Technologie hat schon immer dazu geführt, dass Unternehmen sich anpassen mussten. Werbetreibende eignen sich ständig neue Fähigkeiten an – angefangen beim Internet, über die Verbreitung von Mobilgeräten bis hin zu KI und maschinellem Lernen. Das aktuelle Tempo digitaler Innovation zwingt große und kleine Unternehmen ständig dazu, ihre Arbeitsweise zu überdenken.
Das Beratungsunternehmen Bain & Company hilft Unternehmen schon seit mehr als 40 Jahren dabei, ihr Geschäft an neue Bedingungen anzupassen. Ich habe mich mit Elizabeth Spaulding, Partnerin des Unternehmens und globale Leiterin des Digitalbereichs, zusammengesetzt, um mit ihr darüber zu sprechen, wie Marken die steigenden Erwartungen der Konsumenten im Bereich relevanter und unterstützender Technologien erfüllen und den Herausforderungen und Möglichkeiten bei dieser Entwicklung gerecht werden können.
Matt Lawson: Maschinelles Lernen als Konzept ist bereits mehrere Jahrzehnte alt. Warum ist es im Marketing ausgerechnet jetzt so wichtig?
Elizabeth Spaulding: Heute liegt der Fokus beim Marketing stärker als je zuvor auf Genauigkeit, also darauf, die richtigen Nutzer im richtigen Moment mit der passenden Botschaft zu erreichen. So viel Genauigkeit kann der Mensch alleine aber nicht leisten. Maschinelles Lernen führt zu intelligenterem Marketing, indem es Werbetreibenden ermöglicht, Kundennähe in großem Umfang zu praktizieren. Werbetreibende können jetzt in Echtzeit herausfinden, was der Kunde möchte und auf seine sich verändernden Wünsche reagieren. All dies wird durch neue Technologien und Analysetechniken möglich.
Zum Beispiel beginnen Unternehmen gerade damit, maschinelles Lernen einzusetzen, um die so genannte Next Best Action (NBA, zu Deutsch "nächstbeste Aktion") zu ermitteln, die sich für einen Kunden anbietet. Vor einigen Jahren wurden noch Callcenter-Mitarbeiter eingesetzt, um Kunden auf Grundlage ihrer früheren Einkäufe weitere Produkte zu verkaufen. NBAs stellen eine wesentlich ausgefeiltere Form dieses Prinzips dar: Wenn ein System vorhersagt, dass bei einem Kunden das Risiko besteht, abzuwandern, konzentriert sich der Mitarbeiter darauf, ihn zu halten, und nicht darauf, ihm etwas zu verkaufen. So werden die Kundenzufriedenheit und der Lifetime-Wert verbessert.
Unternehmen mit datengetriebenem Geschäftsmodell, die auf maschinelles Lernen setzen, um ihren Kunden relevantere Dienste anbieten zu können, sind besser aufgestellt, um ihren Konkurrenten Marktanteile abzunehmen.
Unternehmen mit datengetriebenem Geschäftsmodell, die auf maschinelles Lernen setzen, um ihren Kunden relevantere Dienste anbieten zu können, sind besser aufgestellt, um ihren Konkurrenten Marktanteile abzunehmen.
Wie nutzen führende Unternehmen Daten als Wettbewerbsvorteil?
Erfolgreiche Unternehmen beginnen mit einem Geschäftsziel, das auf einer robusten Datenstrategie beruht. Einige der besten Unternehmen bauen gerade Teams aus Data Scientists auf, die Big Data, wozu auch maschinelles Lernen gehört, auf geschäftliche Probleme anwenden. Tatsächlich hat Bain herausgefunden, dass es 3,2-mal wahrscheinlicher ist, dass führende Unternehmen das passende Personal für Analysen in ihrer Marketingabteilung beschäftigen.
Wayfair zum Beispiel hat unterschiedliche Marketingtechnologieziele, die von verschiedenen Analyseteams unterstützt werden. Sowohl das Direct-Response-Team, das sich auf Akquisition und Remarketing konzentriert, als auch das Markenteam verfügen über Analyse- und Data-Science-Ressourcen sowie Marketing-Engineering-Unterstützung. So können sie schnell experimentieren und das Augenmerk auf neue Projekte legen.
Technologische Fortschritte setzen in der Regel eine neue Denkweise und neue Fähigkeiten voraus. Wie bereiten sich Unternehmen darauf vor?
Erfolgreiche Unternehmen analysieren, wie Technologie aktuelle Rollen und Fähigkeiten neu definiert, die sie für ein zukünftiges Wachstum benötigen. Die effektivsten Unternehmen setzen sich aus kleinen, flexiblen Teams zusammen, die ihre Arbeitsweise schnell an neue Bedingungen anpassen können. Sie kombinieren funktionsübergreifende Fähigkeiten und Fachkenntnisse, die sie dazu brauchen, im heutigen Wettbewerb zu bestehen, und übernehmen Verantwortung, um Dinge schnell umzusetzen.
Domino's ist in der Restaurantkategorie das perfekte Beispiel für ein Unternehmen, das sich selbst mehr und mehr als Technologieunternehmen wahrnimmt. Es hat seine Belegschaft um Data Scientists und Entwickler erweitert, die das Marketing dabei unterstützen, den Service für Kunden zu optimieren. Zusätzlich zu den auf Kunden ausgerichteten Verbesserungen bei Onlinebestellungen, digitalem Marketing und Kundentreue konnten diese Unternehmen erfolgreich Daten und Technologien nutzen, um direkt beim Verkauf schnell Erkenntnisse über Kundenvorlieben zu gewinnen und damit neue Angebote für die Speisekarte zu entwickeln.
Auch die Rolle des Werbetreibenden verändert sich. Welchen Einfluss hat maschinelles Lernen Ihrer Ansicht nach auf die Arbeit in diesem Bereich?
Während sich Verbraucher durch verschiedene Kanäle, Plattformen und Medien bewegen, hinterlassen sie Millionen von Signalen zu ihrer Absicht, ihrem Kontext und ihrer Identität. Die Probleme und die Daten, mit denen es Werbetreibende zu tun haben, sind sehr komplex. Maschinelles Lernen ist ein effektiver Ansatz, um all diese komplexen Daten in großem Maßstab zu verarbeiten und daraus die für Werbetreibende relevanten Erkenntnisse abzuleiten.
Maschinelles Lernen ist eine effektive Möglichkeit, komplexe Daten zu verarbeiten und relevante Erkenntnisse zu erhalten.
In den meisten Fällen werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen schrittweise für hochwertige Anwendungsfälle eingeführt. Zum Beispiel gibt es eine Reihe von Start-ups (Kuaizi Tech, Vizual.ai), die KI und maschinelles Lernen nutzen, um Bilder oder Videos auszuwählen, mit denen Klickraten in einer Kampagne am besten maximiert werden und ein höherer ROAS (Return on Advertising Spend) und mehr Kundennähe erzielt werden können. Diese Unternehmen profitieren von maschinellem Lernen, da das Marketing dank der Technologie nicht mehr erörtern muss, welches Creative die besten Ergebnisse erzielen würde. Stattdessen können sie so mehr Kampagnen schneller starten oder sich neuen Marketingbereichen widmen.
Außerdem ermöglicht die Technologie einem Unternehmen, das noch mit KI und maschinellem Lernen experimentiert, ohne viel Risiko erste Schritte in diesem Bereich zu gehen und sich auf größere Initiativen vorzubereiten. Dem Marketingteam die Freiheit zu geben, in dem Unternehmen neue Wege zu gehen und so Potenzial aufzubauen, ist von großer Bedeutung und setzt Geduld voraus. Wichtig ist, die langfristigen Vorteile zu sehen und nicht auf kurzfristigen Erfolg fixiert zu sein.
