Künstliche Intelligenz

Wie maschinelles Lernen helfen kann, Kundenwünsche besser zu erfüllen

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Marketingkampagnen lassen sich nicht vollständig durch Künstliche Intelligenz automatisieren. Dennoch kann KI mit der richtigen Symbiose aus Mensch und Maschine dabei helfen, zielgruppenspezifische Einzellösungen für komplexe Marketing-Zusammenhänge zu finden, so Michael Leitl von Indeed Innovation.
Marketingkampagnen lassen sich nicht automatisieren, so die gängige Meinung. Zu hoch ist der kreative Part, zu groß die Komplexität der Aufgaben, etwa bei der Auseinandersetzung darüber wie Botschaften klingen und aussehen sollen, für wen sie relevant sind und welche Kanäle dafür genutzt werden. Je größer das Unternehmen, desto schwieriger wird jedoch die Koordination dieser Aufgaben, vor allem, wenn sie immer auch zu den übergeordneten Unternehmenszielen passen sollen. Was beim Startup noch eine überschaubare Aufgabe ist, wird bei einem multinationalen Konzern mit mehreren Marken und Tausenden von Produkten zu einer sehr schwer zu koordinierenden Aufgabe.

Künstliche Intelligenz (KI) kann inzwischen einen großen Beitrag leisten, um derart komplexe Aufgaben zu lösen. Damit ist nicht gemeint, dass es die eine, allumfassende Maschine gibt, in die Daten gefüllt werden – und am Ende kommt eine fertige Lösung heraus. Doch KI kann in Form von Einzellösungen überall dort einspringen, wo es darum geht, Entscheidungen in komplexen Zusammenhängen vorzubereiten, Prognosen abzugeben oder Erkenntnisse aus sehr unterschiedlichen Datenquellen zu verarbeiten und daraus etwas Neues zu schaffen. Die Kunst besteht darin, den richtigen Ansatz für die Kooperation aus Mensch und Maschine zu finden.

Automatisierte Kundenkommunikation

Die InterContinental Hotels Group (IHG) ist die größte Hotelkette der Welt mit einem Dutzend Hotelmarken wie Holiday Inn, über 5000 Hotels und über 100 Millionen Mitgliedern in ihrem Bonusprogramm. Um die komplexe Aufgabe der Kampagnensteuerung zu vereinfachen und das Ergebnis zu optimieren, hat das Unternehmen das traditionelle Vorgehen der Kampagnenentwicklung radikal verändert. Das Ziel: die Automatisierung der Kommunikation mit den Kunden. Herz des neuen Ansatzes ist ein Baukastensystem aus visuellen Assets (zum Beispiel Illustrationsmotiven für Mailings und Webseiten), Anreizvarianten (zum Beispiel bestimmte Rabatte) und Kundenaktivitäten (wie die Wiederholungsbuchung in einem Hotel).

Zusätzlich wurde analysiert und bewertet, wie Kunden auf unterschiedliche Kombinationen aus dem Baukasten reagieren, so schrieb der verantwortliche Manager Jim Sprigg im Harvard Business Manager. Schließlich nutzte das Unternehmen maschinelles Lernen, um eine Prognose zu erstellen, auf welche Angebote Kunden am wahrscheinlichsten reagieren würden.

Das sind die Zutaten für Automatisierung: Denn, weil alle Bestandteile einer Kampagne nun maschinenlesbar sind, können Angebote und Assets passgenau für die jeweilige Zielgruppe zusammengestellt und bei der passenden Kundenaktion ausgespielt werden. Im Grunde ist das die Wiedergeburt der Tante Emma – denn die Ansprache wirkt dadurch erstaunlich individuell.

Heute kann IHG zum Beispiel auf ein Set aus 30000 Mailingvarianten zurückgreifen, die innerhalb von Sekunden zusammengestellt und versandt werden können.
Über das Buch:
The AI Toolbook
© The AI Toolbook
Ohne Künstliche Intelligenz ist bahnbrechende Innovation heute kaum noch möglich. Das Wissen, wie man KI im Unternehmen sinnvoll einsetzt, haben jedoch die Wenigsten. Das Buch von Alessandro Brandolisio, Michael Leitl und Karel J. Golta schließt diese Lücke. Im Zentrum steht der AI Planner; er ist eine einzigartige Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Anwendungskonzepte aus dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz für die Geschäfts-, Produkt- und Serviceentwicklung zu erarbeiten. Mit diesem Buch lernen Macher, Entscheider und Innovatoren die Vorzüge von KI souverän einzusetzen. Auf den Punkt, in jedem Detail. Weitere Informationen >>


Das Beispiel illustriert, wie das Zusammenspiel aus Kreation und Markenführung (die Auswahl der Farbwelten, Stories und Motive) mit Automatisierung und Künstlicher Intelligenz (das Matching anhand tatsächlichen Kundenverhaltens bis hin zur individuellen Ansprache) zu einem enorm schlagkräftigen Marketingsystem werden kann.

Ähnlich funktioniert das Prinzip, wenn es darum geht, das Wissen über Kundenbedürfnisse im Zusammenspiel mit anderen Abteilungen zu nutzen. Beispiel Einkauf und Vertrieb: Erst die KI-basierte Analyse der Einkaufspräferenzen machte ein automatisiertes Ordern bei den Lieferanten des Einzelhändlers Otto.de möglich. Das System war so erfolgreich, dass die Bestellmenge eine Woche im Voraus mit über 90 Prozent Genauigkeit prognostiziert wurde.

Die Analyse von Kundendaten hilft aber auch, neue Produkte zu entwickeln. Üblicherweise ist vor allem bei schnelldrehenden Konsumgütern das Marketing Initiator von Produktneuerungen. Auch hier können KI-Systeme helfen, die interdisziplinäre Arbeit zu vereinfachen. So hat die schwedische Whiskybrennerei Mackmyra aus Vertriebsdaten, Expertenratings, Kundenbewertungen, Whiskyrezepturen und Informationen über die Rezepturbestandteile ein KI-System genutzt, um einen neuen Whisky zu kreieren. Die Auswertung von Marketing-, Vertriebs- und Produktionsdaten gemeinsam ermöglichte der KI-Software die Entwicklung von Rezepturen, passend zur vorgegebenen Zielgruppe. Diese Rezepturen wurden dann von Menschen weiterverfeinert.

Skepsis trotz diverser Erfolge

In Deutschland sind die Marketeers in den meisten Unternehmen dennoch skeptisch, was den Einsatz und das Potenzial von KI angeht. Die jüngste Studie der SRH Berlin University of Applied Sciences zeigt Stillstand an der KI-Front im Marketing. Bei 7 Prozent liege der Anteil derer, die tatsächlich Künstliche Intelligenz im Marketing einsetzen. Befragt wurden über 200 Marketingverantwortliche.

Dabei gibt es viele Ansatzpunkte, an denen auch kleine Unternehmen bereits vom Einsatz von KI profitieren können. Als zu erledigende Aufgaben bieten sich Tätigkeiten an, die immer wiederkehren und viel Zeit in Anspruch nehmen.

Als erster Schritt lohnt sich dabei der Blick auf die vielen Startups, die KI-basierte Services anbieten. Die Palette reicht von der automatischen Erzeugung von Untertiteln in mehreren Sprachen für Videos bis zum Generieren von Texten für Marketing-Assets wie Social Media Posts, Blog-Texte und Website-Inhalte. Im Umgang mit solchen Hilfsmitteln lernen die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auch, dass KI nicht bedeutet, dass Arbeit ersatzlos wegfällt. Denn die Ergebnisse sind selten perfekt – und meist tun Menschen gut daran, die Arbeit zu prüfen, wo nötig zu korrigieren oder als Ausgangspunkt für eine eigene schöpferische Leistung zu nutzen. Sie sind eben häufig eine Arbeitserleichterung – ersetzen den Job jedoch nicht.

Im nächsten Schritt können Abläufe im Marketing hinterfragt werden, wie es bei der IHG geschah. Indem Prozesse analysiert werden und getestet wird, an welcher Stelle KI-Systeme einen Beitrag leisten können, lassen sich erste Hinweise für mögliche Pilotprojekte sammeln. Das Framework AI Planner liefert dafür zum Beispiel einen Rahmen, um selbst den KI-Mehrwert ermitteln zu können.

Für erste Piloten lohnt es sich, Kontakt zu lokalen KI-Initiativen aufzunehmen. Sie bieten Informationsaustausch, geben Rat und stellen Kontakte zu Experten her, die am Anfang im Unternehmen noch nicht vorhanden sind.

Wichtig ist, zu Beginn mit eher einfachen, kleinen Lösungen zu beginnen. So fällt der Einstieg in die Welt der KI erheblich leichter, die Lernkurve wird steil sein – und die Gefahr von Frustration oder Misserfolg bleibt relativ gering.
Über den Autor:
Michael Leitl, Indeed Innovation
© Indeed Innovation
Michael Leitl ist Autor des AI Toolbook und Innovationsstratege bei der Innovationsberatung Indeed Innovation. Sein Schwerpunkt ist die Innovation mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz. Davor betreute er die Themenbereiche Digitalisierung, Innovation und Marketing des Harvard Business Managers und arbeitete mit am Aufbau des Innovationsmanagements des Spiegel-Verlags.

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