Wo stehen wir eigentlich heute in Punkto Digitalisierung und KI?

Wir wissen zwar, dass IT bei der Arbeit hilft, einem aber nicht alles abnimmt. Wir wissen auch, dass der Arbeitsplatz von heute schon lange digital ist. Nun muss er lernen, intelligent zu werden. Aber wir sehen kaum echte Lösungen, die diese Intelligenz nutzen, um den Alltag damit leichter zu machen.

AI/KI könnte doch schon sein, dass endlich alle Daten und Tools miteinander verknüpft und einfach zu bedienen sind. Schließlich kennt die künstliche Intelligenz die persönliche Tool-Landschaft und die gewohnten Tätigkeiten und könnte einem deshalb helfen, schnell die Anwendungen zu finden und Entscheidungen zu treffen.

Ein Beispiel von t-systems und wie dort KI-Lösungen in die Arbeit einfließen, ist eigentlich ernüchternd. Hier geht es um ein System, bei dem man seinen Schreibtisch und seine Meetingräume im Intranet buchen kann. Dies wird mit den jeweiligen Nutzungen der Mitarbeiter abgeglichen und aktiv forciert. Ein anderes Beispiel ist ein Bot, der die User im Intranet anspricht und auf neue Inhalte aufmerksam macht etc. Das alles sieht nicht wie Science-Fiction, sondern eher wie „Büro Büro“ aus.

Ein Vortrag zum Wandel der Kommunikation durch KI bringt ähnliche Erkenntnisse: KI hilft bei komplexen Aufgaben, die ein Algorithmus übernehmen kann. Er bringt z. B  Zeitersparnis im Alltag bei Übersetzungen mit Tools wie Amazon Polly oder Microsoft Translator und hilft auch bei der Contentgenerierung, z. B. mit Ax-Semantics, das aus einem Datenblatt einen Produkttext macht. KI wie Albert.ai  kann sogar Digital Campaigning.

KI kann helfen, Erkenntnisse über seine Zielgruppen zu gewinnen und für die Kundenbindung nutzen

„Analytics Powerhouses“ wie nice.com  versprechen die perfekten Analysen der Customer Journey auf Basis von Big Data.affectiva verspricht gar Gesichter zu lesen und eq Radio weiß per WLAN, wie der Mensch sich fühlt. Da geht doch jedem Marketing-Spezialisten das Herz auf! Endlich ist es möglich, punktgenau und pünktlich die Botschaften an seine Zielgruppen zu adressieren. Aber zugegeben, das klingt doch noch ein wenig nach Zukunftsmusik…

Dann doch lieber das große Feld der Marketing Automation: Diese Tools und Lösungen gehören für viele Kommunikations- und Marketing-Abteilungen schon zu den Standards und helfen Kundeninsights zu analysieren und Kundenansprachen noch effektiver zu machen.   

Da stehen wir heute – und schon kommt die nächste interessante Entwicklung auf uns zu: Was passiert eigentlich, wenn KI mit KI spricht?

Wie macht man Marketing für die Machine?

Die erste Frage ist: Wie ändert sich der Sales Funnel, wenn KI im Spiel ist? Wahrscheinlich werden die einzelnen Schritte Bewusstsein, Interesse, Kauf außer Kraft gesetzt, denn möglicherweise ist der bewusste Entscheidungsprozess für den Kauf gar nicht mehr nötig. Wenn Amazon weiß, dass mein Anzug doch schon drei Jahre alt ist, was spricht dagegen, einfach mal einen neuen zu schicken? Der Kunde kann dann immer noch entscheiden, ob er ihn behält oder zurückschickt. Und schon ist der Sales Funnel ein ganz anderer! Nun wird es wichtig für Marken, die eigenen Produkte für die Maschine so aufzubereiten, dass diese mein Angebot auswählt, wenn mal wieder z.B. ein neuer Anzug gebraucht wird.

Praktische Handlungsanweisungen für Marketing to Machine

Folgende KPI spielen eine wichtige Rolle, um eigene Produkte maschinengerecht zu vermarkten:

  • Rating & Reviews: Die Qualität der Produkte muss stimmen!
  • Click Through Rates: Nur die ersten Plätze in den SERPs zählen, hier ist SEO wichtig.
  • Conversion Rrate: Die Machine bevorzugt Effizienz und beliebte Produkte.
  • Margin: Produkte mit hohen Margen werden vom Algorithmus bevorzugt ausgespielt.
  • Return Rates: Wieder spielt die Produktqualität und der Zielgruppenfit eine große Rolle.

Ganz konkret: Was läuft bei der PR heute schon via KI?

Zum Beispiel Übersetzungen mit Deepl (kostenfrei, stetig lernend und in Deutschland entwickelte App).  Marketing Automation-Anwendungen verlangen von unseren Textern, schon fast Data Scientists zu werden, um zeitnah auf Fragen und Bedürfnisse den richtigen Content zu liefern. Das führt uns auch zum Thema Monitoring und Analyse. Je mehr Kanäle und Informationen da sind, umso intelligenter muss gescreent werden. Der User erwartet heute genug Intelligenz auf der anderen Seite, um Antworten auf all seine Fragen zu bekommen, egal wann oder wo er diese stellt.

Ein letztes Beispiel sind Verlage bzw. Contentproduzenten (dies können auch Marken sein) Diese brauchen Bots, um in der Fülle von Informationen, die online zu finden sind, Fake News zu identifizieren und entsprechend damit umzugehen.

Aber nun zurück zur Einstiegsthese

KI ist wichtig, denn Technologien müssen intelligent werden und wir alle müssen uns drauf einlassen und einstellen. Aber Angst um seinen Arbeitsplatz und sein Leben, weil die Roboter unseren Alltag übernehmen, brauchen wir noch lange nicht zu haben. Ein Beispiel: Der präsenteste Vertreter dieser intelligenten Lösungen in unserem Haushalt  – also Smart Speaker  wie Alexa – sind immer noch „strunzdumm“. Dieser Hinweis von Dirk Ploss von Beiersdorf hat mich auf der AI Masters absolut überzeugt. KI braucht einen menschlichen Gegenpart, der sie füttert, deren Ergebnisse einordnet und Umsetzungen daraus ableitet.  Oder ist irgendjemand anderer Meinung?

Marken sollten sich zügig auf den Umgang mit KI einrichten, denn nicht die Großen fressen die Kleinen, sondern die Schnellen die Langsamen. Deshalb:

  • Beschäftigen Sie sich damit!
  • Verlieren Sie die Angst davor!
  • Ändern Sie Ihr Mindset: „Ich weiß NOCH nicht wie es geht“
  • Experimentieren Sie!  

Hier geht es zu Teil 1 unserer KI-Standortbestimmung.