Künstliche Intelligenz verändert das Marketing von Grund auf und eröffnet spannende neue Möglichkeiten. Es ist immer wieder faszinierend, zu hören, wie Marketer KI einsetzen. Sie knüpfen damit neue Kundenkontakte, entwickeln hochwertige Werbematerialien und treffen fundierte Entscheidungen auf Basis prädiktiver Daten.
Klar ist aber auch: KI allein garantiert noch keinen Marketingerfolg. Erst im Zusammenspiel mit menschlichem Know-how erschließt sich das Potenzial zur Umsatz- und Wachstumsmaximierung. Marketingverantwortliche müssen auch in Zukunft klare Ziele definieren, die sich an den Unternehmenszielen orientieren. Nur so können Unternehmen die Wirkung des Marketings präzise messen und fundierte Investitionsentscheidungen treffen.
Angesichts des rasanten technologischen Fortschritts fragen sich selbst die innovativsten Marketingexperten, ob ihre derzeitigen Strategien ausreichen, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und das Wachstum ihres Unternehmens zu beschleunigen. Hier können wir helfen.
Seit vielen Jahren entwickeln wir bei Google Produkte, die modernste KI nutzen, um Marketern dabei zu helfen, sich in der schnell drehenden Werbewelt zurechtzufinden. Wir hatten das große Privileg, in der Vergangenheit mit Tausenden von Marken und Agenturen zusammenzuarbeiten und ihnen mit KI zu einem deutlichen Wachstumsschub zu verhelfen. Dank dieser langjährigen Erfahrung wissen wir heute sehr genau, was funktioniert und was nicht.
Für den erfolgreichen Einsatz von KI sind drei Faktoren entscheidend.
1. Los geht’s: der Grundstein für den KI-Erfolg
Ein entscheidender, aber oft vernachlässigter Aspekt ist der direkte Zusammenhang zwischen dem Input, den eine KI bekommt, und den Ergebnissen, die sich mit ihr erzielen lassen. Die KI lernt aus den Daten und Erfahrungen, die Menschen ihr zur Verfügung stellen: Je besser der Input, desto besser die Ergebnisse.
Marketer können Google AI besser steuern und ihren ROI maximieren, indem sie ihre Messstrategie optimieren und die Qualität ihrer Zielgruppen- und Conversion-Daten verbessern. Dies gilt insbesondere für First-Party-Daten, deren Verwendung die Kundinnen und Kunden zugestimmt haben. Da diese Daten direkt aus Interaktionen mit der eigenen Zielgruppe stammen, sind sie sehr zuverlässig und für Unternehmen relevant.
Es war beeindruckend zu sehen, welche Wirkung wir erzielen können, wenn wir die Wertschöpfung in den Mittelpunkt unserer Paid-Kampagnen stellen.
Das Beispiel des Einzelhändlers H&M zeigt eindrucksvoll, wie First-Party-Daten zur Verbesserung der Kampagnen-Performance beitragen können. Im vergangenen Jahr verrieten Kristoffer Ullenius, Global Head of Paid Media bei H&M, und Katarina Ahlner, Global Digital Media Analyst, mehr über ihre Strategie. „Früher haben wir unsere Paid-Search-Kampagnen nicht auf Neukundengewinnung hin optimiert. Jetzt denken wir aktiv darüber nach, wie wir neue Kundinnen und Kunden am besten erreichen können.“ Um gezielt jene Verbrauchergruppen anzusprechen, die ohne Marketing nicht gekauft hätten, musste H&M seine Strategie neu ausrichten.
Zunächst verschaffte sich das Unternehmen ein tieferes Verständnis für den Wert der einzelnen Kundensegmente. Dabei stützte es sich auf ein Kundenlebenszyklusmodell, das auf First-Party-Daten basiert. So konnte das Team Stammkundinnen und -kunden identifizieren, um diese in Paid-Search-Kampagnen weniger stark anzusprechen. Stattdessen lag der Fokus auf der Gewinnung von neuen Kundinnen und Kunden. Erst wenn die Aktivität der Stammkundinnen und -kunden nachließ, wurden sie in Search-Kampagnen erneut aktiviert.
Mit diesem Ansatz und einer kundenorientierteren Targeting-Strategie mit Ziel-ROAS konnte H&M seinen Online-Umsatz aus Paid-Search-Kampagnen im Vergleich zum Vorjahr um mehr als 70 Prozent steigern. Kristoffer Ullenius und Katarina Ahlner sagten: „Das Unternehmen wird insgesamt immer kundenorientierter. Es war beeindruckend zu sehen, welche Wirkung wir erzielen können, wenn wir die Wertschöpfung in den Mittelpunkt unserer Paid-Kampagnen stellen.“
2. Bessere Ergebnisse: mit KI-gestützten Kampagnen den Umsatz steigern
Verfügen Unternehmen über qualitativ hochwertige Daten, können sie ihre Kampagnen-Performance mithilfe von KI steigern. Tagtäglich nutzen Marketer Google AI, um ihre Conversion-Raten und damit den Wert ihrer Kampagnen zu maximieren.
Performance Max beispielsweise ist ein zielbasierter Kampagnentyp, mit dem Marketingverantwortliche ungenutzte Potenziale erschließen und ausbauen können. Marketer definieren dabei ihre Kampagnenziele und erstellen die kreativen Inhalte. Und Google AI macht daraus eine hocheffektive Anzeigenkampagne über sämtliche Google-Kanäle hinweg.
Dank KI-gestützter Kampagnen konnten wir unseren Umsatz verdoppeln, ohne dass sich unsere Kosten pro Kampagne veränderten.
Samsung testete kürzlich Performance Max in verschiedenen Märkten. Das Unternehmen wollte analysieren, welche Anfragen von Verbraucherinnen und Verbrauchern bislang nicht bedient wurden. Neue Suchanfragen, Kanäle und Zielgruppen sollten den Umsatz steigern.
Sandeep Bajpai, Director und Head of Direct-to-Consumer Marketing bei Samsung Indien, erklärt: „Die Ergebnisse sind phänomenal. Dank KI-gestützter Kampagnen konnten wir unseren Umsatz verdoppeln, ohne dass sich unsere Kosten pro Kampagne veränderten.“
3. Neues Mindset: mit dieser Herangehensweise den Erfolg steigern
Mindestens ebenso wichtig wie Daten und Technologie ist der dritte Erfolgsfaktor, dem sich Unternehmen widmen sollten: der Mensch. Um KI optimal zu nutzen, braucht es eine kollektive Mentalität, die von Experimentierfreude und Agilität geprägt ist.
In einem kürzlich erschienenen Bericht der Harvard Business Review Analytic Services in Zusammenarbeit mit Google erläuterten führende Köpfe der Branche, wie KI als Multiplikator für Unternehmen genutzt werden kann. Immer wieder betonten die Autoren die Bedeutung von „Testen, Lernen und Skalieren“. Dieser Ansatz beruht darauf, dass ein Team schnell scheitert und dadurch schnell lernt, welche neuen Ansätze wirklich gewinnbringend sind.
Alex Clemente, Managing Director von Harvard Business Review Analytic Services, erklärt: „Um die Rentabilität nicht zu gefährden, sollte in einem kontrollierten Umfeld experimentiert werden. Indem funktionsübergreifende Teams eine Kultur des Testens und Lernens pflegen, können sie die Planung schnell anpassen, wenn die Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen. Oder sie können ihre Anstrengungen verstärken, wenn etwas gut funktioniert.“
Silos sind Gift für die KI. Sie schränken ihre Fähigkeit ein, die Performance zu optimieren und zu maximieren.
KI-Lösungen können als disruptiv empfunden werden, doch kann dem mit einem schrittweisen Ansatz begegnet werden. Eine Kultur des Experimentierens ist entscheidend, damit Unternehmen das Potenzial der KI voll ausschöpfen können.
Ein gutes Beispiel ist der führende Brillenhersteller EssilorLuxottica. Das Unternehmen hat viel Zeit investiert, um KI-gestützte Kampagnen auf Herz und Nieren zu prüfen und zu analysieren, wie sich Gebotsautomatisierung, Kampagnenstruktur und Feed-Management auf das Geschäft auswirken. „Durch das Testen neuer Lösungen haben wir eine gemeinsame Definition von Erfolg entwickelt, die abteilungsübergreifend gültig ist“, erklärt Andrea Orlunghi, Global Performance Marketing Director bei EssilorLuxottica. Der Erfolg kann sich sehen lassen. „In den vergangenen zwei Jahren hat die Kombination verschiedener Google AI-Lösungen zu einem Wachstum des weltweiten Online-Geschäfts von EssilorLuxottica um fast 50 Prozent geführt“, so der Marketer.
Ebenso wichtig ist die Steigerung der Agilität durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen frühzeitiger Planung und flexibler Anpassung. Dies gilt insbesondere bei der Planung, Zuweisung und Optimierung der Digitalisierungsbudgets über verschiedene Kanäle hinweg.
Marketer mit agiler Budgetplanung gaben mit 25 % höherer Wahrscheinlichkeit als nicht agile Marketer an, dass ihre Performance besser ist als die ihrer Mitbewerber.
Vielen Unternehmen fällt es jedoch schwer, Ressourcen schnell auf die Bereiche mit dem größten Potenzial zu verlagern. Dies liegt meist an traditionellen Silos in den Medienkanälen, die sich in Budgets und Organisationsstrukturen niedergeschlagen haben. Leider sind diese Silos Gift für die KI. Sie schränken ihre Fähigkeit ein, die Performance zu optimieren und zu maximieren.
Unternehmen, die ihren Multichannel-Ansatz hingegen flexibel genug gestalten, um auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, können neue Marktchancen schnell nutzen. Unterstützt wird dieser Prozess durch eine direkte Verknüpfung der Marketing-KPIs mit den Unternehmenszielen. Auch die direkte Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung ist hilfreich, um die Wirkung des Marketings anhand der zentralen Finanzkennzahlen genau zu quantifizieren. Studien zeigen, dass sich dieser Aufwand lohnt: Marketer mit agiler Budgetplanung gaben mit 25 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit als nicht agile Marketer an, dass ihre Performance besser ist als die ihrer Mitbewerber.1
