Tobias Mérinat Semantische Suchanfrage-Analyse
Velo oder Fahrrad? Guetzli oder Keks? Suchbegriffe umfassend auszuwerten, ist anspruchsvoll. Mit Methoden aus dem Machine Learning und Natural Language Processing können Variationen in der Schreibweise des Suchbegriffs, Synonyme und Tippfehler abgefangen werden. Suchanfragen können dadurch sinnvoll gruppiert und analysiert werden, die Sprache der Kunden wird sichtbar gemacht.
Ihr Mehrwert im Hinblick auf den Handel
Die Bündelung von gleichbedeutenden oder ähnlichen Suchbegriffen erlaubt eine genauere Bedürfnisanalyse, besseres Content Marketing, Erkennen von Trends, Adword-Optimierung, Offenlegung von Lücken im Angebot sowie verbessertes Cross- und Up-Selling.
Zur Person
Tobias Mérinat setzt als Machine Learning Engineer an der Hochschule Luzern mit Leidenschaft datenbasierte Industrieprojekte um und arbeitet nebenberuflich als freischaffender Berater. Er hat Informatik und Mathematik studiert und an der ETH Zürich das MAS MTEC absolviert. Seine Erfahrung in diversen Branchen sammelt er seit 20 Jahren als Softwareentwickler, Projektleiter und Data Scientist.
Sprache: Deutsch
Sponsor: HSLU