24.11.2020

Marketing-Fitness-Programm, Teil 1: Lerne deine Nutzer besser kennen

Für die Zeit des zweiten Lockdown schreibt Leander C. Seidl ein wöchentlich wiederkehrendes Marketing-Fitness-Programm. In der ersten Woche geht es um das Thema Zielgruppen.
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Marketing Zielgruppen
(c) beigestellt/Adobe Stock/Siam

Der zweite Lockdown hat viele Geschäftslokale gesperrt und manche Business-Opportunity platzen lassen – was er aber nicht blockieren darf, ist unser kreatives Denken. Auch wenn gerade vor dem wichtigen Weihnachtsgeschäft Unsicherheit und Zurückhaltung, sowohl in B2C- als auch in B2B-Märkten, herrscht – einen Lockdown unseres Marketing-Denkens darf es nicht geben. Klar ist: auch in Zeiten von Homeoffice und reduzierten Kontakten ist es notwendig, weiterhin daran zu arbeiten, den Betrieb voran zu bringen.

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Im Marketing-Bereich gibt es glücklicherweise die Möglichkeit – so abgenutzt es auch klingen mag – “die Krise als Chance” zu nutzen. Während des Frühjahrs, im ersten Lockdown, haben sich eine Reihe von strategischen Maßnahmen herauskristallisiert, für die sonst wenig Zeit bleibt, die aber langfristig zu einem starken Marketing-Fundament beitragen. Probieren wir es also aus: starten wir ein dreiwöchiges Marketing-Fitness-Programm, um möglichst gesund aus der Krise zu kommen!

Jede Woche wollen wir verschiedene Aspekte des digitalen Marketings analysieren und optimieren – dabei bedienen wir uns traditioneller Marketing-Konzepte, genauso wie aktueller Trends aus dem Growth Hacking und User Experience-Designs. Unser erster Blick sollte unseren Kundinnen und Kunden gelten – damit  wir sie besser kennenlernen können . Im zweiten Teil geht es darum, wie wir Daten nicht nur richtig messen, sondern diese auch akkurat interpretieren können und im dritten und letzten Teil widmen wir uns der strategischen Planung von Funnels und User Journeys. Jede Woche gibt es einige Vorschläge für Tasks, um die Theorie auch praktisch umsetzen zu können.

Woche 1: Lerne deine Nutzer besser kennen!

Sie ist einer der grundlegendsten Aspekte bei der wirtschaftlichen Planung eines Unternehmens: die Zielgruppe. Von der genauen Kenntnis der Größe und der Erreichbarkeit der potenziellen Zielgruppe hängt auch der erwartbare Umsatz und somit schlussendlich der mögliche Erfolg ab. Es kann also davon ausgegangen werden, dass es in fast jedem Betrieb bereits Überlegungen zur idealen Kundschaft gab. In der aktuellen Phase, in der vielleicht weniger Sales-Besuche und andere physische Treffen stattfinden, bietet sich jetzt die Gelegenheit, mit zwei Fragen tiefer in die Thematik einzutauchen:

  1. Sind unsere Zielgruppen präzise genug definiert, um für unser Marketing nützlich zu sein?
  2. Entsprechen unsere Zielgruppen noch der aktuellen Realität unserer Produkte?  Müssen wir uns vielleicht an eine anders definierte Zielgruppe wenden – oder gar andere Produkte für die als gegeben angenommene Zielgruppe entwickeln?

Sind unsere Zielgruppen präzise genug definiert, um für unser Marketing nützlich zu sein

Durch die Möglichkeiten des digitalen Marketings – von präzise ausgelieferten Ads, bis hin zu personalisierten Landing Pages – ist es möglich, die Marktkommunikation genau auf die Bedürfnisse und Vorlieben unserer potenziellen Kunden auszurichten. Damit dies gelingt, müssen wir allerdings zuerst genau definieren, an welche archetypischen Nutzer sich unser Produkt konkret richtet.

Während es in Businessplänen oft genügt, eine Zielgruppe breit, anhand von groben demographischen Parametern zu definieren, sollten wir im digitalen Marketing ein Stück weitergehen. Der Einsatz von Personas hat sich hier in den letzten Jahren etabliert: drei bis fünf archetypische Kunden werden hier detailliert modelliert. Es bleibt dabei nicht nur bei Parametern wie Alter, Geschlecht und Wohnort, auch relevante Verhaltensmuster sollten dargestellt werden: was sind die wichtigsten “Pain Points”, bei denen unser Produkt das Leben des jeweiligen Kunden erleichtern könnte? Welche Medien liest unsere beispielhafte Kundin, wo informiert sie sich?

Natürlich glaubt jeder an seine Einzigartigkeit, natürlich wehrt sich jeder instinktiv dagegen, mit anderen in einen Topf geworfen zu werden. Aber wir alle haben Eigenschaften, die wir mit anderen teilen – und diese Gemeinsamkeiten sind potenzielle Ansatzpunkte, um die vielfältigen Kunden auf einige Archetypen herunterzubrechen. In meinem Beispiel sieht das etwa so aus (und dass ich einen Bart trage, kein Auto fahre und ab und zu ein Bier trinke, ist da noch gar nicht berücksichtigt):

Um effektive Personas definieren zu können, ist es notwendig, sich präzise mit der bestehenden (oder zukünftigen) Kundschaft zu befassen. Mithilfe von Google Analytics und Facebook Analytics lassen sich in einem ersten Schritt quantitative Daten sammeln, um beispielsweise herauszuarbeiten, welches Alter, Geschlecht, oder Wohnort die archetypischen Nutzer haben. 

Ein weiterer Schritt sind Surveys, die sich heute leicht mit Tools wie Typeform durchführen lassen – die Bestandskunden könnten hier beispielsweise gefragt werden, welchen Beruf sie ausüben und wo sie sich üblicherweise informieren. Die Personas nehmen so immer mehr Gestalt an – als finaler Schritt sollten auf jeden Fall noch persönliche User Interviews durchgeführt werden. Dabei sollte man innerhalb von ca. 20 Minuten noch näher auf die Vorlieben und Verhaltensweisen der Kundschaft eingehen. Idealerweise können im Rahmen dieser Gespräche auch gleich User Testings durchgeführt werden – bei diesen werden den Teilnehmern beispielsweise Werbemittel, aber auch bestehende und zukünftige Features des Produkts gezeigt. Die Interaktion wird dann dokumentiert und abgefragt. Dies mag in Zeiten von Corona zwar schwierig klingen – dank Videokonferenz-Tools & Screen Sharing lässt es sich aber auch problemlos digital durchführen.

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Wenn die Daten nun alle gesammelt sind, können die Personas rasch definiert werden. Es gibt im Internet eine Vielzahl an möglichen Tools dafür, beispielsweise den Persona Creator von Hubspot.

Zu beachten ist dann auch der Einsatz der Personas: diese sollten in viele Aspekte des Unternehmens einfließen – bei der Planung von Sujets und Funnels sollte berücksichtigt werden, wie der jeweilige Kundenarchetyp darauf reagieren würde, im Kundensupport können Personas verwendet werden, um sich besser in den Nutzer hineinzuversetzen.

Entsprechen unsere Zielgruppen noch der aktuellen Realität unserer Produkte?

Vielleicht besitzt unser Unternehmen aber auch bereits definierte Personas. Doch gerade im Startup-Sektor ändern sich die Gegebenheiten oft rapide: wenn die Archetypen bereits vor längerer Zeit erstellt wurden, kann es sein, dass sie nicht mehr die Realität der Kundschaft widerspiegeln. Nutzen wir die Ruhe des Lockdowns also dazu, die Personas einem Reality-Check zu unterziehen.

Auch hier kann der Ansatz ähnlich ablaufen: zuerst eine Analyse der Daten von Analyse Tools wie Google Analytics, um zu sehen, ob diese sich signifikant verändert haben. Danach sollte überlegt werden, in welcher Form eine Umfrage unter den bestehenden Kunden durchgeführt werden könnte: natürlich wären die Empfänger nicht erfreut, wenn sie zum wiederholten Mal dieselbe Umfrage beantworten müssten. Aber womöglich gibt es genügend neue User, um eine statistisch signifikante Umfrage unter ihnen durchzuführen. Auch User Interviews und User Testings mit diesen neuen Usern sind dann ein nützlicher Schritt, um auf dem neuesten Stand der Kundschaft zu bleiben.

Mit den gesammelten Daten sollten die bestehenden Personas dann verglichen und bei Bedarf angepasst werden. Dieser Prozess sollte generell jährlich stattfinden – die Lockdown-Zeit bietet hier möglicherweise ein gutes Zeitfenster.

Die Übungen

Legen wir also los mit unserem Marketing-Fitnessprogramm. Bis nächste Woche empfehle ich folgende Übungen:

  1. Erstellung der ersten Customer Personas
    1. Analysiere die Daten deiner Analytics-Tools: aus welchen Altersgruppen kommt deine Kundschaft, welches Geschlechterverhältnis besteht, wo leben sie?
    2. Lass deine Kunden von sich erzählen: sende ein allgemeines Survey an deine Kunden-Liste (oder an deine Lead-Liste, falls du noch keine aktiven Kunden hast), um Details über Beruf, Interessen, Informationsquellen herauszufinden.
    3. Sprich mit deinen Kunden: organisiere einige User-Interviews mit Kunden, um deine Personas zu vervollständigen
    4. Erstelle deine Personas und lass sie in deine Marketing- und Unternehmensprozesse einfließen: nutze eines der Persona-Creator Tools, oder einfach dein Whiteboard. Überlege, wie du deine Marketing-Kampagnen noch besser auf diese Archetypen zuschneiden könntest!
  2. Aktualisieren deiner Customer Personas
    1. Daten-Checkup: schau’ in deinen Analytics-Tools nach, ob sich die demographischen Daten signifikant verändert haben
    2. Survey-Checkup: gibt es genug Neukunden, dass sich ein Survey lohnt?
    3. Neue User Interviews: Sprich mit deinen neueren Kunden, um zu sehen, ob sie noch deinen Archetypen entsprechen. Oder sprich ein weiteres Mal mit deinen früheren Interview-Partnern, um zu sehen, ob es Veränderungen gab.
    4. Aktualisiere die Personas – und lass’ es auch in deine Kampagnen einfließen!

Gutes Gelingen und bis nächste Woche!

Über den Autor

Leander C. Seidl ist selbstständiger Digital Marketing Stratege für Startups, KMUs und Corporates. Er arbeitete unter anderem am Aufbau des Travel-Startups Midnightdeal, sowie an Product Launches von verschiedenen Tech-Companies. An der FH Technikum Academy und der FH WKW ist er als Gastlektor für Marketing Automation tätig.

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KI-Risiko, KI Risiko, Risiko, Summt, Wasner,
(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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AI Summaries

Marketing-Fitness-Programm, Teil 1: Lerne deine Nutzer besser kennen

  • Durch die Möglichkeiten des digitalen Marketings – von präzise ausgelieferten Ads, bis hin zu personalisierten Landing Pages – ist es möglich, die Marktkommunikation genau auf die Bedürfnisse und Vorlieben unserer potenziellen Kunden auszurichten.
  • Damit dies gelingt, müssen wir allerdings zuerst genau definieren, an welche archetypischen Nutzer sich unser Produkt konkret richtet.
  • Um effektive Personas definieren zu können, ist es notwendig, sich präzise mit der bestehenden Kundschaft zu befassen.
  • Mithilfe von Google Analytics und Facebook Analytics lassen sich in einem ersten Schritt quantitative Daten sammeln, um beispielsweise herauszuarbeiten, welches Alter, Geschlecht, oder Wohnort die archetypischen Nutzer haben.
  • Ein weiterer Schritt sind Surveys, die sich heute leicht mit Tools wie Typeform durchführen lassen – die Bestandskunden könnten hier beispielsweise gefragt werden, welchen Beruf sie ausüben und wo sie sich üblicherweise informieren.
  • Die Personas nehmen so immer mehr Gestalt an – als finaler Schritt sollten auf jeden Fall noch persönliche User Interviews durchgeführt werden.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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Marketing-Fitness-Programm, Teil 1: Lerne deine Nutzer besser kennen

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