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.
/artikel/marketing-fitness-programm-teil-1-lerne-deine-nutzer-besser-kennen
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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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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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