GoPro
AI social listening
Die Challenge
GoPro hat es sich zur Aufgabe gemacht, Menschen dabei zu helfen, ihr Leben zu feiern und zu bereichern. Die Marke wollte ihre Anziehungskraft über ihr Extremsport-Kernpublikum hinaus diversifizieren und Nutzer dazu inspirieren, mehr Geschichten zu erzählen – von Reiseberichten bis hin zu Familienfeiern.
Da täglich Tausende von mit GoPro gekennzeichneten Beiträgen in sozialen Netzwerken geteilt werden, konnten wir via Social Listening diesen Content messen. Die größere Herausforderung bestand jedoch darin, dass ein großer Teil der geposteten Inhalte visuell war und sich mit herkömmlichen Schlagwortsuche, nicht identifizieren ließ.
Insight
Über 3,2 Milliarden Fotos wurden jeden Tag in sozialen Netzwerken geteilt. Allein auf Instagram wurden täglich mehr als 95 Millionen Bilder gepostet, was einem Anstieg von 37 % im Vergleich zum Vorjahr entsprach. Die enorme Zunahme von visuellen, nutzergenerierten Inhalten hat die traditionellen text-basierten sozialen Analysen vor große Herausforderungen gestellt.
Doch während herkömmliche Social Listening-Tools nur schwer mit dieser Entwicklung Schritt halten konnten, boten KI und Bilderkennungstechniken neue Möglichkeiten. Im Bereich der künstlichen Intelligenz sahen wir eine Möglichkeit für GoPro, seine Einblicke zu verbessern, indem es genau analysierte, was mit der GoPro-Kamera aufgenommen wurde.
Imagination
Wir entwickelten ein KI-gestütztes Bildanalyse-Tool, das GoPro dabei half zu verstehen, wie die Marke durch die Linse ihrer Community dargestellt wurde.
Implementation
Mithilfe unserer VOICEBox -Technologie haben wir eine halbe Million nutzergenerierte Bilder mit dem Tag #GoPro erfasst und mithilfe von KI jeden Beitrag durch fortschrittliche Bilderkennung von Ort, Aktivität und Person analysiert und kategorisiert.
Anschließend speicherten wir alle Metadaten (über 5,5 Millionen identifizierte Attribute) und bauten darüber eine Datenvisualisierungsplattform auf, die alle getaggten Posts in aussagekräftige, demografische und emotionale Datenvisualisierungen verwandelte, mit denen unser Insights-Team nun arbeiten konnte.
Impact
Der Ansatz förderte Erkenntnisse über die Zielgruppe zutage, die bislang im Verborgenen waren. Durch die Analyse von Millionen von visuellen Assets in den sozialen Netzwerken, die über einen Zeitraum von 18 Monaten gesammelt wurden, waren wir in der Lage, wichtige Verschiebungen in den Nutzungsmustern zu identifizieren. Mit diesen Daten konnten wir GoPro helfen, die Zielgruppe zu analysieren und zu diversifizieren. So wuchs beispielsweise der Anteil der Inhalte, in denen Frauen zu sehen waren, im Bewertungszeitraum um 63 % und der Anteil der familienorientierten Inhalte (in denen Familien, Familienaktivitäten oder kleine Kinder im Mittelpunkt stehen) um über 35 %.
Nach dem Erfolg des Projekts ist geplant, dass GoPro diese Technologie weiterhin nutzt, um zu messen, wie seine Marketingaktivitäten neue Nutzersegmente mobilisieren und neue Nutzungsmuster beeinflussen kann.