(Wie lange) braucht es uns noch?

AI, KI, NLP, PA, KNN, Big Data, Machine Learning, Deep Learning. Und mit Digitalisierung wird auf all das ein Deckel gesetzt? All die Buzzwords klingen ein bisschen wie der Song «MfG» von den Fantastischen Vier.

Intelligente Maschinen werde noch oft mit Schach- oder Go-spielenden Computern gleich gesetzt, doch gibt es bereits heute kaum noch ein Bereich des Lebens, wo man nicht mit KI in Kontakt kommt. 77% der Internetuser nutzen bereits bewusst oder unbewusst KI-Dienste. Was bedeutet Künstliche Intelligenz und Machine Learning fürs Marketing? Für die Strategie und das Erstellen von Content? Braucht es uns noch? Und falls ja, wie lange?

Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz? Marconomy definiert Künstliche Intelligenz in ihrem Artikel «Die Ethik der Künstlichen Intelligenz» wie folgt: «Künstliche Intelligenz orientiert sich am menschlichen Intelligenzbegriff und versucht, die Erkenntnis- und Entscheidungsfähigkeit des Menschen zu imitieren. Schon heute gelingt es zumindest, KI-Systeme intelligent erscheinen zu lassen. Sie sind in der Lage, grosse Datenmengen in kurzer Zeit mit von Menschen geschriebenen Algorithmen auf Muster hin zu analysieren. Den Algorithmen kommt hierbei eine Schlüsselfunktion zu. Um die Leistungsfähigkeit von KI zu steigern, entwickelten Neurowissenschaftler und Informatiker Künstliche Neuronale Netze (KNN), die sich am biologischen Vorbild der Vernetzung von Neuronen im Gehirn orientieren. KNN sind in der Lage, sich jederzeit durch neue Informationen, die sie bei Lernprozessen ähnlich wie das Gehirn verarbeiten, neu zu vernetzen oder alte Verbindungen höher oder geringer zu gewichten oder vollständig aufzulösen.» Die Formel Machine Learning + KNN = Deep Learning heisst übersetzt: Die Maschine lernt während der Anwendung des Algorithmus und entwickelt sich dabei selbst weiter.

Text- und Bild-Erkennung, Natural Language Processing und Bots

Computer scannen Tausende von Bildern in Nullkommanichts und lernen, was auf den Bildern zu sehen ist. Und wenn man sie nur leicht irritiert, fangen sie fast wieder bei Null an.

Oft wird dabei das Panda-Gibbon-Beispiel zitiert, bei dem ein als Panda-Experte ausgebildeter Computer aufgrund eines Filters den Bären Panda mit dem Affen Gibbon verwechselt. Jedes kleine Kind erkennt noch den Unterschied, der Computer nicht mehr. In einem ähnlichen Setup verwechselt der Computer auch gerne süsse Hündchen mit Muffins oder einen Schulbus mit einem Strauss. Doch es geht schon viel mehr, wenn man nicht einfaches Machine Learning, sondern Deep Learning anwendet.

Um Text- oder Stimmerkennung geht es beim Einsatz von Bots, die gerade im Marketing immer häufiger eingesetzt werden. Auf vielen Websites wird man inzwischen überaus freundlich angequatscht, was die Bots für die Besucherin oder den Besucher tun können. So können einfache Anliegen 24/7 online geklärt werden und Vorinformationen für eine weitere Kundenbetreuung in allen möglichen Chatapplikationen bereits abgeholt werden. Immer beliebter werden Bots auch in Call-Centern wo Informationen ausgetauscht werden, einfache Tasks erledigt und der Kunde wenn nötig mit der richtigen Ansprechperson verbunden werden kann.

Bei Bots unterscheidet man grundsätzlich, ob es sich um einen Bot handelt, der punktuell für eine Kampagne eingesetzt wird oder permanent im Einsatz ist, um Aufgaben im Marketing oder Verkauf zu automatisieren. Dies hat Auswirkungen auf die Konzeption von Bots bezüglich Zielgruppen/Buyer Personas und Zielen.

Spracherkennung und -verarbeitung (auch NLP oder Natural Language Processing) werden auch in Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant/Duplex immer wichtiger. Bekannt unter anderem für Fragen und einfache Tasks oder als Google Duplex, der im Restaurant einen Tisch reserviert oder beim Coiffeur einen Haarschnitt ordert. Ob die Frisur dann immer so sitzt wie gewünscht, darf heute noch bezweifelt werden, werden doch ein Viertel der Google Duplex-Anrufe noch von Menschen übernommen.

Sicherheitsbedenken, die beispielsweise beim Einsatz von Spracherkennung bei Finanzdienstleistern oder Krankenkassen auftauchen, nehmen durch eine immer besser funktionierende Stimmerkennung ab. So kommt zum Schutz von Nutzerdaten nach dem Finger- und Gesichtsabdruck der Stimmabdruck zunehmend zum Einsatz.

Content erstellen

Wenn ein Quakebot aufgrund eines Datenfehlers nicht gerade irrtümlich über ein Erdbeben in Kalifornien berichtet, schreiben Roboter bereits erstaunlich gute Texte – die Menschen sogar gefallen und sie oft auch nicht mehr merken, dass sich hier eine Maschine ins Schreibzeug gelegt hat. Roboter schreiben unermüdlich über das Wetter, über Sport, Finanzen und Unternehmen sowie immer weitere Themen. Doch nicht nur Journalisten geraten in Bedrängnis, auch Schriftsteller kann es treffen: Da George R.R. Martin den sehnlichst erwarteten Teil von Game of Thrones «The Winds of Winter» noch immer nicht veröffentlicht hat, hat ihn ein grosser Fan der Serie gleich selbst mit Hilfe von neuralen Netzen schreiben lassen. Das Ergebnis soll durchaus lesenswert sein.

Und das Marketing? Dass Roboter immer besser Texte schreiben können, wissen wir ja nun bereits. Doch damit nicht genug, KI macht selbst vor der «Königsdisziplin» des Marketings nicht halt, wie ein komplett von KI entwickelter Werbespot von Lexus zeigt. Man lässt einen Computer ein Archiv mit in Cannes ausgezeichneten Werbefilmen durchforsten und siehe da, das Ergebnis ist nicht dümmer als der Schnitt von menschengemachten Werbefilmen. Kleiner Scherz ;). Noch einen Schritt weiter geht Netflix, das aufgrund der Kenntnis der Vorlieben seiner Nutzerinnen und Nutzer on-the-fly individuelle Trailer ausspielt.

Content verbreiten – Marketing Automation und Programmatic Advertising

Marketing Automation automatisiert Marketingprozesse und bedient sich verschiedener Systeme wie CRM, Web-Analyse, E-Mail- und Social Media-Marketing sowie Retargeting mittels Suchmaschinen und Plattformen. Unabdingbar dafür sind das Sammeln und Strukturieren von Daten und ein leistungsstarkes CRM. Denn KI im Marketing braucht Big Data.

Und wie hilft uns Programmatic weiter? «Mit Programmatic Advertising ist der vollautomatische Ein- und Verkauf von Werbeflächen in Echtzeit gemeint. Die programmatische Werbeausspielung versetzt uns in die Lage, die Merkmale eines Besuchers in jenem Moment zu prüfen, in dem er eine Website aufruft. Binnen Millisekunden wird auf Basis der vorliegenden Daten entschieden, ob ein bestimmter User unsere Targetingkriterien erfüllt. Beim bisher üblichen Umfeld-Targeting schliessen wir vom Content bestimmter Seiten auf den User und seine Interessen. Die Programmatic-Ära eröffnet dem Display Marketing die Möglichkeit eines wirklich userzentrierten Targetings.» fasst die Werbewoche zusammen.

Content-Strategie

Roboter schreiben Texte, Bots reden mit unseren Kunden, Profile entscheiden, wo unsere Werbung online platziert wird, E-Mail-Software betreibt personalisierte E-Mail-Kommunikation, Portale strahlen individuelle Trailer aus. Was gibt es denn für den Marketeer noch zu tun?

Der Gründer von Starmind, Pascal Kaufmann, fasst die Konsequenz von Künstlicher Intelligenz ganz allgemein zusammen: «As technology gets commodity, the Human Factor gets key.» Aktuell ist der Mensch noch besser, was kreative Prozesse anbelangt. Zudem ist er in der Entwicklung und Steuerung von vielschichten Strategien im Vorteil. Wer bestimmt die Zielgruppen, wer bestimmt Moods und Emotionen? Und als Quintessenz: Wer möchte nur mit Maschinen interagieren? Sowohl in der Entwicklung einer Strategie als auch im täglichen Umgang mit Unternehmen? Gewisse Jobs werden verschwinden, neue werden entstehen. Das ist auch der Tenor im Marketing, wenn es um Digitalisierung geht.

Es ist beeindruckend, wie sich KI entwickelt und welche Möglichkeiten sich auch im Marketing damit ergeben.

Aber eben, nobody is perfect:

Posthumanes Marketing versus Human Bots

Es gibt immer mehr Assistenten und immer mehr Daten über (potentielle) Kunden. Beispielsweise im Smart Home. Der Kühlschrank merkt, dass keine Milch mehr da ist und bestellt sie gleich online in der passenden Menge, da er weiss, wie viel Milch im Haushalt gebraucht wird. Was hat der Mensch noch damit zu tun? Bewegen wir uns im Bereich von Alltagsgütern in Richtung «Posthumanes Marketing»? Der Konsument würde damit auf den Kaufprozess von Gütern, die mit wenig Emotionen verbunden sind, immer weniger Einfluss nehmen. Daten über den Konsumenten würde damit noch wichtiger, Plattformen wie Amazon gewinnen weiter an Bedeutung. Der KI-, Data- und Marketing-Spezialist Peter Gentsch stellt sogar provokativ in den Raum: «Wird Kunden-Kommunikation entemotionalisiert bzw. gar überflüssig?»

Wir automatisieren Dinge, nutzen digitale Assistenten und schaffen Roboter. Das Überraschende dabei – all diesen Dingen geben wir einen menschlichen Touch. Roboter schauen menschlich aus. Bots trainieren wir, menschlich zu wirken mit Denk-Pausen und Uuhs und Ähhs während sie mit uns sprechen und Voice-Interfaces beispielsweise beim E-Autohersteller Nio schauen uns mit lieben Kulleraugen an.

In diesem Sinne: «Human Factor gets key» oder um es mit den Worten von Carsten Rath zu betonen: «Für Herzlichkeit gibt’s keine App» (Service-Excellence in digitalen Zeiten).

Wir freuen uns, mit Ihnen über Ihre Marketing-Strategie zu sprechen. Und wo sinnvoll selbstverständlich immer effizient zu sein und zu automatisieren.

Raphael Imhof
https://c-hochzwei.com/raphael-imhof/
Beitrag erstellt 17

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Beginne damit, deinen Suchbegriff oben einzugeben und drücke Enter für die Suche. Drücke ESC, um abzubrechen.

Zurück nach oben