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Big Service yes. Big Brother no.

Menschen, Marken und User Experiences – alles ändert sich ständig und so radikal wie selten zuvor. Wer mitkommen will, darf gerade nicht mit beiden Beinen auf der Erde stehen, argumentiert Dietmar Dahmen, sondern muss auch mal abheben können. © Dietmar Dahmen

Atomisierung der Interessen. Individualisierung nicht nur von Kommunikation, sondern auch von Produkten. Mehr Service als bisher. Algorithmen, die das Leben einfacher, aber auch interessanter machen. Marketing-Visionär Dietmar Dahmen sieht im Interview mit absatzwirtschaft viele Potenziale, die aber nur dann nutzen, wenn man sich bewegt.

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Kunden von heute sind viel informierter als früher. Markenstrategen müssten sich das zu Herzen nehmen und mehr zuhören, sagen Sie. Wie lässt sich das organisieren?

DIETMAR DAHMEN: Es gibt den „normalen“ Kunden nicht mehr, und er will auch keine normale Beratung mehr. Sie möchten sich tätowieren lassen, drachenfliegen, ein Aquarium kaufen, da wollen Sie keinen, der normal viel Ahnung davon hat. Sie werden also googeln, Sie landen in einem Blog, der weist auf einen Tätowier-Enthusiastenclub oder einen Drachenflieger-Enthusiastenclub oder einen Aquarium-Enthusiastenclub – und auf die hören Sie dann. Wenn ich heute Marketing mache, muss ich eigentlich mit diesen Spezialisten reden, am besten welchen mit Ecken und Kanten, nicht aus dem Mainstream. Diese Spezialisten sind das, was ich „Custom Sharer“ nenne. Sie teilen relevanten, speziellen Content und sind tief im Thema und ihre Meinung zählt. Sie haben „deep impact“, ganz anderes als die „Mega Sharer“, die Millionen Hits auf YouTube erzielen, wie etwa Gangnam Style. Deren Impact ist nur oberflächlich. Je breiter etwas ist, desto unspezifischer ist das.

Was seit kurzem hinzukommt, ist „Nano Sharing“, noch spezieller und vor allem „now“, also jetzt. Etwa, wenn Sie im Laden einen Wein aus dem Regal nehmen und Ihnen sofort in Ihrem Smartphone der passende Käse empfohlen wird. Dieser „Now Impact“ ist massiv kaufrelevant. Das heutige Marketing ist also ein situatives Marketing. Woran erkenne ich Situationen? Immer öfter helfen Sensoren. Über diese Geräte wird die Situation erkannt und der Content mit dem Kontext abgeglichen. So etwas kann nur realisiert werden von Maschinen, weil Menschen viel zu langsam sind und nur begrenzte Kapazität haben. Verkäufer können nicht jedes Weinregal im Auge haben, Sensoren aber schon. Weil sie den Kontext berücksichtigt, kann diese Maschine Informationen relevant machen. Wenn Daten das neue Öl sind, ist Relevanz das neue Platin.

Ist das etwas Neues? Seit seinen Anfängen geht es dem Marketing doch darum, relevant für den Kunden zu sein, oder?

DAHMEN: Früher war Information eine knappe Ressource, nicht jeder konnte jeden Kundengeschmack kennen. Also hat man auf Spezialisten gesetzt. Wie den Creative Director, der sagt, hallo, ich weiß Bescheid, dieses Babybild finden die Verbraucher besser als jenes. Und sein Kunde musste das mehr oder weniger glauben, weil der Spezialist sagte: Ich kenne den Markt, ich weiß, was wirkt. Heute ist dieses Expertentum natürlich bedroht, weil ich mir den Markt in Realtime selbst ansehen kann. Dann stelle ich zum Beispiel fest: Dieser Experte war vielleicht gut, jener war vielleicht gar nicht gut. Vom Letzteren würde ich mich dann natürlich trennen und lieber auf Big Data setzen. Denn heute ist es nicht mehr nötig, auf punktuelles Vermuten zu bauen, heute ist hundert Prozent Transparenz möglich. Und das sogar individuell; also mit der „Targetgroup of One“. Eine riesige Veränderung.

Kommen wir nochmal zur Organisation dieser Art von Marketing …

DAHMEN: In Wien, da lebe ich jetzt, gab es ja früher immer Hausangestellte. Die Kathi wusste dann, wenn die Tante mit ihrem Kind kommt, dann braucht es Apfelkuchen im Haus, weil das Kind den so gern isst. Wenn Kathi gut ist, kauft sie „unaufgefordert“ Äpfel und backt den Kuchen, noch bevor die Tante mit dem Kind das Haus betritt. Eigentlich ist das ein Beispiel dafür, wie Information wirken kann, gelebte Predictive Analysis, wenn Sie so wollen.

Kathi ist aber nun gerade keine Maschine. Sie wertet ja ihre Information. Lässt sich so etwas überhaupt automatisieren?

DAHMEN: Das übernehmen dann die lernenden Systeme. Solche Maschinen kennen einen schon sehr gut, wie man an schon recht krassen Facebook-Vergleichen sehen kann. Erlaube ich der Maschine, zehn Facebook-Likes zu analysieren, kennt mich die Maschine meistens so gut wie oder besser als mein Arbeitskollege, was Urlaubsziele, Krawatten oder solche Vorlieben angeht. Ab 150 Likes kennt sie mich besser als meine Verwandten, über 300 Likes besser sogar als mein Partner. Denn Sie sharen mit dem nicht unbedingt alle Dinge, die Sie am Computer tun.

Also nicht Big Brother, sondern Big Mother?

DAHMEN: Ja. Fürsorge. Customer Care 4.0. Funktioniert aber nur, wenn es dabei so verschwiegen zugeht wie bei den Butlern von US-Präsidenten. Ich brauche die Gewissheit, das meine Daten sicher sind. Dass es ein vertrauensvolles System ist, dass nichts damit passiert, was ich nicht will. Das macht es mir einfacher, die damit verbundenen Services zu nutzen und gut zu finden. Also Big Service yes, Big Brother no!

Wenn das Thema „Internet der Dinge“ noch virulenter wird, dann redet ja bald alles mit allem. Wird dann das Zuhören nicht unmöglich?

DAHMEN: Schon jetzt ist es doch egal, ob wir 600 Produkte oder 60 Millionen haben. Das kann sich keiner mehr alles anschauen. Die Maschine sagt dann eben, diese zwölf oder 13 könnten dir gefallen, schau sie dir an. Sie macht eine Vorauswahl. Und die basiert auf dem, was Sie sonst normalerweise tun. Das muss nicht langweilig sein. Als Kind war ich einmal zwei Wochen zu Besuch in Holland bei meiner Tante. Sie machte mir jeden Tag Schnitzel, weil sie weiß, dass ich Schnitzel mag. Sie operierte voll in der Mitte der Gaußschen Normalverteilung, war immer sicher, aber langweilig: Ein guter Algorithmus hätte da wohl weiter gedacht – wer Schnitzel mag, mag vielleicht auch Kaiserschmarrn oder meinetwegen Sushi. Ein guter Algorithmus kann meine Optionen erweitern – und nicht einschränken: Er kann mir so Dinge nahelegen, auf die ich normalerweise nicht gekommen wäre. Stichwort Musik. Wenn dir dieses Lied gefällt, gefällt dir vielleicht auch das von einer Band, die du noch gar nicht kennst. Der Algorithmus kann also mein Leben sogar interessanter machen.

Und es geht noch weiter: Früher war es so: Ich habe im Marketing eigentlich nur bis zum Moment des Verkaufens gedacht, dann war „der Job getan“. Heute werden aber viele Kaufentscheidungen von Neukunden getroffen auf der Basis von Erfahrungen, die andere Kunden nach dem Kauf gemacht haben. Kommunikation nach dem Kauf wird also immer wichtiger. Der Job hat kein Ende mehr: Kauf ist der Start der Beziehung – nicht das Ende.

Sie haben mal gesagt, statt B2C oder B2B gäbe es bald nur noch H2H, Human to Human. Mehr Emotion, mehr Individualität also auch im B2B?

DAHMEN: Da hole ich mal weiter aus: Ein großer neuer Trend sind Creator Networks. Während Social Networks wie Facebook davon abhängen, welche Freunde Sie haben, geht es bei Creator Networks darum, was Sie gut finden. Dort sind Leute, die Games spielen und andere dabei zuschauen lassen. Ein Beispiel ist PewDiePie, ein Schwede, der hat über 30 Millionen Follower auf YouTube und ist damit größer als jede Fernsehstation. So groß, dass die MakerStudios, die auch PewDiePies Angebot produzieren, von Disney für 500 Millionen Dollar gekauft wurden. Er liefert den H2H-Kanal, super menschlich.

Genauso kann das auch im Bereich B2B funktionieren. Wenn ich auf YouTube individualisierte Mini-Kanäle habe, die B2B-Themen bespielen, sind auch die oft sehr erfolgreich. Da klinken sich dann Interessierte ein und schauen sich stundenlang ein spezialisiertes B2B-Thema an. Für eine ganz kleine Zielgruppe gemacht, aber dadurch hoch relevant, eben Deep Impact durch Custom Sharing. Atomisierung der Interessen wird also auch hier wichtiger, weil ich auch im B2B eher den Spezialisten vertraue als den „Normalos“. Spezialisten sind Menschen, Menschen, die sich auskennen und für das jeweilige Thema brennen.

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