Wie Daten durch KI noch wertvoller werden

Technologie

Als Mar­keter geht es uns ja vor allem darum, Men­schen durch effek­tive und gezielte Wer­bung dazu zu brin­gen, die Pro­duk­te oder Dien­ste unseres Unternehmens zu kaufen. Was aber macht Mar­ket­ing-Inhalte effek­tiv? Aus Kun­den­sicht sind Kreativ­ität und Rel­e­vanz am wichtig­sten. Beson­ders in den dig­i­tal­en Kanälen mit ihrem ständi­gen Rauschen haben Men­schen nur Zeit für Inhalte, wenn sie …

  1. schön anzuse­hen und unter­halt­sam sind.
  2. per­son­al­isiert und auf ein tat­säch­lich­es Bedürf­nis abges­timmt sind.

Kreativ­ität und Rel­e­vanz ste­hen für Wer­be­treibende natür­lich schon lange im Mit­telpunkt. Aber es braucht seine Zeit, um die passenden Inhalte zu entwick­eln und zu ver­bre­it­en. Mar­ket­ing-Teams müssen zugle­ich noch immer viele rück­blick­ende Auf­gaben wie das Report­ing erledi­gen. Zwar gehören solche Man­age­ment-Tasks zu den wichti­gen Auf­gaben des Mar­keters. Aber wenn man sich vor allem um die bere­its laufend­en Prozesse küm­mern muss, lässt das wenig Freiraum, ein­mal etwas Neues auszupro­bieren.

Deshalb hat der Hype rund ums The­ma Kün­stliche Intel­li­genz (KI) in den let­zten Monat­en so zugenom­men. Schließlich gibt es einen zen­tralen Grund, warum Admin­is­tra­tions-Auf­gaben so zeit­in­ten­siv sind und viele Marken nur langsam neue dig­i­tale Plat­tfor­men erobern: Sie sam­meln mehr Dat­en ein als sie ver­ar­beit­en kön­nen. Man denke an eine dig­i­tale Kam­pagne, die sich an viele Mil­lio­nen Men­schen in dutzen­den Märk­ten richtet: Sie allein erzeugt mehr Dat­en als vor noch nicht allzu langer Zeit ein ganzes Jahr voller Kam­pag­nen erzeugt hätte. Wo fängt man überhaupt an, in diesen Ergeb­nis­sen nach Antworten zu suchen? Wo find­et man die Ein­blicke, um Aktiv­itäten zu verbessern?

Mehr Zeit für den Blick nach vorn

Eines der größten Verkauf­sar­gu­mente für KI ist, dass Marken dadurch weniger Zeit mit der Analyse der Ver­gan­gen­heit ver­brin­gen und mehr in die näch­sten Schritte nach vorn investieren. Die meis­ten Ana­lyt­ics-Ange­bote wur­den entwick­elt, um lediglich Fak­ten zu sam­meln und zusam­men­z­u­fassen. Das gilt sog­ar für mod­erne Sys­teme. Sie ver­sam­meln Dat­en zu den Kun­den, zur Con­tent-Per­for­mance, zu Dritt-Quellen und so weit­er in einem For­mat, mit dem das Mar­ket­ing-Team sein Report­ing erstellen kann. Das ist zwar für dig­i­tale Wer­be­treibende sehr wertvoll, aber sie stellen damit noch immer diesel­ben Fra­gen wie früher, nur in einem größeren Maßstab.

Wirk­lich inno­v­a­tiv ist es, wenn man Ein­blicke gewin­nt, an die man überhaupt gar nicht gedacht hat­te. Und das ist etwas, das KI bietet. Dadurch kön­nen Mar­keter ver­ste­hen, warum für sie ein spezieller Daten­satz oder eine Kom­bi­na­tion von Daten­sätzen wichtig ist. Das kann einen sehr viel größeren Ein­fluss haben als der Blick auf die Ober­fläche. Manch­mal braucht es Monate oder gar Jahre, um hier Muster zu find­en, die einen notwendi­gen Wan­del anzeigen. KI-Algo­rith­men kön­nen das in Sekun­den liefern.

Deshalb glauben 85 Prozent der Führungskräfte in ein­er MIT-Sloan-Studie, dass KI ihrem Unternehmen dabei helfen wird, einen Wet­tbe­werb­svorteil zu entwick­eln oder zu behal­ten. Unsere eige­nen Unter­suchun­gen bestäti­gen das: Als wir Mar­keter und Agen­turen danach gefragt haben, was in den näch­sten drei Jahre ihre wichtig­ste Pri­or­ität ist, antworteten fast 40 Prozent: per­son­al­isierte Erleb­nisse in Echtzeit zu liefern. Das aber lässt sich im großen Maßstab nur mit KI bewälti­gen.

Und das ist keine graue The­o­rie. Auch auf die Gefahr hin, dass ich Sie mit Fak­ten überschwemme: Capgem­i­ni schaute auf Unternehmen, die KI ein­set­zen, und drei Vier­tel davon kon­nten die Kun­den­zufrieden­heit um mehr als 10 Prozent steigern.

Die nächste Entwicklungsstufe für Analytics

Um bess­er zu ver­ste­hen, wie KI aus Dat­en einen Mehrw­ert schaf­fen kann, schauen wir uns ein­mal die ver­schiede­nen Ana­lyt­ics-Arten an, auf die sich Marken derzeit ver­lassen:

  • Descrip­tive Ana­lyt­ics: Das ist eine grundle­gende Date­n­analyse, mit der Unternehmen darstellen kön­nen, was bere­its passiert ist ohne, dass es einen zusät­zlichen Mehrw­ert gäbe.
  • Diag­nos­tic Ana­lyt­ics: Hier geht man einen Schritt weit­er und kann Dat­en auswählen und sortieren, um tiefer­ge­hend zu ver­ste­hen, was passiert ist.
  • Pre­dic­tive Ana­lyt­ics: Jet­zt wird es inter­es­san­ter, denn darüber kön­nen Marken ein­fache Vorher­sagen über zukün­ftige Entwick­lun­gen tre­f­fen, weil sie Muster in ihren bish­eri­gen Dat­en erken­nen. Mehr als das kann man derzeit selb­st bei fortschrit­tlichen Ana­lyt­ics-Sys­te­men nicht erwarten.
  • Pre­scrip­tive Ana­lyt­ics: Das ist der Heilige Gral. Hier lassen sich ver­gan­gene, aktuelle und Echtzeit-Dat­en miteinan­der kom­binieren, um dann zu entschei­den, wie sich ein spezieller Kunde in einem spez­i­fis­chen Szenario erre­ichen lässt.

Da stellt sich nun so manchem Mar­keter wahrschein­lich die Frage: „Ich habe nie Data Sci­ence studiert, wie soll ich denn bitteschön solche fort­geschrit­te­nen Data-Ana­lyt­ics-Tech­niken ver­ste­hen?“ Und das ist eine berechtigte Frage. Das Schöne an der KI ist, dass sie inzwis­chen viel leichter zugänglich ist. Man muss nicht wis­sen, wie die Tech­nik im Hin­ter­grund wirk­lich funk­tion­iert. Man muss auch keinen Algo­rith­mus entwick­eln kön­nen. Man braucht lediglich eine klare Vorstel­lung davon, was man erre­ichen möchte.

Bei Adobe entwick­eln wir prax­is­gerechte KI-Lösun­gen, um Mar­keter zu unter­stützen. Das reicht von Intel­li­gent Tar­get­ing bis hin zum Erstellen kreativ­er Inhalte. Wir ver­ste­hen, dass dig­i­tale Wer­be­treibende einen Vor­sprung brauchen, um dem Wan­del vorauszueilen. Wir find­en, dass es auch für Neulinge und gele­gentliche Nutzer möglich sein sollte, wertvolle, sofort umset­zbare Erken­nt­nisse aus ihren Dat­en zu gewin­nen.

Ana­lyt­ics kann dann beson­ders glänzen, wenn es jedem ermöglicht, die gesuchte Infor­ma­tion zu find­en und daraus Aktiv­itäten abzuleit­en. Es bleibt dabei weit­er­hin den Mar­ketern überlassen, die klaren Vor­gaben zu definieren – ob es nun um Aufmerk­samkeit für ein neues Pro­dukt geht, darum eine Verkauf­skam­pagne zu unter­stützen oder um Kun­den präzis­er zu seg­men­tieren.

Wir sind zwar noch in den Anfangsta­gen der KI-unter­stützten Ana­lyt­ics, aber Fir­men wie Sky UK oder Time­Out spüren bere­its die Vorteile und gehen ger­ade die ersten Schritte damit. Klick­en Sie hier und erfahren Sie, wie wir Kun­den mit Adobe Sen­sei helfen, mehr aus ihren Dat­en zu machen.

Lesen Sie auch unseren Report „AI-pow­ered ana­lyt­ics: new insights, bet­ter busi­ness results“. Dort bekom­men Sie weit­erge­hende Infor­ma­tio­nen dazu, wie Sie dank Sen­sei auch in Ihrem Unternehmen bessere Entschei­dun­gen tre­f­fen kön­nen.


Technologie
Hartmut Koenig

Posted on 07-11-2018


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