Ein aktuelles Forschungsfeld im Bereich der Künstlichen Intelligenz

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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, Haufe, Freiburg, 2023

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Das ursprünglich auf C. G. Jung zurückgehende, in den 1930er Jahren entwickelte Konzept der Archetypen beschreibt generische Eigenschaften, die uns symbolhaft als immer wiederkehrende Narrative, als vereinfachende Beschreibung von Persönlichkeitsmerkmalen dienen können. Diese Systematik wird heute oft auch auf „Markenpersonen“ angewandt, wonach der Charakter von Marken dann vereinfacht zusammengefasst etwa als „Rebell“, „Entdecker“, „Herrscher“ oder „Narr“ beschrieben wird.

Markenpersonen als Archetypen in der digitalen Markenführung

In einer aktuellen Studie der Hochschule Hof wurde der Einfluss des Kampagnenmediums (digital oder analog) auf die unbewusste Wahrnehmung der Markenperson untersucht. Ziel war es, Handlungsempfehlungen für den zielgerichteten Aufbau von Markenarchetypen abzuleiten. Unter Heranziehung des Archetypenmodell von Gutjahr wurde eine Befragung von 304 Teilnehmern durchgeführt, in der die Probanden sowohl eigene Assoziationen zu den Markenpersonen von Nivea, Puma und Coca-Cola geben als auch vorgegebene Charaktereigenschaften den Marken zuordnen sollten. Darüber hinaus galt es konkrete Beispiele für Attribute zu ermitteln, welche digital stärker in der Markenperson hervortreten könnten. Auf diese Weise konnten konkrete Auswirkungen der Digitalisierung auf verschiedenste Weisen überprüft werden.

Handlungsempfehlungen für Archetypen je nach Medium

Die Ergebnisse deckten auch neue Verknüpfungen auf, die bisher noch nicht in der einschlägigen Forschung diskutiert worden waren. So konnte bestätigt werden, dass eine Markenperson über digitale Medien durchaus anders empfunden werden kann als über analoge. Jedoch hängen die Unterschiede von der Marke selbst und ihrer Zielgruppe ab. Es konnte keine Charaktereigenschaft abgeleitet werden, die bei jeder möglichen Marke digital stärker vermittelt wird. Außerdem ließ sich allgemein feststellen, dass in analogen Medien Charaktereigenschaften stärker wahrgenommen werden. Aufbauend auf den Erkenntnissen wurde ein konkreter Ansatz der Markenführung herausgearbeitet, der den kompletten Prozess des Markenaufbaus von Entwicklung bis zu Kontrolle beschreibt.

Die vollständige Studie Weigang, Anne (2021): Einfluss des digitalen Mediums auf die Wahrnehmung der Markenperson findet sich hier und erschien in der Hofer Schriftenreihe zur Digitalen Ökonomie (Band Nr. 9), Herausgeber: Andreas Wagener

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Wir reden viel über „Big Data“ und Deep Learning Netzwerke, die Unmengen an Daten benötigen. Dabei kann es so einfach sein – jedenfalls im Marketing. Um Kundenprofile zu erstellen bedarf es nur weniger Informationen:

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Das Ziel der Untersuchung war es, aus Unternehmenssicht die wichtigsten Faktoren für die Auswahl adäquater Sport-Influencer zu definieren. Dabei sollte – spezifisch für die Sportbranche – ein Blick auf die entscheidenden Variablen geworfen werden, indem versucht wurde, die relevanten Faktoren zu ermitteln, die über eine positive Wahrnehmung beim Kunden entscheiden und zu klären, wie diese mithilfe von Influencer Marketing zu Geltung gelangen können.

Untersuchung anhand der Sport-Influencer Lewis Hamilton und Mats Hummels

Hierzu wurde eine quantitative Studie zum Effekt der Influencer-Kampagenen auf die Markenwahrnehmung durchgeführt. Konkret geschah dies anhand von zwei Beispielen – Lewis Hamilton und Mats Hummels. Dabei wurde untersucht, welche Kriterien die Sportler erfüllen mussten, um einen positiven und nachhaltigen Eindruck bei den Kunden zu erzeugen. Dabei erfolgte ein Fokus auf eine spezifizierte Zielgruppe im Alter von 20 bis 30.

Sport-Influencer – Sympathie entscheidet

Die Analysen zeigten, dass eine positive Einstellung – die Sympathie, die dem Influencer entgegengebracht wird – der dominante Faktor der Kundenwahrnehmung ist und sich die Unternehmen darauf konzentrieren sollten, diese zu erhöhen, damit auch die Kaufneigung der Konsumenten zunimmt. Ferner ließ sich konstatieren, dass die werbenden Sportler vor allem Attribute wie Vertrauenswürdigkeit, Fachkompetenz, Fit zum Produkt, Fit zur Marke und Sympathie erfüllen sollten. Darauf aufbauend lassen sich dann gezielt Marketingmaßnahmen definieren.

Die vollständige Studie Liebl, Johanna (2021): Erfolgsfaktoren von Influencer Marketing mit Sportlern für eine positive Kundenwahrnehmung – Eine empirische Analyse. findet sich hier. und erschien in der Hofer Schriftenreihe zur Digitalen Ökonomie (Band Nr. 8), Herausgeber: Andreas Wagener

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Man braucht nicht unbedingt Deep Learning und Big Data, um aus Daten Ableitungen für das Marketing zu gewinnen. Was die Vorliebe für Mayonnaise oder die Haltung zur Legalisierung von Marihuana über einen Menschen aussagt:

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Der berühmte „Target“-Case oder was unser Kaufverhalten über uns aussagt.

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Beispiele für gelungene Anwendungen automatisierter Texterstellung finden sich derzeit vor allem in der Sportberichterstattung, was vermutlich auch an der verhältnismäßig einfachen „Operationalisierung“ liegen dürfte. Auf retresco können etwa Begegnungen des jeweils letzten Fußballbundesliga-Spieltags ausgewählt werden. Für diese erstellt das System dann automatisiert einen journalistischen Bericht. Da es sich dabei um eine Verarbeitung vergleichbarer Ereignisse handelt – ein Tor wird erzielt, ein Spieler wird verletzungsbedingt ausgewechselt oder ein Team „mauert“ sich zum Unentschieden – ist es möglich, hier einzelne Versatzstücke zu „programmieren“, die bei Eintreten der jeweiligen Situationen automatisch durch die Befüllung der Variablen angereichert werden. Je detaillierter es gelingt, die Varianten einer Spielentwicklung vorwegzunehmen, umso „lebendiger“ und vielfältiger wirkt dann auch der generierte Text.

Automatisch erstellte standardisierte Berichte

Auch in anderen, ähnlich systematisierbaren Inhaltsumfeldern finden sich derartige Ansätze, insbesondere im Finanzbereich, bei der Erstellung von Geschäftsberichten. Schon seit 2014 setzt etwa die amerikanische Nachrichtenagentur Associated Press bei der Publikation von Meldungen zu der Veröffentlichung von Geschäftsberichten Automatisierungsverfahren ein. Kurz zuvor hatte bereits zudem der „Quakebot“, der Los Angeles Times für Schlagzeilen gesorgt, der eigenständig eine Meldung über ein Erdbeben in Kalifornien verfasste und im Content Management System der Zeitung „publikationsbereit“ ablegte. Das System war so programmiert, dass es auf einen automatisch abgesetzten Alarm der für die Erdbebenüberwachung zuständigen Behörde „U.S. Geological Survey“ reagierte, der dann den „Startschuss“ für die Texterstellung abgab. Einen ebenfalls insbesondere von der Medienbranche mit Spannung verfolgte Entwicklung zeichnet sich mit dem Ansatz der Washington Post und ihrem System „Heliograf“ ab, das angeblich unter der Beteiligung von 200 Technikern und Entwicklern entstanden ist, und das im Rahmen der übergeordneten Content-Tool-Plattform „Arc“, in die es eingebettet ist, als „intelligenter Storytelling Assistent“ dienen soll.

Amazon: Heliograf und ModBot

Der Übergang von „einfachen“ Algorithmen, die vorgefertigte Lückentexte befüllen, bis zu „echten“ intelligenten und autonomen Systemen gestaltet sich dabei scheinbar fließend.  Während die meisten derzeit verfügbaren Textgeneratoren eher zur ersten Kategorie zählen dürften, nimmt die Washington Post, die seit 2013 dem Amazon-Gründer Jeff Bezos gehört, für „Heliograf“ in Anspruch, dabei auf Instrumente der KI zurückzugreifen. Dabei werden Rückschlüsse aus den zahlreichen Interaktionen zwischen menschlichen Redakteuren und maschinellem System gezogen, etwa wenn der automatisch erstellte Text nochmals eine Überarbeitung durch einen Journalisten erfährt. Diese Erkenntnisse können dann in die Optimierung des Systems einfließen. Auch auf Querverweise aus anderen Teilsystemen – neben Heliograf umfasst die Arc-Suite unter anderem auch einen intelligenten „Moderations-Bot“ („ModBot“) für die Verwaltung der Social-Media-Kommentare – kann die Software entsprechend reagieren und beispielsweise eigenständig neue relevante Themen identifizieren.

Content Augmentation

Neben der Erstellung gänzlich neuer Inhalte rückte zuletzt auch der Ansatz der „Content Augmentation“, der „inhaltlichen Erweiterung“ textlicher Vorarbeiten, in den Fokus. Auf Grundlage einer semantischen Analyse gilt es dabei zunächst „passende“ externe Ergänzungen zu einem bereits existierenden Text zu suchen. Mit diesen zusätzlichen Informationen – beispielsweise geänderte tagesaktuelle Bezüge oder fortlaufende Entwicklungen bestimmter Ereignisse –  wird der Text dann laufend automatisch angereichert.

Auf das Marketing übertragen ergeben sich daraus natürlich zahlreiche Implikationen für die Kommunikation. Denkbar sind eine Reihe von Maßnahmen von der Erstellung von Werbetexten, die automatisierte textliche Befüllung von Landingpages für bestimmte, vielleicht auch zeitlich befristete, Aktionen bis hin zu den bereits genannten Segmenten wie Content-Marketing, Native Advertising oder allgemein in der Öffentlichkeitsarbeit. Auch für die Kommunikation in den Sozialen Medien bieten sich derartige Verfahren an.

Textgenerierung im Marketing

Das britische Unternehmen Echobox beispielsweise soll auf Grundlage von KI bereits bestehenden Content für die Publikation in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter automatisch aufbereiten, mit der Prämisse, dabei eine möglichst gute „Performance“ des entsprechenden Posts zu erzielen. Dazu wird laufend und in „Echtzeit“ eine große Zahl an Daten ausgewertet, die Performance-Ergebnisse fließen automatisiert in die Optimierung der zugrundeliegenden Publikationsmechanik ein. Zuvor „scannt“ ein Algorithmus die verfügbaren Inhalte eines Unternehmens, berechnet die Wahrscheinlichkeit einer „positiven Aufnahme“ in den sozialen Medien und leitet daraus einen Bewertungsindikator sowie auch einen erfolgsorientierten „Publikationsplan“ für die einzelnen Inhalte ab. Das Ergebnis der Ausspielung wird dann gemessen mittels einschlägiger Kennzahlen wie der „Click-Through-Rate“ (Klickrate) oder der „Engagement Rate“, welche die Interaktionen – ein „Like“, ein Kommentar, eine Weiterverbreitung – eines Social-Media-Posts ins Verhältnis zu der Summe der Sichtkontakte (den Ausspielungen an Social-Media-Nutzer), dieses Posts setzt.

Einen ähnlichen Ansatz verfolgt auch Yala, das durch den Rückgriff auf maschinelles Lernen und Algorithmen und die Analyse der bisherigen „Posting-Historie“ erkennen will, wann optimale Zeitpunkte zur Publikation von Content in den Sozialen Medien bestehen. Dabei funktioniert „Yala“ zudem als Chatbot, der gewissermaßen „selbst“ die Interaktion mit den Nutzern sucht.

KI und Textgenerierung in der Werbung

Phrasee, bewirbt die eigenen Leistungen vollmundig mit dem Anspruch, mittels KI eine bessere Werbeansprache liefern zu können, als ein menschlicher Texter jemals dazu in der Lage wäre. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Generierung von überwiegend kurzen Werbetexten. Ziel ist es, auf Grundlage von Deep-Learning-Verfahren optimierte Betreffzeilen von Werbe-E-Mails sowie perspektivisch auch Texte für Anzeigen in sozialen Netzwerken oder bei Google autonom zu generieren. Dabei sollen keine „griffigen Slogans“ von der Stange zum Einsatz kommen. Angeblich beziehen stattdessen die lernenden Algorithmen bei der Ausformulierung auch die Tonalität und die „Corporate Identity“ des jeweiligen Kunden mit ein.

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

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Themen in diesem Jahr waren neben der digitalen Transformation in Vertrieb und Produktion, Virtual Reality, Blockchain und der Dauerbrenner „Künstliche Intelligenz“. Ziel der jährlich stattfindenen Veranstaltungsreihe der Fakultät Wirtschaft der Hochschule Hof ist es, für das Thema der Digitalisierung zu sensibilisieren und einen Beitrag zur Etablierung einer gesellschaftlichen Diskussion zu leisten. Die „nächste Staffel“ beginnt am 14. Oktober 2018 (in den Räumlichkeiten der Hochschule Hof, REHAU Audimax, B023). Sponsoren und Mitveranstalter sind u.a. der Alumniverein der Hochschule, das Digitale Gründerzentrum in Hof, Einstein 1, sowie das iisys – Institut für Informationssysteme an der Hochschule Hof.

Die Vorträge im Einzelnen:

18.10.2017
Blockchain und die Industrie 4.0 – Das Ende der Plattformökonomie?
Wie die Technologie hinter Bitcoin Wirtschaft und Gesellschaft verändern könnte.

Prof. Dr. Andreas Wagener, Hochschule Hof

Beschreibung:
Ähnlich wie das Aufkommen des „World Wide Web“ Informations- und Kommunikationsprozesse verändert hat, könnte das Blockchain-Prinzip die Abwicklung von Transaktionen revolutionieren. Schon seit längerem wird der Technologie, die unter anderem hinter der digitalen Währung Bitcoin steht, ein hohes Veränderungspotenzial zugesprochen. Immer deutlicher treten nun tatsächliche Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis in den Vordergrund – mit weitgreifenden Auswirkungen nicht nur auf die Internetökonomie, sondern auf Wirtschaft und Gesellschaft insgesamt. Erleben wir gerade die Disruption der Disruption?

Zur Aufzeichnung des Vortrages:

25.10.2017
Wissensmanagement und E-Learning für Industrie 4.0 – Lösungsansätze für kontextabhängige Informationsbereitstellungt

Prof. Dr. René Peinl, Hochschule Hof

Beschreibung:
Im Zuge der Einführung digitaler Technologien in der Produktion wird auch neues Wissen benötigt. Klassische Vermittlungsstrategien aus dem Büroumfeld sind dafür nur bedingt geeignet. Da die Produktionsmitarbeiter nicht am PC arbeiten, sondern in der Maschinenhalle herumlaufen, ist für sie nicht zumutbar eine Trefferliste mit dutzenden Suchergebnissen zu durchforsten. Sie brauchen möglichst direkte Antworten für eine Frage oder Problem. Weiterhin ist das notwendige Wissen oft auf manuelle Tätigkeiten bezogen und kann daher besser über Zuschauen als über Texte vermittelt werden. Moderne Technologien mit kontext-abhängiger Bereitstellung von Informationen und interaktiven 360° 3D Videos für Virtual Reality Schulungen bieten aber Lösungsansätze für diese Herausforderungen. Der Vortrag gibt einen kleinen Einblick in Möglichkeiten und aktuelle technische Grenzen.

Zur Aufzeichnung des Vortrages:

08.11.2017
Autonomes Fahren – rechtliche Aspekte. Wie ist die Rechtslage bei Straßenverkehrszulassung und Haftung unter Berücksichtigung ethischer Aspekte anhand der Menschenwürde?
Prof. Dr. Martin Wachovius

Beschreibung:
Autonomes Fahren ist bald schon Realität. Doch was ist aus rechtlicher Sicht zu beachten? Der Vortrag geht auf ausgewählte rechtliche Fragestellungen ein (Straßenverkehrszulassung, zivil- und strafrechtliche Haftung). Grundlegend dafür sind ethische und verfassungsrechtliche Aspekte (vor allem Menschenwürde).

Zur Aufzeichnung des Vortrages:

22.11.2017
Mittelstand vs. Cloud – Ist Vorsicht gegenüber Cloudlösungen angebracht?

Alexander Vierschrodt, 1&1 Internet SE

Beschreibung:
Ein Großteil der deutschen Mittelständler meidet bis heute die Cloud – auf Grund von Sicherheitsbedenken. Handelt es sich dabei um angemessene Vorsicht oder um ein Vorurteil, dass die Zukunftsfähigkeit und Effizienz unseres Wirtschaftsstandorts gefährdet?

Zur Aufzeichnung des Vortrages:

29.11.2017
Potentiale und Herausforderung Künstlicher Intelligenz in der unternehmerischen Praxis – Wohin geht die Entwicklung?

Prof. Dr. Chris Schmiech, Hochschule Hof

Beschreibung:
Die Entwicklung der Künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren sehr starke Fortschritte gemacht. Was bedeutet das jedoch für die praktische Anwendung in den Unternehmen? In welchen Bereichen wird bereits Künstliche Intelligenz eingesetzt? Wo liegen zukünftige Potentiale und Herausforderungen?

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17.01.2018 Digitalisierung im Vertrieb. Eine Bestandsaufnahme des oberfränkischen Mittelstandes

Prof. Dr. Stefan Wengler

Beschreibung:
Digitalisierung & Industrie 4.0 betreffen nicht nur die Produktion, sondern führen auch zu einer sehr viel stärkeren Vernetzung des Vertriebs – mit den übrigen Abteilungen des eigenen Unternehmens sowie unternehmensübergreifend mit den Kunden. Der Hype um die Digitalisierung vermittelte in den vergangenen beiden Jahren oftmals den Eindruck, dass eine solche Vernetzung in den Unternehmen schon lange Alltag ist. Doch stimmt das? Wie stark ist diese Vernetzung bereits im oberfränkischen Mittelstand vorangeschritten und wie sollte eine solche Vernetzung überhaupt sinnvollerweise aussehen?

Zur Aufzeichnung des Vortrages:

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Drei Kernbereiche der Marketing Automation

Grundsätzlich ist es möglich, Marketing Automation in drei einzelne Segmente zu unterteilen:

• Marketing Workflow Management,
• Marketing Intelligence und – der vielleicht wichtigste Teil –
• Marketing Dialogue Processing

Marketing Workflow Management

Marketing Workflow Management bezieht sich auf die Automatisierung der internen Marketingprozesse. Dazu gehört beispielsweise die Projektsteuerung im Marketing- und Vertriebsumfeld, also das zuweisen von Arbeitspaketen, die automatisierte Erinnerung und die Überprüfung von zu erreichenden „Milestones“ u.ä. Ebenso zählen dazu die autonome Überwachung der Budgettreue sowie der entsprechende Abgleich mit der Erfolgskontrolle auf Grundlage entsprechender Datensysteme. Auch das Management der Werbemittel und -formate („Advertising Assets“) erfolgt im Rahmen mechanisierter Workflows. Das spielt insbesondere beim Programmatic Advertising eine entscheidende Rolle. Die Steuerung der Auslieferung von Werbemitteln erfolgt heute in aller Regel über einen sogenannten „Adserver“, womit sowohl die entsprechende Hardware als auch die Software umschrieben wird, die für das Management der Werbeausspielung verantwortlich ist. Der Adserver stellt die exakte Auslieferung der vereinbarten „Kontingente“ an Ad-Impressions sicher und bildet dabei auch die Nutzer-spezifische Aussteuerung der Ansprache ab. Ein menschliches Eingreifen bei der Platzierung der Werbeformate ist damit, wenn einmal die Parameter festgelegt wurden, nicht mehr notwendig.

Marketing Intelligence

Marketing Intelligence beschreibt das automatisierte Sammeln und die Auswertung von Userdaten. Darunter fallen sämtliche „im Hintergrund“ ablaufende Tracking- und Targetingmaßnahmen, die Auswertung der Surfhistorie von Nutzern, die Erfassung und Aufbereitung von Öffnungsraten, die Analyse von Stamm- und Kundendaten sowie letztlich die Verknüpfung aller dieser Informationen zu aussagekräftigen Kennzahlen und Reportings im Sinne eines Big- oder Smart-Data-Ansatzes.

Marketing Dialogue Processing

Marketing Dialogue Processing erfasst hingegen das automatisiertes Abwickeln und/oder Steuern des Kundendialogs. Dieser Bereich kann also als eine Automatisierung des Kundenbeziehungsmanagements („Customer Relationship Management“, CRM) verstanden werden. Dazu gehört etwa auch das Sicherstellen eines funktionierenden „Closed Loop Marketings“, bei dem das operative mit dem analytischen CRM verbunden wird: Auf Basis zuvor gesammelter Daten zu aktuellen und potenziellen Kunden sowie zu den von diesen verwendeten Kommunikationskanälen gilt es dabei, die Kundenbedürfnisse sowie Muster im Kundenverhalten zu erkennen und daraus die notwendigen Marketingmaßnahmen abzuleiten, deren Einfluss und Wirkung im Anschluss wiederum untersucht und optimiert werden.

Closed Loop & CRM

Durch diese fortwährende Verknüpfung von analytischer und operativer Tätigkeit entsteht ein geschlossener Regelkreis, dessen inhaltliche Bestandteile Modulcharakter aufweisen und dessen Abläufe sich automatisieren lassen. Im eMail-Marketing ist es zum Beispiel möglich, aufgrund der zuvor bekundeten Themeninteressen eines Nutzers – etwa weil sich dieser bestimmte Inhalte oder Produkte angesehen hat – individualisierte eMail-Newsletter automatisiert, also ohne, dass dabei noch das Eingreifen eines menschlichen Redakteurs vonnöten wäre, zu erstellen.

Messbarkeit der Resonanz

Die Reaktionen der jeweiligen Nutzer auf diese Aussendung lassen sich wiederum messen. Dabei werden unter anderem Antworten auf folgende Fragen gesucht: „Wurde die zugestellte eMail durch den Empfänger geöffnet?“, „Wenn ja, auf welche Inhalte wurde geklickt?“, „Was hat ihn also besonders interessiert?“ und „Wie ist der Adressat dann weiter verfahren?“. Die daraus ableitbaren Maßnahmen lassen sich im Vorfeld „programmieren“. So ist es möglich, allen Empfängern, die die eMail nicht geöffnet haben, automatisiert nach einer gewissen Karenzzeit die Nachricht erneut zuzustellen. Erfolgt dann immer noch keine Reaktion, so muss ggf. eine neue inhaltliche Ausrichtung erfolgen. Die „Öffner“ hingegen werden hinsichtlich ihres Nutzungsverhaltens unter die Lupe genommen: Ziel ist es, hier möglichst wenig Anschlussverluste zu erleiden, also die Nutzer dazu zu bewegen, den weiterführenden Klick auf die dargebotenen Inhalte zu tätigen. Auch diese Verhaltensweise fließt mechanisiert in die Ausgestaltung der kommenden Aussendungen ein.

Vernetzung der Einzelsysteme

Wurden in der eMail zum Beispiel Produkte eines Onlineshops angepriesen, so ist dann entscheidend, ob es in der Folge zu einem Abschluss kam. Ist dies der Fall, so kann eine Verknüpfung der Kommunikationsdaten mit den Sales- und Adressdaten stattfinden, die sich IT-seitig in einer Verknüpfung von eMail-Marketingsystem, CRM-System sowie der Buchhaltungs- und ERP-Software widerspiegelt. In einem intelligenten, geschlossenen Marketing-Loop werden in einer nächsten Runde dem Kunden dazu passende, womöglich komplementäre Angebote zu seiner letzten Transaktion automatisiert unterbreitet, deren Erfolg wieder entsprechend überprüft wird. Im Idealfall entsteht somit ein Kreislauf, der sich selbst optimiert und steuert.

Lead Generation & Lead Management mit Marketing Automation

Anwendung findet dieses Prinzip auch im „Lead Management“, dem Management von Verkaufs- und Kundenkontakten. Der Begriff „Lead“ (zu Deutsch „Spur“) steht dabei für einen qualifizierten Datensatz zu potenziellen Kunden, die sich aufgrund eines an spezifischen Themen gezeigten Interesses als vielversprechender Verkaufskontakt identifiziert haben. Klassischerweise erfolgt die Generierung von Leads über sogenannte „Whitepaper“, qualitativ hochwertige „Fachartikel“, die sich der Lösung eines spezifischen Einkäuferproblems widmen, jedoch nicht von einer entsprechenden Redaktion eines unabhängigen Mediums, sondern von den Anbietern derartiger Lösungen bereitgestellt werden.

Köder für Registrierung, verschiedene Leadlevel

Diese Inhalte platziert man im Netz, um sie gewissermaßen als „Köder“ auszulegen. Der Zugriff ist meist nur nach vorheriger Registrierung möglich, so dass die Anbieter auf diese Weise an die Kontaktdaten der Interessenten gelangen. Statt eines Whitepapers werden auch Webinare, Gruppenzugänge in Social Media oder traditionelle Messen für Lead Generierung genutzt. Lead Management umfasst dabei den gesamten Prozess der Lead Generierung und des „Lead Nurturings“, der Pflege und Weiterentwicklung von Leads zu qualifizierten Kontakten, je nach Qualifizierungsgrad und daraus abgeleiteter Abschlusswahrscheinlichkeit zu „Marketing Qualified“, „Sales Qualified“ und „Sales Accepted“ Leads.

Mechanisierung der Kundengewinnung mit Marketing Automation

Auch dieser Prozess lässt sich bis zur Übergabe (und nicht selten auch darüber hinaus) der zu Kunden umgewandelten Kontakte an das CRM-System fast vollständig automatisieren. Dabei wird stets auf Basis des Status‘ des jeweiligen Interessenten, seiner aufgezeichneten Reaktionen zu den jeweiligen Stufen der Kontaktanbahnung und seiner ermittelten Budgetausstattung und -befugnis der nächste, „maßgeschneiderte“ Kommunikationsschritt festgelegt. Nicht nur die Wahl der Kommunikationsmaßnahmen, auch konkrete – und nicht selten automatisierte – Handlungsanweisungen zu Art und Intensität der Betreuung durch den Vertrieb bemessen sich hieran. Auf diese Weise ließe sich letztlich die gesamte Steuerung der Kundengewinnung sowie von Marketing und Vertrieb in diesem Bereich mechanisieren.

Chat Bots als neues Form der Marketing Automation

Die fortschreitende Entwicklung in der Digitalisierung und die damit steigende Kompetenz im Umgang mit Daten führt zu zunehmend intelligenteren Kommunikationsautomatismen. Immer öfter werden heute grundlegende Aufgaben des Kundendialogs auf sogenannte „Chat Bots“ ausgelagert, digitale Dialogsysteme, über die sich in natürlicher Sprache kommunizieren lässt. Meist erscheinen diese in Form eines klassischen „Messengers“ wie WhatsApp oder der Chatversion von Facebook („Facebook Messenger“) und bestehen aus einer simplen Textmaske, die für die Nutzereingaben und die systemseitigen, computergenerierten Antworten genutzt wird. Grundsätzlich sind aber auch Anwendungen für das gesprochene Wort denkbar, vergleichbar mit Apples Sprachsteuerungsfunktion „Siri“ oder den autonomen Haushaltslösungen „Amazon Alexa“ oder „Google Home“, mit denen man tatsächlich schon nahezu „richtige Gespräche“ führen kann.

Digitale Assistenten im Kundenkontakt

Die US-Modekette „Macy’s“ bietet ihren Kunden den digitalen Assistenten „Macy’s On Call“ an, der dabei helfen soll, sich im Laden vor Ort zurechtzufinden. Der Bot versteht auch „unstrukturierte“ Textanfragen, wie „Wo finde ich Schuhe?“, und liefert daraufhin die korrekte Antwort. Ein anderes Anwendungsbeispiel stellt „Lisa“, der „Learning Intelligent Sales Agent“, des deutschen Unternehmens „The Saas Co.“ dar. Dieser soll die Arbeit im Vertrieb intelligent unterstützen, indem bestimmte wiederkehrende Sales-Tätigkeiten automatisiert abgebildet werden. Wird ein Kunde durch einen Verkäufer kontaktiert, setzt dieser den Bot als Nebenempfänger in seiner Antwortmail auf „cc:“. Die dahinterliegende Software analysiert dann im Hintergrund die daraufhin eingehenden eMails und ordnet diese automatisch nach positiven und negativen Antworten oder Abwesenheiten. Des Weiteren soll „Lisa“ adäquate Antworten im Kundendialog vorformulieren und eigenständig relevante Informationen für den Gesprächspartner zusammenstellen können.

Chatbots als Vorläufer Künstlicher Intelligenz

Immer öfter sind diese Bots in der Lage, aus vorausgegangenen Aktionen sowie aus den damit verknüpften Daten zu „lernen“ und dürfen damit getrost als Vorläufer „Künstlicher Intelligenz“ beschrieben werden. Gerade diesem Feld wird heutzutage eine besondere Aufmerksamkeit geschenkt, so dass hier in den nächsten Jahren von erheblichen Entwicklungssprüngen in der Marketing Automation ausgegangen werden kann.

Der Beitrag ist ein Exzerpt aus:
Wagener, Andreas (2018): Marketing 4.0 In: Wolff, Dietmar / Göbel, Richard (Hrsg.). Digitalisierung: Segen oder Fluch. Wie die Digitalisierung unsere Lebens- und Arbeitswelt verändert, http://www.springer.com/de/book/9783662548400

Mehr zum Thema Künstliche Intelligenz & Chatbots hier:

Prof. Dr. Andreas Wagener. Professur für Digitales Marketing: eCommerce & Social Media, Hochschule Hof

Industrie 4.0, Datenökonomie und Künstliche Intelligenz: Wie Daten und Algorithmen Wirtschaft und Gesellschaft verändern:

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Erfolgreiche Kommunikationsplanung bedarf heute einer breiten Ausrichtung. Dies betrifft sowohl akademische Betrachtungen als auch die Sphäre der angewandten Kommunikation. Wenn herkömmliche Zielgruppenverständnisse nicht mehr greifen, vor allem, wenn sie aufgrund mangelnder Operationalisierbarkeit irrelevant erscheinen, sind Justierungen der verwendeten Instrumente vonnöten. Diese Konsequenz ist das Ergebnis einer Entwicklung, die aus dem Informationsüberfluss des digitalen Medienzeitalters, der daraus resultierenden Konkurrenz um die Aufmerksamkeit der Adressaten und einer schier unendliche Vielfalt an Kanälen herrührt und mit einer fragmentarischen Individualisierung des medialen Konsums einhergeht. Wo sich früher Rezipienten auf fest umrissene Medienkanäle aufteilten, versickern nun die Zugänge in einer absorbierenden kommunikativen Diaspora. Um dieser Entwicklung Rechnung zu tragen, wird im folgenden ein Modell zur Erfassung dieser Trennlinien vorgestellt.

Im vierten Teil unseres Beitrags zur „Zielgruppenfragmentierung“ skizzieren wir heute die Dimensionen dieser Fragmentierung, die aus den Phänomenen der „Aufmerksamkeitsökonomie“ und der zunehmenden „Individualisierung der Informationsgesellschaft“ resultieren:

Zielgruppenfragmentierung: eine Bestandsaufnahme

Die zuvor skizzierten Phänomene – der Konkurrenzkampf um die Aufmerksamkeit der Adressaten, die Individualisierung der Mediennutzung und die Konvergenz der Ausgabegeräte – führen in der Summe (und jedes für sich) zu einer Fragmentierung der Zielgruppen. Zusammenfassend lässt sich diese Fragmentierung in fünf Dimensionen gliedern: peer groups – content – channels – formats – behaviour

Dimensionen der Zielgruppenfragmentierung, (c) Andreas Wagener, 2015 (CC)

peer groups:

Die Interessen von Nutzern sind heute ungleich vielschichtiger. Das gilt sowohl für die Breite als auch für die Tiefe des Interessenspektrums. Dort wo sich Interessen, Neigungen, Werte und Kenntnisse Einzelner überlappen, entstehen „peer groups“, Verbünde von Interessenten, die sich aber oft nur situativ „clustern“ lassen, also nicht zwingend eine feste und bleibende Struktur bilden. In der digitalen Medienwelt zeigt sich dies etwa in geschlossenen Gruppen zu spezifischen Themen auf Facebook, LinkedIn und Xing, in einzelnen Threads von Foren oder auch in der Gefolgschaft der Abonnenten von Kanälen auf Youtube. Die Verbundenheit zu diesen spezifischen Motiven wird meist nicht auf andere Situationen und Verhaltensweisen übertragen. Sie formiert sich zunächst nur für diesen spezifischen Zweck. Angesichts einer schier unerschöpflichen Vielfalt von „Peer-Optionen“ ließe sich hier von einer „Atomisierung“ sprechen: Den Möglichkeiten der Spezialisierung von Mediennutzern in immer feinere Segmente sind keine Grenzen gesetzt. Im Gegenteil: die Digitalisierung ist Ursache eines immer weiter wachsenden Interessens-„Long Tail“, der als Katalysator eines fortschreitenden Partikularismus wirkt.

content:

Auch unterschiedliche Inhalte bzw. Inhaltsangebote an sich führen zur Fragmentierung der Nutzergruppen. Diese Dimension ist keinesfalls deckungsgleich mit der der Peer Groups. Vielmehr ist es möglich, dass Mitglieder ganz unterschiedlicher Peer Groups an den gleichen Inhalten interessiert sind – aber unter Umstän-den aus völlig anderer Motivation heraus.

Ein Artikel, der sich mit Tagespolitik auseinandersetzt kann die Aufmerksamkeit womöglich inhaltlich politisch sehr unterschiedlich orientierter Leser erregen. Die aufbereiteten Informationen decken z.B. unter Umständen sowohl ein entsprechendes Bedürfnis eines klassischen linken wie auch eines eher rechten gesellschaftlichen Spektrums ab. Bemerkenswert erscheint dabei, dass in der analogen Vergangenheit klassischerweise wohl meist nicht beide Peer Groups auf das gleiche Medium zugegriffen hätten – so wie es im klassischen Verständnis eben „den“ Spiegelleser und „den“ Leser des „Focus“ oder den der „FAZ“ und den „Der Zeit“ gab, denen man auch tendenziell unterschiedliche Werbeangebote unterbreitete. In einer von Algorithmen und Netzeffekten bestimmten Medienwelt, spielt die mediale Hülle aber eine untergeordnete Rolle. Der Zugang zu einzelnen Inhalten ist für alle offen, auch zu Artikeln von Medienmarken, die bislang nicht zu den individuell präferierten gehörten.

Während der Inhalt somit als Verbindungsglied zwischen verschiedenen Gruppen fungiert, grenzen sich die Mitglieder der selben Peer Group auf diese Weise auch gegenüber den anderen Gruppenmitgliedern ab. Die Trennungslinien von Zielgruppen verlaufen also ebenso mitten durch klassische Nutzergruppierungen hin-durch. Eine Beschränkung allein auf gesellschaftliche Herkunft und soziale Verankerung greift zu kurz, wenn eine zielgenaue Kommunikation angestrebt wird. Stattdessen ist es Chance und Notwendigkeit zugleich bei der Adressierung von Zielgruppen auch auf eine Form des „Content Targeting“ zu setzen.

channels:

Der Begriff des „Medienkanals“ muss heute deutlich weiter gefasst werden. Auch hier scheinen die klassischen Begrifflichkeiten nicht mehr zu greifen. Neben der intermedialen Option – also der Entscheidung etwa zwischen TV, Print und Online als Mediengattung zur Verbreitung von Botschaften – und der intramedialen Option – also der Entscheidung für ein spezifisches Medium innerhalb einer gewählten Gattung – gibt es heute im Zuge der Digitalisierung noch eine Reihe weiterer Dimensionen von „media channels“. „Das“ Internet lässt sich in eine Kaskade weiterer Subnetze aufgliedern, von denen das „World Wide Web“ (WWW), als das „Netz der Websites“ durch entsprechende Web-Standards wie TCP/IP und http organisiert, nur eines unter anderen ist. Isoliert daneben stehen P2P-Netze, wie Torrent oder E-Donkey, Messenger- und Kommunikationsdienste, wie Skype oder WhatsApp, und auch die E-Mail-Technologie funktioniert zunächst unabhängig vom WWW und bildet einen eigenen, davon losgelösten Standard – eben ein eigenes Netz. Die nächste Ebene in dieser Hierarchie der Netze bilden unterhalb des WWW einzelne Websites, die wiederum nicht nur jeweils ein eigenes Netzgeflecht einzelner Webseiten (Webpages), sondern auch selbst eigene verzweigte personalisierte Netze darstellen – etwa die Websites Sozialer Medien wie Facebook. Wenngleich auch die anderen Subnetze des Internets weitere Unterebenen aufweisen können – z.B. geschlossene P2P-Netzwerke oder begrenzte E-Mailverteiler – so ist dieser „Strang“ doch deutlich größer und komplexer, was sich auch in einem noch weiterreichenden Detaillierungsgrad verdeutlicht.

Für die Adressierung von Zielgruppen ist diese Unterscheidung wichtig. Denn gerade soziale Medien wie Face-book, Instagram oder Youtube scheinen vielen Menschen als Informationsquelle ausreichend , ein Verlassen dieses Rahmens ist in der Tat oft auch gar nicht notwendig, weil außenstehende Informationen hier „hineingeteilt“ (shared) werden. Das muss, wie etwa im Falle von Videos auf Facebook, dann noch nicht mal durch Verlinkungen auf externe Quellen erfolgen, sondern kann stattdessen vollständig an Ort und Stelle und ohne einen Wechsel des Kanals, eingebettet im eigenen Facebook-Newsstream, geschehen.

Das Geflecht von Facebook-Profilen – persönlichen wie organisationellen – lässt sich somit als eigenes Netz und, aus Sicht der Informationssuchenden wie auch der Werbungtreibenden, als eine mögliche Alternative des hierarchisch eigentlich darüber stehenden WWW betrachten. Gestärkt wird dies durch die Tatsache, dass auch hier weitere Subnetze existieren, etwa in Form von geschlossenen Gruppen oder Kommentarthreads in Foren.

Wer Adressaten erreichen will, muss diese Fragmentierung der Kanäle notwendigerweise dabei miteinkalkulieren. Gewissermaßen steht das, was wir bisher als „intermedial“ bzw. „intramedial“ bezeichnet haben, nunmehr nur für die jeweils äußersten Pole einer Vielzahl von Entscheidungsebenen in der Wahl der Medienkanäle. Wenn die werbliche Media- Kommunikationsplanung diese „Zwischendecks“ ignoriert, drohen nicht nur erhebliche Streuverluste, sondern auch ein grundsätzliches Verpuffen jeglicher Kommunikationsmaßnahmen.

formats:

Schon seit jeher ließen sich Zielgruppen entlang ihrer „Mediennutzung“ klassifizieren. Gemeint mit diesem doch eher unpräzisen Begriff waren die Gattungen bzw. die Formate, mit denen Inhalte transportiert und konsumiert wurden. Auch wenn „Mediennutzung“ sicherlich breiter begriffen werden muss, wie auch dieses Kapitel zeigen soll, so ist unbestreitbar, dass es unterschiedliche Nutzertypen gibt, die sich nach dem Konsum von – gleicher – Information in unterschiedlichen „Darreichungsformen“ (Formaten) unterscheiden lassen. Während manche das geschriebene Wort bevorzugen, gibt es den schwerpunktmäßig „audiovisuellen“ Inhaltekonsumenten oder den regelmäßigen, auf akustische Übermittlung konzentrierten Radiohörer. Auch innerhalb der Gattungen bestehen unterschiedliche Formate. So ist es möglich, Informationen in einer Zeitung in ausführlicher oder kurzer Form, als Hintergrundartikel oder Kurzmeldung zu übermitteln. In den digitalen Medien als „den“ konvergenten Medien schlechthin, bestehen eine Vielzahl von Formatoptionen – Audio, Video, geschriebenes Wort.

Auch wenn wir gemeinhin inzwischen eine vollständig oder nahezu abgeschlossene Plattformkonvergenz attestieren, so bleibt festzuhalten, dass dies – wenn überhaupt – doch aktuell immer noch nur unter erheblichem Aufwand produktionsseitig geleistet werden kann. Natürlichen lassen sich Inhalte, auch in multimedialen Ausprägungen, inzwischen grundsätzlich auf allen Endgeräten darstellen. Dem Mediennutzer ist es möglich, sein Youtube-Video am Fernsehapparat genauso wie auf seinem Desktop- oder Tabletcomputer sowie auf seinem Mobiltelefon zu konsumieren. Dabei spielt es keine Rolle, ob das Video auf einem Kanal eingebettet, gestreamed oder eigens zu diesem Zweck heruntergeladen und lokal gespeichert wurde. Allerdings bedürfen Inhalte nicht nur einer „medienneutralen“ Vorhaltung, sondern auch einer Endgerät gerechten Aufarbeitung, die unterschiedliche Bildschirmgrößen, Auflösungen oder Bandbreiten und inzwischen verstärkt auch Interaktionsmöglichkeiten berücksichtigen (z.B. NFC-Technologie, Proximity Marketing). Natürlich gibt es Ansätze wie „Responsive Design“ dessen Verwendung eine Website ohne zusätzlichen Programmieraufwand auf verschiedensten Endgeräten mit unterschiedlichen Bildschirmgrößen konsumierbar macht. Aber bislang haben diese ihre technische Adoleszenz noch nicht hinter sich gelassen, der Weg in den „Mainstream“ ist zwar vorgezeichnet, aber noch längst nicht bewältigt. Wenn jedoch nicht alle anvisierten Adressaten erreicht werden können, sei es aus abweichenden Gattungs- und Formatvorlieben oder aus technischen Gründen, trägt auch diese Formatvielfalt zu einer Zielgruppenfragmentierung bei, welche eine zielgerichtete Kommunikation nach herkömmlichen Muster zusätzlich erschwert.

behaviour:

Unterschiedliche Verhaltensweisen bei der Nutzung von Medien markieren eine weitere Trennlinie zwischen Zielgruppen. So kann das Nutzungsverhalten sogar bei ein und demselben Medium die Gruppenmuster auseinanderklaffen lassen: Zeitpunkt, Dauer, Frequenz, Intensität (Involvement) und Häufigkeit spezifischer Mediennutzung sind bereits eigene Zielgruppenmerkmale, die über Konsumbereitschaften bestimmen. Ein Live-Event im Internet, ein Webinar am Vormittag etwa, schließt die Erwerbstätigen oder diejenigen ohne Internetzugang am Arbeitsplatz aus. Allein dadurch entstehen bereits neue „Adressatencluster“. Ebenfalls verhaltensorientiert wird bei dem Kommunikationsansatz „der Lead Generation“ gearbeitet: Der Nutzer eines Fachartikels eines B2B-Mediums beispielsweise, dokumentiert sein hohes „Involvement“ als Medienkonsument dadurch, dass er diesen Artikel nicht nur sehr intensiv liest, sondern ihn auch in verschiedenen Sozialen Medien empfiehlt und zuvor, um überhaupt Zugang zu diesen Informationen zu erhalten, freiwillig die Prozedur einer Registrierung auf sich genommen hat, obwohl er weiß, dass damit seine Adressdaten in einen Werbeverteiler aufgenommen werden. Er „qualifiziert“ sich mit dieser Nutzungsintensität aber auch als besonders interessanter Kontakt für Werbungtreibende, die Produkte herstellen, mit denen sich der Artikel inhaltlich befasst hat. Durch sein Nutzungsverhalten kann er einer „veredelten“ Zielgruppe zugerechnet werden, die bereits ein gutes Stück des Weges von der Übermittlung der Botschaft hin zur „Conversion“, der Kaufentscheidung, zurückgelegt hat – dokumentiert durch die intensive Auseinandersetzung mit dem ins Auge gefassten Produkt. Eine spätere vertriebliche Kontaktaufnahme dürfte in diesem so definierten Personenkreis eine deutlich höhere Erfolgswahrscheinlichkeit haben.

Auch das Phänomen des „Second Screen“ verändert die Zuschneidung von Zielgruppen. Die damit gemeinte Parallelnutzung von Fernsehen und Computer, insbesondere mobiler Endgeräte wie Smartphone und TabletPC, hat zu einem grundlegenden Wandel des Medienkonsums geführt. Aufmerksamkeiten verschieben sich dadurch, gleichzeitig wird die Nutzung interaktiver und auch „hintergründiger“, weil Diskussionen zum konsumierten Thema möglich werden – und dies ohne Zeitverzug. Für die Werbewirtschaft bedeutet dies einerseits eine verringerte qualitative Werbewirkung des Kanals TV, aber gleichzeitig auch neue Chancen hinsichtlich der Kontaktqualität, wenn entsprechende Angebote unterbreitet werden, die gezielt auf die neuen Nutzungsgewohnheiten eingehen. Die stetig wachsende Zahl zur Verfügung stehender „Second Screen Apps“ belegt diesen Wandlungsprozess in der Praxis.

Die Digitalisierung hat dazu geführt, dass wir Verhaltensweisen nicht nur derart konsequent und tiefgreifend, sondern sogar in Echtzeit bei der Zielgruppendefinition mit einbeziehen können. Ob durch „verhaltensskizzierende Dreisätze“ („Nutzer, die X gelesen haben, haben sich auch für Y interessiert“) oder durch persönliche und direkte Interaktion: das spezifische Nutzungsverhalten beim Medienkonsum ist fester Bestandteil der Konfrontation der Adressaten mit Werbemitteln im digitalen Umfeld und als Zielgruppendeterminante unerlässlich.

Für die Werbewirtschaft bedeutet dies: die Definition und Ansprache von Zielgruppen kann nicht mehr nach herkömmlichen Mustern erfolgen. Marketing-Mediaplanung und Mediengeschäftsmodelle müssen sich stattdessen an diesen Dimensionen ausrichten.

Der nächsten Teil dieser Reihe befasst sich mit den möglichen Antworten auf die Fragmentierung.

Quellen:

ARD/ZDF-Medienkommission (2014): ARD-ZDF-Onlinestudie.de. http://www.ard-zdf-onlinestudie.de/
Hill, Obinwanne (2014): State of the Mobile Web. http://restive.io/insights/state-of-the-mobile-web-ee-Q1-2014.html
Sterling, Bruce In: Wired http://www.wired.com/2013/04/dead-media-beat-gary-p-hayes-platform-convergence/ 04.07.2013
TNS Infratest / Bayerische Landeszentrale für neue Medien (BLM) (2013): Relevanz der Medien für die Meinungsbildung, München

Der Beitrag Dimensionen der Zielgruppenfragmentierung: Zielgruppenfragmentierung und Mediaplanung (4/7) erschien zuerst auf Nerdwärts.de.