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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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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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

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