„Love is in the data“ – was uns Verkaufsdaten über Literatur erzählen, erläutert am Beispiel-Genre „Romance“
Dieser Vortrag geht der Frage nach, wie aus einfachen Daten spannende Rückschlüsse gezogen werden können über die verborgenen Gesetzmäßigkeiten des Buchverkaufs. Mittels Machine Learning nähern wir uns speziell dem Genre „Romance“ und suchen dabei Antworten auf Fragen wie: Wie preiselastisch sind Bücher einzelner thematischer (Unter-)Kategorien? Wie lange lässt sich ein durchschnittliches Buch abverkaufen? Gibt es Unterschiede in Bezug auf einzelne Sub-Genres? Inwieweit kannibalisieren sich Titel gegenseitig? Die Antworten auf diese Fragen können Buchhandlungen bei der Kontrolle ihrer Vor- und Nachbestellungen unterstützen. Ebenso helfen sie Verlagen bei ihrer Auflagenplanung. Beides ist somit ein Beitrag hin zu einem nachhaltigeren Wirtschaften in der Buchbranche.
mit Ralf Winkler (Qualifiction)