Laaja tutkimushanke edistää tekoälyn hyödyntämistä B2B-sisältömarkkinoinnissa
Aalto-yliopiston kauppakorkeakoulun ja perustieteiden korkeakoulun yhteinen tutkimushanke selvittää sisältömarkkinoinnin vaikutuksia Business-to-Business (B2B) -päättäjien käyttäytymiseen ostopolun eri vaiheissa ja pyrkii ennustamaan tätä käytöstä koneellisesti. Tekes on myöntänyt Aalto-yliopistolle 500 000 euron rahoituksen kaksivuotisen hankkeen toteuttamiseen.
”Tutkimuksessa kehitetään algoritmeja ja keinoälymenetelmiä, joiden avulla voidaan ennustaa, minkä mainossisällön kanssa B2B-loppukäyttäjä on todennäköisimmin valmis vuorovaikuttamaan”, kertoo projektin johtaja professori Henrikki Tikkanen Kauppakorkeakoulun markkinoinnin laitokselta.
Maan parasta osaamista yhdessä
Tutkimushanke sai alkunsa kun markkinointiteknologiayritys Natify etsi sopivaa tutkimusosaamista hankkeelle, jonka tavoitteena on oppia ennustamaan kohderyhmäkäyttäytymistä koneellisesti B2B-ympäristössä.
”Päädyttiin poikkitieteelliseen tutkimuskokoonpanoon, joka koostuu B2B-käyttäytymisen, big data -analytiikan sekä koneoppimisen huippuosaajista Suomessa”, sanoo Tikkanen. ”Hankkeen myötä kehittyy uutta, ajankohtaista ja kansainvälisellä kilpailukentällä erottuvaa tutkimusosaamista Suomeen.”
Kauppakorkeakoulun puolelta tutkimushankkeessa ovat mukana B2B-käyttäytymiseen erikoistunut tutkimusryhmä markkinoinnin laitokselta ja semanttiseen big data -analyysiin erikoistunut työryhmä tieto- ja palvelutalouden laitokselta. Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulun tietotekniikan laitoksen puolella tutkitaan todennäköisyyspohjaista koneoppimista.
”Projekti on oikeastaan malliesimerkki siitä, mihin yliopistojen perustutkimusta tarvitaan. Aallosta löytyi osaajia, jotka olivat kiinnostuneita yhdistelemään asiantuntemustaan uusilla tavoilla. Sitä kautta yrityksen ongelmaan löytyikin täysin uusi näkökulma, johon meillä oli mahdollisesti mullistava ratkaisu. Nyt katsotaan kuinka mullistava”, sanoo professori Samuel Kaski Perustieteiden korkeakoulun tietotekniikan laitokselta.
Tiiviistä yritysyhteistyötä
Hankkeessa keskitytään erityisesti potentiaalisten B2B-asiakkaiden sisältöaktivoinnin tehostamiseen digitaalisten sisältöjen avulla. Sisältöaktivointi tapahtuu, kun esitetty sisältö onnistuu kaappaamaan B2B-asiakkaan huomion ja hän kokee sen juuri sillä hetkellä oleelliseksi.
”Tarkoitus on parantaa osumatarkkuutta ja tehokkuutta digimainonnassa tekoälyä hyödyntäen. Tuloksia voidaan myöhemmin soveltaa mihin tahansa markkinoinnin kanaviin, joissa tapahtuu kohtaaminen asiakkaan ja myyjän välillä”, sanoo Tikkanen.
Tutkimus käynnistyy yrityskumppaneiden olemassa olevilla big data -aineistoilla ja hankkeen edetessä jatkotutkimusta tehdään yrityskumppaneiden tekoälypohjaisten palveluratkaisujen kautta kerättyjen aineistojen avulla. Natifyn lisäksi hankkeessa ovat mukana Koodiviidakko Oy, Tulos Helsinki Oy ja Calcus.com Oy.
”۳ٱٲöyritysten rooli on merkittävä. Tutkimus toteutetaan täysin yritysten olemassa olevilla tai projektin aikana kerättävillä aineistoilla. Algoritmeja ja keinoälymenetelmiä kehitetään iteratiivisesti läpi hankkeen yhteistyössä yritysten kanssa, jotka edustavat B2B-päätöspolun eri vaiheita”, kertoo Tikkanen.
äپٴᲹ:
Juho-Petteri Huhtala, tutkija (B2BAI)
050 576 8382
juho-petteri.huhtala@aalto.fi
Lue lisää uutisia
The company established by three anthropologists relied on strong research expertise
Etnografinen tutkimustoimisto Kenno Oy was established in 2014 when its three founders were finalising their master's degree studies at the University of Helsinki and wanted to create an interesting job for themselves.
Kolmen tutkijan ideasta syntyi deep tech -yritys
Vahvaan tutkimusosaamiseen nojaava Sim Analytics Oy sai alkunsa, kun kolme LUT-yliopiston eri laboratorioissa työskennellyttä tutkijakollegaa alkoi miettiä, miten tarjota ja analysoida dataa teollisuusyritysten liiketoimintapäätösten tueksi.
Ensimmäinen suprajohtava kvanttilämpökone osoittaa, että lämpö voidaan valjastaa työksi myös kvanttimaailmassa
Suprajohtava kvanttilämpökone paitsi edistää termodynamiikan perustutkimusta, voi myös merkittävästi pienentää tulevaisuuden kvanttitietokoneiden hintalappua.