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.
/artikel/mensch-maschine-kombination-die-3-erfolgreichsten-marketingstrategien
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

Deine ungelesenen Artikel:
04.08.2026

WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform

Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
/artikel/wienit-500-nutzerinnen-fuer-die-konzernweite-ki-plattform
04.08.2026

WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform

Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
/artikel/wienit-500-nutzerinnen-fuer-die-konzernweite-ki-plattform
Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mensch-Maschine-Kombination: 3 Erfolgsgeheimnisse fürs Marketing