Verbessertes Matching-Framework für Cloud-Lösungen

Cloud-Lösungen sind heutzutage in der Technologiebranche total angesagt. Sie bieten Unternehmen Werkzeuge und Services, um spezifische Probleme zu lösen, wie zum Beispiel das Management von Kundenbeziehungen oder die Speicherung von Daten. Allerdings haben viele Firmen Schwierigkeiten, die richtigen Kunden für ihre Cloud-Lösungen zu finden. Das liegt daran, dass es kompliziert ist, eine Lösung dem passenden Kunden zuzuordnen. Viele bestehende Systeme packen diese Herausforderung nicht richtig an, was die Unternehmen ins Nachsehen bringt.

In diesem Artikel schauen wir uns das Problem genauer an, wie man Cloud-Lösungen mit Unternehmen abgleicht, die davon profitieren können. Wir identifizieren zwei Hauptprobleme: die Notwendigkeit, komplexe Merkmale sowohl von Lösungen als auch von Unternehmen abzubilden, und den Mangel an vollständigen Transaktionsdaten.

#Herausforderungen beim B2B-Lösungsvergleich

#Komplexe Merkmale

Die erste Herausforderung ist, dass sowohl die Cloud-Lösungen als auch die potenziellen Kundenunternehmen eine Vielzahl von unterschiedlichen Merkmalen haben. Diese Merkmale können Textbeschreibungen, Kategorien und numerische Werte beinhalten, was eine genaue Zuordnung erschwert. Zum Beispiel kann eine Lösung viele unterschiedliche Beschreibungen haben, und jedes Unternehmen hat einzigartige Eigenschaften, die ebenfalls stark variieren können.

Diese verschiedenen Merkmale abzubilden, kann knifflig sein. Es erfordert, dass man versteht, wie unterschiedliche Datentypen interagieren, während man gleichzeitig sicherstellt, dass das System sie alle problemlos verarbeiten kann. Das Vorhandensein verschiedener Formate und Datentypen kann Störungen verursachen, was den Abgleichprozess noch komplizierter macht.

#Begrenzte Daten

Die zweite Herausforderung hat mit den verfügbaren Daten zu tun, die für diese Abgleiche genutzt werden. Oft sind die Transaktionsdaten, die Unternehmen haben, begrenzt, unvollständig oder spärlich. Viele Firmen haben möglicherweise nicht alle erfolgreichen Käufe dokumentiert oder haben fehlende Informationen zu ihren Lösungen oder Kundendetails.

Diese Einschränkung führt dazu, dass die verfügbaren Daten kein vollständiges Bild bieten, das für fundierte Entscheidungen notwendig ist. Ausserdem könnten Unternehmen potenzielle Kunden übersehen, die eigentlich sehr ähnlich sind zu denen, die sie bereits bedienen, wegen Lücken in den Daten oder ineffektiven Verkaufsanstrengungen.

#Einführung eines neuen Rahmens

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, haben wir einen neuen Rahmen entwickelt, der den Matching-Prozess zwischen Cloud-Lösungen und B2B-Kunden verbessern soll. Unser Framework basiert auf zwei wichtigen Teilen: einer hierarchischen Matching-Struktur und Strategien zur Datenaugmentation.

#Hierarchische Matching-Struktur

Unser erster Fokus liegt auf der Schaffung einer hierarchischen Multi-Feld-Matching-Struktur. Das dient als Grundlage unseres Rahmens. Der Schlüssel ist, die verschiedenen Typen von Merkmalen effektiv zu handhaben, indem man sie in unterschiedliche Kategorien unterteilt. Zum Beispiel können wir Textfelder in zwei Gruppen aufteilen: allgemeine Beschreibungen und spezifische Attribute. Durch separate Kodierungstechniken können wir sicherstellen, dass jeder Typ von Textdaten angemessen verarbeitet wird.

Zusätzlich zu den Textmerkmalen beziehen wir Methoden zur Kodierung von numerischen und kategorischen Daten ein. Indem wir verschiedene Interaktionen zwischen den Merkmalen auf einer höheren Ebene betrachten, können wir deren Abhängigkeiten modellieren und besser erfassen, wie sie sich in Bezug auf Matching-Scores zueinander verhalten.

#Strategien zur Datenaugmentation

Um das Problem der begrenzten und unvollständigen Daten anzugehen, nutzen wir auch mehrere Strategien zur Datenaugmentation. Diese Strategien helfen dabei, neue Beispielpaare von Lösungen und Unternehmen zu generieren, was es uns ermöglicht, den verfügbaren Datensatz zu erweitern und den Lernprozess des Systems zu verbessern.

Wir verwenden Techniken wie Token- und Feldmaskierung, bei denen bestimmte Teile des Texts versteckt und später rekonstruiert werden, sowie Strategien zum Ersetzen von Unternehmen, um mehr Variabilität in den Datensatz einzuführen. So können wir sicherstellen, dass das System lernt, ähnliche Paare zu identifizieren, selbst wenn die ursprünglichen Beispiele sie möglicherweise nicht vollständig repräsentieren.

#Experimentelles Setup

Um die Effektivität unseres vorgeschlagenen Rahmens zu testen, haben wir einen realen Datensatz verwendet, der speziell für das B2B-Lösungsvergleich erstellt wurde. Dieser Datensatz besteht aus drei Hauptteilen: Lösungsdaten, Unternehmensdaten und Transaktionsdaten.

Die Lösungsdaten enthalten Beschreibungen verschiedener Lösungen; die Unternehmensdaten bieten detaillierte Profile potenzieller Kundenunternehmen; und die Transaktionsdaten geben Einblicke in welche Unternehmen welche Lösungen gekauft haben. Indem wir den Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testsegmente aufteilen, können wir unser Matching-Modell effektiv aufbauen und bewerten.

#Erfolgsmessung

Wir messen den Erfolg unseres Rahmens mithilfe mehrerer Metriken. Bei Offline-Bewertungen schauen wir uns Genauigkeitsmasse wie den Mean Average Precision (MAP) und die Area Under Curve (AUC) an. Diese Metriken geben uns Einblicke, wie gut das Modell basierend auf historischen Daten abschneidet.

Für Online-Bewertungen analysieren wir die Conversion Rate (CVR), die angibt, wie viele Unternehmen tatsächlich aufgrund der vorgeschlagenen Lösungen aktiv geworden sind. Das ist ein Mass dafür, wie effektiv unser Matching wirklich ist, wenn es auf Live-Verkaufsanstrengungen angewendet wird.

#Ergebnisse und Analyse

Die Ergebnisse unserer Experimente zeigen, dass unser vorgeschlagenes System bestehende Basislinienmodelle erheblich übertrifft. Besonders haben wir festgestellt, dass unser hierarchischer Ansatz und die innovativen Strategien zur Datenaugmentation den gesamten Matching-Prozess verbessern.

#Offline-Ergebnisse

In Offline-Umgebungen zeigte unser Modell eine bessere Leistung im Vergleich zu traditionellen Text-Matching-Modellen. Die Einbeziehung verschiedener Typen von Merkmalsinteraktionen führte zu einer Erhöhung der Matching-Genauigkeit. Insbesondere die Trennung von Textmerkmalen in unterschiedliche Kategorien und das Modellieren von Interaktionen auf einer höheren Ebene verbesserten die allgemeine Effektivität der Matching-Scores.

#Online-Ergebnisse

Als wir es in einem Live-System eingesetzt haben, zeigte unser Rahmen ebenfalls beeindruckende Ergebnisse. Wir verglichen seine Leistung mit vorherigen Modellen und beobachteten, dass unser Modell die Conversion Rates um fast 30 % verbesserte. Diese Metrik zeigt, dass unser Modell nicht nur in kontrollierten Umgebungen herausragend ist, sondern seine Stärken auch in realen Verkaufsszenarien zur Geltung bringt.

#Bedeutung der Datenaugmentation

Ein wichtiger Aspekt unseres Ansatzes ist die Verwendung verschiedener Techniken zur Datenaugmentation. Diese Strategien helfen, zusätzliche Datenpunkte zu generieren, die unser System robuster machen.

• Token-Maskierung: Dabei werden bestimmte Tokens innerhalb der Sequenzen versteckt, wodurch das Modell lernt, weniger auf spezifische Wörter und mehr auf den Gesamtkontext zu setzen. Das hilft, das Repräsentationslernen zu verbessern, insbesondere wenn die Daten spärlich sind.

• Feldmaskierung: Ähnlich wie die Token-Maskierung, versteckt diese Technik ganze Datenfelder anstatt nur einzelner Tokens. Das hilft dem Modell, besser aus unvollständigen Daten zu verallgemeinern.

• Unternehmensersatz: Durch das Ersetzen von Unternehmen in passenden Paaren mit ähnlichen Firmen können wir den Nutzen unserer vorhandenen Daten maximieren. Diese Methode erlaubt es uns, Varianten zu erstellen, die unterschiedliche potenzielle Abgleiche repräsentieren, ohne neue Datensammlungen zu benötigen.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir einen umfassenden Rahmen entwickelt, um das B2B-Lösungsvergleichsproblem im Bereich der Cloud-Technologie anzugehen. Indem wir die inhärenten Herausforderungen in diesem Bereich, wie die Komplexität der Merkmale und die Einschränkungen bei den Transaktionsdaten, anerkennen, haben wir einen strukturierten Ansatz geschaffen, der die bestehenden Prozesse verbessert.

Unser Rahmen dient nicht nur dazu, die vielfältige Natur von Cloud-Lösungen und potenziellen Kunden zu modellieren, sondern nutzt auch kreative Strategien, um Datenbeschränkungen zu überwinden. Umfangreiche empirische Tests zeigen, dass unser Ansatz starke Leistungen in sowohl Offline- als auch Online-Bewertungen erbringt und seine Anwendbarkeit in realen Szenarien beweist.

Dieser neue Rahmen bietet erhebliche Möglichkeiten für Unternehmen, die ihre Identifikation und Ansprache potenzieller Kunden verbessern möchten. Indem wir eine systematische Methode zur Zuordnung von Cloud-Lösungen zu geeigneten Firmen anbieten, fügt diese Arbeit erheblichen Wert zur Technologiebranche hinzu und adressiert langjährige Herausforderungen in diesem Bereich. Unternehmen, die ihre Verkaufsstrategien in B2B-Umgebungen optimieren wollen, können die Erkenntnisse aus dieser Forschung nutzen, um ihre Bemühungen zu verbessern.