Machine Learning (ML) im Stand-Design von Beire

Aktuelle Situation

Der Prozess der Gestaltung von Messeständen ist weitgehend fehlerhaft. Gegenwärtig hängt er zu sehr von heuristischen Voreingenommenheiten, der Kosteneffizienz der Standbauer, uneinheitlichen Entscheidungsfindungen und willkürlicher Kreativität ab.

Auch wenn viele Stände ästhetisch ansprechend sein mögen, wurde die Fähigkeit, die wahrscheinliche Wirksamkeit zu quantifizieren, völlig außer Acht gelassen. Dies ist eine verpasste Gelegenheit, da wir heute über die technischen Möglichkeiten verfügen, schnell vorherzusagen, wie die Menschen auf ein bestimmtes Designelement reagieren werden. Wo in der Vergangenheit teure Studien mit Menschen erforderlich waren (eine Domäne der Marketingbudgets der Fortune 500), können Algorithmen des maschinellen Lernens diese Leistung zu einem Bruchteil der Kosten erbringen.

Setzen Sie auf visuelle Auffälligkeit

Visuelle Auffälligkeit ist immens wichtig, wenn es um die Gestaltung von Messeständen geht. Ein auffälliger Messestand, der BesucherInnen anzieht und einen Eindruck hinterlässt, kann den entscheidenden Unterschied ausmachen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, eine bessere visuelle Auffälligkeit zu erreichen. Eine davon ist die vorausschauende Blickerfassung.

Ein Beispiel für einen Messestand, der eine außergewöhnliche visuelle Wirkung hat, ist der von Beire entworfene Stand für Sukano auf der K Show 2019. Was verleiht diesem Stand seine außergewöhnliche Auffälligkeit?

- maßgeschneiderte lineare kontrastierende Elemente
- ausgewogene Mischung aus kontrastierenden, geschwungenen Elementen
- komplementäre Decken- und Strukturelemente

Die Welle der Zukunft

Beire Exhibitions hat KI in den Prozess integriert, indem wir Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um Blickbewegungsanalysen zu simulieren, noch bevor die Stände in Produktion gehen. Dadurch werden das Design des Messestandes und die kreative Platzierung optimiert, um die Wirkung sowie die Akquisitions- und Bindungseigenschaften zu maximieren.

Das prädiktive Eye-Tracking ermöglicht eine detaillierte Analyse der kreativen Arbeit und der Grafiken des Messedesigns, und zwar sowohl mit der Standardanalyse als auch mit der verbesserten Linear-Saliency-Analyse. Mithilfe der fortschrittlichsten Technologie können wir Ihnen sagen, was die Aufmerksamkeit auf sich zieht, indem wir ein neuronales Netzwerk verwenden, das mit echten Eye-Tracking-Daten trainiert wurde, die kontinuierlich von Live-Quellen gesammelt werden. Dieses maschinelle Lernen stellt sicher, dass die Datensätze nicht stagnieren. Selbst wenn sich die Präferenzen im Laufe der Zeit verschieben, wird sich der Algorithmus entsprechend anpassen.

Die Kunden von Beire erhalten eine Analyse, die in der Regel (3) wichtige Fragen zu ihrem Messestand beantwortet:

1. Ist das Design im Hinblick auf die Markenbotschaft oder wichtige physische Bereiche optimiert?

2. Haben wir die Hervorhebung innerhalb des Designs maximiert, um Aufmerksamkeit zu erregen und zu halten?

3. Haben wir die Wahrscheinlichkeit von Ablenkungen durch die Umgebung minimiert?

Die beiden Methoden, die wir während des kreativen Prozesses anwenden, um diese Fragen zu beantworten, sind:

1. Design-Optimierung: Als Marketingexperten und Designer wählen wir das Design für eine Anzeige, einen Werbespot oder eine Broschüre oft nach unserem Bauchgefühl aus. Wir verlassen uns auf unsere Erfahrung und unser Fachwissen, aber unabhängig davon, wie viel Erfahrung Sie haben – die Welt ändert sich schnell, mitunter rasant. Mit dieser neuen, hochmodernen Technologie können Sie sich auf die Aufmerksamkeitsvorhersage verlassen, um objektive Entscheidungen zu treffen.

2. A/B-Tests: Sie können Ihr Design sofort überprüfen und überdenken, nachdem die KI ermittelt hat, welche Elemente wahrgenommen werden. So können Sie mit dem Wissen arbeiten, das Sie während des gesamten Designprozesses benötigen. Außerdem können Sie Ihr Design selbstbewusster präsentieren, da Sie es mit messbaren Daten untermauern können.

Die Datenanalyse des Kreativen ist nicht die Zukunft, sie ist bereits da.

Digitale Medien, die für Instagram, Facebook oder GoogleAds entwickelt werden, entstehen nicht aus den kreativen Launen eines Designers und eines Marketingteams heraus. Die erfolgreichste Werbung ist die, die rigoros getestet wird: Reichweite, Impressionen, neue Besucher, Klickraten und alle möglichen Metriken werden analysiert. Für ein Produkt, das eine viel größere und einmalige Investition erfordert, ist es fast unglaublich, dass eine solche Lösung immer noch nur in den innovativsten Messeunternehmen zu finden ist.

Das maschinelle Lernen gibt uns allmählich die Möglichkeit, die Effizienz von Messeständen objektiv vorherzusagen – und zwar zu geringen Kosten und lange bevor Tausende von Euro in die Produktion investiert werden.