Career in Insights industry

ESOMAR Career Day 2020
November 5, 2020
Olaf Oldigs starts as angel investor

Summary

For the third year in a row, the international market research association ESOMAR cooperated with Pforzheim University of Applied Sciences in the national "Career Event", a compact event format which informs students of business management courses of study about current research trends in market research under the heading "Industry meets Talents" and enables them to come into contact with potential employers, seasoned market researchers, but also the high potentials of the industry. Christa Wehner, head of the study programme Market Research and Consumer Psychology, together with her co-organisers from the association side, the national ESOMAR representatives Dirk Frank and Christoph Welter, welcomed about 70 participants in the online conference room on 29 October. After a brief introduction by Dirk Frank, who also teaches market research as an honorary professor in the course of studies, to the aims and main areas of work of ESOMAR and the "Young ESOMAR Society" (YES), the young people's organisation for students, medias res.
Den fulminanten Abschluss des Vortragsnachmittags bildete ein Autorenkollektiv, bestehend aus den Marktforschern eines namhaften Markenartiklers, vertreten durch Marco Walter, Senior Research Consultant bei Tchibo, und eines Start-Ups, repräsentiert durch die Gründer von Cauliflower, Lukas Waidelich und Gianluca-Daniel Speranza. Unter dem Titel “Finding the 80% rotten apples in your innovation pipeline. How AI-based semantic analysis brought the break-through in early-stage product testing” präsentierten die Autoren einen Forschungsansatz, der bereits wenige Wochen zuvor auf der globalen ESOMAR Konferenz viel Beachtung fand: Das vielfältige und schnell wechselnde Angebot von Tchibo im Non-Food Bereich erfordert ebenso schnelle Entscheidungen. Welche Artikel werden erfolgreich sein, welche floppen? Was verkauft sich über welchen Betriebskanal und welche Mengen müssen von welchem Produkt eingekauft werden? Anhand historischer Daten entwickelte Cauliflower ein Vorhersagemodell, welches offene Konsumenten­bewertungen zur Vorhersage der Flop-Rate zugrunde legt. Grundlage ist ein automatisiertes Vorgehen, welches über ein Deep Learning Modell / Neuronale Netze den Zusammenhang zwischen Abverkaufserfolg und Konsumentenbewertung erlernt. In der späteren prognostischen Anwendung reagiert die verwendete KI auf die Antworten des Befragten durch zielgerichtetes Nachfragen, wendet den semantischen Prognosealgorithmus auf die neuen Textdaten an und kann so mit 80% Sicherheit die Erfolgsaussichten neuer Tchibo-Produkte vorhersagen.

Interested in reading the article "Finding the 80% Rotton Apples in your Innovation Pipeline – How AI-based semantic analytics brought the breakthrough in early-stage product testing." by Alexander Falser (Tchibo), Marco Walter (Tchibo) and Lukas Waidelich (Cauliflower)? Download Paper.

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