Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

01.12.2020

Marketing-Fitness-Programm, Teil 2: Lerne deine Daten zu verstehen

Für die Zeit des zweiten Lockdown schreibt Leander C. Seidl ein wöchentlich wiederkehrendes Marketing-Fitness-Programm. In der zweiten Woche dreht sich alles um das Thema Daten.

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✨ AI Kontextualisierung

Letzte Woche haben wir über eine wichtige Grundlage für eine erfolgreiche Marketing-Strategie gesprochen: Die korrekte Definition der Zielgruppe. Im heutigen Teil des Marketing-Fitness-Programms wollen wir uns einen weiteren wichtigen Aspekt vornehmen: die Auswertung der Daten.

In der heutigen, digitalisierten Welt kann die Vielfalt an verfügbaren Daten Fluch und Segen zugleich sein. User werden permanent getracked, analysiert und der Pfad von der Erstinteraktion bis hin zur Conversion kann präziser nachverfolgt werden als je zuvor. So gut das in der Theorie klingt – so oft erlebe ich in der Praxis, dass Daten entweder fehlerhaft oder unzureichend aufgezeichnet, oder irreführend interpretiert werden. Starten wir also unsere Trainingseinheit für ein gesundes Daten-Tracking.

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Beginnen wir mit dem Grundsätzlichen: Als Erstes müssen die Tools und Systeme, die für Tracking & Analyse notwendig sind, vorhanden sein. Sobald dies der Fall ist, widmen wir uns der Interpretation und dem Finetuning der Einstellungen.

Die Grundlagen: Analytics Systeme im Setup

Denkt man an Online Tracking & Analyse, führt an einem Tool kaum ein Weg vorbei: Google Analytics. Die Lösung ist weit verbreitet, seit mehr als eineinhalb Jahrzehnten verfügbar und einfach im Setup. Google Analytics zu installieren ist sicherlich ein guter Ausgangspunkt – allerdings plädiere ich dafür, keineswegs ausschließlich darauf zu setzen. Eine Art “doppelte Buchführung” ist auch im Analytics-Bereich essenziell, um einen präzisen Überblick zu behalten – immer öfter kommt es nämlich vor, dass ein Analytics-Tool vom Browser blockiert wird oder aus anderen Gründen nicht abfeuert.

Die Tracking-Pixel von Werbenetzwerken können eine derartige Zusatzebene darstellen: Facebook Analytics bietet beispielsweise ähnliche – wenn auch weniger umfangreiche – Auswertungen wie Google Analytics. So kann ein regelmäßiger Check durchgeführt werden, ob sich die gesammelten Daten (zum Beispiel die Anzahl der Website-Besucher, die Anzahl der verkauften Produkte, oder der Online Shop-Umsatz) im selben Bereich bewegen.

Die Funktion von UTMs

Eine dritte Ebene des Trackings wird leider oft vernachlässigt: das Nachverfolgen mit URL-Parametern: das sind sogenannte UTMs, die an Webadressen angehängt werden können. Ein Link in einer Werbung, ein Link in einem Newsletter, sowie ein Link in einem organischen Post auf LinkedIn, der jeweils zur selben Zielseite auf unserer Website führt, kann mit unterschiedlichen UTMs versehen werden.

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Diese UTMs erleichtern einerseits den Analytics-Tools die präzise Zuordnung unseres Traffics. Wir können diese Parameter aber auch zusätzlich abspeichern – beispielsweise in einem Anfrageformular, oder während des Checkouts in einem E-Commerce System. Die Parameter werden dann, neben den Kundendaten in der Datenbank abgespeichert, was uns eine präzise Zuordnung erlaubt: welche Umsätze und Kontaktanfragen kamen von welcher Werbung und von welchem Newsletter. Anders als bei den Analytics-Tools der Werbenetzwerke können hier zwar nur “Last-Touch” Interaktionen aufgezeichnet werden (der zuletzt gesetzte UTM-Parameter wird aufgezeichnet), dafür sind die Daten aber unverfälscht und 100% mit echten Umsätzen bzw. Anfragen verbunden. UTM-Parameter können von den meisten Formular- und E-Commerce Lösungen aufgezeichnet werden, allerdings ist die Funktion standardmäßig nicht immer aktiviert.

Ich empfehle daher zusammengefasst folgenden Analytics Tech-Stack:

Haupt-Tracking Tool für das tagtägliche Tracking – Google Analytics, oder Matomo als lokal am Server installierbare Alternative
Analytics-Tools von Werbepartnern – Facebook Ads Pixel etc.
UTM-Parameter an jedem Link & Aufzeichnung dieser Parameter an den Conversion-Punkten (Formulare, bei E-Commerce Transaktionen etc.)

Datenschutz: Analyse-Tools korrekt angeben

Zwei Warnhinweise möchte ich hier mitgeben: Bitte nicht vergessen, die Analytics-Tools auch im Rahmen der Cookie-Consent Popups und der Datenschutzerklärung korrekt anzugeben. Und bedauerlicherweise wird es sogar bei einem Umfangreichen Setup mit allen Analytics-Tools immer wieder zu einzelnen Abweichungen kommen. Dies ist leider üblich und muss bei der Auswertung der Analyse-Daten als Schwankungsbreite bedacht werden.

Die korrekte Interpretation der Daten

Sobald wir die Daten in einem aussagekräftigen & zuverlässigen Setup sammeln können, geht es an die korrekte Interpretation der Daten. Klar ist: Jede Website hat eine oder mehrere Haupt-Conversions – das sind die Momente, die wir zur Wirtschaftlichkeit unseres Unternehmens erreichen müssen, zum Beispiel ein Umsatz oder ein abgesendetes Anfrageformular. Bevor es zu diesem Abschluss kommt, geschehen aber oft sogenannte Micro-Conversions. Diese stellen die wichtigsten Zwischenschritte auf dem Weg zum Abschluss dar. Bei einem Online-Shop ist eine klassische Micro-Conversion zum Beispiel ein Klick auf den “In den Warenkorb”-Button.

Diese Micro-Conversions müssen in den Analyse-Tools als Events angelegt werden – so können wir den Weg der Kunden präzise nachvollziehen und Problemfelder erkennen, an denen User plötzlich abbrechen. Nach dem Anlegen der Micro-Conversions, müssen diese für die Analyse Tools auch kontextualisiert werden. Die meisten Tools bieten dafür Funnel-Ansichten an. Mit diesen kann eine Abfolge von Micro- und regulären Conversions definiert werden, die ein User standardmäßig absolviert.

Neben diesen Analytics-Daten, die uns vor allem zahlengetrieben zu neuen Erkenntnissen führen, ist mir auch ein weiterer Aspekt der Analyse sehr wichtig: die Auswertung der User Experience mit Tools wie Hotjar. Hotjar bietet die Möglichkeit zur Aufzeichnung von Session Recordings – hier können wir den Besuchern also “über die Schulter schauen”, um zu sehen, wie sie beim Besuch unserer Website die Maus bewegt haben und worauf sie als erstes geklickt haben – und Heatmaps, die uns zeigen, welche Bereiche von der Gesamtzahl an usern am Häufigsten angeklickt wurden.

Derartige Daten helfen vor allem beim Finetuning der User Experience: wenn wir bei der Auswertung unserer Micro-Conversions zum Beispiel sehen, dass viele Besucher beim Warénkorb unserer Website abbrechen, können wir mit Session Recordings & Heatmaps untersuchen, welche Auffälligkeiten es auf der konkreten Page gibt.

Die Übungen zu Daten im Marketing

Meine heutigen Aufgaben für eine erhöhte Analytics-Fitness sind erneut in zwei Bereiche geteilt – entweder der Setup der Grundlagen, oder das Finetuning der bestehenden Analytics-Tools.

Setup einer effektiven Tracking-Struktur
1. Installation von Google Analytics, Matomo oder einer anderen Lösung als Alltags-Tracking-Tool
2. Einsatz des FB-Ads-Pixels als zusätzliches Tracking-Tool
  1. Erwähnung der neuen Analytics-Tools im Cookie-Consent-Popup
3. Aufsetzen einer UTM-Struktur für alle eingesetzten URLs und Setup der UTM-Aufzeichnung bei allen Formularen und E-Commerce-Abschlüssen
Verfeinerung des Trackings:
1. Setup von Micro-Conversion-Events in den Analytics Tools
  1. Gruppieren der Micro-Conversions in Funnelansichten
2. Aufzeichnung von User Sessions mit Hotjar oder ähnlichen Tools

Nächste Woche widmen wir uns der Planung von Plattformübergreifenden Funnels – von der Werbung bis hin zur Reaktivierung von Kundschaft durch Newsletter. Ich wünsche eine gesunde Marketing-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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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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