KI im Marketing
"Wir werden vom Mad Man zum Math Man"
Bild: Prof. Dr. Claudia Bünte
04.10.2023 - Mit dem zunehmenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz werden die Aufgaben im Marketing anspruchsvoller. Die konkrete Aufgabenteilung wird auch ein Kraftakt für die Führungskräfte, erklärt Prof. Dr. Claudia Bünte, Expertin für digitale Markenführung, Marketing und KI, im Gespräch mit ONEtoONE. Wie gut es gelingt, die Abteilungen und Mitarbeitenden KI-fit zu machen, wird die Spreu vom Weizen trennen.
von Christina Rose (Interview)
ONEtoONE: In Ihrer Studie "Künstliche Intelligenz im Marketing" ist eines der zentralen Ergebnisse: KI ist kein Spielzeug mehr, weder im Unternehmen noch im Marketing. Und Unternehmen planen auch ihre Investitionen in KI zu erhöhen. Aber wofür genau?
Claudia Bünte: Diese Frage haben wir auch in der Studie gestellt, die in der vierten Welle durchgeführt wurde. Der Einsatz von KI zieht sich durch alle Marketingbereiche: Kundenverstehen (Consumer Insights), Strategie, Offer (Produkt- und Preisentwicklung) und Umsetzung (Werbung und Vertrieb) sowie Messung der Performance. Die MarketingexpertInnen sehen in allen Bereichen Anwendungsfelder für KI und wollen auch in allen Bereichen massiv mehr umsetzen.
Schon heute wird KI in zwei Bereichen intensiv genutzt: zum einen dort, wo es viele Daten gibt, wie Consumer Insights. Hier hilft KI zum einen, ein tiefes Verständnis für Kundenbedürfnisse zu entwickeln, indem sie unstrukturierte Daten analysiert. Zum anderen in der Umsetzung, also Marketing und Vertrieb. Und hier besonders in der Werbung, weil auch dort viele Daten vorhanden sind: Worauf klicken Menschen? Wo schauen sie hin? Was kaufen sie anschließend online? Neben vielen Daten ist in der Werbung auch viel Budget vorhanden.
Ich habe selbst verschiedene Firmen und Marken geführt, unter anderem war ich bei Volkswagen global für die Markenstrategie, bei Coca-Cola in Europa für die Markenmessung verantwortlich. 80 Prozent des Marketingbudgets bei Großunternehmen gehen in die Werbung, das heißt es lohnt sich hier auch der Einsatz von KI, weil man sehr schnell Effizienz und Effektivität heben kann.
Im Gespräch mit Marketingabteilungen höre ich immer wieder, dass Aufgaben komplexer und umfassender werden. Man hat aber in den seltensten Fällen mehr Ressourcen zur Verfügung - sprich: KollegInnen. Die Pro-Kopf-Belastung wird höher. Gleichzeitig ist KI für viele noch eine Hemmschwelle, die sie nicht überschreiten. Wobei kann KI diesen Unternehmen helfen?
Acht von zehn in unserer Studie befragten MarketingmanagerInnen sagen, dass KI sie in ihrer Arbeit effektiver und effizienter macht. Dann wäre KI gewissermaßen die Eier legende Wollmilchsau - zumindest in der Annahme. KI kann auf jeden Fall in der Datenanalyse und Mustererkennung helfen. Man gelangt also meist zu neuen Erkenntnissen, wenn man eine KI einsetzt.
Zudem ist das Einsatzfeld von KI sehr breit. Vor allem bei Texten und bei der Bildbearbeitung beschleunigt KI die Arbeit deutlich. ChatGPT, CopyAI oder Neuroflash probieren immer mehr im Textbereich aus. Bei Bildern wird viel Dall:e, Midjourney oder Canva ausprobiert.
Als Beispiel mal ein Anwendungsfall: Stellen wir uns vor, jemand braucht für LinkedIn jeden Tag drei Posts mit Content aus dem Bereich, für den sein Unternehmen steht. Wenn eine geschulte Person diese Posts selbst schreibt, braucht sie vielleicht zwei Stunden. Arbeitet sie dagegen mit einer Text-KI, reduziert sich die Zeit fürs Briefen ("Prompten") und Kontrollieren der Ergebnisse auf 45 Minuten. Die Person muss also immer noch selbst tätig sein, aber die KI kann im ersten Schritt schon viel Arbeit abnehmen. Das Gleiche gilt für Bildbearbeitung und Marktforschungsanalysen. Es gibt also ein breites Spektrum an Aufgaben, die wir bisher komplett selbst erledigt haben und jetzt an gut funktionierende Tools delegieren können.
In diesem Zusammenhang treibt die Mitarbeitenden zwei Sorgen um: Komme ich überhaupt noch hinterher? Habe ich die Fähigkeit, mit diesen Tools umzugehen? Wie geht das? Und: Macht mich die KI unter Umständen arbeitslos?
Überforderungsgefühle sind derzeit ganz normal und auch durchaus berechtigt. Denn bei ChatGPT verhält es sich ähnlich wie bei Übersetzungsprogrammen: Die richtigen Profis werden sie nicht ersetzen, denn Profis, die auch mit zwischenmenschlichen Nuancen übersetzen, sind nicht ersetzbar. Der Punkt ist aber: Bei 80 Prozent der Alltagsanwendungen reichen heute schon diese Übersetzungsprogramme aus und in Zukunft sind die Bilder und Texte einer KI in 80 Prozent der Praxisanwendungen ebenfalls gut genug.
Die restlichen 20 Prozent brauchen menschliche Profis. Nun könnte man denken, dass die Menschen, denen jetzt 80 Prozent der Aufgaben fehlen, in Zukunft nichts mehr zu tun haben. Weit gefehlt: Wir werden in Zukunft nicht alle arbeitslos, aber wir werden andere Dinge tun - und höherwertige Aufgaben übernehmen.
Sprechen wir doch mal konkret über Aufgaben im Marketing: Was kann man automatisieren? Und an welchem Punkt stehen Unternehmen?
Überall da, wo standardmäßig und regelmäßig Dinge passieren, kann eine KI helfen: im Marketing bei Texten und in der Bildbearbeitung, bei Pretests und der Marktforschung. Tools, wie Affectiva. Midjourney, Nightcafe oder Canva sind da sehr hilfreich, aber natürlich immer nur so gut, wie derjenige, der sie bedient.
Wir sehen in unserer Studie, dass die Einzel-Spezialanwendung von KI in den Firmen zurückgeht, das heißtUnternehmen haben sich anfangs selbst etwas programmieren lassen. Das nimmt gerade signifikant ab. Es wird also nicht mehr Geld investiert, um eine eigene KI-Lösung zu entwickeln, sondern zunehmend SaaS-Tools genutzt.
Wie geht das weiter? Momentan sind diese SaaS-Tools fast ausschließlich Insellösungen, das heißtChatGPT für Text und Recherche, Canva für Bild, Colossyan für Bewegtbild, und Neuroflash für Spezialtexte auf LinkedIn etc. Die Unternehmen jonglieren sozusagen mit unzähligen Bällen. Als AnwenderIn muss man also verschiedene Tools kennen und damit arbeiten können. Das bedeutet, dass man auch Fehler sehen können muss. Als Beispiel: Wenn ich ChatGPT eine Matheaufgabe stelle, kommt da Murks raus. Die Anwendung kann nicht rechnen, weil sie dafür nicht ausgelegt ist. Man muss also jedes Tool zweckentsprechend anwenden können.
Aber die Tools werden nicht auf Dauer Inselangebote sein. Die Einzelanwendungen werden sich in Richtung Plattform entwickeln, um alle Anwendungsfälle im Marketing abdecken zu können - gewissermaßen eine Adobe oder Salesforce mit KI. Midjourney, Nightcafe etc. werden versuchen, sich zu erweitern, was man jetzt teilweise schon sieht. CopyAI beispielsweise ist ein Textgenregierungstool, das ursprünglich auf Textgenerierung für Marketinganwendungen spezialisiert war und das sich aktuell bewusst gegen ChatGPT positioniert, indem sie sagen, man könne mit CopyAI auch recherchieren, und zwar besser als mit ChatGPT, weil ihren Ergebnissen tagesaktuelle Internetrecherchen zugrunde lägen, während ChatGPT (zum Redaktionsschluss) in der Basic-Variante 3,5 "nur" auf Internetdaten bis September 2021 fußt. Und Neuroflash war ursprünglich eine eigens programmierte KI-Anwendung, nun bietet sie auch eine API für ChatGPT an. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Die Frage wird sein: Was ist fürs Marketing End-to-End nötig? Anbieter werden entsprechende Funktionen schrittweise integrieren. Für Anwendende wird der Markt in Zukunft übersichtlicher.
Wo sind Grenzen für den Einsatz von KI und wie verändert das die Aufgaben im Marketing?
Im Bereich Strategie wird es noch auf längere Sicht kaum KI-Anwendung geben. Andersherum formuliert: Damit eine KI eine gute Strategie entwerfen kann und keine Standardlösung anbietet, braucht sie sehr viele Daten - beispielsweise zehn Millionen Strategien von allen möglichen Unternehmen, um daraus abgeleitet sagen zu können, was für die eingegebenen Kriterien die richtige Strategie sein könnte. Aber kein Unternehmen veröffentlicht freiwillig die eigene Unternehmensstrategie, sodass in diesem Bereich eine KI nicht ausreichend lernen und nicht helfen kann. Deshalb klopfen viele Unternehmen ihren Mitarbeitenden jetzt ja gerade auf die Finger, wenn sie ChatGPT nutzen und dabei ohne groß darüber nachzudenken, quasi aus Versehen die eigene Unternehmensstrategie preisgeben, indem sie die KI füttern, um "besser formulierte" Strategie-Texte zu erhalten.
Google hat seine eigenen Mitarbeitenden beispielsweise aufgefordert, die eigene Strategie nicht per Bard zu optimieren. Samsung hat ebenfalls die eigenen MitarbeiterInnen instruiert, keine Strategietexte via generativer KIs zu optimieren. Viele große Unternehmen werden da gerade wach, kleinere noch nicht so. Es gilt, die Mitarbeitenden zu sensibilisieren, damit vertrauliche Informationen nicht auf Servern landen, die man nicht kontrollieren kann.
Im Bereich Strategie werden Marketingagenturen also auch noch künftig viel zu tun haben. Die Beratung, was gutes Marketing ist, wie man Konsumierende interessiert und wie das in die Unternehmensstrategie passt, sind alles Themen, die eine KI nicht gut kann.
Wie bereit sind Unternehmen überhaupt schon für KI - Stichwort Daten?
Ich sehe hier drei zentrale Entwicklungen:
1. Unsere Annahme in unserer Studie 2016 war: Je jünger ein Unternehmen, umso KI-affiner ist es. Je jünger die Mitarbeitenden und je größer ein Unternehmen, umso affiner. Diese Annahmen haben sich als nicht zutreffend erwiesen. Ausschlaggebend ist, wie technologieaffin das Unternehmen und vor allem die Mitarbeitenden und damit auch die Führungskräfte sind. Gibt es zu viele KI-SkeptikerInnen, hat man keine Chance - egal, wie viele Daten man hat und wie viel Geld man dafür in die Hand nimmt.
2. Die Anzahl der SkeptikerInnen unter den MarketingmanagerInnen betrug 2017, in der ersten Welle unserer Studie, über ein Viertel. Dieser Anteil ist jetzt in der vierten Welle der Studie unter zehn Prozent, also deutlich gesunken. In der Marketingpraxis heißt das, dass die Marketingschaffenden interessierter werden, weniger Angst haben, dass dadurch Arbeitsplätze wegfallen und mehr Ahnung haben, weil sie in der Praxis auch schon mit KI zu tun hatten. Zudem schleicht sich KI in unseren Alltag ein, ohne dass wir das wahrnehmen. Wir haben übrigens dazu auch einen Selbsttest entwickelt, welcher KI-Manager-Typ man ist:
www.kaiserscholle.com/ki-typomat
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Bild: www.kaiserscholle.com/ki-typomat
Mit dem KI-Typomat, einem Online-Selbsttest, kann man anhand von sechs Fragen ermitteln, welcher KI-Manager-Typ man ist. Es gilt, Zustimmungswerte zu auf einer Skale von 1(überhaupt nicht) bis 7 (voll und ganz) zu geben:
1. Künstliche Intelligenz wird uns helfen, Kunden besser zu verstehen.
2. Der Analyst im Marketingteam wird an Wichtigkeit gewinnen.
3. KI schafft neue Arbeitsplätze im Unternehmen.
4. KI wird Arbeitsplätze im Marketing vernichten.
5. Marketing wird in Zukunft KI nutzen, um Produkte und Services zu entwickeln.
6. KI nimmt dem Marketing lästige Routineaufgaben ab.
www.kaiserscholle.com/ki-typomat
3. Bei den Mitarbeitenden trennt sich die Spreu vom Weizen: KI ist auch nur ein Werkzeug, das nur hilfreich ist, wenn man es richtig einzusetzen weiß. Man braucht Mitarbeitende, die die Skills haben, das auch einsetzen zu können. Und man braucht Daten. Wenn man die nicht hat, ist KI das falsche Werkzeug. Es gibt durchaus auch Alternativen, denn nicht jede Problemstellung kann man mit KI lösen. Stehen die nötigen Daten nicht zur Verfügung, nutzt KI nichts und man schießt mit Kanonen auf Spatzen.
Welche neuen Aufgaben und Fragen entstehen durch den Einsatz von KI? Wer hat hier maßgeblich den Hut auf?
Gerade beim Thema Skills sind laut unserer Studie viele Führungskräfte aufgewacht. 62 Prozent der Befragten sagen, dass die Skills im Umgang und Einsatz der KI die große Herausforderung sind. Das haben momentan alle Führungskräfte vor der Brust: Man hat ein Tool und Daten, aber wem hängt man das Thema um? Was muss derjenige können und zu welchen Schulungen schicke ich ihn oder sie? Was ist mit Datenschutz: Was darf ich überhaupt?
Jeder, der im Marketing arbeitet, hat mit Bild und Text zu tun. Hierbei ergeben sich ganz neue juristische Problemstellungen. Als Beispiel: Ich habe mir ein Bild bei Canva machen lassen, aber darf ich das überhaupt veröffentlichen? Denn Urheberrechte werden hier viel komplizierter. Wer hat das Recht am Bild? Denn mit der KI kommt ein neuer Player ins Gefüge, eine KI ist nicht einfach nur ein Pinsel. Bei einem Pinsel ist klar, dass der keine Rechte am Bild hat, mit dem es gemalt wurde. Bei einer Software gestützten KI gilt das nicht unbedingt.
Sie betonen in ihrer Studie, dass der Faktor Mensch zentral im Umgang mit KI ist. Wofür genau?
Der Faktor Mensch ist deshalb wichtig, weil eine KI auch unbeaufsichtigt lernen kann und läuft. Es kann dabei auch ziemlich viel Unsinn herauskommen. In der Vergangenheit gab es dazu schon viele Beispiele mit Diskriminierung, Rassismus etc. Das Ergebnis kann auch einfach falsch sein, beispielsweise wenn man ChatGPT rechnen lässt. ChatGPT sagt nicht, dass es etwas nicht kann, sondern gibt immer die wahrscheinlichste Antwort auf Basis früherer Daten. Und das ist in Mathe nicht immer richtig. Es kann daher nur ein Mensch herausfinden, ob die Antwort nur wahrscheinlich oder tatsächlich richtig ist.
Der Mensch ist also wichtig, weil nur der überprüfen kann, ob für seine Anwendung das Ergebnis auch sinnvoll und richtig ist. Diese Fähigkeit hat nur der Mensch.
Wie verändern sich damit die Aufgaben der Menschen?
Wir kommt vom Selbermachen zum Managen des Ergebnisses. Also weg vom "Ich kann ja alles selbst" hin zu "Ich muss delegieren, richtig briefen, übersetzen und überprüfen". Die Aufgaben werden anspruchsvoller.
Schulung ist also wichtig, weil der Mensch entscheidend ist: Eine KI kann das Ergebnis nicht beurteilen, das kann nur ein Mensch. Das erfordert, dass man es selbst kann: Man muss texten können, um gute Texte zu erkennen. Und man muss in der Lage sein, vom Selbermachen ins Managen zu kommen: Das ist ein völlig anderes Skillset, wie jeder weiß, der mal selbst MitarbeiterIn im Team war und dann TeamleiterIn wurde. Das ist mehr als Prompten, es ist Planen, Briefen ("Prompten") und Überprüfen der Ergebnisse.
Und wir bekommen viel mehr Inhalte dazu, die wir immer schneller ausspielen müssen: Früher - vor etwa fünf Jahren - hat man als Marketingverantwortliche/r mit der Agentur eine Kampagne entwickelt. Dann wurde einmal alles getextet und ausgespielt. Das war auf ein Jahr hin geplant. Jetzt muss man innerhalb eines Tages mehrfach den Content wechseln, damit es interessant für die NutzerInnen ist und die Marke relevant bleibt. Wir haben also einfach für alle einen höheren Wasserstand im Marketing, wir bekommen immer mehr Aufgaben dazu, weil die KundInnen immer anspruchsvoller werden, denn die erwarten neuerdings, dass 24/7 alle Angebote, alle Inhalte und alle Antworten auf jede Frage zur Verfügung stehen. Das können Sie im Marketing nur noch mit KI-Tool-Unterstützung schaffen. Auch deshalb werden wir im Marketing nicht arbeitslos werden.
Wie werden sich die Marketingabteilungen selbst verändern?
Die gute Nachricht: Die Angst vor dem Arbeitsplatzverlust sinkt, es herrscht Zuversicht in Bezug auf die Zukunft der Marketingabteilungen. Und das ist auch eine realistische Einschätzung: Hier kommen drei Elemente zusammen:
Erstens werden wir im Marketing neue, eher datenfokussierte KollegInnen brauchen. Ich war mal strategische Planerin in einer internationalen Werbeagentur. Man war in diesem Bereich hochkreativ, arbeitete aber nicht unbedingt ausgiebig mit Zahlen. Das muss und wird sich ändern: Es werden zusätzliche Menschen für das Thema Zahlen, Daten, Fakten dazu kommen, um ein umfassendes Verständnis zu haben, Studien und KPIs auszuwerten, A/B-Tests aufzusetzen, etc.. Es nutzt nichts, wenn diese Mitarbeitenden in IT- oder getrennten Marktforschungsabteilungen sitzen. Man braucht sie im Marketing. Ein bisschen müssen wir außerdem alle vom "Mad Man" zum "Math Man" werden.
Zweitens werden wir schneller mehr anbieten müssen, wie ich eben schon beschrieben habe. Wir werden einen weiteren Anstieg der Inhalte und Leistungen sehen, die wir immer schneller immer anspruchsvolleren KundInnen offerieren müssen. Um konkurrenzfähig zu bleiben, bleibt Unternehmen im Grunde gar nichts übrig, als manche Aufgaben an die KI abzugeben, wie beispielsweise das Verfassen von Produkttexten.
Drittens werden die meisten von uns, wie gesagt, um hochwertigere Aufgaben kümmern, Managen statt selber Machen.
Wer also meint, seine Marketingabteilung reduzieren zu können, wenn er KI Tools einführt, ist auf dem Holzweg. Denn die müssen auch verstanden und bedient werden.
Wie werden sich die Aufgaben inhaltlich zwischen Mensch und KI verteilen?
Bei manchen Themen, die beispielsweise schambehaftet sind oder wenn die schiere Zahl an Informationen ausschlaggebend ist, wird KI das Mittel der Wahl. Als Beispiel: Ein Arzt analysiert in seinem Arbeitsleben vielleicht 10.000 Röntgenbilder, eine KI schaut sich parallel zehn Millionen Bilder an und kann daher eine bessere und genauere Diagnose stellen. Viele Menschen lassen eine solche Analyse daher lieber von einer KI erstellen. Der Mensch ist aber wichtig, wenn es darum geht, diese Analyse und die Konsequenzen zu besprechen. Eine KI hilft in vielen Bereichen mit Zahlen, Daten, Fakten, um auch Verdecktes zu entdecken. Aus Zielgruppensicht gibt es aber viele Bereiche, bei denen man mit einem Menschen sprechen möchte. Es wird immer eine Symbiose sein: Die KI wird assistieren, der Mensch wird managen und entscheiden.
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