Nach Anwendungsfall

Audience Intelligence

Geh über Demografie hinaus zu Verhaltensarchetypen: ‚The Skeptical Innovators‘, nicht ‚Männer 30–40‘. Sentient OS liefert Audience Intelligence, die in Vektorraum-Psychologie gründet.

Deep-Dive buchen Alle Lösungen

Die Herausforderung

Was wir lösen

Das Problem, das diese Lösung adressiert.

Demografie ist ein Stellvertreter – und ein schlechter. ‚Männer 30–40‘ sagt fast nichts über Kaufabsicht, Content-Resonanz oder Conversion-Treiber. Traditionelle Segmentierung ist oberflächlich. CDPs und BI-Tools schneiden nach Alter, Geschlecht, Geografie – aber Verhalten lebt im hochdimensionalen Raum. Die Folge: Ad-Verschwendung, falsch ausgerichtete Botschaften und verpasste Verbindungen.

Dark Data aus Verhalten – was Menschen lesen, schauen, kaufen und mit dem sie sich beschäftigen – wird selten in umsetzbare Segmente verwandelt. Ohne Vektorraum-Clustering und Kausalanalyse verlassen sich Teams auf demografische Stellvertreter und Last-Click-Attribution. Die Psychographic Layer, die Zielgruppen Archetypen zuordnen und Content-Audience-Fit berechnen sollte, fehlt in den meisten Stacks. Sentient OS liefert Audience Intelligence, die die Decision Layer antreibt: wen anzusprechen, mit welcher Botschaft und wann.

Die Sentient-Lösung

Wie wir es adressieren

Sentient OS verwandelt diese Herausforderung in deterministische Ergebnisse.

Sentient OS baut Audience Intelligence aus Verhaltensarchetypen. Vektorraum-Clustering zeigt psychografische Segmente – ‚The Skeptical Innovators‘, ‚The Impulse Explorers‘ – die Aktion vorhersagen. Multi-modale Embedding-Ähnlichkeit bringt Content und Audience im hochdimensionalen Raum in Einklang. Semantische Ausrichtung, Keyword-Overlap und Verhaltensdynamik ersetzen demografisches Raten. Die Psychographic Layer liefert berechenbaren Fit, keine demografischen Stellvertreter.

Die 5-Layer-Architektur nimmt Verhaltens- und Content-Daten auf; der Translator baut Personen- und Content-Vektoren. Die Psychographic Layer und Pattern Recognition führen unüberwachtes archetypisches Clustering durch und pflegen den Segmentzustand. Conversion Modeling und Strategic Guidance nutzen diese Segmente für Budgetallokation, Kreativstrategie und taktische Empfehlungen. Die Decision Layer zielt auf Archetypen, nicht auf Altersklassen.

Computational Empathy treibt das Audience-Verständnis. Das System modelliert Überzeugungen, Widerstände und psychologischen Fit – es geht nicht nur darum, dass jemand nicht kauft, sondern warum. Ist es der Preis? Das Vertrauen? Der Produktfit? Translator und Psychographic Layer liefern diese psychografische Tiefe.

Funktionen

Kern- Features

Die Fähigkeiten, die diese Lösung antreiben.

Verhaltensarchetypen-Clustering

Unüberwachtes Clustering im Vektorraum via Psychographic Layer und Pattern Recognition. Segmente, die Verhalten vorhersagen – Adoption, Conversion, Retention – nicht Demografie, die das nicht tut. Skalierung auf Millionen Nutzer; Segmente bleiben aktuell, während Daten strömen.

Psychografische Vektorausrichtung

Content-Audience-Fit in hohen Dimensionen. Multi-modale Embeddings und berechenbare Ähnlichkeit ersetzen demografisches Matching. Die Logic Engine argumentiert über Personen- und Content-Vektoren, sodass die Decision Layer weiß, wer mit was resoniert.

Semantische & Keyword-Resonanz

Keyword-Overlap-Matrizen und semantische Ausrichtung aus Translator und Psychographic Layer. Wissen, wo deine Audience im Ideenraum lebt – damit Messaging und Creative an archetypische Sprache und Anliegen angepasst werden können.

Jenseits von Demografie

‚The Skeptical Innovators‘ statt ‚Männer 30–40‘. Benannte Archetypen aus der DNA-Schicht treiben Targeting, Creative und Strategic Guidance. Die Decision Layer konsumiert Archetypen für Budget-, Kanal- und Botschaftsallokation.

Conversion-Modeling-Integration

Das Conversion-Modeling-Modul nutzt Archetypen, um Conversion-Treiber zu attributieren – Preissensibilität, Engagement-Qualität, Match-Qualität. Audience Intelligence speist deterministische Budget- und Kreativoptimierung.

Strategic Guidance für Messaging

Strategic Guidance zeigt, welche Botschaften und Taktiken zu welchen Archetypen passen. Die ‚Why This Matches‘-Begründung und der vorgeschlagene taktische Ansatz basieren auf psychografischem und Verhaltens-Fit.

Daten rein – Entscheidung raus

So funktioniert es

Drei Schritte von Rohsignalen zur deterministischen Ausführung.

Verhaltens-Aufnahme & Vektorisierung

Sensor- und Translator-Schichten nehmen Verhaltens- und Content-Daten auf. Personen- und Content-Vektoren werden gebaut; Psychographic und Pattern Recognition führen archetypisches Clustering durch und pflegen den Segmentzustand.

Archetypal Fit & Attribution

Logic Engine und Psychographic Layer berechnen Content-Audience-Fit und Segment-Attribution. Conversion Modeling und Strategic Guidance erzeugen Budget-, Creative- und taktische Empfehlungen pro Archetyp.

Entscheidungsausgabe

Die Decision Layer konsumiert Archetypen für Targeting, Messaging und Kanalallokation. Kampagnen und Content sind an Verhaltenssegmente angepasst – deterministische Ausführung, kein demografisches Raten.

Konkrete Szenarien

Anwendungs- fälle

Reale Anwendungen und Ergebnisse.

Kampagnen-Targeting und Creative-Ausrichtung

Archetypen ersetzen Demografie für Targeting; semantischer und psychografischer Fit treiben Creative- und Botschaftsauswahl. Ad-Verschwendung sinkt und Conversion steigt, weil die richtige Botschaft das richtige Verhaltenssegment erreicht.

Content- und Produktempfehlungen

Vektorraum-Ausrichtung zwischen Audience und Content/Produkt treibt Empfehlungen. Nutzer sehen Content und Angebote, die zu ihrem Archetyp passen – nicht nur ‚Nutzer wie du‘ basierend auf Demografie.

Budget- und Kanalallokation nach Segment

Conversion Modeling und Performance Forecasting allokieren Budget an hoch-intente Archetypen und optimale Kanäle. Die Decision Layer lenkt Spend in Segmente, die konvertieren, nicht in breite demografische Eimer.

Impact

Kern- Metriken

Die messbaren Ergebnisse, die diese Lösung ermöglicht.

Archetypen-Präzision

Verhaltens- vs. demografisch

Fit-Berechnung

Vektorraum-Ähnlichkeit

Targeting-Genauigkeit

Intent-basiert

Segment-Skalierung

Millionen, Echtzeit

Decision-Layer-Konsum

Budget, Creative, Kanal

Command Center

Entdecke, wie Sentient OS das löst

Buche einen Live-Deep-Dive und sieh, wie diese Lösung die Entscheidungsfindung für deine Organisation transformiert.