Die 3A des KI-Marketings

Die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Marketing lassen sich in drei grundlegende Aufgabengebiete einteilen, die gleichzeitig auch als aufeinander aufbauende, zeitlich versetzte Phasen zu betrachten sind.

Diese „3 A“ des KI-Marketings umfassen:

•             Analysieren

•             Automatisieren

•             Autonom agieren.

3A des KI-Marketing
3A des KI-Marketings

Alle drei Kategorien beschreiben grundlegende Einsatzbereiche für KI. Die Basis dafür bildet stets eine zunehmend angereicherte Form der Datenverarbeitung. Die hinter dieser Leistung stehende „Intelligenz“ nimmt dabei schrittweise zu.

Der Aspekt des Analysierens umfasst sämtliche Aufgaben der Datenerfassung und Dateninterpretation. Damit wird zugleich die Grundlage für die Funktionsfähigkeit intelligenter Systeme geschaffen sowie auch die für jede Form von Marketing wichtige Funktion der Informationserhebung und Schaffung von Entscheidungsgrundlagen beschrieben.

Automatisieren bezieht sich auf die darauf aufbauende Fähigkeit, weitgehend losgelöst vom weiteren individuellem Eingreifen, eben „automatisch“, zwar grundsätzlich eigenständig, aber entlang vorab definierter Rahmenbedingungen spezifische Aufgaben auszuführen.

Autonom agieren beschreibt hingegen eine eigenständige Handlungsfähigkeit eines Systems, auch ohne eine „Rückkoppelung“ mit festgesetzten „Aktionsmaximen“ und die Befähigung, womöglich eigene autonome Prozesse ohne menschliches Zutun zu etablieren.

Im Detail soll dieses Stufenmodel im Folgenden beschrieben werden:

 „A“ wie „analysieren“: Daten sammeln und strukturieren, Muster und Gesetzmäßigkeiten ableiten.

Wie schon angeführt, spielt die Verarbeitung von Daten zum Ziel der Informationsgewinnung im Marketing schon seit längerem eine zunehmend tragende Rolle. Das Diktum „Kenne Deinen Kunden!“ prägt die Arbeit in den Vertriebs- und Werbeabteilungen vieler Unternehmen; „Kennen“ und „Kunde“ haben den gleichen Wortursprung, sie sind etymologisch verwandt. Nur wenn die Vorlieben und Bedürfnisse und die Verhaltensweisen der Kunden bekannt sind, ist eine zielgerichtete Bearbeitung der Märkte möglich.

Gleiches gilt für die Anforderungen der Märkte selbst: Welche Bedingungen bestehen dort? Welche Konkurrenten existieren und wie verhalten sich diese? Zeichnen sich grundlegende Veränderungen und Trends ab, die das Marktgeschehen beeinflussen könnten? Diese und ähnliche Fragestellungen treibt Unternehmen nicht erst seit der Digitalisierung um. Die Analyse von Datenmaterial steht am Anfang aller KI-Tätigkeit. Daten bilden gewissermaßen die „Nahrung“ künstlicher Intelligenz, mit ihnen werden Künstliche Neuronale Netzwerke gefüttert, auf ihrer Basis können Algorithmen lernen und zielgerichtete Ergebnisse liefern. Wenn wir also von KI im Marketing sprechen, so bezieht sich dies zwangsläufig auf eine Form der „Daten getriebenen“ Marktbearbeitung – mindestens unterstützt oder auch maßgeblich gesteuert durch intelligente, autonom agierende Systeme. Die „intelligente“ Leistung besteht damit dann in der eigenständigen Prognose, nicht basierend auf menschlichen Annahmen und „Dreisätzen“, sondern darin, unabhängig davon Muster und Gesetzmäßigkeiten zu identifizieren.

Auf diese Weise werden nicht nur die Grundlage für automatisiertes oder autonomes Handeln geschaffen, sondern gleichzeitig auch bereits wichtige Erkenntnisse für das operative Marketing gewonnen. Neben allgemeinen Informationen zu Kunden und Märkten und der Identifizierung von „Trends“, finden diese Verwendung beispielsweise bei der Ansprache potenzieller Vertriebskontakte und der Vermeidung von Streuverlusten durch die daraus resultierende Möglichkeit der Individualisierung und Personalisierung.

Auch unternehmensinterne Informationssysteme können durch KI unterstützt oder maßgeblich geprägt werden. Die Vielzahl an Daten unterschiedlichster Herkunft und Beschaffenheit – „strukturiert“ oder „unstrukturiert“, in Text-, akustischer oder visueller Form – verhindert oft eine Erfassung und Auswertung nach herkömmlichen Methoden. Auch hier können Ansätze künstlicher Intelligenz womöglich Abhilfe schaffen. Diese in der Praxis teilweise auch als „Insight Engines“ bezeichneten Systeme decken Zusammenhänge auf und machen Wissen auf eine Art und Weise zugänglich, wie dies zuvor bestenfalls bei Googles Knowledge Graph bekannt war, indem diese ohne menschliche Anleitung sinnhafte Beziehungen von einzelnen Informationen untereinander ermitteln und diese durch eine entsprechende Abbildung für den Menschen zugänglich und konsumierbar machen.   

Um überhaupt zunächst ein KI-System „füttern“ zu können, bedarf es einer großen Anzahl von Datensätzen, die Rückschlüsse auf sinnvolle Kausalitäten und mögliche Wechselbeziehungen zwischen einzelnen Datenmerkmalen („Items“) zulassen. Nur wenn die Datenbasis qualitativ wie quantitativ höchsten Anforderungen genügt, sind diese Systeme auch in der Lage, einen sinnvollen und substanziellen Beitrag zum Unternehmenserfolg zu leisten.

Der Vorteil maschinellen Lernens, insbesondere von Deep Learning, gegenüber klassischen Verfahren des Data Minings liegt in der Fähigkeit, großen Mengen an Daten zu verarbeiten und dabei unter Umständen Zusammenhänge herzustellen, die bei herkömmlichen Vorgehensweisen nicht hätten erkannt werden können. Um dies sicher zu stellen, ist es noch wichtiger als in der rein menschlichen veranlassten Algorithmik, dass die zugrundeliegenden Daten „fehlerfrei“ vorliegen, denn mit steigendem Autonomiegrad eines Systems erhöhen sich auch die Schwierigkeiten, im Nachhinein eine unerwünschte oder schlichtweg „falsche“ Ausgabe auf den eigentlichen Fehler zurückzuführen, da der Pfad der Ergebnisfindung womöglich nur noch schwer nachzuvollziehen ist.

„A“ wie „automatisieren“: eigenständig Aufgaben innerhalb eines definierten Handlungsrahmens erfüllen

Schon seit geraumer Zeit hat sich der Begriff der Marketing Automation im digitalen Marketing etabliert. Dabei geht es um die weitgehend unabhängig vom menschlichen Eingriff ablaufende Abwicklung verschiedener, sich wiederholender Marketingprozesse in den einzelnen Segmenten des Marketing-Mix, wenngleich der Schwerpunkt in der Praxis auf der Verzahnung von Werbe- und Vertriebstätigkeiten liegt. Hier besteht seit längerem ein wachsender Markt von gewerblichen Anbietern, deren Leistungsportfolio sich durch den Rückgriff auf Technologien aus dem KI-Umfeld zunehmend erweitert.

Grundsätzlich lässt sich Marketing-Automation in drei grundlegende Bereiche unterteilen:

Zu den Details, hier entlang.

„A“ wie „autonom agieren“: eigenständige Handlungsfähigkeit und autonome Prozesse etablieren

Die Endstufe zum Einsatz von KI im Marketing markiert zweifelsohne deren völlige Eigenständigkeit. Gleichwohl ist festzuhalten, dass natürlich der Nutzen eines „vollständig autonomen Systems“ für die betriebliche Tätigkeit eines Unternehmens wohl kaum zielführend wäre, wenn nicht eine wie auch immer geartete Abgleichung mit dessen Zielen an irgendeiner Stelle stattfindet. Auch dürften derartige „singuläre“ Fähigkeiten im Moment technisch noch schwer abbildbar sein. Nichtsdestotrotz zeichnet sich bereits jetzt schon ein fließender Übergang zwischen „automatisierten“ und zumindest „teil-autonomen“ Ansätzen ab, insbesondere, wenn der oben angeführte Ansatz des Verstärkungslernens zum Einsatz kommt. Eine exakte Klassifizierung nach „automatisiert“ und „autonom“ gestaltet sich somit allerdings schwierig.

„Autonomie“ steht für „Selbstbestimmung“, was gleichbedeutend ist mit der Freiheit von extern aufgestellten Normen. In der Psychologie wird der Begriff auch mit „Willensfreiheit“ gleichgesetzt. Ein autonomes System ist nicht an zuvor definierte Regeln gebunden, sondern kann seinerseits neue Regelwerke aufstellen und diese selbsttätig zur Maßgabe des eigenen Handelns machen – oder auch wieder verwerfen, wenn sich eine andere Herangehensweise als sinnvoller erweist. Eine solche KI muss jedoch nicht zwingend einer der Science Fiction entlehnten „Zielvorstellung“ einer umfassenden, „generellen“ künstlich geschaffenen Intelligenz entsprechen, die in der Lage ist, vollumfänglich menschliche Verhaltensweisen und Denkmuster nachzubilden. Ein hoher Autonomiegrad kann auch innerhalb bestimmter, abgegrenzter Funktionsfelder und für spezifische Aufgabenstellungen erzielt werden.

Anwendungsgebiete der 3A

Derartige Ansätze, die auf eine hohe Eigenständigkeit des intelligenten Systems innerhalb eines definierten Aktionskorridors setzen, finden sich insbesondere in der intelligenten Verkehrssteuerung, beim „autonomen“ Fahren, militärische Anwendungen – Drohnen, militärische Robotersysteme – zählen ebenso hierzu. Auch diese werden natürlich nicht frei von jeglichen Regeln „trainiert“, sondern auf Basis eines vorab festgelegten „Verhaltenskodexes“ (beispielsweise Verkehrsregeln, „Entschlüsselung“ und Bedeutung von Verkehrsschildern) „angelernt“. 

Dabei steht beim Lernen dieser Systeme oft eine Ergebnisorientierung im Vordergrund. Je nach Aufgabe erscheint nicht zwingend der Weg hierzu entscheidend, sondern ist stattdessen allein oder in erster Linie die tatsächliche Erreichung eines in irgendeiner Form quantifizierbaren Zieles Ausschlag gebend. Daher stellt, wie bereits erwähnt, das Reinforcement Learning meist eine sinnvolle Trainingsmethode in diesem Kontext dar. Dieses kann aber durchaus zuvor, auf dem Weg zur Autonomie, durch die anderen Trainingsverfahren flankiert werden oder auf deren Ergebnissen aufbauen.

Im betriebswirtschaftlichen Aufgabenfeldern, insbesondere im Marketing, scheinen entsprechende Entwicklungen noch vergleichsweise schleppend voranzugehen. Wir befinden uns derzeit offensichtlich noch sehr am Anfang des Weges von der Marketing-Automation zur Marketing-Autonomisierung durch KI. Gleichwohl zeichnen sich auch hier erste Anwendungsmöglichkeiten ab. Intelligente Systeme, die eigenständig Kennzahlen und KPIs („Key Performance Indicators“) aus einer Vielzahl an im Unternehmen vorliegender Daten ermitteln und deren Erfolgswirksamkeit von der KI selbst anhand der späteren Entwicklungen in der Realität autonom evaluiert wird oder auch wirklich „intelligente“ und eigenständig handelnde Bots im Kundenservice oder Vertrieb, die nicht nur vorab fest definierten Protokollen folgen, sondern selbständig durch „Trial and Error“ erfolgreiche Prozeduren etablieren, könnten mögliche Beispiele hierfür sein.

Der Artikel beruht auf dem Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing – ein Crashkurs, Haufe, Freiburg, 2019

Mehr zum Thema hier:

Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: “Ein neues Zeitalter im Marketing: Künstliche Intelligenz, maschinelle Kreativität, virtuelle Realitäten & DNA-Targeting“:

Mehr Informationen zum Thema KI im Marketing finden Sie im Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing – ein Crashkurs, Haufe, Freiburg, 2019:

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