Thought Leadership
Line, eine in ganz Asien beliebte Messaging-App, ist maßgeblich für die Popularisierung einer spielerischen und ansprechenden Variante der traditionellen Textkommunikation verantwortlich: Die Teilnehmer können „Sticker“ verwenden, Illustrationen, die Emotionen und Botschaften vermitteln, um sich auszudrücken.
Unilever, das globale Konsumgüterunternehmen, erkannte das Potenzial von Stickern, die mehr als nur lustige Emoji sind. Durch die Erstellung eigener Sticker für die Plattform sah das Unternehmen die Möglichkeit, mit den Verbrauchern in Kontakt zu treten und dabei einen Schatz an Verbraucherdaten zu sammeln, der seinen Marketingansatz revolutionieren würde.
Die einfallsreiche Strategie von Unilever konzentrierte sich auf Thailand, wo das Unternehmen die Kraft von Stickern nutzte, um für seine Seifenmarke Dove zu werben, was zu 6 Millionen Downloads führte. Dies verschaffte Unilever eine wertvolle Quelle von Erstdaten (first-party data) und ergänzte seine Datenbank, die mittlerweile fast ein Drittel der thailändischen Bevölkerung umfasst.
Dieser riesige Pool an Nutzerdaten hat Unilever in die Lage versetzt, datengesteuertes Marketing zu betreiben und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu nutzen, um hochgradig personalisierte, auf den einzelnen Kunden zugeschnittene Marketingstrategien zu entwickeln.
Die eigentliche Magie liegt in der Personalisierung – dem Verstehen der einzigartigen Vorlieben jedes einzelnen Kunden und dem Bereitstellen von zielgerichteten Inhalten, Angeboten und Erlebnissen, die auf große Resonanz stoßen.
Wie ich in meiner mit Jim Lecinski mitverfassten Studie The AI Marketing Canvas gezeigt habe, dient der Fall Unilever als unschätzbare Lehre für Unternehmen weltweit. Mehrere Beispiele veranschaulichen den Wert von Erstdaten, selbst wenn ein Unternehmen seine Produkte nicht direkt an Verbraucher verkauft oder beim Vertrieb stark auf Vertriebspartner angewiesen ist.
In der digitalen Wirtschaft sind Daten das Lebenselixier erfolgreicher Marketingstrategien. Da Technologie und künstliche Intelligenz immer weiter voranschreiten, setzen Unternehmen zunehmend auf datengesteuertes Marketing, um tiefere Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen.
Um Unternehmen durch diese Marketingrevolution zu führen, haben wir ein umfassendes Konzept entwickelt, das fünf Schlüsselstadien der KI-Reife im Marketing beschreibt.
Grundlage: Datenerfassung
Die Reise zum KI-gesteuerten Marketing beginnt mit der Gründungsphase. In dieser Phase müssen sich die Unternehmen auf die Erfassung der Daten konzentrieren, die für KI-gestützte Initiativen erforderlich sind. Das entscheidende Unterscheidungsmerkmal ist die Quelle der Daten – Erstdaten, die direkt von den Verbrauchern erhoben werden.
Dieser Ansatz bietet einen Wettbewerbsvorteil, insbesondere in Regionen wie Europa, wo strenge Datenschutzvorschriften – wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO) – die Verwendung von Daten Dritter einschränken. Durch den unmittelbaren Kontakt mit den Verbrauchern können Unternehmen eine solide Grundlage für ihre KI-gesteuerten Marketingbemühungen aufbauen.
Ein gutes Beispiel für die Vorteile der Gründungsphase ist The Coca-Cola Company, die Daten über ihre Freestyle-Spender erhob – eine Innovation, die es den Kunden ermöglichte, ihre Limonade durch Mischen und Anpassen verschiedener Geschmacksrichtungen zu personalisieren.
Die so gewonnenen Daten wurden an die Unternehmenszentrale übermittelt und ebneten den Weg für eine erfolgreiche Produktentwicklung, wie z. B. Sprite Cherry und die fortschrittlichere Powerade Power Station, die eine Eins-zu-eins-Personalisierung bietet.
Experimentieren: Das Verbrauchererlebnis verfeinern
Sobald die Grundlage aufgebaut ist, geht es in der zweiten Phase ans Experimentieren. Hier begeben sich die Unternehmen auf eine Reise voller Versuch und Irrtum und führen eine Fülle von Experimenten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Experimente können verschiedene Ziele verfolgen, z. B. die Gewinnung neuer Kunden, die Bindung bestehender Kunden, die Stimulierung des Wachstums und die Förderung der Kundenbindung.
Nehmen wir Starbucks und sein hoch bewertetes Prämienprogramm. Durch Experimente sammelte die Kaffeekette eine Fülle von Daten, darunter Kundenkontaktinformationen, Kaufverhalten, Einlösung von Angeboten und sogar die ID von Mobilgeräten. Starbucks verfeinerte seinen Ansatz über ein Jahrzehnt des Experimentierens und ging schließlich vom Versand von 30 handgefertigten E-Mails pro Woche zum Einsatz von KI über, um 400.000 hyper-personalisierte E-Mails in Echtzeit zu versenden.
In dieser Phase kommt es nicht nur darauf an, innovativ zu sein, sondern auch die finanzielle Rentabilität im Auge zu behalten. Experimente ermöglichen es den Unternehmen, ihre Strategien zu verfeinern und sie besser auf die Erwartungen der Verbraucher abzustimmen.
Expansion: Ein ganzheitlicher Ansatz zur Personalisierung
Wenn Unternehmen aus ihren Experimenten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, treten sie in die dritte Phase ein: die Expansion. In dieser Phase vertiefen sie ihr Verständnis für das Verbraucherverhalten und -präferenzen.
Ziel ist es, die Personalisierung über einen bestimmten Aspekt der Kundenbeziehung hinaus auszudehnen: Hier verlagert sich der Schwerpunkt auf die Anpassung verschiedener Berührungspunkte in der Kundenbeziehung. Die Unternehmen bauen auf den Erkenntnissen auf, die sie beim Experimentieren gewonnen haben, um ein nahtloseres und personalisierteres Kundenerlebnis zu schaffen.
Thread, das inzwischen zum britischen Einzelhandelsunternehmen M&S gehört, ist ein Beispiel für die Expansionsphase. Die Modemarke nutzt KI, um das Angebot zu personalisieren, indem sie Empfehlungen von persönlichen Einkäufern mit Algorithmen kombiniert, die Daten aus verschiedenen Quellen destillieren. Dieser Ansatz ermöglichte es Thread, Zehntausende von Kunden mit personalisiertem Service zu bedienen, weit mehr als menschliche Personal Shopper allein hätten leisten können.
Transformation: Allumfassende Personalisierung
Die vierte Stufe, die sogenannte Transformation, stellt den Höhepunkt der KI-Reife im Marketing dar. An diesem Punkt streben die Unternehmen danach, jede Facette der Kundenansprache mithilfe von KI zu personalisieren. Da werden erhebliche Investitionen erfordert, einschließlich der Entwicklung interner Kapazitäten oder sogar der Übernahme spezialisierter Unternehmen.
Die Transformation stellt sicher, dass jede Interaktion mit dem Verbraucher fein abgestimmt und auf die individuellen Vorlieben zugeschnitten ist, was die Beziehung zwischen Marke und Verbraucher weiter stärkt.
Disneys MagicBand ist ein Beispiel dafür. Der Pass überwacht die Bewegungen der Freizeitparkbesucher, untersucht ihr Kaufverhalten und übermittelt diese Daten zeitnah an Disney. Dadurch wird das Kundenerlebnis vereinfacht, denn das Unternehmen kann das Verhalten der Kunden vorhersagen, die Personalstärke anpassen und die Gäste zum Besuch anderer Attraktionen bewegen. Somit wird eine verbesserte Effizienz, höhere Gewinnspannen und einer hoher Besucherzahl erreicht.
Monetarisierung: Erweiterung der Möglichkeiten
In der letzten Phase der KI-Reife im Marketing haben die Unternehmen ihre Kapazitäten und Fertigkeiten auf ein außergewöhnliches Niveau gebracht. Mit einer soliden Grundlage, einer Fülle von Daten und fortgeschrittener KI-Expertise können Unternehmen nun die Monetarisierung erkunden.
Dies kann die Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells, das Angebot von KI als Dienstleistung für andere Unternehmen oder die Schaffung von Einnahmequellen durch die Nutzung der von ihnen entwickelten KI-Fähigkeiten beinhalten. Die Monetarisierung eröffnet neue Horizonte und ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Fähigkeiten über den eigenen Betrieb hinaus auf den breiten Markt auszudehnen.
Alibaba dient als gute Fallstudie. Alibaba startete als Online-Marktplatz für den Kauf und Verkauf von Waren und hat sich zu einem datenzentrierten Ökosystem entwickelt, das Anbieter, Werbetreibende, Dienstleister, Logistikunternehmen, Hersteller und Finanzdienstleister miteinander verbindet. Die Grundlage für diesen Wandel bildet das „Smart Business“-Modell von Alibaba, das maschinelles Lernen einbezieht und es Unternehmen mit gemeinsamen Zielen ermöglicht, innerhalb eines digitalen Netzwerks gemeinsam strategische Entscheidungen zu treffen.
Letztlich können Unternehmen, die fünf Stufen der KI-Reife befolgen, KI und datengesteuerte Strategien nutzen, um zutiefst personalisierte Erlebnisse zu schaffen und somit die Voraussetzungen für eine ansprechendere und wirkungsvollere Zukunft im Marketing zu entwickeln.
Autor: Prof. Dr. Rajkumar Venkatesan, Darden School of Business
www.darden.virginia.edu
