130.701 INNO-SBM

Dynamische Job-to-be-done Segmentierung

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Abstract

DiALOGiFY entwickelt mit der HSLU ein Machine-Learning-System zur dynamischen psychografischen Segmentierung im FMCG-Markt (Emmi, Rivella, Planted). Käuferbedürfnisse werden in Echtzeit analysiert, um Jobs-to-be-done kontinuierlich zu erkennen und Markttrends früh abzuleiten.

Schlüsselwörter

Beteiligte

Wissenschaftliche Leitung

HSLU - Hochschule Luzern

Kontaktperson

DiALOGiFY AG

Wirtschaftspartner

DiALOGiFY AG

Projektdetails

Forschungsstelle: INNOSUISSE
Projektstatus: Abgeschlossen
Projekttyp: Forschungsprojekt
Startdatum: 2025-07-30
Enddatum: 2026-05-30
Bewilligte Gesamtkosten: CHF 15000.00
Sektion: 90 Social Sciences & Business Management
NABS Politikbereich: Industrielle Produktivität und Technologie

Forschungsdisziplinen

S190 Management of enterprises 100.0%