Supervised Learning (überwachtes Lernen)

Überwachtes Lernen ist eine grundlegende ML-Methode, bei der ein KI-Modell mit einem Datensatz trainiert wird, der sowohl Eingaben als auch die zugehörigen, korrekten Ausgaben ("Labels") enthält. Das Modell lernt, eine Funktion zu finden, die Eingabedaten den entsprechenden Ausgaben zuordnet, z.B. um zwischen Katzen und Hunden zu unterscheiden, indem es gelabelte Bilder sieht.

• Datenvorbereitung: Gelabelter Datensatz mit Eingaben und korrekten Ausgaben. 
• Training: Algorithmus lernt Muster und Beziehungen in den Daten. 
• Evaluierung: Modell wird mit ungesehenen Daten auf Generalisierungsfähigkeit geprüft. 
• Anwendung: Modell verarbeitet neue, ungelabelte Eingaben für Vorhersagen/Klassifizierungen.

• Klassifikation: Zuordnung von Eingaben zu Kategorien (z.B. "Spam" / "Kein Spam"). 
• Regression: Vorhersage eines kontinuierlichen numerischen Werts (z.B. "Verkaufszahlen"). 

Überwachtes Lernen ist im Marketing weit verbreitet, da viele Aufgaben klare Ein- und Ausgabepaare für das Training haben.

• Lead-Scoring: Vorhersage, welche Leads zu zahlenden Kunden werden. 
• Kundenabwanderung (Churn Prediction): Identifizierung abwanderungsgefährdeter Kunden. 
• Personalisierte Produktempfehlungen: Lernen aus Kaufhistorien. 
• Sentiment-Analyse: Klassifizierung von Texten als positiv, negativ oder neutral. 
• Vorhersage der Öffnungsrate von E-Mails: Prognose der Öffnungswahrscheinlichkeit.

• Hohe Präzision: Sehr genau bei ausreichenden gelabelten Daten. 
• Klar definierte Ziele: Lernprozess auf ein klares Vorhersageziel ausgerichtet. 
• Vielseitigkeit: Anwendbar auf breite Palette von Marketingproblemen.

Überwachtes Lernen ist ein Eckpfeiler des datengetriebenen Marketings. Es ermöglicht Unternehmen, aus vergangenen Daten zu lernen und präzise Vorhersagen für zukünftiges Verhalten zu treffen, um Kampagnen zu personalisieren, Effizienz zu steigern und fundierte Entscheidungen zu treffen.