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„Um schlau zu sein, fehlt Maschinen die Biologie“: Doch künstliche Intelligenz funktioniert fürs Marketing

Alle reden darüber und inzwischen werden sie auch praktisch eingesetzt: superintelligente Maschinen. In Gestalt von Chatbots und smarten Plattformen können sie auch Marketern die Arbeit erleichtern – bis hin zur automatisierten Mediaplanung.

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„Können Sie das bitte anders ausdrücken?“ fragt die Maschine. Dabei hatte der Kunde bloß eingegeben, dass er seine neue Jacke in den Alpen tragen will. Alpen? Offenbar kennt sich der „Personal Intelligent Shopper“ des amerikanischen Outdoorherstellers The North Face in Europa nicht aus. Dabei wird dieser Chatbot angeblich von Supercomputer IBM Watson gefüttert. Der müsste doch wissen, dass es mehr auf der Welt gibt als Nordamerika?

Auch wenn es mit der Kommunikation hapert, der Trend ist unverkennbar

Chatbots, Sprachassistenten und smarte Plattformen ziehen ins Marketing ein – und mit ihnen Künstliche Intelligenz (KI). Ihr Einsatz verspricht Effizienzgewinne. Das gilt für automatisierte Interaktion mit den Endkunden ebenso wie für KI-gestützte Mediaplanung. Die Innovation könnte die Branche grundlegend verändern: Laut einer Studie der University of Oxford liegt die Wahrscheinlichkeit, dass die Aufgaben von Marketinganalysten und Anzeigenverkäufern eines Tages von Robotern erledigt werden, bei 61 beziehungsweise 54 Prozent.

Was aber ist eigentlich Künstliche Intelligenz?

Simon Hegelich, Professor für Politik- und Computerwissenschaft an der Technischen Universität München, unterscheidet zwischen Computern, die lernen, und Computern, die denken können. Letztere bleiben als humanoide Spezies vorerst die Vision von Science-Fiction-Filmen. Ob sie jemals so umfassend klug werden können wie Menschen? Hegelich hält das für möglich. „Computer beginnen bereits, Sprachen zu verstehen“, sagt er, „wir stehen bei KI vor einer Revolution.“ Markus Gabriel hingegen, Philosophieprofessor an der Universität Bonn, ist überzeugt, dass Intelligenz, der körperliche Erfahrung fehlt und das Wechselspiel zwischen Verstand und Gefühl, diesen Stand niemals erreichen werden: „Um schlau zu sein wie Menschen, fehlt Maschinen die Biologie.“ Lernende Maschinen aber, die aus Big Data Wissen ableiten und ihre Leistung mit Hilfe neuronaler Netze selbsttätig optimieren, rücken schon heute in viele Lebensbereiche vor: In der Medizin können diese Roboter per Fotoauswertung Hautkrebs besser erkennen als Ärzte. An der Börse kaufen sie Aktien. Und für das Auto von morgen hat Bosch einen Bordcomputer entwickelt, der Unfälle vermeidet.

In allen Bereichen einsetzbar

Auch in Handel und Marketing gibt es diese Anfänge. Beim Online-Supermarkt Allyouneedfresh prüft seit gut einem Jahr eine Maschine die Einkaufsliste, die Kunden über Whatsapp einreichen, und spezifiziert im Dialog: Darf’s „Hohes C“ sein, wenn „Orangensaft“ bestellt wurde?

Auf der Website der Münchner Bildungsakademie Macromedia lenkt ein Chatbot Interessenten aus dem Ausland durch ein Auswahlverfahren und entscheidet anhand der Antworten autonom, ob ein Bewerber Erfolgsaussichten hat oder an einem anderen Institut besser aufgehoben wäre. SAP hat auf seine Leonardo-Plattform eine algorithmische Bilderkennung aufgesetzt, die die Sichtbarkeit im Sportsponsoring misst und von Audi und einem Fernsehsender genutzt wird. „Die Branche entwickelt sich von Mad Men zu Math Men“, sagt Andrea Malgara, Geschäftsführer der Münchner Agentur Mediaplus.

Deren Schwesteragentur Plan.net begann vor vier Jahren, eine KI-Bibliothek aufzubauen. Die Daten bilden heute die Grundlage für automatisierte Mediaplanung: Die Plattform „Brand Investor“ errechnet je nach Zielvorgabe – etwa Maximierung der Kaufbereitschaft oder Lead-Generierung – die bestmögliche Verteilung eines Budgets. 19 Medienkanäle stehen zur Auswahl und 10 hoch 57 Planalternativen, also praktisch unendlich viele. Die Fähigkeit, Millionen von Daten zu scannen und binnen Minuten den besten Vorschlag herauszufiltern, wird vor allem für individualisierte und dynamische Kampagnen wichtig. „Es geht im Marketing gar nicht so sehr um Intelligenz, sondern um Produktivität“, findet Plan.net-Geschäftsführer Marcus Ambrus.

Selbstlernende Algorithmen für Online-Shops

Das gilt auch für die blitzschnelle Auswertung der Customer Journey als Grundlage für das nächste Dialogangebot. Bei Lufthansa analysiert KI die so genannte Passagiererlebniskette und entscheidet anhand von Wetter-, Reise- und Branchendaten, wie der Newsletter für den Kunden aussehen soll. Das Hamburger Start-up Akanoo hat selbstlernende Algorithmen für Online-Shops entwickelt. Sie werten in Echtzeit das Nutzerverhalten aus und blenden dann personalisierte Rabattgutscheine, Kupons oder Produktempfehlungen ein. Zu den Kunden zählen Deichmann, Thalia und Otto.

Noch aber gehören Agenturen und Unternehmen, die KI nutzen, zu einer kleinen Avantgarde, zumal in Deutschland. Die Vielzahl und die gute Qualität der Daten, die es braucht, um künstliche Intelligenz für den eigenen Betrieb zu nutzen, stellt für viele eine Hürde dar. Denn: Entgegen der Hoffnung mancher Marketer gibt es KI nicht fertig als Gesamtpaket zu kaufen. Auch eine noch so clevere Maschine braucht, um individuelle Ergebnisse liefern zu können, eine entsprechende Eingabe. Selbst Supercomputer Watson kann die Alpen nur in den Dialog mit den Kunden einbeziehen, wenn die Programmierer von North Face Europa für einen relevanten Markt halten.

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