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Künstliche Intelligenz – Buzzword oder Wachstumspotential für Marken?

von Florian Gehrig, Brand Analyst

Für eine Vielzahl von uns ist der Begriff immer noch eine Black-Box und doch nimmt er bereits heute eine tragende Stellung in unserem Alltag ein: Künstliche Intelligenz (KI). Vom Spontankauf auf Amazon bis hin zur Serienwahl auf Netflix interagieren wir täglich mit Algorithmen, die uns das Leben vereinfachen – und meist unter unserer Wahrnehmungsschwelle agieren. Welches Potential tatsächlich in der Technologie steckt, zeigt eine Studie von PwC (2017), nach der ihr Beitrag zur globalen Wertschöpfung auf ganze 15.7 Billionen USD anwachsen wird – und das bereits bis 2030. Während einige Experten bereits Vergleiche zur Erfindung des Rades ziehen, ist der technologische Meilenstein für viele Unternehmen allerdings noch Neuland. So behaupten nach einer Studie von McKinsey (2017) lediglich 20% von über 3.000 befragten Executives, dass sie derzeit eine ausgereifte, skalierbare KI-Lösung in ihrem Unternehmen nutzen. Im folgenden Artikel möchten wir Ihnen daher zentrale Vorteile und Erfolgsfaktoren künstlicher Intelligenz im Kontext der Markenführung vorstellen.

 

Vorteile künstlicher Intelligenz:  Schneller, schlauer – aber auch menschlicher.

Bereits heute setzen zahlreiche Unternehmen künstliche Intelligenz in der Weiterentwicklung ihrer Marke ein; darunter neben großen Tech-Giganten wie Facebook, Netflix & Amazon auch eine zunehmende Zahl von Startups. Die Auswirkungen der Technologie sind dabei in aller Munde und reichen von einer vernachlässigbaren Nebenrolle bis hin zur vollständigen Automatisierung des Brand Managements. Die Vielzahl der derzeit diskutierten Vorteile kann dabei in drei wesentliche Komponenten zusammengefasst werden.

  • Erkenntnis: Motive und Verhaltensweisen im eigenen Ökosystem zu verstehen, zählt seit jeher zu den Königsdisziplinen im Markenmanagement. Was bislang jedoch durch starre Schubladen-Segmentierung zu funktionieren schien, ist in einem Zeitalter mit zunehmender Bedürfnis-Fragmentierung und über 2,5 Quintillionen (10³⁰) generierten Datenpunkten pro Tag schlichtweg nicht mehr möglich. Künstliche Intelligenz kann hier Abhilfe schaffen und ermöglicht ein tiefgreifenderes Verständnis des Zielgruppen- & Markt-Kontextes. So ermöglichen es Klassifikations- & Clustering-Algorithmen schon heute, individuelle Profile zu entwickeln und kontextbezogene Verhaltensprognosen zu treffen. Tiefgreifende Erkenntnisse, die bislang nur durch aufwendige Analysen möglich waren, können fortan automatisiert und für eine weitaus größere Fallzahl gewonnen werden. Dabei stellt die Genauigkeit eine entscheidende Neuerung dar:  So können selbst unauffällige, granulare Strukturen in Daten von heutigen Algorithmen wie neuronalen Netzen analysiert werden – und das unabhängig von Größe und Komplexität des jeweiligen Datensatzes. Wie tiefgreifend die analytischen Kompetenzen heutiger Algorithmen gehen, verdeutlicht Microsoft‘s Emotion API, mit der in wenigen Millisekunden emotionale Zustände aus visuellen Inhalten extrahiert werden können.

 

  • Effizienz: Die zunehmende Unberechenbarkeit von Marktentwicklungen erhöht nicht nur den Informations-, sondern zugleich den Flexibilitätsdruck von Marken. Künstliche Intelligenz kann auch in dieser Disziplin einen entscheidenden Mehrwert kreieren, darunter vor allem in der Vereinfachung & Flexibilisierung von Prozessabläufen. So übernehmen Algorithmen schon heute Prozesse wie die Verteilung von Marketing-Budgets und Analyse komplexer Marktdaten – und das zu einem Bruchteil der regulär verbundenen Kosten. Statistische Modellierungen und Simulationen ermöglichen zudem in vielen Unternehmensbereichen bereits eine quasi-automatisierte Entscheidungsfindung. Entscheidend hierfür ist die Skalierbarkeit der Methoden, die es bei hinreichender IT-Infrastruktur ermöglicht, eine Vielzahl von Operationen autonom auszuführen. Gepaart mit der gewonnenen Erkenntnistiefe ergibt sich damit ein entscheidender Fortschritt in der Agilität von Marken: Trends & Umweltdynamiken können deutlich frühzeitiger erkannt und Maßnahmen treffsicherer konzipiert werden.

 

  • Empathie: Die steigende, gesellschaftliche Individualisierung und zunehmende Vergleichbarkeit von Leistungen machen personalisierte Erlebnisse zu einer Notwendigkeit moderner Markenführung. Bislang findet künstliche Intelligenz dabei vor allem in Empfehlungs-Engines und Sprachassistenten ihre Anwendung. Was heute mit Use-Cases wie „Alexa, wie wird das Wetter heute?“ zum großen Teil auf einer rein-funktionalen Ebene stattfindet, ist jedoch nur ein Bruchteil von dem, was zukünftig möglich sein wird. Künstliche Intelligenz kann einen entscheidenden Beitrag zu einem humaneren Markenerlebnis leisten. Ein entscheidender Vorteil der Technologie: Genau dort greifen, wo bisherige Automatisierungsmaßnahmen scheitern, allen voran in puncto Authenzität. Möglich macht es unter anderem Conversational KI, einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, welches nicht nur erlaubt, Sprache zu erkennen, sondern zudem „natürlich“ und kontextbezogen zu reagieren. Bereits im letzten Jahr präsentierte Google mit Duplex eine KI, die nur noch mit großer Mühe von dem Konversationsstil eines Menschen zu unterscheiden war. Darüber hinaus dringen Algorithmen zunehmend in bislang unberührte Disziplinen, wie etwa der Konzeption von Inhalten, vor. Dass den sich daraus ergebenden Anwendungsmöglichkeiten schon heute keine Grenzen gesetzt sind, bewies Nutella bereits im großen Stil, als es 2017 über 7 Millionen individueller Gläser-Packagings mit der Hilfe künstlicher Intelligenz produzierte.

 

Rahmenbedingungen künstlicher Intelligenz:   Strukturen etablieren, Leitplanken setzen.

Bei der Vielzahl an Anwendungspotentialen bleibt die Frage offen, warum die Nutzung künstlicher Intelligenz bislang noch keine höhere Verbreitung gefunden hat. Erfahrungsgemäß liegt eine zentrale Herausforderung – ähnlich zu vorherigen technologischen Meilensteinen – in der Neuheit der Situation und der Tatsache, dass notwendige Rahmenbedingungen bislang nur bedingt oder unzureichend eingeschätzt werden können. Als ersten Anhaltspunkt haben wir drei zentrale Thesen für die erfolgreiche Implementierung von KI entwickelt.

  • Identität: Trotz der vielzähligen Möglichkeiten, die technologische Paradigmenwechsel mit sich bringen mögen: Daraus konkrete Nutzenpotentiale abzuleiten, bleibt stets eine Pflicht des jeweiligen Anwenders. Die Idee, dass eine Verwendung von KI automatisch mit einer Stärkung der Marke einhergeht, ist daher ein riskanter Trugschluss. Wie auch vorherige Technologien ist KI kein Erfolgsgarant in sich, sondern vielmehr ein Tool, das an ihrem Beitrag zum Markenwesen gemessen werden muss. Um Potentiale der Technologie tatsächlich auszuschöpfen ist es daher maßgeblich, die Identität und Leitplanken seiner Marke trennscharf definiert zu haben. Hierzu zählt unter anderem auch das Bewusstsein darüber, welche Kompetenzen man glaubwürdig vermitteln kann und was die eigene Marke „nicht“ ist. Dass eine Technologienutzung mit fehlendem Markenbezug die Wahrnehmung eher verwässern als stärken kann, beweist Burger King in einer aktuellen Kampagne, in welcher der Hype vom willkürlichen KI-Einsatz parodiert wird.

 

  • Intelligenz: Daten – mittlerweile häufig bezeichnet als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ – bilden das Grundfundament einer funktionierenden KI. Entgegen dem Motto „garbage in, garbage out“ müssen sie sinnvoll verknüpft und in regelmäßigen Abständen erhoben werden, um Algorithmen an reale Marktgegebenheiten anzupassen. Ein fundamentaler Grundpfeiler für erfolgreiche KI-Nutzung liegt daher in der Etablierung einer wissenzentrierten Unternehmensstruktur. Dies beginnt mit der Definition & Konzeption von Daten-Schnittstellen (APIs), um Zugriff zu Erzeugungspunkten von entscheidungsrelevanten Daten zu erhalten. Ausschlaggebend ist zudem eine funktionierende IT-Infrastruktur, die eine skalierbare Speicherung & Verwertung der Daten ermöglicht. Nicht zuletzt ist die Sensibilisierung & Schulung von Mitarbeitern in puncto KI maßgeblich, um Potentiale künstlicher Intelligenz in allen Bereichen des Unternehmens zum Durchbruch zu verhelfen. Ein Best Practice in dieser Hinsicht stellt Airbnb dar, die neben einer skalierbaren Infrastruktur ein Trainingsmodell etabliert haben, um Mitarbeiter für die Ausschöpfung von KI-Potentialen zu befähigen.

 

  • Innovation: Um sich langfristig gegen die beschleunigten Wettbewerbsdynamiken durchzusetzen, die aus der zunehmenden Etablierung von KI hervorgehen, sind analytische Kompetenzen als solche nicht ausreichend. Darüber hinaus gilt es, bestehende Anwendungsbereiche regelmäßig durch neue Use-Cases (beispielsweise in anderen Unternehmensbereichen) zu erweitern. Ein weiterer, zentraler Grundpfeiler liegt daher in der Etablierung einer unternehmensweiten Innovationskultur. Hierzu bedarf es zunächst dem Commitment auf Führungsebene, um Rollen & Budgets für kreatives Problemlösen zu kreieren. Die Entwicklung geeigneter Sensibilisierungsmaßnahmen ist darüber hinaus entscheidend, um innovative Denkweisen im Organisationsalltag zu verankern. Letztlich ist auch der Aufbau eines effizienten Evaluations-Prozesses von Bedeutung, um die Streuung von Ideen innerhalb der Organisation und dessen Priorisierung zu steuern. Ein zentrales Best Practice liefert hierzu Adobe, welche durch das unternehmensweite Innovations-Mindset zu einer der „Most innovative companies 2018“ gekürt wurde. Als zentraler Treiber hierfür galt unter anderem das Kickbox-Projekt, in dessen Rahmen kreative Arbeitsräume mit Prepaid-Budgets zur Entwicklung unkonventioneller Lösungsansätze implementiert wurden.

 

Wie relevant ist künstliche Intelligenz für meine Marke?

Die aufgezeigten Entwicklungen lassen darauf schließen, dass künstliche Intelligenz schon bald entscheidende Auswirkungen auf die Führung von Marken haben wird. Allerdings sollte bei einer Folgenabschätzung nicht außer Acht gelassen werden, dass sich die Technologie noch in einem frühen Stadium befindet und viele Fragen bislang unbeantwortet sind. Für Marken gilt es daher, den Spagat zwischen langfristigem Nutzenpotential und investorischem Risiko zu finden. Ob eine Anwendung tatsächlich einen unternehmerischen Mehrwert bietet und welchen Stellenwert die Technologie innerhalb der Organisation spielen kann, sollte dabei stets fallspezifisch erörtert werden. Je nach Größe, Geschäftsmodell und Maturität einer Marke kann eine passive, unterstützende Rolle (z.B. automatisiertes Marketing im FMCG-Bereich) oder eine aktive Rolle als zentraler Leistungsbestandteil (z.B. Ausbau des Geschäftsmodells durch Empfehlungs-Algorithmen) sinnvoll sein. Ein tiefgreifendes, strategisches Verständnis der technologischen Anwendungsbereiche ist hierfür maßgeblich.

Sie sind begeistert von künstlicher Intelligenz & den Anwendungsbereichen, die sie für Marken mit sich bringt? Als Experte in innovationszentrierter Markenführung begleiten wir Sie gerne bei der Evaluation möglicher Anwendungsszenarien.

Der Experte/ Die Expertin

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Dr. Markus Zinnbauer

Senior Partner

Markus Zinnbauer ist Senior Partner und Leiter von Vivaldi Analytics, Geschäftsbereich für Marktforschung von Vivaldi. Mit seiner tiefgreifenden und praktisch fundierten Expertise in den Bereichen der quantitativen Methoden und Markenmanagement Strategien leitet er ein umfassendes Portfolio an quantitativen Marketingprojekten.