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Expertenbeitrag

 Georgina Bott

Georgina Bott

Redaktion marconomy, Vogel Communications Group GmbH & Co. KG

Roundtable „Data Marketing“

Wie bringt datengetriebenes Marketing Unternehmen voran?

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Werden Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ein Quantensprung für die Marktforschung sein oder sind das einfach gehypte Themen?

Daniel Virk: Was in diesem Zusammenhang wichtig ist: Automatisierung bedeutet nicht gleich Autonomisierung. Das „Ding“ macht nicht alles alleine für mich – das ist der erste Punkt. Der zweite Punkt ist, dass durch den Hype und Zukunftsutopien häufig vergessen wird, dass man auch hier im Kleinen anfangen und einzelne Prozesse durch Automation stützen kann. Es geht darum, fernab des Hypes konkrete Anwendungsfälle im Daily Business zu identifizieren und das Thema KI somit in die Breite zu tragen.

Dr. Peter Aschmoneit: Einfache Verfahren des Machine Learning werden heute schon eingesetzt. Wenn wir beispielsweise Treiberanalysen von einer Zufriedenheit ausgehend rechnen, dann rechnen wir mit einem Random Forest. Das ist ein Verfahren des Machine Learning. Um über unterschiedliche Befragungen Erkenntnisse zu sammeln, kann künstliche Intelligenz sehr stark helfen. Um Insights zu bekommen, kann Künstliche Intelligenz durch die Fähigkeit, viele Daten strukturiert zu analysieren, ohne dass es menschliche Energie kostet, unterstützen.

Dr. Markus Eberl: Die Methode an sich, in ihren Grundzügen, die gibt es auch bei Deep Learning schon seit 30 Jahren; neuronale Netze noch länger. Der Unterschied ist, heute gibt es entsprechende Rechenkapazität. Damit entwickeln sich Algorithmen so weiter, dass sie tatsächlich viel feiner und granularer werden können. Dadurch entstehen auf einmal neue Möglichkeiten, über mehrere Datenquellen hinweg Rückschlüsse zu ziehen, und insgesamt mehr Datenmengen in kürzerer Zeit zu verarbeiten. Auf einmal ist es möglich, in kurzer Zeit viel komplexere Zeitreihenmodelle zu erstellen. Dadurch können wir zum Beispiel viel prädiktivere Marketing-Mix-Modelle entwickeln als früher. Gleichzeitig ist aber mit dem Begriff „Intelligenz“ auch die Hoffnung verbunden, die Maschine würde alles von selbst tun. Aber konzeptionell denken kann sie (noch) nicht: Es braucht immer noch eine menschliche Intelligenz, die die künstliche Intelligenz auf den richtigen Weg setzt. Dennoch ist ganz klar: KI und ML sind in heute und in Zukunft nicht mehr wegzudenken.

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Welche Voraussetzungen müssen Marketer generell erfüllen, um professionelles, datengetriebenes Marketing zu betreiben?

Dr. Peter Aschmoneit: Ich sehe drei Fähigkeiten für Marketer der Zukunft: technologische Kenntnisse, die Fähigkeit sich grundsätzlich in der digitalen Welt zu bewegen und die klassischen Skills. Technologische Fähigkeiten meinen den Umgang mit Daten oder der User Experience. Marketer sollten verstehen, was in der Technologie passiert. Diese Fähigkeiten werden zu einem gewissen Standard werden. Dann gibt es die Fähigkeit, sich in der digitalen Welt zu bewegen. Manche reden dabei von Digital Citizenship. Ich kann in der digitalen Welt kommunizieren, mit Kommentaren umgehen und darauf reagieren. Ich habe keine Angst vor neuen Sachen, ich gehe darauf zu. Zu den klassischen Skills zählen Netzwerken, Agilität, Kommunikation, Lernbereitschaft und Co.

Daniel Virk: Unabhängig von den technologischen Fähigkeiten, denke ich an Motivation und Geduld. Als Marketer muss ich mich erst einmal darauf einlassen, diesen Weg zu beschreiten und bei der Entwicklung mitzugehen. Man ist nun mal nicht von heute auf morgen datengetrieben. Motivation ist ebenfalls wichtig, damit ich auch bei Rückschlägen, die sehr wahrscheinlich auftreten werden, am Ball bleibe und mich schrittweise weiter professionalisiere.

Dr. Thomas Rodenhausen: Was auch dazu gehört ist zu wissen, wo die Grenzen sind. Am Ende geht es für einen Marketer doch im Kern darum, seine Kunden, sein Produkt und Markt sowie Wettbewerb zu verstehen. Und all das, was mit Datenmodellen zu tun hat, ist eigentlich instrumentell dafür. Aber zu verstehen, dass Vorhersagemodelle auch ihre Grenzen haben und scheitern können, ist sehr wichtig.

Dr. Markus Eberl: Zum grundlegenden Verständnis von Mess- und Modellierungsmöglichkeiten wird Marketing eine „digitale Literacy“ brauchen. Datenbasiertes Marketing ist ein immerwährender Prozess. Eine langfristige Roadmap hierfür zu planen und en passant kurzfristige Erfolge zu generieren, das wird eine der Führungsaufgaben der CMOs der Zukunft sein.

Im Moment ist das Smartphone Datenlieferant Nummer eins. Welche Datenquellen werden in Zukunft wichtig? Wo werden Marktforscher oder Data Scientists künftig ihre Daten her bekommen?

Dr. Thomas Rodenhausen: Von überall her – und das ist die Antwort. Das Smartphone ist mittlerweile ein wirklich persönliches Gerät; fast schon wie ein eigenes Körperteil. Deshalb kann ich Dinge, die auf dem Smartphone passieren, direkt einer Person zuschreiben. Das Smartphone ist mittlerweile zu einer Art Wahrnehmungsbrille geworden. Das heißt, ich kann sehen, was die Person interessiert, was sie sich anschaut und so weiter. Dann kommt auch noch die ganze Sphäre von Internet of Things dazu, wie der Kühlschrank oder der Fernseher. Dass diese Geräte, Maschinen und Maschinenumgebungen Daten ohne Ende produzieren und sich das immer weiter beschleunigen wird, ist Fakt. Deshalb werden auch die Methoden und Tools immer weiter wachsen müssen. Die Daten kommen von überall her und auch der individuelle Zugriff wird besser werden. Es verändert sich also an allen Fronten.

Dr. Peter Aschmoneit: Eine riesen Entwicklung, die hier gerade stattfindet ist „Speech“. Wir werden überall gehört – nicht nur vom Smartphone, auch von Alexa, Cortana und Co. So lassen sich im Offline-Bereich unglaublich viele Daten sammeln. Das ist eine rasante Entwicklung, die gerade erst begonnen hat. Heute sind die Modelle noch nicht so stark darin, alles Gesagte semantisch verarbeiten zu können. Aber wenn man sich beispielsweise anschaut, wie schnell Siri in den letzten Jahren gelernt hat, zeigt es, dass diese Entwicklung absolut auf dem Vormarsch ist. Es werden sich in Zukunft wahnsinnig viele und auch sinnvolle Datenströme ergeben, die wir nutzen können.

Dr. Markus Eberl: Alle Touchpoints werden in Zukunft Daten liefern; auch zunehmend das Produkt selbst. Wichtiger als die Quelle ist aber, dass man aus all dem Text, der natürlichen Sprache, den Bild-, Video-, Bewegungs- und Produktnutzungsdaten diejenigen Daten filtern kann, die das Marketing effizienter und zielgenauer machen.

Daniel Virk: Wenn wir einzelne Quellen betrachten, die bald kommen oder in näherer Zukunft für uns relevant sind, dann ist es auch meiner Meinung nach Speech. Aber auch die Daten, die wir rund um das Thema „Smart City“ generieren, werden zunehmen. Seien es Bewegungsdaten, Ströme oder die Gesichtserkennung von Digital-out-of-Home-Kanälen – es werden viele Datenquellen erschlossen werden, welche die Performance von Offline Maßnahmen ein stückweit messbarer machen. Mit diesen zwei Punkten sollten wir uns in Zukunft auseinandersetzen und festlegen, wie wir diese Quellen integrieren und interpretieren können und wollen.

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