09.04.2019

Marketingcontrolling: „Die meisten KPIs sind Kennzahlen-Wüsten“

Sven Reinecke, Professor an der Uni St. Gallen, leitet den Lehrgang Marketingcontrolling des Wiener Controller Instituts ab 6. Mai. Im Gespräch mit dem brutkasten spricht er über die Herausforderungen im Messen von Marketingmaßnahmen.
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Sven Reinecke ist Marketing-Professor an der Uni St. Gallen und leitet den Lehrgang Marketingcontrolling am Wiener Controller Institut
(c) Hannes Thalmann: Sven Reinecke ist Marketing-Professor an der Uni St. Gallen und leitet den Lehrgang Marketingcontrolling am Wiener Controller Institut
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„Die Marketing-Budgets werden vielerorts immer stärker gekürzt. Die Führungskräfte geraten zunehmend unter Rechtfertigungszwang“, sagt Sven Reinecke, Marketing-Professor an der Uni St. Gallen. Gefordert seien also Zahlen und Daten, die den Return on Investment im Marketing-Bereich darlegen. „Die Führungskräfte müssen ihren Output in Umsätzen und Deckungsbeiträgen ausdrücken können, sonst bekommen sie kein Budget mehr“, sagt Reinecke. Doch Marketingcontrolling sei derzeit vielerorts noch wenig etabliert. Und dort wo es zum Einsatz kommt, werde oft noch falsch gemessen.

+++ “Viele Geschäftsführer erkennen Gefahren nicht rechtzeitig” +++

Weniger, dafür aussagekräftigere Kennzahlen

„Die meisten KPIs, die genutzt werden, sind in Wirklichkeit nur ‚Is‘. Sie sind Kennzahlen-Wüsten, denn man misst einfach alles, was man messen kann und berichtet es“, sagt der Marekting-Professor. De facto bräuchte man im Normalfall deutlich weniger, dafür aussagekräftigere Kennzahlen. „Und die relevanten KPIs sind je nach Unternehmen sehr Unterschiedlich. Man kann sie nicht einfach übertragen. Das wird aber häufig gemacht“.

Es geht um die Zielsetzung

Dabei fehle der entscheidende Punkt: Die entsprechende Zielsetzung. „Ein Beispiel sind Fachmessen. In diese fließt bei B2B-Unternehmen nach wie vor ein Großteil des Marketing-Budgets. ‚Umsatz‘ kann man aber dort nicht als Ziel definieren. Die Zyklen sind viel länger und man schließt üblicherweise nicht direkt auf der Messe Geschäfte ab“, erklärt Reinecke. Man müsse stattdessen spezifische Ziele definieren. „Während bei B2C-Unternehmen die Frequenz am Messestand eine sinnvolle Kennzahl sein kann, geht es bei B2B-Unternehmen etwa darum, ob die richtigen Leute kommen, wie lange sie bleiben und ob man eine klare Botschaft vermitteln konnte“.

Controlling im Online-Marketing: Google Analytics reicht nicht aus

Auch im Online-Marketing seien die typischen Kennzahlen, die man etwa von Google Analytics ausgespuckt bekommt, nicht der Weisheit letzter Schluss. Klickverhalten sei wichtig, aber es sollte auch durch Einstellungsmessungen ergänzt werden, um das „Warum“ zu erklären, sagt Reinecke. „Konkrete Ziele wären hier etwa Verbesserungen in den Bereichen Bekanntheit, Markensympathie und Markenimage“. Dazu müsse man aber Instrumente der Marktforschung nutzen, etwa Befragung und Beobachtung. Selbiges gelte für Direct Mails. „Eine Email alleine verkauft das Produkt nicht“.

„Kein Controlling ohne Planung“

Bei allen Ansätzen im Marketingcontrolling gelte: „Kein Controlling ohne Planung! Und Marketing-Planung ohne Controlling macht auch keinen Sinn“. Denn man müsse eben überprüfen, ob die gesetzten Maßnahmen tatsächlich erfolgreich sind, sagt Reinecke. Daher empfiehlt er auch, von Beginn an mindestens drei bis fünf Prozent des Marketing-Budgets für Marketingcontrolling-Maßnahmen zu reservieren.

2 große Ziele beim Lehrgang Marketingcontrolling

Im Lehrgang Marketingcontrolling von 6. Mai bis 19. Juni, den Reinecke für das Wiener Controller Institut leitet, werden die hier angeschnittenen und noch weitere Themen intensiv behandelt. „Wir verfolgen zwei große Ziele. Erstens wollen wir den Teilnehmern Wege zur Optimierung und mögliche Verbesserungsprozesse aufzeigen. Zweitens wollen wir Marketing-Führungskräften das Rüstzeug geben, ihre Maßnahmen im Hinblick auf Budget-Entscheidungen zu argumentieren“, erklärt Reinecke.

Nach drei Tagen Basiskurs geht der Lehrgang mit mehreren Modulen weiterer Vortragender weiter, die auch einzeln gebucht werden können. Behandelt werden dabei die Themen „Werbe- und Markencontrolling“, „Controlling von Live Communication: Messen und Events“, „CRM-Controlling“ und „Controlling im Online-Marketing“.

⇒ Details zum Lehrgang und Anmeldung

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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