{"id":5232,"date":"2023-07-04T12:56:46","date_gmt":"2023-07-04T10:56:46","guid":{"rendered":"http:\/\/nextbrain.ai\/?p=5232"},"modified":"2023-07-07T14:47:33","modified_gmt":"2023-07-07T12:47:33","slug":"synthetic-data-generation-for-digital-marketers-and-brand-strategists","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nextbrain.ai\/de\/blog\/synthetic-data-generation-for-digital-marketers-and-brand-strategists","title":{"rendered":"Generierung synthetischer Daten f\u00fcr digitale Vermarkter und Markenstrategen"},"content":{"rendered":"
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Bild von Foto Mix<\/a> von Pixabay<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Digitales Marketing und Markenstrategie stellen f\u00fcr Marketer und Strategen erhebliche Herausforderungen dar, angesichts sich wandelnder Trends und Verbraucherbehaviors. Erfolg h\u00e4ngt davon ab, die richtige Zielgruppe mit relevantem Content zu erreichen und Kosten zu optimieren. Allerdings haben nicht alle Marken umfassenden Datenzugang, um ihre Entscheidungen zu informieren. Hier kommt die synthetische Datengenerierung ins Spiel, die begrenzte Proben erg\u00e4nzt und wertvolle Insights extrahiert.<\/p>\n\n\n\n

Die Rolle von Data im Digital Marketing<\/h5>\n\n\n\n

Daten st\u00e4rken das digitale Marketing, indem sie Marken erm\u00f6glichen, datengest\u00fctzte Entscheidungen zu treffen und Strategien zu optimieren. Dennoch stellt das Sammeln detaillierter Daten in sich schnell \u00e4ndernden Kontexten eine Herausforderung dar. Da Marketer oft mit kleinen oder mittelgro\u00dfen Datens\u00e4tzen arbeiten, die an statistischer Signifikanz mangeln, wird die genaue Vorhersage des Kampagnenerfolgs und die Bestimmung des S\u00e4ttigungspunkts der Werbeausgaben behindert.<\/p>\n\n\n\n

Tabellarische Synthetic Data: Das Potenzial freisetzen<\/h5>\n\n\n\n

W\u00e4hrend die Generierung synthetischer Daten in den Bereichen Bild und Text Aufmerksamkeit gewinnt, wird ihre Anwendung auf tabellarische Daten oft \u00fcbersehen. Tabellarische synthetische Daten, die in Zeilen und Spalten strukturiert sind, bieten enormes Potenzial f\u00fcr digitale Vermarkter und Strategen. Durch den Einsatz von generativen adversarialen Netzwerken (GANs), einer hochmodernen Machine Learning-Technologie, erweitert synthetische Daten die Datens\u00e4tze und verbessert die \u201eAufl\u00f6sung\u201c, wodurch zus\u00e4tzliche Einblicke offenbart werden.<\/p>\n\n\n\n

Generative Adversarial Networks (GANs): Erm\u00f6glichung der Generierung synthetischer Daten<\/h5>\n\n\n\n

GANs sind eine leistungsstarke Innovation im Bereich Machine Learning, die zwei neuronale Netzwerke, einen Generator und einen Diskriminator, umfasst, die gegeneinander antreten. Der Generator erstellt neue Datenproben, die statistisch \u00e4hnlich zu den Eingabedaten sind, w\u00e4hrend der Diskriminator zwischen echten und synthetischen Proben unterscheidet. Dieses adversariale Spiel treibt das Training voran und generiert hochqualitative synthetische Daten, die den urspr\u00fcnglichen Datensatz \u00e4hneln.<\/p>\n\n\n\n

Verstehen des S\u00e4ttigungspunkts im digitalen Marketing<\/h5>\n\n\n\n

Der S\u00e4ttigungspunkt ist entscheidend im digitalen Marketing, um abnehmende Renditen durch \u00fcberm\u00e4\u00dfige Werbeausgaben zu verhindern. Die Werbe-S-Kurve veranschaulicht die Beziehung zwischen Ausgaben und deren Einfluss auf Umsatz, Einnahmen oder Marktanteil. \u00dcber einen bestimmten Punkt hinaus f\u00fchrt eine Erh\u00f6hung der Ausgaben nicht zu proportionalen Renditen. Die genaue Sch\u00e4tzung des S\u00e4ttigungspunkts ist herausfordernd, insbesondere bei begrenzten Daten. Synthetische Daten begegnen diesem Problem, indem sie einen gr\u00f6\u00dferen Datensatz f\u00fcr die Analyse bereitstellen und pr\u00e4zisere Vorhersagen erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Ein praktischer Anwendungsfall: Nutzung synthetischer Daten<\/h5>\n\n\n\n

Lassen Sie uns eine neuartige Marke betrachten, die vor zwei Jahren gegr\u00fcndet wurde und verschiedene Werbekampagnen auf Plattformen mit begrenzten Daten durchf\u00fchrt. Zu bestimmen, ob sie den S\u00e4ttigungspunkt erreicht haben, und die n\u00e4chsten strategischen Schritte zu planen, ist entscheidend. Die Generierung eines synthetischen Datensatzes aus den urspr\u00fcnglichen Daten erweitert die Stichprobengr\u00f6\u00dfe und bietet Einblicke in den S\u00e4ttigungspunkt und andere wichtige Kennzahlen.<\/p>\n\n\n\n

Mit der Open-Source-Python-Bibliothek nbsynthetic <\/em>wird von dem NextBrain.ai-Team synthetische Daten aus dem urspr\u00fcnglichen Datensatz generiert. Ein synthetischer Datensatz mit 2000 Proben wird erstellt, und ein visueller Vergleich zwischen den Original- und synthetischen Daten wird durchgef\u00fchrt. Dar\u00fcber hinaus wird ein Machine Learning-Modell, wie ein Random Forest Regressor, auf beiden Datens\u00e4tzen trainiert, um wichtige Kennzahlen wie den Monthly Recurring Revenue (MRR) vorherzusagen. Die Ergebnisse (Zahlen unten) zeigen, dass das auf synthetischen Daten trainierte Modell eine h\u00f6here Stabilit\u00e4t und verbesserte Vorhersagegenauigkeit erreicht im Vergleich zu dem auf den urspr\u00fcnglichen Daten mit niedriger Stichprobengr\u00f6\u00dfe trainierten Modell.<\/p>\n\n\n\n

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\u2554\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2557  \n     ERGEBNISSE  \n\u255a\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u255d  \n\nUrspr\u00fcngliche Daten  \n-------------  \nPunktzahl ohne Cross-Validation = 0.32<\/strong>\nScores mit Kreuzvalidierung = [ 0.19254948 -7.0973158   0.1455913   0.18710539 -0.14113018]\n\nSynthesische Daten\n-------------------\nScore ohne Kreuzvalidierung = 0.80<\/strong>\nScores mit Kreuzvalidierung = [0.8009446  0.81271862 0.79139598 0.81252436 0.83137774]\n\nAlgorithmus mit synthetischen Daten trainiert und mit Originaldaten getestet\n-------------------------------------------------------------------\nScore mit Kreuzvalidierung Vorhersage = 0.71<\/strong>\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Dieser Beitrag wurde urspr\u00fcnglich in Towards Data Science ver\u00f6ffentlicht. Sie k\u00f6nnen den Originalbeitrag finden. hier<\/a>.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Digital marketing and brand strategy present significant challenges for marketers and strategists amid evolving trends and consumer behaviors. 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