Wettbewerbsfähige Unternehmen richten bei ihrer Arbeit immer ein Auge auf das, was als Nächstes kommt, und nutzen aufkommende Trends, um sich ein Bild von der Zukunft zu machen. Doch Trendprognosen sind schlichtweg unmöglich, wenn man nicht weiß, dass ein Trend aufkommt. Hier kommt die Trenderkennung ins Spiel – die strategische Geheimwaffe eines jeden erfolgreichen Unternehmens.
Bist du mit den Besonderheiten der Trenderkennung noch nicht vertraut? Dann lasse dich von diesem Artikel leiten. In diesem Blog erläutern wir, was Trenderkennung ist, wie sie funktioniert und wie sie dank Algorithmen ausgefeilter ist als je zuvor:
Was ist ein Trend?
Welche Arten von Trends gibt es?
Was ist Trenderkennung?
Warum ist Trenderkennung wichtig?
Welche Methoden zur Trenderkennung gibt es?
Was ist ein Trenderkennungsalgorithmus?
Einsatz von Trenderkennungsalgorithmen zur Problemlösung in Unternehmen
Was ist ein Trend?
Trends sind Verschiebungen in Mustern, die sich in eine bestimmte Richtung entwickeln. Sie können zunehmen, abnehmen oder sich horizontal bewegen.
Du hast das Wort Trend bestimmt schon in Verbindung mit vorübergehenden Veränderungen kultureller Vorlieben oder Verhaltensweisen gehört, z. B. Modetrends, Marketingtrends, Social Media Trends, PR Trends, Instagram Trends usw. Man erinnere sich an die Schlaghosen in den 1960er Jahren oder die Acid-Wash-Jeans in den 80ies.
Trends können sich aber auch ganz allgemein auf Muster oder Veränderungen in Datensätzen beziehen, beispielsweise solche, die durch Social Listening gewonnen werden, und sie treten nicht zwangsläufig nur vorübergehend auf.
In der Wirtschaft analysieren Unternehmen Datentrends, um Informationen über zukünftige Entwicklungen zu gewinnen. Die Erkennung ist der erste Schritt, um Trends zu verstehen und zu analysieren.
Welche Arten von Trends gibt es?
In Daten lassen sich zahlreiche Arten von Trends erkennen. Einige der gängigen Trendlinien sind jedoch:
- Lineare, d. h. sie nehmen gleichmäßig zu oder ab
- Exponentielle, d. h. sie nehmen sprunghaft zu oder ab
- Saisonale oder zyklische, d. h. die Entwicklung verläuft nach einem bestimmten Muster oder auf einer bestimmten, sich wiederholenden Zeitachse
Darüber hinaus können Trends in unterschiedlichem Ausmaß auftreten, von Mikrotrends (wie der kurzlebige Cottage Core Stil) bis zu Megatrends (wie der Babyboom nach dem Zweiten Weltkrieg oder der Aufschwung der KI Technologie). Sie können sich zudem in verschiedenen Entwicklungsphasen befinden, z. B. als aufkommende oder abnehmende Trends. Die Art und Weise, wie Trends in der Wirtschaft und darüber hinaus kategorisiert werden, hängt vom Kontext und der Zielsetzung ab.
Was ist Trenderkennung?
Was ist Trenderkennung? Bevor du einen Trend analysieren kannst, muss er – damit du weißt, dass er existiert – erkannt werden.
Trenderkennung bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung von Mustern, Veränderungen und Entwicklungen.
In manchen Fällen entwickeln sich die Trends so dramatisch, dass es einfach ist, sie zu erkennen. Oft erfordert die Trenderkennung jedoch eine viel genauere Untersuchung und Analyse.
Tipp: Manchmal wird Trenderkennung auch als Trendspotting bezeichnet.
Warum ist Trenderkennung wichtig?
In der Geschäftswelt ist die Trenderkennung der erste Schritt der Trendanalyse, bei der Unternehmen Veränderungen zu erfassen versuchen. Sie möchten Trends wie beispielsweise die zunehmende Beliebtheit eines bestimmten Produkts oder die wachsende Zahl von Kundendienstbeschwerden in den sozialen Medien erkennen, um in Zukunft bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Unternehmen, die sich nicht aktiv um die Erkennung von Trends bemühen, werden eher früher als später auf negative Weise überrascht werden. Die Folge sind veränderte geschäftliche Anforderungen und wirtschaftliche Entwicklungen, mit denen sie nicht mithalten können.
Welche Methoden zur Trenderkennung gibt es?
Grundsätzlich gibt es zwei Hauptmethoden zur Trenderkennung:
- Visuelle Trendanalyse
- Statistische Trendanalyse
Die Trenderkennung kann auf unterschiedliche Weise erfolgen, aber grundsätzlich wird nach Abweichungen von regelmäßigen Datenmustern gesucht. Zu solchen Abweichungen gehören:
- Auf- oder Abschwünge, bei denen die Daten über einen längeren Zeitraum auf- oder abwärts tendieren (wie das Auf- oder Abschwingen einer Achterbahn)
- Abrupte Verschiebungen, bei denen die Daten von einer konstanten Trendlinie zu einer anderen wechseln und diesen neuen Wert über einen längeren Zeitraum beibehalten (wie der abrupte Anstieg oder Abfall eines Plateaus)
- Kurze Ausreißer, bei denen die Datenwerte markant ansteigen oder abfallen, bevor sie wieder auf den ursprünglichen Wert zurückgehen (wie die Herzschlaglinien auf dem Bildschirm eines EKG-Geräts)
Diese und andere Arten von Abweichungen und Anomalien können auf aufkommende oder vergangene Trends hinweisen.
Die Methoden zur Erkennung von Trends reichen von manuellen Prozessen bis zu automatisierten Verfahren, doch alle beruhen auf sorgfältiger, vollständiger und genauer Datenerfassung und Reporting.
Visuelle Trendanalyse
Die einfachste Art zur Erkennung von Trends ist die visuelle Analyse.
Wenn du dir auf deiner Stromrechnung beispielsweise ein Balkendiagramm des Energieverbrauchs über einen Zeitraum von drei Jahren ansiehst, fallen dir vielleicht saisonale Trends auf. Das Balkendiagramm des monatlichen Verbrauchs kann im Sommer, wenn die Klimaanlage benutzt wird, steigen und im Winter, wenn sie im Stauraum steht, sinken. Diese einfache Methode mag für Situationen wie die Analyse der persönlichen Finanzen gut funktionieren. Bei größeren, komplexeren Datensätzen, die im Geschäftsleben verwendet werden, wie z. B. bei der Analyse des Umsatzes, der Medienpräsenz oder des Social Engagements über längere und differenzierte Zeiträume, ist sie jedoch wesentlich fehleranfälliger.
Statistische Trendanalyse
Eine fortschrittlichere Methode zur Trenderkennung sind statistische Analysen, die komplexe mathematische Gleichungen und Modelle zur Erkennung von Anomalien in Datenmustern verwenden. Sie ermitteln diese Anomalien in numerischen Werten wie Perzentilen, Durchschnittswerten und Mittelwerten. Diese statistischen Analysen können dann verwendet werden, um Prognosen über zukünftige Datenwerte zu erstellen. WissenschaftlerInnen nutzen statistische Analysen schon seit langem, um Prognosen über Ereignisse wie extreme Wetterbedingungen und die globale Erwärmung zu erstellen.
Obwohl statistische Analysen, wenn sie richtig durchgeführt werden, verlässliche Erkenntnisse liefern können, beinhalten sie manuelle Prozesse, die im Geschäftsbetrieb nicht immer praktikabel sind. Stattdessen können Unternehmen Algorithmen nutzen, um Datenanomalien und Trends zu erkennen.
Was ist ein Trenderkennungsalgorithmus?
Trenderkennungsalgorithmen sind Tools zur Automatisierung und Feinabstimmung des Erkennungsprozesses von Datentrends.
Sie werden häufig in Verbindung mit anderen komplexen Systemen oder Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Natural Language Learning (NLL) eingesetzt und sind oft in Plattformen und Software integriert, die die Ergebnisse in leicht verständlichen Darstellungsformaten präsentieren.
Unsere Meltwater Social Media Monitoring Software nutzt beispielsweise KI-gestützte Trenderkennungsalgorithmen, um Spikes in Online-Unterhaltungen zu erkennen und Echtzeit-Alerts zu versenden. Die Algorithmen unserer Consumer Intelligence Suite werden ebenfalls von KI unterstützt. Sie extrahieren Consumer Insights und decken den Kontext von Trends auf, damit du Prognosen über deren weitere Entwicklung treffen kannst. Beide Lösungen wandeln diese Daten in visualisierte und teilbare Dashboards um.
In der Geschäftswelt spart der Einsatz von Trenderkennungsalgorithmen wertvolle Zeit und macht komplizierte Analyseprozesse zu einer Sache, die jedes Unternehmen bewältigen kann.
Einsatz von Trenderkennungsalgorithmen zur Problemlösung in Unternehmen
Unternehmen in den verschiedensten Branchen setzen Trenderkennungsalgorithmen für die unterschiedlichsten Zwecke ein. Sehen wir uns ein paar Beispiele an.
- Angebot und Nachfrage: Algorithmen zur Trenderkennung helfen Einzelhändlern, die Nachfrage nach bestimmten Produkten zu prognostizieren, damit sie ihre Lagerbestände entsprechend planen können. Modemarken nutzen sie, um aufkommende Modetrends zu entdecken und zu verfolgen.
- Stellenbesetzung: Algorithmen zur Trenderkennung können helfen, den Personalbedarf vorherzusehen. Im Gesundheitswesen können Arztpraxen und Krankenhäuser mit ihrer Hilfe saisonbedingte Krankheiten erkennen und ihre Einstellungszyklen entsprechend planen.
- Kundenservice: Trenderkennungsalgorithmen in Social Intelligence-Lösungen können Spikes bei Beschwerden im Social-Media-Kundenservice aufspüren. Fluggesellschaften können damit Verspätungen vorhersehen und den Reisenden proaktiv entgegen kommen, während Tech-Unternehmen damit Fehler und erforderliche Software-Updates erkennen können.
- Reputationsmanagement: Unternehmen aller Branchen verwenden Trenderkennungsalgorithmen zum Brand Tracking, um über die Entwicklung ihrer Markenreputation aus dem Laufenden bleiben. Restaurantketten können sie zum Beispiel nutzen, um ihre Reputation in verschiedenen Märkten über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu beurteilen.
Mit klaren Zielen vor Augen bieten Trenderkennungsalgorithmen unendlich viele Anwendungsmöglichkeiten. Dies gilt umso mehr, wenn sie in Kombination mit anderen fortschrittlichen Technologien den Datenrausch durchbrechen können.
Führende Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Insight-gestützte Media Intelligence, um ihre Geschäftsprobleme zu lösen – eures sollte eines von ihnen sein. Bringt euer Unternehmen mit den datenreichen Plattformen von Meltwater auf den neuesten Stand der Trenderkennungstechnologie.
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