Marc Bohnes, Episerver

Marc Bohnes, Episerver

Automatisierung Warum Marketer an Big Data scheitern – und wie sie KI für sich nutzen können

Montag, 09. April 2018
Big Data und Künstliche Intelligenz gelten als neue Schlüsselqualifikationen für erfolgreiches Marketing. Doch bei der Implementierung der entsprechenden Technologien hapert es teilweise noch gewaltig, wie kürzlich eine Umfrage der Digitalagentur Wunderman gezeigt hat. In einem Gastbeitrag für HORIZONT Online erklärt Marc Bohnes, Director of Campaign Strategy bei Episerver, für welche Aufgaben sich der Einsatz von KI-Lösungen eignet und wo die Fallstricke liegen. 

Egal ob in der Industrie, IT oder im Marketing: Big Data ist ein mächtiges Instrument – mit dem viele Unternehmen nicht umgehen können. Für den Bereich Marketing zeigt das zum Beispiel die jüngste Studie "Future Ready" der Digital-Agentur Wunderman. Dabei könnte es so einfach sein: Richtig angewendet können Analyse-Tools dabei helfen, mit Big Data umzugehen und Datenschätze zu heben. Abgesehen vom Verständnis kursieren aktuell allerdings noch zwei wenig hilfreiche Gerüchte in Marketingkreisen.

Zum einen denken viele Marketer beim Stichwort Künstliche Intelligenz schnell, dass sie von Robotern ersetzt werden und zum anderen, dass ihnen durch Technologie der Großteil ihrer Arbeit abgenommen wird und sie sich in die Kampagnenumsetzung nicht mehr involvieren müssen. Es wird Zeit, damit aufzuräumen. KI kann einiges, aber nicht alles. Wer versteht, wie es funktioniert, wird produktiver – und sichert seinen Job in der digitalen Zukunft. Um zum Daten-Marketing-Profi zu werden, sollten Marketer sich die folgenden sechs Notizen an den Bildschirm kleben:

1. Alle sich wiederholenden Aufgaben abgeben!

Marketer müssen sich zuerst überlegen, welche ihrer Aufgaben sich automatisieren lassen. KI-Lösungen werden im Marketing hauptsächlich dafür eingesetzt, um Automatismen auszuführen. Anhand von Filterregeln in einer Marketing Suite kann zum Beispiel festgelegt werden, dass, wenn ein Kunde ein Produkt anschaut, das nicht mehr auf Lager ist, das nächstteurere vorgeschlagen wird. Oder wenn ein Seitenbesucher zum zehnten Mal ein Produkt ansieht, ohne es zu kaufen, eine E-Mail mit Werbung für genau dieses Produkt in seinem Postfach landet. Alles automatisch. Diese Automatismen lassen sich mittlerweile von vielen Marketing-Lösungen mehr oder weniger einfach von Marketern einrichten, ganz ohne Programmierkenntnisse. Das spart unendlich viel Zeit, die der Marketer mit anderen Dingen verbringen kann.

2. Über Daten die Zielgruppen kennenlernen!

Wann geht der Kunde online? Auf welchem Gerät? Wann kauft er? Wann browst er nur? Nutzungsdaten helfen Marketern, ihre Maßnahmen noch zielgerichteter auszusteuern, weil sie wissen, wann sie am ehesten wirken. Auch hier hilft ihnen die KI – und zwar im eigentlichen Sinne von Künstliche Intelligenz. Automatismen sind nämlich noch keine KI, die fängt erst an, wenn die Lösung mitlernt. Das ist Machine Learning, das häufig als Synonym von KI genutzt wird. 

Je mehr Daten die KI-Lösung über einen User sammelt, desto mehr Gesetzmäßigkeiten leitet sie über ihn ab. So merkt sich zum Beispiel die KI-Lösung in einem Kinderbedarfs-Online-Shop, welches Geschlecht das Kind des Kunden hat. Über die gekauften Produkte leitet es das Alter ab und schlägt rechtzeitig, bevor das Kind zum Beispiel anfängt zu krabbeln, Steckdosensicherungen oder einen Laufstall vor. Je länger die Maschine lernt, desto wirksamere Entscheidungsregeln stellt sie auf – auf die der Marketer vielleicht gar nicht kommen würde.

3. Die Programme immer überwachen!

Der größte Fehler, den Marketer vor allem beim Einsatz von KI-basierten Tools machen, ist: Sie richten sich die automatisierte Prozesse und Filterregeln ein und lassen das Programm einfach laufen. Dabei ist es wichtig, dass der Marketer immer wieder überprüft: Stimmen die generierten Daten plausibel mit anderen Erkenntnissen überein? 

Wenn das Tool zum Beispiel besonders viele Klicks auf rote Schuhe registriert und dafür entsprechend automatisiert Werbung und andere Inhalte ausspielt, sich aber die blauen viel besser verkaufen, dann sollte an den Filterregeln geschraubt werden. Vorstellbar ist, dass die Seitenarchitektur dazu führt, dass die User über die roten Schuhe in den Bereich Schuhe kommen, sie aber gar kein Interesse an dieser Farbauswahl haben. 

Gute Marketing Suiten, die KI-Lösungen beinhalten, versetzen deswegen den Nutzer auch in Echtzeit in die Lage, seine Maßnahmen und KPIs zu überprüfen. Er sieht auf einen Blick, welche Filterregel sich auszahlt und welche nicht. Und steuert dann gegebenenfalls nach.

4. Programme sind nicht kreativ!

Auch das beste Programm mit der besten KI kann nicht auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren. Klingt logisch, aber viele Marketer denken, sie müssten keine oder nur noch selten Maßnahmen selbst planen, wenn die KI-Lösung erst eingerichtet ist. Ein Geburtstagsangebot kann die KI automatisiert ausspielen, wenn der Nutzer sein Geburtsdatum hinterlässt. Auch Ostern und Weihnachten sind vorhersehbar. Aber was ist, wenn ein neues Produkt eingeführt wird? Oder wenn ein einmaliges Ereignis eintritt? Machine Learning findet hier seine Grenze, weil es vorher nichts zu lernen gab. Marketer müssen also weiterhin kreativ ihre Kampagnen planen. Die KI nimmt ihnen dabei nur die wiederkehrenden Arbeiten ab.

5. Nur Roboter glotzen auf Zahlenkolonen!

Je umfangreicher die gesammelten Daten sind, desto schwieriger wird es für Marketer, diese im Blick zu behalten. Eine besondere Rolle kommt deswegen der Datenvisualisierung zu. Jeder Datenpunkt wird darin zu einer Unit zusammengefasst, die visuell zum Beispiel in Form von Grafiken aufbereitet wird. So werden für den Marketer unwichtige Daten, die in endlosen Data-Sheets üblicherweise für Verwirrung sorgen, ausgeschlossen. 

Auch bei der Datenvisualisierung gibt es Fehlerquellen. Daten müssen auch hier auf Plausibilität überprüft werden und Marketer sollten nicht zum Übergeneralisieren neigen. Denn personalisierte Kommunikation geht möglichst genau auf den Kunden ein, um eine erfolgreiche Bindung zu schaffen.

6. Tools entrümpeln!

Viele Unternehmen verfolgen den Best-of-Breed-Ansatz bei der Anschaffung von Tools. Sie wollen keine Standardlösung von einem Anbieter, sie nehmen jeweils die beste, die es für das jeweilige Problem gibt. Das ist auch an sich kein schlechter Ansatz – der aber bei vielen Marketing-Abteilungen für verstopfte Workflows sorgt. Irgendwann wird der Vorteil, der durch die jeweils beste Lösung entsteht, zum Nachteil. 

Zu viele Lösungen, machen die Arbeit unnötig kompliziert, weil Arbeitsschritte nicht kombiniert werden können. Und jeder neue Mitarbeiter, muss häufig auf eine Vielzahl von Programmen eingelernt werden. Auch das sorgt dafür, dass das datengetriebene Marketing nicht richtig in Schwung kommt. Marketer müssen also prüfen, ob sie nicht einige der Funktionen zusammenlegen können. 

Viele Unternehmen haben zum Beispiel neben ihrer Marketing Suite für ihre Datenvisualisierung eine separate Business-Intelligence-Lösung im Einsatz. Mittlerweile gibt es aber auch Marketing Suiten, die Datenvisualisierung bereits integriert haben. 

Marketer machen sich mit Datenkompetenz zukunftssicherer

Unter deutschen Marketern geht die Angst um, dass die Digitalisierung und vor allem KI-Lösungen sie ihre Jobs kosten wird. Angesichts von Vorfällen wie der Kündigungswelle bei Zalando ist das auch verständlich. Doch gleichzeitig gilt die Kommunikationsbranche unter Experten als eine der zukunftssichersten angesichts der fortschreitenden Digitalisierung. Wie das zusammenpasst? Bei Zalando wurden Aufgabenbereiche an KI abgegeben, die keiner Kreativität bedürfen. Das Versenden eines Mailings zum Beispiel. Doch die Aufgaben in der Kommunikation erfordern mehr als das. Und das müssen weiterhin Menschen machen. Den Wirkungsgrad ihrer Kreativität erhöhen sie durch Daten und schaffen sich durch Automatismen Zeit, wieder mehr über ihre Arbeit nachzudenken statt rechtzeitig aufs Knöpfchen zu drücken. Wer das lernt, wird erfolgreicher und produktiver – und das ist das Gegenteil von überflüssig. 

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