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Wie muss eine Marke klingen? Auf der Suche nach dem auditiven Code

Wer seine Marke inszenieren will, braucht mehr als Bilder. Er braucht den perfekten Sound. Den findet man jetzt per Algorithmus. Aktuell gibt es auf dem europäischen Markt jedoch nur zwei marktreife Produkte, die diese automatisierte Auswahl leisten können: den ABC-DJ-Algorithmus und den Sonic-DNA-Algorithmus. 

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Der Sound einer Marke weckt Emotionen. Doch wer das Klangpotenzial seiner Marke ausschöpfen will, sollte sich besser auf Algorithmen statt auf seinen Geschmack verlassen. Ein originelles Design, ein ansprechender Name, ein mitreißender Claim – die Seele einer Marke hängt von zahlreichen Komponenten ab. Doch haben Sie sich schon mal gefragt, wie Ihre Marke klingen sollte? Welche musikalischen Eigenschaften Ihre Marke ausmachen, ob sie sich energisch, dramatisch oder ruhig anhört? Sicher: Für Jingles, Audiologos oder andere mit Klang hinterlegte Werbemaßnahmen müssen Marketingverantwortliche sich diesen Fragen gezwungenermaßen widmen. Dann suchen sie auf eigene Faust oder verlassen sich auf die Meinung ihrer Agentur. Allerdings sind selbst die noch so musikalisch versierten Experten nicht in der Lage, den objektiv am besten passenden Sound auszuwählen. Schließlich sind auch sie „nur“ Menschen und hegen – wie jeder andere – subjektive Empfindungen gegenüber Klängen, Künstlern und Musiktiteln.

Mehr Objektivität dank KI

Wer nach passendem Sound-Material für seine Marke sucht, bleibt vor Fehleinschätzungen somit kaum gefeit. Doch unser digitales Zeitalter hat jetzt offenbar eine Lösung: Intelligente Algorithmen, die automatisiert Musikmaterial für Marken finden und damit die Markenidentität objektiv in Sound übersetzen. Aktuell gibt es auf dem europäischen Markt nur zwei marktreife Produkte, die diese automatisierte Auswahl leisten können: den Sonic-DNA-Algorithmus von der Sound-Branding-Agentur TRO sowie den ABC-DJ-Algorithmus eines europäisch geförderten Forschungsprojekts. Beide Algorithmen extrahieren nicht nur – wie unter anderem bei Spotify – vorliegendes Audiomaterial aus einer Datenbank. Sie gehen einen Schritt weiter, indem sie viele weitere Kontextfaktoren wie etwa den Musikgeschmack einer Zielgruppe einbeziehen. Sie beschränken sich somit nicht nur auf die Analyse von Audiomerkmalen, sondern stellen die Lieder in Beziehung zu zielgruppenspezifischen Merkmalen.

Sonic-DNA-Algorithmus

TRO konzipiert seit 25 Jahren Musikstrategien für Marken und arbeitet hierfür mit einem Netzwerk aus führenden Plattenfirmen und internationalen Sängern sowie Komponisten zusammen. Den Sonic-DNA-Algorithmus entwickelte TRO über einen Zeitraum von zweieinhalb Jahren in Zusammenarbeit mit der Universität Osnabrück sowie der Hochschule Düsseldorf. Warum war es plötzlich an der Zeit für einen Algorithmus? „Musik für eine Marke zu kreieren, bedeutet, für jede Marke eine aufwändige Marktforschung aufzusetzen. Denn nur auf repräsentativer Grundlage lässt sich eine fundierte Musikstrategie planen. Damit wir nicht für jede Marke eine neue kosten- und zeitintensive Marktforschung durchführen müssen, wollten wir den Prozess mithilfe eines Algorithmus automatisieren“, erklärt Ric Scheuss, der als Chief Client Officer bei TRO tätig ist. Weiterhin sei dem Team klar gewesen, dass bei Musik immer – bewusst oder unbewusst – persönliche Assoziationen sowie emotionale und stilistische Wertungen mitschwingen. „Das hat sich auch auf unsere Musikstrategien ausgewirkt, die ja möglichst objektiv sein sollen. Es war somit unabdingbar, einen Prozess zu entwickeln, der Verzerrungen vermeidet und mehr Objektivität garantiert – und genau das geht nur mithilfe eines Algorithmus.“ Die Besonderheit an dem Algorithmus von TRO ist, dass er an die Musik- und Klangtheorie, an Emotionsforschung sowie die Wahrnehmungspsychologie gekoppelt ist. So funktioniert der Sonic-DNA-Algorithmus ähnlich wie ein Mensch, der sich ein Musikstück anhört und Emotionen wahrnimmt. Während der Mensch jedoch eine Audiodatei abspielen muss und die Informationen anhand der Schallwellen über das Ohr aufnimmt, reicht es dem Algorithmus, die in der Audiodatei gespeicherte Wellenform numerisch zu analysieren… Alles über TROs Sonic-DNA-Algorithmus können Sie in unserer Print-Ausgabe 11/18 lesen, die Sie hier bestellen können. 

Forschungsprojekt ABC_DJ

Ähnlich wie TRO hat das europaweite Forschungsprojekt ABC_DJ eine Empfehlungssoftware zur Vorhersage von Markenmusik entwickelt, die seit Juli 2018 marktreif ist. Das dreijährige Projekt (2016 bis 2018) wurde im Rahmen des Förderprogramms „Horizon 2020“ der Europäischen Kommission finanziert und steht unter der Leitung der TU Berlin. Zudem sind sechs weitere Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus fünf verschiedenen europäischen Ländern vertreten: die deutsche Full-Service-Agentur für Corporate Sound und Instore Music Hear-dis!, das französische Audio- und Musikforschungsinstitut Ircam, die italienische Fincons Group, das spanische Musik-Label Lovemonk, das österreichische Marktforschungsinstitut Integral und der italienische Textilhersteller Piacenza.  Das übergreifendes Ziel: „ABC_DJ zielt darauf ab, die europäische Kreativwirtschaft im globalen Wettbewerb zu stärken. Wir wollen mit dem Innovationsprojekt Akteure der akustischen Markenführung mit neuartigen Software-Tools ausstatten und sie unabhängig von US-Playern machen, die den Markt mit nordamerikanischer Charts-Musik dominieren. Es geht dabei auch um die kulturelle Identität Europas und den Zugang zu neuen Business-Modellen für europäische Künstler“, sagt Robin Hofmann, Mitgründer und Creative Director bei Heardis!. Die Agentur übersetzt seit 13 Jahren Markenwerte in Musik für Marken wie Hugo Boss, Vitra oder Motel One. „Wir machen das bisher in einem zeitintensiven, wissenschaftlich diskursiven Prozess. Die Musikwissenschaftler, die uns dabei unterstützen, sind auch maßgeblich im ABC_DJ Projekt involviert. Das ABC_DJ-Projekt soll helfen, diesen Prozess zu standardisieren und mit automatisierten Tools zu unterstützen“, erklärt Hofmann… Alles über den ABC_DJ können Sie in unserer Print-Ausgabe 11/18 lesen, die Sie hier bestellen können. 

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