16.10.2017

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

Im Rahmen einer Studie des internationalen Beratungsunternehmen Bain & Company wurden die Marketingstrategien erfolgreicher Firmen genau analysiert. Dabei wurden drei Faktoren erkannt, die für diese Unternehmen von besonderer Bedeutung sind.
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Marketingstrategie: Drei Kriterien sollen erfolgreiche Firmen anders machen.

Neue Technologien ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden gezielt anzusprechen. Analysetools und automatisierte Programme helfen dabei, möglichst viele Informationen über den Kunden auszuwerten und präzise Marketingaktionen zu setzen. Allerdings scheitert es oft an einem wichtigen Punkt: Zunächst muss man herausfinden, wer die Zielkunden tatsächlich sind, wie viel sie für das Unternehmen wert sind und ihr Verhalten. Dabei sollte man als Firma allerdings auf altbewährtes Wissen zurück greifen- das von Menschen. Das Fachwissen richtig eingesetzt und in Kombination mit Künstlicher Intelligenz und speziellen Computerprogrammen, ist erfolgsversprechend.

Erfolgsgeheimnisse von Firmen fürs Marketing

Die internationale Unternehmensberatung Bain hat in einer Studie unter 500 Unternehmen jene Merkmale herausgefiltert, die erfolgreiche Unternehmen besser machen als andere Firmen. Das Ergebnis wies auf, dass Unternehmen mit größerem Erfolg, Marketingmitarbeiter gezielt einsetzen. Diese befassen sich etwa speziell mit dem Einkaufserlebnis des Kunden. Strategien werden streng an den Bedürfnissen und dem Kundenwert (“Customer Lifetime Value”) der Kunden orientiert, anstatt den Marketingkanal selbst in den Vordergrund zu stellen. Kurz gesagt: Anstatt möglichst viele Kunden auf einem Kanal wie Facebook oder Instagram zu erreichen, möchte man die “richtigen” Kunden ansprechen- jene, die für das Unternehmen wertvoll sind.

Anstatt möglichst viele Kunden auf einem Marketingkanal zu erreichen, möchte man die “richtigen” Kunden ansprechen- jene, die für das Unternehmen wertvoll sind.

Mehr Geld, weniger Kosten

“Das ist das wichtigste Element einer gelungenen Marketingstrategie im digitalen Zeitalter. Denn diese besonders loyalen Kunden bleiben einer Marke länger treu, geben mehr Geld für die Produkte aus und empfehlen sie häufiger weiter”, so Andreas Dullweber, Partner bei Bain & Company. Langfristiger Erfolg minimiert auch die Akquisekosten. Es gilt: jeden möglichen Interessenten auf allen Kanälen anzusprechen, ist kostenintensiv und nicht effizient.

Die wesentlichen Unterschiede einer guten Marketingstrategie sind demnach folgende drei Kriterien:

  1. Kundenverhalten: Erfolgreiche Firmen kennen ihre Kunden besser, als andere. Diese Firmen wissen, wie sich ihre Kunden (online) verhalten. Meistens wurde ein Mitarbeiter dafür eingestellt, das Verhalten zu analysieren und Marketingmaßnahmen direkt anzupassen.
  2. Kunde ist König: Die Marketingstrategien werden direkt am Kunden gemessen und nicht am Marketingkanal. Es geht nicht darum, möglichst viele Menschen zu erreichen, sondern jene, die für das Unternehmen wertvoll sein könnten.
  3. Evaluierung des Kundenwerts: Traditionelle Kennzahlen wie ROI (Return of Investment), Klickraten, Akquisekosten sind weniger wichtig, als der Customer Lifetime Value- der Ertragswert des Kunden.

Kundenwert herausfinden

Der “Kundenwert” ist also eines der Erfolgskriterien. Bei der Gewinnung des Wertes, spielen mehrere Faktoren eine große Rolle. Marketingstrategen analysieren demnach den Einsatz von Technologie, das Budget und Personalressourcen. Das Ergebnis wird dann auf den Ertragswert umgelegt, den sie sich von einem Kunden während der Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen erwarten. Jeder Kunde muss demnach einen Betrag x dem Unternehmen zurück bringen.

Drei Schritte zum Erfolg im Marketing

Diese drei Schritte sollen laut Bain & Company erfolgsausschlaggebend sein:

1. Nicht jeder Kunde ist gleich viel wert: Wie viel in eine Kundenbeziehung investiert werden soll, hängt mit den Faktoren Demografie, Kauffrequenz und Kaufumfang zusammen. Kosten und Ertrag müssen bei jedem Kunden in einem angemessenen Verhältnis bleiben.

2. Was der Kunde will: Mit Hilfe von Analysetools kann das Kundenverhalten beim Kaufvorgang genau aufgeschlüsselt werden. Wie werden die Kunden auf das Angebot aufmerksam? Wo informieren sie sich? Kaufen sie online oder offline ein? Wieso? Fragen, die ein Unternehmen beantworten können sollte.

3. Richtige Tools verwenden: Welche Medien und Technologien eignen sich für das Unternehmen am Besten? Was könnte den Kunden an das Unternehmen langfristig binden? Könnten ihn Informationen, die man an ihn täglich per Chatbot oder E-Mail schickt, interessieren?

Kombination von Mensch und Maschine

“Erfolgreiche Marketingexperten nutzen die neuen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, um die Beziehung zu ihren wirklich guten Kunden zu vertiefen. Mit der Konzentration auf den langfristigen Kundenwert erwirtschaften sie für ihr Unternehmen dauerhaftere Vorteile, als dies mit kurzfristigen Erfolgen in einem Vertriebskanal oder bei einer einzelnen Transaktion realisierbar wäre”, so Dullweber.

Daher kann man aus der Studie den Schluss ziehen, dass es – wie immer – die Mischung macht: Die Kombination von menschlichem Wissen bzw. Fähigkeiten und die Präzision von Computerprogrammen, kann langfristig zum Ziel führen.

Weiterführende Links: zur Studie

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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