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Wir werden uns wundern, was alles möglich ist © APA/AFP/Alain Jocard
© APA/AFP/Alain Jocard

Redaktion 06.07.2018

Wir werden uns wundern, was alles möglich ist

Artificial Intelligence könnte die Marketingbranche stärker verändern, als es die Sozialen Medien getan haben.

Claudia Bünte, die an der SRH/International Management University in Berlin lehrt, hat im Mai dieses Jahres die Studie „KI – die Zukunft des Marketings” durchgeführt. Die Ergebnisse fasst sie in einem Satz zusammen: „KI ist wie Sex unter Teenagern – alle reden darüber, aber keiner weiß, wie es eigentlich geht.”


medianet:
Frau Professor Bünte, was war Ihr Forschungsansatz und was war Ihre Motivation, diese Studie durchzuführen?
Claudia Bünte: Ich komme selber aus der Marketingpraxis und wollte deshalb in einem Bereich forschen, der hoch relevant für das Tagesgeschäft von Marketing-Experten und -Expertinnen ist. Deshalb habe ich in meinem internationalen Netzwerk aus hochkarätigen Firmen und Managern Experteninterviews geführt – mit der Frage: Was sind die drei wichtigsten Herausforderungen für das Marketing in den nächsten fünf Jahren? Und Künstliche Intelligenz war immer ganz oben auf der Liste.

medianet:
Aus welchen Branchen stammen die 208 befragten Marketing-Manager? Und aus welchen Hierarchie-Leveln?
Bünte: Die Teilnehmer rekrutierten sich aus allen relevanten Industrien. Die Top 3-Bereiche mit rund 40 Prozent sind Advertising, Internet & Technologie, FMCG-Firmen. Aber auch aus den Bereichen Bildung, Energie und Umwelt, Automobile sowie Banking & Finance kommen Studienteilnehmer. Rund 54 Prozent der Befragten sind Führungskräfte und CMOs. Aus dem mittleren Management stammen 16,3 Prozent.

medianet:
Zum Thema der Studie: Wo genau liegt die Diskrepanz in der Wahrnehmung von KI und ihrer aktuellen, eher geringen Nutzung im Marketing?
Bünte: Auf der einen Seite bietet KI eine Vielzahl an Vorteilen für Marketing-Manager: Einmal bei den inhaltlichen Aufgaben, wie zum Beispiel dem schnelleren und besseren Interagieren mit Kunden oder dem Auswählen der besten Werbebotschaften je Kundengruppe. Dann auch bei den strukturellen Aufgaben, wie etwa Marketing-ROI oder dem Erheben und Auswerten von Kundendaten.

Auf der anderen Seite haben sich bisher noch keine Standards herausgebildet. Die großen Anbieter wie zum Beispiel Adobe arbeiten gerade an der Integration von KI in ihre Standardprodukte, und Start-ups wie beispielsweise Albert werben für neue Tools – als Marketing-Manager kann man also aus einer Vielzahl von Tools und Versprechungen auswählen.
Zudem wird das Thema gerade sehr gehyped und erzeugt Aufmerksamkeit – einige Anbieter von Tools im Marketing springen deshalb auf den Zug auf und rufen ‚KI', obwohl gar keine lernenden Elemente enthalten sind. Dadurch ist es sehr schwer, die Spreu vom Weizen zu trennen.
Last but not least basiert KI stark auf Daten und Analysen. Für einige Spezialisten im Marketing ist der Umgang mit Zahlen, Daten und Fakten nicht unbedingt eine ‚unmittelbare Komfortzone'.

medianet: Gibt es eigentlich signifikante Unterschiede in der Beherrschung der KI-Tools im Marketing in Bezug auf die Branche, aus der die Teilnehmer stammen?
Bünte: Man sollte annehmen, dass beispielsweise Unternehmen aus IT- oder technologie-nahen Bereichen affiner im Einsatz von KI-basierten Tools sind. Tatsächlich haben wir im Rahmen der Studie aber keine signifikanten Unterschiede in den Branchen erkennen können.

medianet:
In welchen Bereichen wird KI im Marketing-Alltag in ein paar Jahren vorrangig eingesetzt werden?
Bünte: Auch hier ist wieder erstaunlich: Insgesamt mehr als heute – aber wieder vor allem dort mehr, wo KI heute schon mehr im Einsatz ist. Und in der Strategie beziehungsweise Planung wieder eher weniger. Dies ist aber logisch erklärbar: Damit eine KI sinnvoll trainiert werden kann und ab einem bestimmten Zeitpunkt selbstständig lernt, sind Unmengen an hochwertigen Daten nötig. Bei Kundendaten sind diese Infos noch am ehesten vorhanden – und es ist kein Wunder, dass Google Home, Alexa von Amazon und demnächst auch ein Angebot von Apple sich aktuell darum bemühen, als erster in unsere Wohnzimmer zu kommen, also noch mehr Daten zu generieren, als heute schon über Smartphones oder Onlinesuchen im Netz möglich ist. Wer hier in den meisten Wohnzimmern steht, wird den Datenwettlauf gewinnen und damit die beste Startposition für KI und potenziell besten Kundennutzen entwickeln. Nur – um KI auch in Strategie und Planung einsetzen zu können, würde es einer Vielzahl von Unternehmensstrategiedaten bedürfen. Und welches Unternehmen teilt schon aktiv mit Wettbewerbern seine Langzeit- oder Kurzzeitplanung?

medianet:
Wie werden sich die Marketing-Teams der Befragten zukünftig verändern?
Bünte: Die Befragten gehen davon aus, dass die Teams sich in ihrer Struktur verändern werden und zusätzlich Spezialisten für KI Teil des Teams werden, sogenannte Data Analysts oder Data Scientists. Eine Verringerung der Teams wird eher nicht vermutet.

Nur dreizehn Prozent der Marketing-Manager gehen davon aus, dass sich die Anzahl der Kreativen verringern wird. Das ist erstaunlich, wenn man sich die verschiedensten aktuellen Angebote ansieht, bei denen KI bereits heute Content anbieten kann, der für den Laien nicht von ‚echter', also von der von Menschen entwickelten Kreativität zu unterscheiden ist.


medianet:
Sie haben auch Case Studies im Rahmen der Studie recherchiert, Netflix, Otto, Xing ... Was waren hierbei die Kernaussagen? Welches Unternehmen hat Ihrer Meinung nach die Nase vorn im KI-Einsatz in Marketingprozessen?
Bünte: Man erkennt deutlich Champions in den einzelnen Schritten im Marketingprozess. So hilft Market Logic KI-basiert den globalen FMCG-Klienten, aus ihren Kundendaten sinnvolle Insights zu generieren.

Der Versandhandelsriese Otto hat über Maschine Learning seine Website optimiert: Jede Nacht analysiert ein Logarithmus über eine Million Kundenrezensionen zu allen Produkten, die Otto anbietet. Der Algorithmus erkennt im Fließtext der Kundenbewertungen, welche Themen jeweils besprochen werden, und auch, ob der Kunde diese positiv oder negativ bewertet. Das hilft neuen Kunden bei der Kaufentscheidung besser als eine reine übergeordnete Bewertung nach Sternen.
Die Firma Albert liefert eine Plattform, mit der Marketing-Manager ihre Online-Kampagnen aussteuern können – tagesgenau, inklusive Marketing-ROI und AB-Tests. Und die Software Spendworx nutzt lernende Algorithmen, um datenbasiert Marketing-Spendings zu optimieren und wird aktuell in einer Pilotphase zur ROI-Optimierung aller Marketingaktivitäten bei einer deutschen Direktversicherung eingeführt.
Man kann aus unserer Studie dieses Fazit ziehen: KI im Marketing ist noch in den Kinderschuhen, wird sich aber schnell weiterentwickeln. Zunächst mit guten Use Cases in bestimmten Marketing-Anwendungsinseln, die sich optimieren und irgendwann zusammenwachsen, um in Standardtools aufzugehen. (sb)

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