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„Mit Hilfe künstlicher Intelligenz schaffen wir Mehrwerte für Unternehmen“

Mehr und mehr werden die bisher gängigen Vertriebsmodelle durch personalisierte digitale Anwendungen, digitale Sprachassistenten und die Anbindung von Hardware rund um das Internet der Dinge revolutioniert. Die datengetriebene Wertschöpfung eröffnet dabei große Chancen für ein optimiertes Kundenangebot und ein noch effizienteres Unternehmensmanagement.


 

Was sich dahinter verbirgt und wie es genau funktioniert, darüber sprachen wir mit Daniel Rebhorn und Andreas Schwend, den beiden Gründern und Geschäftsführern der diconium GmbH. Das 800 Mitarbeiter starke Unternehmen mit Stammsitz in Stuttgart sowie Niederlassungen in Berlin, Hamburg, Karlsruhe, Bangalore, Detroit, Peking, Lissabon, London, San José und den Vereinigten Arabischen Emiraten ist darauf spezialisiert, Unternehmen aller Branchen bei der Transformation zu erfolgreichen digitalen Geschäftsmodellen zu unterstützen.

Von der Strategieberatung über Consulting, der Optimierung der so genannten User-Experience, der Einführung der richtigen Technologie und dem Online-Marketing bis hin zur laufenden Betreuung der Geschäftsmodelle.

top: Alle Welt spricht von künstlicher Intelligenz. Wie intelligent ist sie denn tatsächlich?

Rebhorn: Darüber ließe sich in der Tat trefflich streiten. Eines ist aber klar: Künstliche Intelligenz erleichtert uns den Alltag und kann in fast jedem Wirtschaftszweig zum wahren Umsatzmotor werden. Denken Sie an den Aktienhandel, bei dem Entscheidungen in Sekundenschnelle getroffen werden könnten. Oder an die Medizin, wo Diagnosen dank des automatischen Abgleichs mit unzähligen Referenzen keine Interpretationssache mehr sein werden. Spätestens bei der Personalsuche und Buchhaltung darf sich jedes Unternehmen angesprochen fühlen.

 

top: Im Vertrieb und im Kundenbeziehungsmanagement sorgt diese Technologie schon länger dafür, dass die richtigen Leute zur richtigen Zeit am richtigen Ort angesprochen werden. Wie funktioniert das genau?

Schwend: Erfolgreiches digitales Marketing basiert auf sogenannten Userdaten. Diese müssen „lediglich“ gesammelt, interpretiert und in wirksame Maßnahmen übersetzt werden. Das hört sich einfach an, erfordert aber doch einen nicht unbeträchtlichen Aufwand und eine Menge Know-how. Denn gutes digitales Marketing ist quasi die Quadratur des Kreises, schließlich will man möglichst viele potenzielle Kunden gleichzeitig ansprechen. Und dann muss man mit jedem User so reden, als wäre nur er allein gemeint.

Die Herausforderung: Um eine Message perfekt auf den User zuzuschneiden, muss man ihn sehr genau kennen. Und vor allem muss man wissen, welche seine Bedürfnisse im jeweiligen Moment sind. Für eine effektive Personalisierung ist darum eine Vielzahl an Data-Points erforderlich. Und es braucht die Technologie und Expertise, die gesammelten Informationen auszuwerten, zu interpretieren sowie in effektive Maßnahmen zu übersetzen. Nur dann hat Big Data auch die gewünschte Wirkung.

 

top: In der praktischen Anwendung dürften sich aber mit Sicherheit viele Unternehmen immer noch schwer damit tun, aus Daten konkrete Handlungen für ihr Marketing abzuleiten.

Rebhorn: Das stimmt. Wenn Big Data daher die erste Zündstufe der intelligenten Automation war, dann ist die Analyse durch künstliche Intelligenz Stufe Nummer zwei. Mit Hilfe von Digital Analytics zeigen wir unseren Kunden, wie sie relevante User-Daten sammeln und nutzbar machen. Gemeinsam mit ihnen entwickeln wir dann eine interagierende Multi-Channel-Content-Strategie für ihre B2B- oder B2C-Kampagne und setzen diese automatisiert um. Intelligente Machine-Learning-Technologien optimieren dabei stetig die Kundenansprache und verbreiten die jeweilige Message damit umso effektiver.

Schwend: Zu diesem Zweck beginnt unsere Arbeit stets mit der Bestimmung des digitalen Reifegrads eines Unternehmens. Dieser zeigt an, welche Stufe ein Unternehmen auf der Treppe zur Marketing-Automation in Bezug auf die implementierten Tools, Strategien und Prozesse bereits erklommen hat. Diese anfängliche Einschätzung ist ein wichtiger Ausgangspunkt, um die weiteren Vorgänge bis hin zur Marketing-Automation realistisch definieren zu können.

Im Bereich der B2B-Marketing-Automation geht es dann vor allem um den Kundenlebenszyklus und die Kundenbeziehung, bei der B2C-Marketing-Automation liegt der Fokus auf der Markenbekanntheit sowie dem Produkt an sich.

 

top: Welche Rolle spielen hierbei die sogenannten Machine-Learning-Algorithmen?

Rebhorn: Sie sind von zentraler Bedeutung, denn sie lernen, die während eines Unternehmensprozesses erzeugten Daten und Ablaufmuster automatisiert zu erfassen. Mit der Integration zusätzlicher Datensensoren erkennt die Maschine auch Anomalien in diesen Datenmustern. Zum Beispiel „sagt“ die Maschine Bescheid, dass in 3 Wochen eine Instandhaltung mit der aktuellen Planung notwendig sein wird oder die aktuelle Lieferzeit aufgrund von Engpässen nicht erreichbar ist.

Diese Erkenntnisse lassen sich vollautomatisiert in die e-Commerce-Plattformen integrieren, um sie den Kunden in Echtzeit zu kommunizieren. Langfristig erhöht sich dadurch die Kundenbindung, außerdem verbessert sich die Prognose von Bedarfsspitzen. Dadurch ist es wiederum möglich, das Sortimentsmanagement und das Distributionsmodell effizienter zu steuern.

 

top: Ist auch die Bilderkennung Teil Ihrer Beratung?

Schwend: Auf jeden Fall, denn Objekte und deren Eigenschaften in Fotos zu verstehen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Smartphone-Nutzer generieren pro Tag Milliarden an Fotos weltweit und bilden damit natürlich auch Marken in Milieus und Kontexten ab. Künftig erkennen Anwendungen wie Google Lens die Objekte in diesen Fotos und reichern diese mit Suchmaschineninformationen automatisch an. Die maschinelle Auswertung, in welchem Kontext die betreffende Marke erfasst wird, eröffnet damit ein enormes Potenzial für die Markenentwicklung.

 

top: Messen Sie für Ihre Kunden auch die Performance der Online-Marketing-Maßnahmen?

Rebhorn: Klar, denn ungezielt Marketing zu betreiben, ist wie mit Kanonen auf Spatzen zu schießen. Tools, die wir beim Performance-Marketing einsetzen, sind zum Beispiel Suchmaschinenoptimierung, E-Mail-Marketing sowie Affiliateoder Paid-Marketing. Mit Hilfe spezieller Kennzahlen schaffen wir so die nötige Transparenz.

 

Artikel von www.top-magazin.de/stuttgart