Glossar
Archetypal Clustering
Unüberwachtes Lernen zur Identifikation verhaltensbasierter Cluster wie „Die skeptischen Innovatoren“ statt demografischer Gruppen.
Definition
Archetypal Clustering ist ein unüberwachter Machine-Learning-Ansatz, der Verhaltenssegmente – Archetypen – aus Daten ohne vordefinierte Labels entdeckt. Statt demografischer Segmente wie „Männer 30–40“ zeigt archetypales Clustering verhaltensbasierte Cluster: „Die skeptischen Innovatoren“, „Die Impuls-Explorer“, Segmente, die Handeln vorhersagen. Sentient OS wendet das in Layer 5 (Pattern Recognition) der Architektur an. Der Algorithmus arbeitet im Vektorraum: Persona Vectors clustern nach Ähnlichkeit, Cluster werden als Archetypen interpretiert. Diese Archetypen treiben Audience Intelligence, Creator Matching und Content-Resonanz-Modellierung. Archetypales Clustering geht über Demografie hinaus, weil Verhalten – nicht Alter oder Geschlecht – Conversion, Engagement und Fit vorhersagt. Keine Labels nötig; die Daten offenbaren die Segmente.
Warum es wichtig ist
Archetypales Clustering ist die Grundlage, wie Sentient „Die skeptischen Innovatoren“ entdeckt. Es ist die Basis von Audience Intelligence jenseits der Demografie.
Verwandte Seiten
Verwandte Begriffe
Unsupervised Learning
ML-Ansatz, der verborgene Muster ohne gelabelte Daten entdeckt. In Layer 5 für verhaltensbasierte Archetypen-Identifikation.
Persona Vectors
Mathematische Darstellung von Kunden als Punkte im komplexen Raum; ermöglicht berechenbare Ähnlichkeit und Abstand.
Customer Segmentation
Zielgruppen in Gruppen einteilen. Sentient geht mit verhaltensbasierten Archetypen über Demografie hinaus.
Psychographic Profiling
Einstellungen, Interessen und Persönlichkeitsmerkmale verstehen. Sentients Layer 4 erstellt mathematische Psychografie-Modelle.
Vector Spaces
Hochdimensionale mathematische Räume, in denen Akteure, Produkte und Kampagnen zu „Persona Vectors“ werden. Mathematik statt Datenbanken.
Die vollständige Plattform erkunden
Sieh, wie diese Konzepte in Sentient OS zum Leben erweckt werden.