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.

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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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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