16.10.2017

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

Im Rahmen einer Studie des internationalen Beratungsunternehmen Bain & Company wurden die Marketingstrategien erfolgreicher Firmen genau analysiert. Dabei wurden drei Faktoren erkannt, die für diese Unternehmen von besonderer Bedeutung sind.
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Marketingstrategie: Drei Kriterien sollen erfolgreiche Firmen anders machen.

Neue Technologien ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden gezielt anzusprechen. Analysetools und automatisierte Programme helfen dabei, möglichst viele Informationen über den Kunden auszuwerten und präzise Marketingaktionen zu setzen. Allerdings scheitert es oft an einem wichtigen Punkt: Zunächst muss man herausfinden, wer die Zielkunden tatsächlich sind, wie viel sie für das Unternehmen wert sind und ihr Verhalten. Dabei sollte man als Firma allerdings auf altbewährtes Wissen zurück greifen- das von Menschen. Das Fachwissen richtig eingesetzt und in Kombination mit Künstlicher Intelligenz und speziellen Computerprogrammen, ist erfolgsversprechend.

Erfolgsgeheimnisse von Firmen fürs Marketing

Die internationale Unternehmensberatung Bain hat in einer Studie unter 500 Unternehmen jene Merkmale herausgefiltert, die erfolgreiche Unternehmen besser machen als andere Firmen. Das Ergebnis wies auf, dass Unternehmen mit größerem Erfolg, Marketingmitarbeiter gezielt einsetzen. Diese befassen sich etwa speziell mit dem Einkaufserlebnis des Kunden. Strategien werden streng an den Bedürfnissen und dem Kundenwert („Customer Lifetime Value“) der Kunden orientiert, anstatt den Marketingkanal selbst in den Vordergrund zu stellen. Kurz gesagt: Anstatt möglichst viele Kunden auf einem Kanal wie Facebook oder Instagram zu erreichen, möchte man die „richtigen“ Kunden ansprechen- jene, die für das Unternehmen wertvoll sind.

Anstatt möglichst viele Kunden auf einem Marketingkanal zu erreichen, möchte man die „richtigen“ Kunden ansprechen- jene, die für das Unternehmen wertvoll sind.

Mehr Geld, weniger Kosten

„Das ist das wichtigste Element einer gelungenen Marketingstrategie im digitalen Zeitalter. Denn diese besonders loyalen Kunden bleiben einer Marke länger treu, geben mehr Geld für die Produkte aus und empfehlen sie häufiger weiter“, so Andreas Dullweber, Partner bei Bain & Company. Langfristiger Erfolg minimiert auch die Akquisekosten. Es gilt: jeden möglichen Interessenten auf allen Kanälen anzusprechen, ist kostenintensiv und nicht effizient.

Die wesentlichen Unterschiede einer guten Marketingstrategie sind demnach folgende drei Kriterien:

  1. Kundenverhalten: Erfolgreiche Firmen kennen ihre Kunden besser, als andere. Diese Firmen wissen, wie sich ihre Kunden (online) verhalten. Meistens wurde ein Mitarbeiter dafür eingestellt, das Verhalten zu analysieren und Marketingmaßnahmen direkt anzupassen.
  2. Kunde ist König: Die Marketingstrategien werden direkt am Kunden gemessen und nicht am Marketingkanal. Es geht nicht darum, möglichst viele Menschen zu erreichen, sondern jene, die für das Unternehmen wertvoll sein könnten.
  3. Evaluierung des Kundenwerts: Traditionelle Kennzahlen wie ROI (Return of Investment), Klickraten, Akquisekosten sind weniger wichtig, als der Customer Lifetime Value- der Ertragswert des Kunden.

Kundenwert herausfinden

Der „Kundenwert“ ist also eines der Erfolgskriterien. Bei der Gewinnung des Wertes, spielen mehrere Faktoren eine große Rolle. Marketingstrategen analysieren demnach den Einsatz von Technologie, das Budget und Personalressourcen. Das Ergebnis wird dann auf den Ertragswert umgelegt, den sie sich von einem Kunden während der Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen erwarten. Jeder Kunde muss demnach einen Betrag x dem Unternehmen zurück bringen.

Drei Schritte zum Erfolg im Marketing

Diese drei Schritte sollen laut Bain & Company erfolgsausschlaggebend sein:

1. Nicht jeder Kunde ist gleich viel wert: Wie viel in eine Kundenbeziehung investiert werden soll, hängt mit den Faktoren Demografie, Kauffrequenz und Kaufumfang zusammen. Kosten und Ertrag müssen bei jedem Kunden in einem angemessenen Verhältnis bleiben.

2. Was der Kunde will: Mit Hilfe von Analysetools kann das Kundenverhalten beim Kaufvorgang genau aufgeschlüsselt werden. Wie werden die Kunden auf das Angebot aufmerksam? Wo informieren sie sich? Kaufen sie online oder offline ein? Wieso? Fragen, die ein Unternehmen beantworten können sollte.

3. Richtige Tools verwenden: Welche Medien und Technologien eignen sich für das Unternehmen am Besten? Was könnte den Kunden an das Unternehmen langfristig binden? Könnten ihn Informationen, die man an ihn täglich per Chatbot oder E-Mail schickt, interessieren?

Kombination von Mensch und Maschine

„Erfolgreiche Marketingexperten nutzen die neuen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, um die Beziehung zu ihren wirklich guten Kunden zu vertiefen. Mit der Konzentration auf den langfristigen Kundenwert erwirtschaften sie für ihr Unternehmen dauerhaftere Vorteile, als dies mit kurzfristigen Erfolgen in einem Vertriebskanal oder bei einer einzelnen Transaktion realisierbar wäre“, so Dullweber.

Daher kann man aus der Studie den Schluss ziehen, dass es – wie immer – die Mischung macht: Die Kombination von menschlichem Wissen bzw. Fähigkeiten und die Präzision von Computerprogrammen, kann langfristig zum Ziel führen.

Weiterführende Links: zur Studie

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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