Redaktion: Hallo Sylwester, seit wann bist Du bei Innoplexia und was ist Dein genaues Aufgabengebiet?

Dr. Radomski: Ich bin nun seit etwas mehr als eineinhalb Jahren bei Innoplexia tätig und baue hier den Kompetenzbereich Data Science & AI auf und aus. Gemeinsam mit meinem Team bearbeiten wir analytische Fragestellungen und nutzen hierbei – je nach Komplexität der Aufgabe – moderne Methoden aus dem Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz.

Innoplexia Redaktion: Was ist denn eigentlich Data Science, früher hat man doch eher den Begriff Business Analytics genutzt?

Dr. Radomski: Der Begriff Data Science ist nun seit einigen Jahren etabliert und in seinem Kern steht die interdisziplinäre Sicht auf Daten. Dieses Themenfeld war vor allem darin begründet, dass verschiedene wissenschaftliche Disziplinen und Wirtschaftszweige ähnliche analytische und statistische Fragestellungen hatten und Experten aus den verschiedenen Bereichen– auch begünstigt durch digitale Kommunikationskanäle – sich immer mehr miteinander austauschten. Gleichzeitig ist die Welt durch digitale Kommunikationskanäle und Geschäftsmodelle weitaus komplexer und immer dynamischer geworden. Breite Erfahrung und multidisziplinäre, analytische Kompetenz sind heutzutage meistens erfolgversprechender als langfristig erworbene Branchenkompetenz und -wissen. Dies stellt vor allem für traditionsreiche oder kommunale Unternehmen eine große Hürde dar. Ein weiterer wichtiger Baustein des Aufkommens von Data Science ist der Fortschritt in der Forschung zum Themenkomplex der Künstlichen Intelligenz. Dank Frameworks wie TensorFlow von Google ist der Einstieg in die Nutzung dieser Methoden deutlich einfacher geworden, als es noch vor einigen Jahren der Fall war.

Dr. Sylwester Radomski, Teamlead Data Science & AI bei Innoplexia.

Innoplexia Redaktion: Innoplexia liefert klassischerweise Insights zum digitalen Marktumfeld für Experten und Entscheider aus den Bereichen Marketing und Vertrieb. Wie genau unterscheiden sich Deine Aufgaben davon und wie bringst Du die Expertise Deines Teams hierbei ein?

Dr. Radomski: Die diesbezüglichen Übergänge sind eigentlich fließend. Wir versuchen unsere analytischen Kompetenzen sowohl in die Standardprodukte von Innoplexia zu integrieren als auch parallel zum Kern-Business analytische Sonderprojekte zu bearbeiten. Im Grunde profitieren auch beide Bereiche voneinander: Wenn wir beispielsweise im Rahmen von analytischen Projekten neuartige Methoden einsetzen, werden wir diese auch versuchen in Standard-Produkte mit einfließen zu lassen. Ein Beispiel hierfür ist die Innoplexia Discovery Map. Hierbei handelte es sich zunächst um ein analytisches Projekt für einen Immobilien-Investor, welches sich inzwischen zu einem erfolgreichen Standardprodukt des Unternehmens entwickelt hat.

Innoplexia Redaktion: Hast Du Beispiele für Dienstleistungen, welche Dein Team für Zielgruppen außerhalb von Marketing und Vertrieb bereits erfolgreich bearbeitet hat?

Dr. Radomski: Ja, beispielsweise arbeiten wir mit einem schnell wachsenden Kunden aus der Spielwarenbranche zusammen. Um sein schnelles Wachstum organisch zu finanzieren muss die Firma sehr ökonomisch mit allen Ressourcen umgehen. Das betrifft vor allem die Bereiche Absatzplanung und Logistik. Da das besagte Unternehmen stetig neue Märkte erschließt und neue Produkte veröffentlicht, ist es unabdingbar, die geschäftlichen Zusammenhänge stetig zu analysieren und im Bedarfsfall zu optimieren. Die Grenzen zwischen den tatsächlichen Spielwaren und deren Präsenz in klassischen sowie sozialen Medien sind heutzutage sehr fließend. Deshalb überwachen wir zukünftig für unseren Partner beispielsweise Kanäle wie YouTube, um frühzeitig Trends innerhalb der Spielwarenbranche zu erkennen. Dieser Analysebereich ist aber – wie bereits angedeutet – gerade erst im Aufbau.

Ein weiteres Beispiel war ein Analyseprojekte aus dem Bereich Forderungsmanagement. Unternehmen in dieser Branche kaufen Schulden ein und haben dann den Auftrag, diese Schulden im Vergleich zum Einkaufspreis mit Gewinn wieder einzufordern. In genau diesem Tätigkeitsfeld haben wir eine langfristig ausgelegte Kooperation mit einem mittelständischen Inkasso-Unternehmen vereinbart. Vor zwei Jahren hatte die Firma noch fünf Mandanten aus zwei verschiedenen Branchen. Inzwischen ist der Kundenstamm auf fast zwanzig Mandanten aus mehreren Branchen angewachsen. Ebenso ist das durchschnittliche finanzielle Volumen der Forderungen stark angestiegen. Das alles wurde erreicht, indem wir die Effektivität der einzelnen Schritte im Forderungsprozess analysiert haben und somit eine empirische Steuerung möglich gemacht haben, sodass neue Märkte erschlossen werden konnten.

Innoplexia Redaktion: Welche Methoden werden hierbei typischerweise angewandt?

Dr. Radomski: Wir nutzen Methoden wie Regression, Clustering oder Klassifizierung. In vielen Fällen genügt es jedoch bereits, das vorhandene Datenmaterial sauber aufzubereiten und zu visualisieren. Technologisch bewegen wir uns ansonsten in der R Studio Umgebung. Für das Erstellen von interaktiven Dashboards oder Präsentationen nutzen wir Flexdashboard und Shiny. Das Framework TensorFlow findet vor allem im Rahmen von KI-Projekten häufige Anwendung. Als Verbindungselement bzw. Abstraction-Layer zwischen R und TensorFlow nutzen wir Keras. Die zu bearbeitenden Daten werden – abhängig von den Kundenwünschen und von der Datenmenge – entweder lokal oder in der Google Cloud verarbeitet.

Unsere Technologieplattform ist jedoch nicht in Stein gemeißelt. Bei einem derart lebendigen Aufgabenfeld wie Data Science sind wir stetig dabei, unsere Methoden und Toolkits zu verändern und zu erweitern. Momentan überprüfen wir auch die SAP Analytics Cloud und einige weitere interessante Alternativen.

Innoplexia Redaktion: Hast Du einen analytischen Lieblings-Case und warum ist es genau dieser?

Dr. Radomski: Mein persönliches analytisches Highlight stammt aus dem Bereich Human Resources. Dieses ist mein Lieblings-Case, da es die Analytik mit unserem Innoplexia-Kerngeschäft verbindet. Ursprung dieses Projektes war eine Arbeit, welche ich gemeinsam mit Studierenden der SRH Hochschule Heidelberg zur Demographie des Arbeitsmarktes durchführte. Das Leitmotiv hierbei war der entstehende, massive Fachkräftemangel durch die Abwanderung von zahlreichen älteren Jahrgängen in den Ruhestand und dem gleichzeitig unzureichenden Nachkommen von jüngeren Jahrgängen in den Arbeitsmarkt.

Hier konnten wir anhand eines anonymisierten Mitarbeiter-Datensatzes aus der Vergangenheit Schlüsse ziehen, welche Faktoren Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer zu einer Kündigung bewegen. Auf Basis dieser Faktoren können nun regelmäßig gezielt Risikogruppen von Angestellten angesprochen werden und mit entsprechenden Maßnahmen und Benefits im Unternehmen gehalten werden. Zusätzlich zu diesen internen Daten wurden auch Daten aus Job-Portalen erhoben und analysiert, um Nachfrage-Impulse frühzeitig aufzudecken. Allgemein kann auch gesagt werden, dass Arbeitnehmer heutzutage nicht wirklich aktiv kündigen möchten, sondern eher von anderen Arbeitgebern aus ihrem aktuellen Unternehmen „herausgezogen“ werden.

Innoplexia Redaktion: Gibt es noch zukünftige Pläne für den Ausbau Deines Fachbereiches?

Dr. Radomski: Wir müssen und werden den Fachbereich Data Science & AI aufgrund von immer höher werdender Auslastung ausbauen und suchen deshalb auch stetig nach neuen Talenten im Data Science Umfeld. Da fast kein Projekt dem anderen gleicht und man sich in dieser vergleichsweise jungen Disziplin stetig selbst weiterbilden muss, bietet dieses Berufsfeld wahnsinnig viel Faszination und Abwechslung.

Innoplexia Redaktion: Wir danken Dir vielmals für das Interview, Sylwester.

Neues aus R&D – Teil 2: Wie man Künstliche Intelligenz nutzen kann, um Webseiten automatisiert anhand deren Inhalt zu klassifizieren

Im zweiten Teil unserer Blog-Artikel-Serie „Neues aus IX Research & Development“ berichten wir heute darüber, wie man Künstliche Intelligenz nutzen kann, um Unternehmen und deren Webseiten automatisiert bestimmten Klassen zuzuweisen.

Die Herausforderung

Innoplexia sammelt täglich automatisiert hunderttausende Informationseinheiten zu den Aktivitäten von Unternehmen im digitalen Marktumfeld. Um diese Informationen auf gewinnbringende Art und Weise an unsere Kunden weiterzugeben, ist eine Kategorisierung der gefundenen Informationseinheiten – wie beispielsweise URLs – unerlässlich. Eine Kategorisierung ist vor allem dann notwendig, wenn ein Kundenunternehmen Vergleiche innerhalb der eigenen Branche anstellen möchte. Hierunter fallen unter anderem Fragestellungen wie:

  • Wie schneidet meine Web-Präsenz gegenüber meinen Marktbegleitern ab?
  • Sind im Laufe der vergangenen Wochen oder Monate neue Wettbewerber in den Markt eingedrungen?
  • Wie lassen sich Wettbewerber innerhalb meiner Branche kategorisieren?
  • Welche Trends zeigen sich momentan innerhalb meiner Branche?

Die Herangehensweise und Lösung

Bisher erfolgte die Zuordnung und Pflege der URLs bzw. Unternehmen zu den einzelnen Unternehmensklassen in regelmäßigen Abständen auf händische Art und Weise. Dieses manuelle Vorgehen wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes des Innoplexia-Kompetenzbereichs ‘Künstliche Intelligenz’ durch eine automatisierte Vorgehensweise ersetzt.

Erster Schritt: Extraktion und Reduktion der relevanten Inhalte: Im ersten Schritt wurde der textuelle Inhalt der gescannten Webseiten geparst und auf bedeutungstragende Bausteine reduziert. Hierfür wurden unter anderem sog. „stop words” sowie Eigennamen aus den Texten durch Platzhalter ersetzt. Stop words (zum Beispiel der, die, das, und, oder, weil) haben generell nur einen geringen Informationsgehalt. Eigennamen (oder auch Uhrzeiten, Email-Adressen, Anschriften etc.) sind Informationen die im Kontext der einzelnen Webseite relevant sind aber kein Merkmal für eine generalisierte Klasse von Webseiten darstellen.  Ebenso wurden Worte auf den bedeutungstragenden Wortstamm (sog. Stemming) reduziert.

Zweiter Schritt: Trainieren des Neuronalen Netzes: Im zweiten Schritt folgte das Training des Neuronalen Netzes zur Lösung des Klassifikationsproblems ‚Welche URL gehört zu welcher Branche?‘. Hierfür wurde das Neuronale Netzwerk mit einem  Word2vec-Modell kombiniert. Im Vergleich zum bag-of-words Ansatz, welcher die Vorkommnisse jedes Wortes pro Dokument zählt, können mit dem  Word2vec-Modell Zusammenhänge von Wörtern (Kontext) erlernt und somit Synonyme erkannt werden. Hierdurch entsteht ein zweistufiger Prozess:

  1. Ein Autoencoder wird eingesetzt, um jedes Wort im Textkorpus als numerischer Vektor darzustellen. Wörter, welche im ähnlichen Kontext benutzt werden, werden dabei durch ähnliche Vektoren abgebildet und somit als Synonyme erkannt. Man spricht von einem unüberwachten (“Unsupervised”) Verfahren, da kein manuell erstelltes Trainingsdatensatz benötigt wird.
  2. Im zweiten Schritt wird ein Deep Neural Network anhand der manuell klassifizierten Webseiten trainiert. Dieses nimmt die zuvor erlernten Wortvektoren als Input entgegen und gibt eine Wahrscheinlichkeit pro Klasse für jedes Dokument aus.

Abbildung 1: Cluster von gefundenen Unternehmensklassen im dreidimensionalen Raum. Jeder Punkt stellt hierbei eine URL dar. Die gelbe und graue Punktwolke zeigen hierbei besonders homogene Unternehmensklassen.

Dritter Schritt: Anwendung der automatisierten Kategorisierung: Nach erfolgreichem Training des Neuronalen Netzes erfolgte eine durch das Netz durchgeführte, automatisierte Kategorisierung von neuen URLs bzw. Webseiten zu bestehenden Unternehmensklassen. Die Überschneidung zwischen Zuordnung durch Machine-Learning-Methoden und der menschlichen Kategorisierung lag bei erster Anwendung bei rund 88%. Im Rahmen von weiteren Trainings-Iterationen kann diese Treffergenauigkeit noch substanziell erhöht werden, sodass im Mittel eine Überschneidung von über 90% zwischen der menschlichen sowie maschinellen Zuordnung attestiert werden kann.

Abbildung 2: Darstellung des Grades der Überschneidung zwischen automatisierter und menschlicher Zuordnung von URLs zu Unternehmensklassen in der ersten Iteration nach Training des Neuronalen Netzes. Es liegt eine initiale Überschneidung von 88% vor.

Der Vorteil für Kunden

Durch Automatisierung in der Zuordnung von Unternehmens-Websites zu Branchen ergeben sich für Innoplexia Kunden vor allem folgende, konkrete Vorteile:

  • Schnellere Identifikation von neuen Marktbegleitern im eigenen Wettbewerbsumfeld
  • Objektivierung der Zuordnung
  • Tägliche Überprüfung der Korrektheit und Optimierung der Zuordnung

Im Rahmen einer Erweiterung dieses Forschungsprojektes werden außerdem die folgenden Vorteile für Innoplexia-Kunden adressiert:

  • Stetige Überprüfung von neuen URL-Clustern (potentielle neue ‚Branchen‘ oder Unternehmensklassen)
  • Zuordnung mehrerer Unternehmensklassen (in absteigender Reihenfolge) zu Unternehmen, welche in mehreren Branchen aktiv sind
SMX Munich 2019
SMX Munich 2019 Munich, Germany March 3, 2019 ©Rising Media/Kurt Krieger/Hubert Bösl

SMX 2019

Wir möchten uns bei Ihnen für den interessanten Austausch auf der SMX 2019 sowie für die zahlreichen und sehr interessanten Fachgespräche an unserem Stand bedanken.

Sie hatten nicht die Möglichkeit in München vor Ort zu sein und sich zu unseren neuesten Produkten und Services zu informieren? Dann kontaktieren Sie uns gerne einfach unter info@innoplexia.com oder rufen Sie unsere Zentrale unter der +49 (0) 6221 7198033 an.

Wir freuen uns auf Sie,

Ihre Innoplexia

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