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Shortlist Innovationspreis 2022 Die Nominierungen für den Innovationspreis (in alphabetischer Reihenfolge)

DVJ Insights GmbH

Neue Chancen für Marken durch Category Entry Points und die Erhöhung des Mental Market Share - Case Study im Segment Personal Care

Viele Markenartikler sind auf der Suche nach Möglichkeiten, ihre Marke zu entwickeln und mehr Marktanteil zu generieren. In der neueren Markendiskussion spielt die Idee der „Mentalen Verfügbarkeit“ von Byron Sharp eine zunehmende Rolle. Damit verbunden ist die Untersuchung der sogenannten Category Entry Points einer Marke und die Ermittlung des Mental Market Share. Diese Studie beleuchtet die Parameter für eine Marke aus dem Segment Personal Care. Um möglichst viele Wachstumschancen aufzudecken, entschied sich DVJ für einen zweistufigen Prozess. Im ersten Schritt identifizierten wir mittels Storytelling die aktuellen Category Entry Points (CEPs) der Produktkategorie. Im zweiten Schritt ermittelten wir das Aufkommen jedes CEP sowie den Mental Market Share jeder Marke für jeden CEP. Durch ein KI-gestütztes Topic Modeling der erhobenen Konsumenten-Storytellings konnten wir die bedeutendsten CEPs pro Kategorie identifizieren und die geschlechtsspezifische Unterschiede in der Reihung der CEPs erkennen.

 

 

Institut Wohnen und Umwelt GmbH und IFAK Institut GmbH & Co. KG

Forschungsdatenbank Nichtwohngebäude – Repräsentative Primärdatenerhebung zur statistisch validen Erfassung und Auswertung der Struktur und der energetischen Qualität des Nichtwohngebäudebestands in Deutschland

Der Bestand der Nichtwohngebäude in Deutschland war bisher in keiner amtlichen Statistik vollständig erfasst. Das ist angesichts der großen volkswirtschaftlichen Bedeutung und der Relevanz für die Planung der Energiewende und des Klimaschutzes im Gebäudesektor erstaunlich. Im Projekt Forschungsdatenbank Nichtwohngebäude (kurz: ENOB:dataNWG) wurde dieser Bestand in einer repräsentativen Stichprobenerhebung erstmalig statistisch valide hinsichtlich seiner Strukturen und der energetischen Qualitäten erforscht. Da es in Deutschland kein Gebäuderegister gibt, wurde als Auswahlgrundlage für die Ziehung der Stichprobe erstmalig das seit 2014 bundesweit verfügbare Geobasisdatenprodukt Hausumringe Deutschland (HU-DE) genutzt.

Das Projekt konnte nur durch den interdisziplinären Ansatz erfolgreich durchgeführt werden:

  • angetrieben durch die Fragestellungen des Instituts Wohnen und Umwelt (IWU) aus der Energie- und Gebäudeforschung,

  • ermöglicht durch das Design einer repräsentativen Stichprobe von Nichtwohngebäuden in Zusammenarbeit mit Fachleuten des Leibniz-Instituts für ökologische Raumentwicklung (IÖR) aus dem Gebiet der Spatial Data Science,

  • den Experten des Fachgebiets Ökonomie des Planens und Bauens der Bergischen Universität Wuppertal (BUW) in der bundesweit angelegten Vor-Ort-Datenerhebung des Screenings

  • und dem Know How von IFAK aus der Markt- und Meinungsforschung in der Durchführung der Befragungen der Eigentümer.

Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert. Zukünftiges Ziel ist die Verstetigung des Prozesses zu einem regelmäßigen Monitoring der Gebäudebestände. Die Forschungsdatenbank Nichtwohngebäude steht Dritten im Wege des Fernrechnens zur Verfügung. Dazu wurde eine Projekthomepage erstellt, auf der bereits viele Detailergebnisse abgerufen werden können.

Interview mit Michael Hörner: IWU, „Prüfen, ob der Klimaschutz im Gebäudesektor auf Kurs ist“

 

 

TAWNY GmbH

Die TAWNY Emotion Analytics Plattform.
Wie künstliche Intelligenz Marktforscher/innen hilft menschliche Emotionen zu lesen

Die TAWNY Emotion Analytics Plattform hilft Marktforscher/innen die Emotionen von Menschen zu lesen. Wie allgemein bekannt, ist erfolgreiche Innovation mehr als nur eine Erfindung. Es geht um die Schaffung von Werten aus Ideen. Dieser Definition folgend umfasst diese Einreichung drei Innovationsbausteine:

  1. Technologie: TAWNY unterscheidet sich durch die konsequente Nutzung der sprunghaften Fortschritte der letzten fünf Jahre im Bereich Computer Vision und des maschinellen Lernens. Größere Lerndatensätze unter anderem durch synthetisch erzeugte Daten, tiefe neuronale Netze und kamerabasierte Herzratenerkennung sind Entwicklungselemente der TAWNY-Technologie. Emotionen können vielschichtiger und robuster erkannt werden.
  2. Tool: Der zweite Baustein der Innovation umfasst eine Software-as-a-Service-Lösung, die als Forschungsinstrument für Marktforscher*innen konzipiert ist. Im Gegensatz zu früheren, sehr komplexen Applikationen, ist die TAWNY-Software auf einfache Weise als Do-it-Yourself Tool nutzbar.
  3. Analysemethoden: Der dritte Innovationsbaustein umfasst Use-Case spezifische Methoden zur Messung und Einordnung emotionaler Reaktionen um schnelle, valide und gut verständliche Insights zu generieren (z.B. für TV-Spots, Online Video Ads, oder Plakate).