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ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ S E I T E 1 2 S E I T E 2 0 S E I T E 2 6 S E I T E 3 9 S E I T E 4 1 S E I T E 4 5 S E I T E 4 9 S E I T E 5 2 4 . m o c o t o h p k c o t s i / j t i s n o m © : d l i B

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ DAT E N F Ü R DA S MARKETING First-Party-Daten zu generieren ist eine Herausforderung, der sich Marketer verstärkt widmen müssen. Rabatte reizen, Service leistungen sind weniger attraktiv. Das wollen deutsche Verbraucher- *innen für Ihre Daten. % 50 % Rabatte auf die Preise des Unternehmens WELCHE DATEN WÜRDEN SIE E INEM UNTERNEHMEN ÜBERL ASSEN – ZUM BE ISPIEL FÜR E INEN R ABAT T AUF E INE WARE? % 72 % (72 %) 70 % (73 %) N A M E E - M A I L A D R E S S E G E B U R T S D AT U M T E L E F O N 47% (47 %) 39% (52 %) 29% (21%) 47% Sachprämien und Warenzugaben 34 % Zusätzliche Treuepunkte bei Bonusprogrammen 18 % Privilegierten Kundenstatus 14 % Teilnahme an Gewinnspielen 13 % Serviceleistungen 6 % Wissen Quelle: EOS / Kantar, Was sind Daten wert? FA M I L I E N S TA N D 21% (35 %) 2020 (in Klammern 2019) 4% (9%) A B G E S C H LO S S E N E V E R S I C H E R U N G 3% (8%) G E H A LT 2 % (6 %) A R B E I TG E B E R 1 % (3 %) N A M E N D E R A N G E H Ö R I G E N 8 % (9 %) K E I N E D E R G E N A N N T E N H O B B Y S 15% (26 %) Z A H L D E R K I N D E R 12% (24 %) P E R S Ö N L I C H E I N T E R E S S E N 10 % (21%) S E X U E L L E O R I E N T I E R U N G 6 % (11%) 6 . m o c o t o h p k c o t s i / y h p a r g o t o h p S © I : d l i B

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ MARKE TING OHNE COOKIES – EIN BAUPL AN v o n S e b a s t i a n H a l m Der Stern des Cookies sinkt – und viele Firmen machen vor, wie man nicht damit umgeht. Ein Strategie-TÜV für Cookie-freie Werbe- strategien: Was klappt, was muss scheitern – und wie findet man Kunden, ohne teure Datenschutzsünden zu begehen? . m o c o t o h p k c o t s i / y r e g a m _ S K N © I : 8 d l i B

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ Display-Marketing und vor allem die Affiliate-Branche. Denn der BGH hat sich praktisch nicht zum Punkt des „berechtigten Interesses“ geäußert. Diese Formulierung geht auf Art. 6 Abs. 1 der DSGVO zurück und wird von allen hier gerade genannten Geschäftsmodellen wie ein Schutz- schild vor sich gehalten. Doch der BGH hat eben nicht gesagt, dass die- ses Interesse eine Rechtfertigung ist. Das Gericht hat es nur (noch) nicht explizit abgelehnt oder ausdrücklich als Cookie-Rechtfertigung bestätigt. Damit befindet sich jedes Ge- schäftsmodell, das sich auf das be- rechtigte Interesse beruft, nun in einem Schwebezustand. Einerseits steht damit nur eine erfolgreiche, höchstrichterlich entschiedene Klage zwischen der Existenz von Affiliate-Marketing und dessen Aus. Andrerseits wird auch kaum eine Fanpage in Deutschland juristisch haltbar betrieben, und es passiert praktisch nichts. Oder anders gesagt: Wer „berechtigstes Interesse“ glaub- haft machen kann, steht immer noch auf unsicherer Grundlage. Die Cookie-Risiko-Analyse verschiedener Geschäftsmodelle E-Commerce: Alles, was man an Cookies für einen Kaufvertrag in einem Shop braucht (Warenkorb, Checkout), ist juristisch sicher – was darüber hinausgeht aber nicht. Was sich der/die Kunde/in angesehen hat, woher er/sie kam und wie lange sie/ er wo in meinem Shop war, bedarf der ausführlichen und dokumentier- ten aktiven Einwilligung. Display-Advertising: Hat sich bisher auf berechtigtes Interesse gestützt, befindet sich aber nun im expliziten Schwebezustand. Wer berechtigtes Interesse nicht nach- weisen kann, darf keine Cookies setzen Entscheiden sich Verbraucher zu einer Klage, die sie durch alle Instanzen füh- ren, kann sich die Branche warm an- ziehen. Denn laut Martin Bahr „kann ein Netzwerk kaum nachweisen und mit berechtigtem Interesse verargu- mentieren, wer da alles Nutzerdaten weitergeleitet bekommt.“ Affiliate: Der angeführte Status des berechtigten Interesses bleibt juri- stisch wackelig – aber lässt sich auf- grund des BGH-Urteils nicht klären. Retargeting: Argumentiert eben- falls mit berechtigtem Interesse – finaler Status aufgrund BGH-Urteil ebenfalls ungeklärt. 10 Tracking: Wackeliger Status, BGH- Urteil ohne Beitrag zur Klärung Das „berechtigte Interesse“ kann also schnell aufs Glatteis füh- ren. Und wer „berechtigtes Interesse“ nicht glaubhaft machen kann, darf keine Cookies ohne Nutzer-Einwilli- gung setzen – und selbst wenn man die hat, ist man ganz schnell wieder auf dem Glatteis. Wie es nicht geht: berechtigtes Interesse und Consent als Weg auf das Glatteis Um das deutsche Cookie-Problem zu verstehen, muss man das TCF2 grob kapieren. So kurz wie möglich gesagt, war mit dem BGH-Urteil gegen Planet 49 klar, dass die cookie- basiert werbende Branche künftig ihr Marketing basierend auf dieser technischen Lösung, dem IAB TCF 2.0 (Transparency and Consent Fra- mework) abzuwickeln hätte. Dieses Framework besteht unter anderem aus einem Stückchen Information, einer ID, die generiert wird und ver- schlüsselt den abgefragten Consent eines Nutzers beinhaltet – so können Systeme miteinander darüber kom- munizieren, welche Werbung sie welchem Nutzer vorsetzen dürfen. Und ausgerechnet dieses Framework wollte das große Affiliate-Netzwerk Awin nicht unterstützen, wie es im September angekündigt hat. Damit war klar, dass Awin sein cookiefrei

Advertorial D ATA - D R I V E N M A R K E T I N G U N D S A L E S Relevanz, Personalisierung und Echtzeitprozesse im Marketing für mehr Vertriebseffizienz Das Jahr 2020 war wahrlich nicht das einfachste. Viele Branchen leiden unter Absatzrückgängen. Es gilt, die Vertriebsressourcen auf die richtigen Leads zu fokussieren. Vertriebseffizienz heißt das Zauberwort. Studien zeigen, dass viel Zeit und Geld bei der Bearbeitung falscher Leads verschwendet werden, und die Budgets werden 2021 vermutlich auch nicht größer. D ie zentralen Fragen des heu- tigen Marketings sind: • Wie qualifiziert man Leads? • Wie personalisiert man Onboarding- Prozesse, um Relevanz und Conver- sions zu steigern? • Wie integriert man diese Maßnah- men direkt in die eigenen Prozesse? Lockdowns, Kurzarbeit etc., die wirtschaftliche Lage ist angespannt. Umso wichtiger wird es, die eige- nen Kunden zu kennen und sie zu erreichen. Die voranschreitende Di- gitalisierung spielt dem Marketing in die Hände. Der BEHV (Bundes- verband im E-Commerce) weist im E-Commerce im 2. Quartal 2020 ein Wachstum von 16.5 % aus, trotz eines Einbruchs bei den digitalen Dienst- leistungen um 71 %. Das ist auch für den B2B-Bereich wichtig. Hier gibt es bei der Digitalisierung der Vertriebs- prozesse viel Nachholbedarf. Nach wie vor ist die Generierung qualifizierter Leads eine der größten Herausforderungen unserer Kunden. Warum ist diese Aufgabe eigentlich so komplex? Qualifizieren heißt, die Ab- schlusswahrscheinlichkeit vorherzu- sagen. Für die Bewertung braucht es die Verhaltensdaten aus allen Custo- mer Touchpoints, die eine optimale Customer Experience bieten müssen. Weiterhin braucht es externe Daten, insbesondere wenn noch keine Ver- haltensdaten vorliegen. Die Komple- xität ergibt sich also aus internen pro- zessualen und externen klassischen Marketinganforderungen. 12

E I N S AT Z B E R E I C H E V O N K I WIE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ ARBEITSBEREICHE VERÄNDERT v o n C h r i s t i n a R o s e Künstliche Intelligenz nimmt Mitarbeitern in vielen Bereichen wirklich Arbeit ab und verändert sie. Wo die nächsten „Intelligenzschübe“ zu erwarten sind. . m o c o t o h p k c o t s i / r 3 t s a m g © : d l i B

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ tionen, Umtausch, Retouren und Gutscheinverrechnungen. Bisher konnte mit der IT hier ein Großteil nicht automatisiert werden. Dies ist nun auf der Basis von KI mög- lich, betont Joubin Rahimi, Mana- ging Director des Digitaldienstlei- sters Synaigy: „Aber 30 Prozent der Anfragen müssen weiterhin von einem Menschen übernommen werden.“ Die Mitarbeiter, die für die Abarbeitung solcher Aufgaben nicht mehr benötigt werden, wur- den für den Vertrieb umgeschult. VIELE KLEINE UNTERSTÜTZUNGEN • „Gute KI merkt man oft nicht. Be- stimmte Aufgaben entfallen einfach, und das waren meist nervige, unan- genehme Aufgaben“, erklärt Carlo Matic, Geschäftsführer der Digita- lagentur Interactive Pioneers. Über viele kleine Unterstützungen freue man sich – bei Microsoft gibt es dazu ein schönes Beispiel: Nach einem Ur- laubsantrag werden automatisch die Kalender aktualisiert und die Abwe- senheitsnotiz eingestellt. BE TRIEB IN DER IT • Der Betrieb von größeren E-Com- merce-Systemen bedingt auch ein ausgeklügeltes Monitoring. Das Aufsetzen und Optimieren ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Durch den Einsatz eines KI-Tools werden Ano- malien eigenständig erkannt. Auf dieser Basis kann ein Mitarbeiter die Arbeit aufnehmen. Auch das Setzen von Schwellwerten und die Darstel- lung von Zusammenhängen macht die Software selbst. Dies spart eine Menge Zeit, die für andere notwen- dige Tätigkeiten genutzt werden kann. Die Software ist vor allem in Hinblick auf den IT-Fachkräfteman- gel eine sinnvolle Ergänzung. SOFT WAREENT WICKLUNG • Viele Komponenten in der Softwa- reentwicklung wurden eine lange Zeit händisch getätigt. Durch die Verbes- serung der IT, den Einsatz von KI und weiteren Verfahren werden Fachbe- reiche immer schneller eigene An- wendungen (auf Low-Code-Plattfor- men) erstellen. Die Softwareentwick- ler werden sich immer stärker auf komplexere Probleme fokussieren. „Der Beruf des Softwareentwicklers wird sich zum einen viel dichter in Richtung Fachlichkeit bewegen und zum anderen mehr technische Tiefe gewinnen“, ist Rahimi überzeugt. EMPFEHLUNGSMASCHINE • Für einen Sportartikelhersteller hat Synaigy eine Empfehlungsma- schine gebaut. Kunden können auf 16 der Webseite nach Eingabe und Be- antwortung von sechs Fragen die Empfehlung des richtigen Sportge- rätes erhalten. Für die Kunden hat es den Vorteil, eine Empfehlung auf der Basis von Daten zu erhalten, die sehr wahrscheinlich auch eine sehr gute Fachverkäuferempfehlung ist. Für das Unternehmen hat es den Vorteil, sehr viel früher einen Einblick zu erhalten, welche Produkte wirklich angefragt sind. Somit können Über- kapazitäten reduziert und Kosten gespart werden. J O U B I N R A H I M I Managing Director des Digitaldienstleisters Synaigy CUSTOMER-DATA-PLAT TFORM • Aktuell hat die KI eher eine den Menschen unterstützende als eine eigenverantwortlich ausführende Funktion. Timo von Focht sieht im Bereich der Customer-Data-Platt- form, dass die Anbieter mehr und

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ „Gute KI merkt man nicht, es entfallen einfach nervige Aufgaben.“ ger müssen lernen, mit den Ängsten ihrer Mitarbeiter bezüglich eines möglichen Jobverlusts umzugehen, was die Einführung und Umsetzung von KI im Unternehmen maßgeblich bremsen kann.“ Gleichzeitig gelte es, Perspektiven zu eröffnen, Fortbildun- gen zu organisieren, Rollen neu zu definieren und die eventuell freiwer- denden Ressourcen optimal an an- derer Stelle einzusetzen. KI-Anwen- dungen sollen Menschen und Un- ternehmen bei der Ausübung ihrer Tätigkeiten unterstützen. Sie werden in Zukunft in vielen Fällen KI zu Hilfe nehmen müssen, um im Wettbewerb bei der Ausführung ihrer Tätigkeiten bestehen zu können. Unterstützung im vorgegebenen Regelsystem – mehr nicht Die Anwendungsfälle von KI sind nicht zwingend auf schwere körperli- che oder sich wiederholende Tätigkei- ten begrenzt, betont von Focht: „Intel- ligente Chatbots sind inzwischen in der Lage, auf viele Situationen ‚intui- tiv‘ zu reagieren, und werden täglich weiter trainiert. Intelligente Werbung erkennt anhand des Nutzerverhaltens Interessen und die Intuition des Nut- zers und passt sich entsprechend an. Mit KI können Entscheidungsbäume visualisiert und passend zum jeweili- gen Nutzer/menschlichen Gegenüber C a r l o M a t i c der KI Vorschläge gemacht sowie über die Verbindung mit Maschinen ausge- führt werden.“ So wird in Zukunft die KI auch Aufgaben von Kollegen mit hohem Bildungsgrad ergänzen oder erset- zen, lautet die Schlussfolgerung: Mediziner, Rechtsanwälte, Steuer- und Versicherungsberater, Mar- ketingverantwortliche, Ingeni- eure oder selbst Komponisten und Künstler werden sich auf neue Zeiten einstellen müssen. Denn je nachdem wie die KI programmiert wurde, kann sie auch „kreativ“ sein. Kreativ bedeutet in diesem Zusammenhang, dass eine KI innerhalb der Aufgabe, für die sie entwickelt wurde, neue Lösungen finden kann. Was sie jedoch nach wie vor nicht kann: die Aufgabe an sich hinterfragen. Von Focht: „Eine KI ist besser als jeder Mensch darin, die Dinge ‚richtig‘ zu machen. Sie kann jedoch bisher nicht in Frage stellen, ob die richtigen Dinge getan werden, d. h. sie kann ihr vorgegebenes Regel- system nicht verlassen.“ Die nächsten „Intelligenzschübe" Die aktuelle KI wird oft noch mit der Intelligenz eines Klein- bzw. maximal eines Grundschulkindes verglichen. Die nächsten „Intelligenzschübe“ er- wartet Rahimi auf drei Ebenen: 18 • Die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen: Millionen von Data Scientists, Analysten und Ent- wicklern schaffen und verbessern KI- Komponenten. • Die Verfügbarkeit der Services und eine einfachere Verknüpfung die- ser miteinander: Die einzelne KI ist mächtig, die Kombination gleicht jedoch einer Multiplikation. Wie auch beim Kleinkind ist es nicht nur die Fähigkeit, etwas zu sehen und zu erkennen, sondern dies auch aus- zusprechen oder zu malen. Die Ver- knüpfung dessen schafft einen viel höheren Mehrwert (vgl. dazu das Bei- spiel der „Empfehlungsmaschine“). Hätte der Sportartikelhersteller noch KI-gestützte Roboter zur Herstellung der Spielgeräte, könnten nicht nur die besten Geräte ausgewählt, sondern die passenden Geräte noch optimiert werden, und das in der Losgröße 1. • Die Erweiterung durch mehr Daten und neue Technologien wie Quantencomputer: Die KI benutzt Wahrscheinlichkeiten, um ihre Auf- gaben zu erledigen. Wenn Google ein Bild mit KI analysiert und sagt, dass es sich nicht um einen Fußball handelt, dann hat eine KI die Wahr- scheinlichkeit der Richtigkeit im Hintergrund bewertet und beispiels- weise gegenüber der eines Volley- oder Handballs verglichen. Die aktu-

Advertorial M A R K E T I N G U N D K I WENN 1 + 1 GRÖSSER 2 IST Der größte Hebel für Künstliche Intelligenz liegt im Marketing, das sagt zumindest die Strategieberatung McKinsey und beziffert das Potenzial auf bis zu sechs Billionen US-Dollar. Was ist dran am Dreamteam Marketing und KI? Wir haben nach- gefragt bei zweien, die es wissen müssen. Herr Malter, Sie sind seit mehr als 15 Jahren im Marketingumfeld tätig. Was sind aktuell die größten Herausforderungen? Laurentius Malter: Das Schlüs- selthema derzeit ist die Relevanz. Wie schaffe ich es mit meinem An- gebot ins „Relevant Set“ meines Kun- den? Dabei geht es um ein komplexes Zusammenspiel aus Kanälen, Zeit- punkt, Content, Zielgruppe, Preis, etc. Es geht darum, möglichst viel Wissen 20 – also Daten – (DSGVO-konform) zu sammeln und es dann auch effizient auszuwerten. Eine für den Menschen ohne technische Möglichkeiten kaum lösbare Aufgabe. Und da kommt die KI ins Spiel, oder? Herr Petry, Sie sind ebenfalls seit vielen Jahren in der BI-Branche tätig und widmen sich genau diesem Thema. Wie stark ist Künstliche Intelligenz heute bereits in unserem Alltag angekommen? Sebastian Petry: Weit mehr, als wir tatsächlich wahrnehmen. Sprachassistenten wie Amazons Alexa, Empfehlungssysteme im Online-Handel oder bei Musik- und Videostreaming-Anbietern, Über- setzungsdiensten oder Werbung, die uns beispielsweise auf Social Media angezeigt wird – überall dort ist Künstliche Intelligenz im Einsatz. Wir nutzen sie immer mehr, um uns Entscheidungen einfacher zu ma- chen oder gar abnehmen zu lassen. Diese Serie passt zu meinen Interes- sen, das Produkt könnte mich inter- essieren – unsere Entscheidungen werden dadurch immer mehr durch KI beeinflusst und können dadurch sowohl rationaler ausfallen als auch durch Emotionen weiter gepusht werden. Für das Marketing eine Ver- änderung, auf die es reagieren muss. ... zum Beispiel durch den verstärkten Einsatz von KI? Malter: Auch im Marketing hat man den großen Mehrwert durch KI er- kannt. Im Rahmen der „Next best action“ beispielsweise, die aus zur Verfügung stehenden Maßnahmen mithilfe von KI die für den Kunden

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ § DSGVO INKLUSIVE: WAS TAUGEN LÖSUNGEN MIT EINGEBAUTEM CONSENT MANAGEMENT? v o n O l i v e r S c h o n s c h e k u n d S e b a s t i a n H a l m In mancher Software, von Shoplösung über CMS bis zu Datenschutz-Tools, ist das Consent Management schon eingebaut: DSGVO inklusive quasi. Klingt gut und ist praktisch – aber kann das gutgehen? Ein übersichtlicher Check. 22 O hne ein datenschutz- gerechtes Consent Ma- nagement, eine infor- mierte, dokumentierte Einwilligung nach Datenschutz-Grundverord- nung (DSGVO), geht es im Online- Business nicht. Hierbei können Softwarelösungen helfen. Neben speziellen Consent-Management- Plattformen (CMP) gibt es Consent- Management- Funktionen, die Teile von Onlineshop Software, Content- Management-Software (CMS), Da- tenschutzsoftware und Digital-Iden- tity-Lösungen sind. Das kann Vor- und Nachteile haben. Wir geben einen Überblick. Spätestens seit dem Urteil des Bundesgerichtshofs im Mai dieses Jahres kennen alle, die im Internet surfen, die sogenannten Cookie-Ban- ner, so der Landesbeauftragte für Da- tenschutz und Informationsfreiheit Baden-Württemberg. Aufsichtsbehörden prüfen Tracking und Consent Cookies und ähnliche Technologien ermöglichen es Website-Betreibern, für Seitenbesucher nützliche Funk- tionen bereitzustellen, zum Beispiel einen „Einkaufswagen“ in einem Onlineshop – allein hierfür wäre keine Einwilligung der Nutzer er- forderlich. Allerdings ermöglichen Tracking-Technologien auch, Nutzer geräteübergreifend wiederzuerken- nen und ein Nutzerprofil von ihnen anzulegen und zu speichern, so die Aufsichtsbehörde. Dieses Wissen könnte der Betreiber mit Dritten wie Werbedienstleistern oder Sozialen Netzwerken teilen. . m o c o t o h p k c o t s i / e f i l l _ r o o C © : n o v s i s a B f u a n o i t a r t s u l l I

Die Anforderungen an ein Con- sent Management lassen sich aber auch erfüllen, wenn zum Beispiel eine Onlineshop-Software, ein CMS (Content Management System), eine Datenschutz-Software oder eine Lösung aus dem Bereich IAM (Identity and Access Management) spezielle Consent-Management- Funktionen enthält, das Consent Management also integriert ist. Wie dies konkret aussehen kann, zeigen die folgenden Beispiele. Viele Onlineshop-Lösungen sehen das Consent Management als Erweiterung vor, zum Beispiel über das econda Consent Management Plug-in bei bestimmten Shopware- Versionen, mit Gentics Consent Ma- nagement, mit dem Trusted Shops Consent Manager auf Basis von User- centrics oder bei Shopify über die App GDPR Cookie Bar +ePrivacy Page. Bei xt:Commerce zum Beispiel steht mit dem Update auf Version 6.2.2 dagegen eine im Standard integrierte Cookie-Consent-Lösung zur Verfü- gung. Über das Plug-in xt_cookie_con- sent können die DSGVO-Anforde- rungen an das Cookie Management erfüllt werden, so der Anbieter. Consent Management mit CMS, MDM und CRM Für CMS wie WordPress gibt es ebenso Plug-ins, die dem Consent Management dienen, wie zum Bei- spiel hellotrust. Auch bei Lösungen aus dem Bereich MDM (Master Data Management) gibt es integrierte Consent-Management-Funktionen, wie IBM InfoSphere MDM und Infor- matica Customer 360 zeigen. ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ Einwilligungen zusammen mit den Kundendaten zu verwalten ist natürlich ein bestechender Ansatz. Deshalb gibt es CRM-Lösungen (Cu- stomer Relationship Management), die auch Consent-Management- Funktionen vorhalten, zum Beispiel bei Salesforce. Consent Management als Teil einer Datenschutzsoftware Ebenso ist es üblich, Consent Ma- nagement als Teil weiterer Da- tenschutzaufgaben zu lösen, also innerhalb spezieller Datenschutz- software wie Clarip oder Airlock Secure Access Hub. Solche Daten- schutzlösungen mit integriertem Consent Management holen die Einwilligungen nicht „für sich“ ein, sondern für angeschlossene Appli- kationen, die über Schnittstellen verknüpft werden, zum Beispiel On- lineshops. Im Unterschied zu reinen CMP bieten diese Datenschutz-Ma- nagement-Lösungen aber weitere Privacy-Funktionen an. Consent Management mit einer IAM-Lösung Da Einwilligungen stets mit Perso- nen und ihren personenbezogenen Daten verknüpft sind, ist es nicht verwunderlich, dass es auch bei Lö- sungen rund um die digitale Identi- tät entsprechende Funktionen für ein Consent Management gibt. Da solche Identity-Lösungen grundsätz- lich Schnittstellen zu Anwendungen haben, für die die Identitäten genutzt werden können, werden auch die Consent-Funktionen anderen Ap- Anteil der Unternehmen 72 % 7 0 % 6 0 % 5 0 % 4 0 % 3 0 % 2 0 % 10 % WIEVIEL GELD HAT DIE DSGVO SIE BISHER GEKOSTE T? Die Bandbreite der Kosten für DSGVO-Konformität reicht weit: Während die meisten Kleinunter- nehmen 1.000 Euro ausgegeben haben, musste jedes 25ste über das Zehnfache davon zahlen. 17 % 7 % 4 % bis 1.000 € 1.000 € bis 5.000 € 5.000 € bis 10.000 € mehr als 10.000 € 24 4 2 t h c e R e / M R C n o i t a t S a r t n e C l : k fi a r G e l l e u Q

ADVANCED ANALYTICS FÜR MEHR WACHSTUM UND GEGEN DIE DATENFLUT Die Idenzifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten im B2B-Umfeld ist oftmals langwierig und komplex. Ein Grund dafür ist, dass die Tools, die dem Vertrieb heute zur Verfügung stehen, häufig nicht auf dem neuesten Stand und demzufolge ineffektiv sind. E ine weitere Herausforderung der heutigen Zeit ist die Daten- flut, die Unternehmen daran hindert, die für sie interessantesten Kontakte zu identifizieren und anzu- sprechen. Manchem Unternehmen entgehen dadurch verborgenes Po- tenzial und enorme Wachstumschan- cen. Um in der Flut von Daten nur die relevanten Informationen zu filtern und optimal nutzen zu können, be- darf es innovativer Analyseverfahren bzw. Advanced Analytics. CRIFBÜRGEL, als einer der führenden deutschen Informati- onsdienstleister und Problemlöser im Adressmanagement, kennt diese Herausforderungen genau und hat daher die Marketing-Plattform margò entwickelt. Dank automati- sierter Workflows unterstützt margò im gesamten Akquisezyklus und hilft Marketing- und Salesverantwortli- chen dabei, potenzielle Partner in den für sie interessanten Märkten ausfindig zu machen und anzu- sprechen. Die Plattform nutzt dazu 26

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ W I E P R O D U K T- DAT E N Z U M V E R K A U F S T U R B O W E R D E N v o n D o m i n i k G r o l l m a n n Die Datenstrategie bildet die Grundlage dafür, welche Rolle der Handel in Zukunft einnehmen wird. Product Information Management (PIM) kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Vier wichtige Trends, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten. 28 O nlinehändler haben eine Menge Herausforderun- gen zu lösen. Eine der wichtigeren ist sicherlich die Pro- duktdatenpflege. Das Thema klingt dröge und nach trockener Grund- lagenarbeit. Aber gerade deswegen ist es so wichtig. Produktdaten sind die Basis für jeden Umsatz im On- lineshop. Ohne Daten wird nichts verkauft, mit schlechten Daten schleppen sich die Umsätze dahin. Gut gepflegte Daten senken dagegen gleichermaßen die Kosten und stei- gern den Absatz. D A V I D S P A E T H Head of Marketing beim Hamburger Hersteller Novomind Vor diesem Hintergrund ist es umso erstaunlicher, wie stiefmütter- lich viele E-Commerce-Unterneh- men mit ihren Produktdaten umge- hen. „Viele Unternehmen haben ja noch nicht einmal irgendein PIM“, hat David Spaeth, Head of Marketing beim Hamburger Hersteller Novo- mind, festgestellt. Dabei ist ein Sy- stem zum Product Information Ma- nagement (PIM) nicht nur überle- benswichtiger Kernbestandteil eines jeden Onlineshops, weil ohne Daten im Shop nichts läuft. Produktdaten sind in vielfacher Hinsicht geschäfts- . l m o c o t o h p k c o t s i / a j i z d n u o K n a r o Z d n u d u q S _ e x i P © l i : d l i B

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ ken Prozess möglichst automatisiert und durchgängig digital in den Shop zu hieven und zugleich allen Unter- nehmensprozessen zugänglich zu machen ist eine Aufgabe, die sich so- fort auf der Kostenseite bemerkbar macht. Oft lohnt sich schon alleine dafür die Anschaffung eines PIM. Trend 2 : Mensch und Maschine arbeiten Hand in Hand Eine weitere wichtige Aufgabe be- steht darin, die Produktdaten für eine leichte Weiterverarbeitung zur Verfügung zu stellen – und zwar sowohl für Menschen als auch für Maschinen. Künstliche Intelligenz, Marketingautomation und Robotic Process Automation (RPA) benöti- gen Zugriff auf die Daten – was in der Regel durch das strukturierte Spei- chern in der PIM-Datenbank schon geschehen ist. Es wäre aber fatal, darüber den manuellen Zugriff zu vernachläs- sigen. „Es bedarf immer noch ma- nueller Produktdatenpflege durch Menschen, um die perfekten Daten für alle Kanäle zu liefern“, weiß Spaeth. „Eine benutzerfreundliche Oberfläche ist dabei entscheidend.“ Nur wer die lästige Arbeit mit der Produktdatenpflege so leicht wie möglich macht, kann seine Mitarbeiter dauerhaft davon über- zeugen, Zeit und Mühe in die Da- tenpflege zu investieren. Eine mögliche Lösung: Persona- lisierte Zugänge, die für jeden Nutzer genau die benötigten Funktionen bereitstellen. „Für die Poweruser eine Anwendung, in der alle Funk- tionen zur Verfügung stehen. Für spezialisierte Anwender wie Texter oder Freigeber einfache und intuitive Apps“, lautet der von Spaeth bevor- zugte Ansatz. Trend 3 : Die richtige Datenstrategie Ein anderer Trend, mit dem viele Unternehmen ihre Datenstrategie zu erschlagen suchen, ist die Einführung eines Master Data Managements (MDM). Es will einen noch übergrei- fenderen Blick auf die Daten ermögli- chen. Der Unterschied: PIM-SYSTEME Ein PIM-System bringt im wesentli- chen ERP-Daten (Artikelnummer, Preis, Spezifikationen), E-Commerce- Daten (Produktbeschreibung, Cross- Selling-Daten, technische Daten, Herstellerinformationen, Manuals) und Digital Assets (Bilder, Videos, Zeichnungen, Audiodateien, Logos) an einer zentralen Stelle zusammen. Daraus resultiert ein geringer Pfle- geaufwand und ein konsistenter Auftritt über verschiedene Verkaufs- DAR AN ERKENNEN SIE, DASS IHRE DATENHALTUNG UNZUREICHEND IST: • Steigende Kosten für Datenhaltung, IT oder Datenpflege • Steigende Beschwerdequote • Hohe Absprungrate • Geringe Sichtbarkeit in Suchmaschinen • Sinkende Conversion Rate • Unterdurchschnittliche Performance auf Marktplätzen • Steigende Retourenquoten • Innerbetriebliche Schwierigkeiten, neue rechtliche Anforderungen umzusetzen 30

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ DIALOG-DIENSTLEISTER Weitergehende Informationen zu allen aufgeführten Dienstleistern finden Sie im Channel „Business Guide“ unter ONEtoONE.de ADRESSEN Anzeige ABIS GmbH Barbara Henze-Nündel Lyoner Straße 20 60528 Frankfurt T 069/792009-0 F 069/792009-20 info@abis-online.de www.abis-online.de AS Address Solutions GmbH Jörg Kleinbrahm Kaiserplatz 6 52222 Stolberg T 02402/764919 F 02402/764916 info@address-solutions.de www.address-solutions.de Business Data Solutions GmbH & Co. KG Sissi Baudach Kettelerstr. 3-11 97222 Rimpar T 09365/8878188 info@bds-online.com www.bds-online.com Customy GmbH & Co.KG Thomas Schult Rothenburg 14 - 16 48143 Münster T 0251/981171-0 F 0251/981171-111 info@dotss.de www.dotss.de DataM-Services GmbH AdressDirekt Tanja Komp Franz-Horn-Straße 2 97082 Würzburg T 0931/4170-436 F 0931/4170-499 tkomp@datam-services.de www.datam-adressdirekt.de WIR FINDEN IHRE ADRESSEN KLASSISCH - DIGITAL - QUALITATIV www.datam-adressdirekt.de Tel. +49 931 4170 436 Deutsche Post Adress GmbH & Co. KG Matthias Borner Am Anger 33 33332 Gütersloh T 05241/5393-0 F 05241/5393-49 info@postadress.de www.postadress.de Deutsche Post Direkt GmbH Anja Ehlen-Gavriilidis Junkersring 57 53844 Troisdorf T 02241/2661-0 F 02241/2661-1111 info@postdirekt.de www.postdirekt.de DMA consulting GmbH & Co. KG Bahnhofstraße 48-50 21614 Buxtehude T 04161/99380-10 F 04161/99380-19 da@dma-consulting.de www.dma-consulting.de eGENTIC GmbH Lead Generation Istvan Volford Oberliederbacher Weg 25 65843 Sulzbach/Ts. T 06196/8022-0 F 06196/8022-100 vertrieb@egentic.com www.egentic.com Firmen-Radar UG Dipl.-Ing. Werner Maier Leisings Buind 5 87541 Bad Hindelang T 08324/438 99 88 info@firmen-radar.de www.firmen-radar.de Anzeige e d r. a d a r - n e m r fi w w w . Daten von neuen Firmen und Selbstständigen Indima direct Stuttgarter Str. 41 75179 Pforzheim T +49 7231/3963-0 F +49 7231/3963-30 info@indima.de www.indima.de Melissa Data GmbH Herr Cagdas Gandar Cäcilienstr. 42-44 50667 Köln T 0221/975892-40 F 0221/975892-49 info@melissa.de www.melissa.de panadress marketing intelligence GmbH Karl-Heinz Mühlbauer Nymphenburger Straße 14 80335 München T 089/8908335-0 F 089/8908335-30 info@panadress.de www.panadress.de pbdirekt GmbH Jörg Höhnle Motorstraße 25 70499 Stuttgart T 0711/83632-55 F 0711/83632-36 info@pbdirekt.de pbdirekt.de 32 performance werk GmbH Mark Dimster Flößautraße 22 90763 Fürth T 0911/766624-200 F 0911/766624-299 m.dimster@ performance-werk.de www.performance-werk.de PROLEAGION GmbH Klaus Birkenbihl Kreuzberger Ring 24 65205 Wiesbaden T 0611/723777-0 F 0611/723777-77 info@proleagion.com www.proleagion.com SAZ Services AG Davidstrasse 38 9000 St. Gallen Schweiz T 0041/7122735-00 F 0041/7122735-01 info@saz.com www.saz.com Universal Postal Union (UPU) International Bureau Carla Sahli Weltpoststrasse 4 3000 Bern 15 Schweiz T 0041/31350-3491 F 0041/31350-3110 postcode@upu.int www.upu.int wer-zu-wem GmbH Stefan Duphorn Bergedorfer Schloßstr. 9 21029 Hamburg T 040/84304-888 info@wer-zu-wem.de www.wer-zu-wem.de below GmbH Agentur für Below- the-Line Marketing Christian Klöver Heidesheimer Straße 49 55124 Mainz T 06131/62740-0 F 06131/62740-40 info@below-mainz.de www.below-mainz.de clicks digital GmbH An der Mauer 1 01067 Dresden T 0351/65312010 F 0351/65312011 info@clicks.de www.clicks.de DMA consulting GmbH & Co. KG Bahnhofstraße 48-50 21614 Buxtehude T 04161/99380-10 F 04161/99380-19 da@dma-consulting.de www.dma-consulting.de fmk. + FACT Werbeagenturen GmbH Andreas Fahrion Einsteinstraße 44 73230 Kirchheim Teck T 07021/92009-0 F 07021/92009-22 info@fmk-web.de www.fmk-web.de gkk DialogGroup GmbH Roman Kretzer, Executive Director Business Development & Innovation Hanauer Landstraße 154 60314 Frankfurt am Main T 069/754475 F 069/754477 roman.kretzer@gkk.de www.gkk.de AGENTUREN a+s DialogGroup GmbH Kai-Uwe Hesse Stuttgarter Straße 41 71254 Ditzingen T 07156/42584-00 F 07156/42584-90 contact@as-dialoggroup.de www.as-dialoggroup.de Jahns and Friends Agentur für Dialogmarketing und Werbung AG Kirsten Gabriel Heerdter Sandberg 32 40549 Düsseldorf T 0211/55962-0 F 0211/55962-49 kgabriel@jahnsandfriends.de www.jahnsandfriends.de Ihr Unternehmen fehlt hier? onetoone.de/businessguide

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ eGENTIC GmbH Istvan Volford Oberliederbacher Weg 25 65843 Sulzbach/Ts. T 06196/8022-0 F 06196/8022-100 vertrieb@egentic.com www.egentic.com mm3g Marketing GmbH Ihre E-Mail Marketing Agentur Zwickauer Straße 8 90522 Oberasbach T 0911/669731-0 F 0911/669731-199 vertrieb@mm3g.de www.mm3g.de performance werk GmbH Mark Dimster Flößautraße 22 90763 Fürth T 0911/766624-200 F 0911/766624-299 m.dimster@ performance-werk.de www.performance-werk.de PROLEAGION GmbH Klaus Birkenbihl Kreuzberger Ring 24 65205 Wiesbaden T 0611/723777-0 F 0611/723777-77 info@proleagion.com www.proleagion.com E-MAIL artegic AG Stefan von Lieven Zanderstraße 7 53177 Bonn T 0228/227797-0 F 0228/227797-900 info@artegic.de www.artegic.de BACKCLICK GmbH Matthias Gottschalk Brabandtstrasse 8 38100 Braunschweig T 0531/61563-200 F 0531/61563-179 info@backclick.de www.backclick.de Inxmail Wentzingerstraße 17 79106 Freiburg T 0761/296979-800 F 0761/296979-9 kontakt@inxmail.de www.inxmail.de mailingwork GmbH Diana Falke Schönherrstraße 8 09113 Chemnitz T 0371/337161-0 F 0371/337161-10 info@mailingwork.de www.mailingwork.de mm3g Marketing GmbH Ihre E-Mail Marketing Agentur Zwickauer Straße 8 90522 Oberasbach T 0911/669731-0 F 0911/669731-199 vertrieb@mm3g.de www.mm3g.de netnomics GmbH Jens Hilbrands, Martin Beermann Großneumarkt 50 20459 Hamburg T 040/6360784-11 F 040/6360784-29 info@netnomics.com www.netnomics.com Episerver GmbH Wallstraße 16 10179 Berlin Deutschland T 030/7680780 F 030/768078499 infodach@episerver.com http://www.episerver.de performance werk GmbH Mark Dimster Flößautraße 22 90763 Fürth T 0911/766624-200 F 0911/766624-299 m.dimster@ performance-werk.de www.performance-werk.de eGENTIC GmbH Lead Generation Istvan Volford Oberliederbacher Weg 25 65843 Sulzbach/Ts. T 06196/8022-0 F 06196/8022-100 vertrieb@egentic.com www.egentic.com PROLEAGION GmbH Klaus Birkenbihl Kreuzberger Ring 24 65205 Wiesbaden T 0611/723777-0 F 0611/723777-77 info@proleagion.com www.proleagion.com promio.net GmbH e-marketing competence Constanze Schmeichler Giergasse 2 53113 Bonn T 0228/2807700 F 0228/2807728 business@promio.net www.promio.net rabbit eMarketing GmbH Kaiserstr. 65 60329 Frankfurt am Main T 069/256 88-0 F 069/256288-499 sparringspartner@ rabbit-emarketing.de www.rabbit-emarketing.de Supermailer Mirko Böer Softwareentwicklungen Niederkirchnerstraße 9 04107 Leipzig T 0341/8632842 F 0341/8632843 info@supermailer.de www.supermailer.de LOGISTIK Loxxess AG Kerstin Schmiegel Betastr. 10E 85774 Unterföhring T 089/25547610 F 089/25547611 kerstin.schmiegel@ loxxess.com www.loxxess.com MAIL SERVICES mayer-network GmbH Wannenäckerstraße 65 74078 Heilbronn T 07131/728-0 F 07131/172675 service@mayer-network.com www.mayer-network.com VSP Direktmarketing KG Gregor Weisse Am Bahnhof 3 19086 Plate T 03861/5514-13 F 03861/5514-76 g.weisse@vsp- direktmarketing.de www.vsp-direktmarketing.de Wirtz Druck GmbH & Co. KG Herr Vinzenz Schmidt Stemmbrückenstraße 1 45711 Datteln T 02363/5667-0 F 02363/5667-77 mailings@wirtz-druck.de www.wirtz-druck.de 34 MARKETING-SERVICES styleranking media GmbH Geschäftsführer Roland Schweins Königsberger Str. 1-5 40231 Düsseldorf T 0211/93674335 F 0211/93674350 roland@styleranking.de http://www.styleranking.de/ MEDIEN Axel Springer Syndication GmbH Head of Sales Oliver Hamann Schützenstr. 15-17 10117 Berlin T 030/259173-609 F 030/259173-896 oliver.hamann@ axelspringer.de axelspringer-syndication.de MOBILE APPSfactory GmbH Isabel Kick Nikolaistraße 28-32 04109 Leipzig PAYMENT payolution GmbH Marketing Brigitte Kainradl-Schmoll Am Euro Platz 2 A-1120 Wien T (0043)1/2360230100 F (0043)1/2360230200 brigitte.kainradl-schmoll@ paysafe.com www.payolution.com POST- UND PAKETDIENSTE Asendia Germany GmbH Redcarstraße 3 53842 Troisdorf Telefon: +4 92241 94720 info.de@asendia.com www.asendia.de AUSTRIAN POST International Deutschland GmbH Heinemannstraße 11-13 53175 Bonn T 0228/932949-0 F 0228/932949-19 info@austrianpost.de www.austrianpost.de Spring Global Delivery Solutions Lise-Meitner-Straße 9 50259 Pulheim Kontakt Marketing: Irena Nedeljkovic E-Mail : Irena.nedeljkovic@ spring-gds.com Kontakt Sales: Jan Brück E-Mail: jan.brueck@ spring-gds.com PRINT GV Kommunikation auf Papier GmbH Benjamin Haug Heilbronner Straße 40 71634 Ludwigsburg T 07141/298694-0 F 07141/298694-90 bh@gvkommunikation.de www.gvkommunikation.de O/D Ottweiler Druckerei und Verlag GmbH Johannes-Gutenberg-Straße 14 66564 Ottweiler T 06824/9001-0 k.corpataux@od-online.de www.od-online.de Rainbowprint Ihre Online Druckerei Elena Kälber Paradiesstraße 10 97225 Zellingen-Retzbach T 09364/8173-0 F 09364/8173-173 info@rainbowprint.de www.rainbowprint.de Ihr Bedarf in keiner Rubrik? onetoone.de/businessguide

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ K I - P R O J E K T C H E C K L I S T E D I E S E 13 S T O L P E R FA L L E N L A S S E N K I - P R O J E K T E S C H E I T E R N v o n S e b a s t i a n H a l m Ihre Firma will eine KI-Lösung installieren? Es gibt 13 Gründe, wieso das eine schlechte Idee sein kann. So geht es richtig. W enn Dienstleister in einem Betrieb irgend- eine Form Künstlicher Intelligenz installieren sollen, gehen nahezu immer die gleichen Sachen schief, weil sich die Verantwortlichen auf Kundenseiten immer dieselben Fragen nicht gestellt haben. Man kann sogar relativ einfach mit einer dreiteiligen Checkliste herausfinden, ob ein Betrieb nicht ausreichend auf den Start eines KI-Projekts vorberei- tet ist. Der Projektverantwortliche sollte drei Dinge wissen: • Weiß er, wie sich Machine Learning, Deep Learning und Künstliche Intel- ligenz unterscheiden und beziehungs- technisch zueinander verhalten? • Hat er eine grobe Vorstellung davon, was entweder Natural Language Pro- cessing bedeutet oder wahlweise, was ein neuronales Netz ist? • Ist ihm bewusst, dass Künstliche Intelligenz keine ganzen Texte als 36 Einheiten analysiert, sondern sich nur stückweise von einem Textteil zum anderen hangelt? • Lautet die Antwort auf eine der drei Fragen „Nein“, ist Ihr Betrieb nicht reif für KI. Vielleicht braucht er sie nicht einmal. Oder schlimmer noch: Viel- leicht beschädigt eine KI-Lösung ein- wandfrei laufende Prozesse nachhaltig. So werden Sie KI-ready: Die Checkliste Wenn man beispielsweise fehler- hafte Daten in eine KI-Lösung ein- gibt, erhält man fehlerhafte Ergeb- nisse – ein Umstand, der mit dem ge- flügelten Wort „Garbage in, garbage out“ bezeichnet wird – doch das ist für David Spaeth, Head of Marke- ting beim Anbieter für KI-gestützte Software novomind AG, eher eine Verharmlosung. Denn macht man eine fehlerhafte KI zur Grundlage von Geschäftsentscheidungen, wird der Fehler ständig wiederholt und auf falschen oder unzureichenden Daten beruhende Fehler verviel- fältigt: „Man bekommt also nicht Müll heraus, wenn man Müll in eine KI-Lösung wirft – man bekommt eine Müllkippe.“ Wer sich also keine Sondermülldeponie aus scheinbar KI-veredeltem Datenschrott in die Firma holen will, muss die klassi- schen Anfängerfehler vermeiden. S T O L P E R F A L L E 1 Fehlende Zieldefiniton Der häufigste Fehler, den Christian Weih-Sum, Mitglied der Geschäfts- leitung bei Übersetzungssoftware- Hersteller Across Systems GmbH, immer wieder beobachtet, ist die . m o c o t o h p k c o t s i / 5 5 5 d s b © : r e t o b o R d l i B

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ man Machine Learning darauf anset- zen, hier automatisiert Anliegen wie etwa Beschwerden zu identifizieren – denn die gibt es immer genug. Aber soll die KI Lob erkennen und von Be- schwerden unterscheiden können – dann wird es schnell zappenduster: Wie oft schreibt schon ein Kunde, dass er alles toll fand? Kommt vor, nur selten eben. Kontaminiert man seine Beschwerde-Datengrundlage mit nur ein paar wenigen Lob-Mails, kommt die KI schnell ins Straucheln. Fälle aus der Medizin haben ge- zeigt, wie schnell eine Software für die Auswertung von Röntgenaufnah- men bei der Krebserkennung schwä- chelt, füttert man sie mit falschen Aufnahmen: „In der medizinischen Verwendung hat man natürlich Netz und doppelten Boden eingebaut“, sagt David Spaeth: „Selbstverständ- lich schaut der Arzt nochmal drauf, anstatt dass man einem Gesunden eine automatisierte Krebsdiagnose stellt, auf deren Basis man dann eine Therapie einleitet – allein die psychologischen Folgen wären ver- heerend, verließe man sich auf eine irrige KI-Diagnose.“ Man sollte also bei Geschäftsentscheidungen ähn- lich vorgehen: nur saubere Daten, nur genug davon, nur mit menschli- cher Nachlese. Stärken liegen – behandelt man sie nachlässiger und schlechter, als man einen externen Dienstleister behan- deln würde, wird sie auch nachläs- siger und schlechter arbeiten: Man darf sie nicht sich selbst überlassen, sobald man einmal auf „Start“ ge- drückt hat. S T O L P E R F A L L E 8 Fehlende Beschränkung bei der KI-Verwendung S T O L P E R F A L L E 7 KI-Prozesse von Human- prozessen abgrenzen Den Job, den eine Maschine macht, muss man im Grunde anpacken, als ob ihn ein Mensch machte: Man muss die KI kontrollieren, man muss überprüfen, was sie will und wo ihre Gerne gibt man ganze Prozesse und Abläufe an die KI ab oder versucht es zumindest. Dabei kann eine gründli- che Bestandsaufnahme zeigen, dass KI zwar sinnvoll an der geplanten Stelle ist – aber nur als Hilfstool und Stütze im bestehenden Prozess statt als Substitut. Beschränkung kann eine KI-Tugend sein. POTENZIAL VON KÜNSTLICHER INTELLIGENZ FÜR DEUTSCHE UNTERNEHMEN NACH BR ANCHEN 2025 in Milliarden Euro, in Klammern Kostenpotenzial/Umsatzpotenzial in Prozent H A N D E L & KO N S U M E N E R G I E , U M W E LT & C H E M I E 97 Mrd. (63%/37%) 96 Mrd. (70%/30%) T E L E KO M M U N I K AT I O N , I T & M E D I E N 71 Mrd. (62%/38%) P H A R M A & G E S U N D H E I T I N D U S T R I E & G E W E R B E T R A N S P O R T, V E R K E H R & TO U R I S M U S 57 Mrd. (80%/20%) 55 Mrd. (74%/26%) 50 Mrd. (64%/36%) AU TO M O B I L 40 Mrd. (78%/22%) F I N A N Z E N & V E R S I C H E R U N G 21 Mrd. (63%/37%) Das – anteilsmäßig – größte Umsatzpotenzial wittert die ITK-Branche, am meisten mittels KI sparen zu können, glaubt die Pharmabranche. . V . e o c e , e l t t i L . D r u h t r A : k i f a r G e l l e u Q 38

‚Screwdriver‘ im Sortiment als „Schraubenzieher“ statt als „Schrau- bendreher“. Für die Mehrheit der Weltbevölkerung ist das egal, bei eingefleischten Heimwerkern löst das aber ein Befremden aus, als würde man auf einer ComicCon Star Trek und Star Wars gleichsetzen (und das sind wenigstens zwei un- terschiedliche Dinge). S T O L P E R F A L L E 13 Fehlender Use Case oder: „Brauche ich den Mist überhaupt“? Vielleicht kann man mittels KI wun- derbar einen Skill betreiben, der Nutzer beim Voice Commerce un- terstützt, in meinem Shop via Alexa einen Flachbildschirm zu kaufen. Und vielleicht kann man damit seine Managerkollegen mit C-Level-Status im Golfclub beeindrucken. Problem: Kein Mensch kauft Flachbildschirme mittels Alexa. Klar ist KI aktuell noch immer der heiße Scheiß. Fragen Sie sich aber trotzdem: Brauche ich den heißen Scheiß überhaupt? KI-PROJEKT S T O L P E R F A L L E 9 Fehlende Ausgabebereitschaft Nehmen wir mal an: Sie haben viel Geld ausgegeben für Ihr ECom- merce-System, Ihre Agenturen, Ihre Texte, das SEO und das Personal – klingt es dann nach einer guten Idee, sich zu sagen: „Nun ist es an der Zeit zu sparen: Nehmen wir doch die günstigste KI, damit die entscheidet, was genau für Entscheidungen sie trifft, die sich auf all diese Faktoren nachhaltig auswirken.“ KI-Projekte benötigen eigene, ausreichend große Budgets – selbst wenn das Ziel dahinter lautet, Geld zu sparen. Damit das funktioniert, muss man erstmal welches in die Hand nehmen. Etwa für die richtige KI-Lösung, die selten die billigste ist (siehe Punkt fünf). Man kann durch- aus günstige Standard-KIs nutzen statt aufwendiger individualisierter Lösungen: „Wenn ich ein Shop bin und ich setze auf Bilderkennung, bei der der Kunde Fotos von Hosen hochladen kann, damit die KI ihm ähnliche Produkte anzeigt“, sagt David Spaeth, „dann reicht eines der am Markt erhältlichen Standardpro- dukte zur Bilderkennung. Doch will ich meine individuellen Prozesse mittels KI veredeln, kommt das nicht in Frage.“ S T O L P E R F A L L E 10 Fehlendes Bewusstsein für Nebenwirkungen KI löst Probleme anders, erledigt Aufgaben anders. Sie hat etwa kein Gespür dafür, dass manche Dinge aus gutem Grund auf eine ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ bestimmte Weise gemacht wer- den. Lassen Sie Texte automatisiert generieren oder übersetzen oder Web seiten mittels KI entwerfen, können Sie sich beispielsweise in der Regel von der SEO-Optimierung ver abschieden, für die Sie Geld aus- gegeben haben und die dafür ge- sorgt hat, dass man Sie findet – es sei denn, Sie haben diesen Nebeneffekt auf dem Schirm und instruieren die KI entsprechend, darauf Rücksicht zu nehmen. S T O L P E R F A L L E 11 Fehlende KPIs Wenn Sie nicht vorher festlegen, woran Sie den Erfolg eines Projektes messen, können Sie es bleiben las- sen. Und raten Sie mal: Das gilt auch für KI. Wählen Sie Kennziffern aus, erheben Sie Daten, vergleichen Sie die vorher und nachher gewonnenen Daten – was hat die KI gebracht? S T O L P E R F A L L E 12 Fehlender Respekt vor Updates Nicht nur, aber besonders wer eine frei erhältliche KI-Lösung nutzt, sollte ein Bewusstsein für die Gefah- ren von Updates entwickeln: Ändert mein Anbieter seinen Algorithmus, kann es sein, dass die KI plötzlich anders funktioniert, ohne dass es mir groß auffällt. Hochspezielle, ganz individu- elle Aspekte der Lösung produzie- ren dann vielleicht bei 99 Prozent der Nutzer einwandfreie Ergeb- nisse, aber bei mir Fehler oder un- erwünschte Ergebnisse: Auf ein- mal übersetzt ein Programm die 40

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ C H E C K L I S T E W I E SI E DA S R I C H T I G E DAT E N AN ALYS E - TO O L FI N D EN v o n O l i v e r S c h o n s c h e k Nie war es wichtiger, dass Sie Datenanalysten in Ihrem Unternehmen haben. Es war allerdings auch noch nie so einfach, selbst Datenanalysen zu planen und durchzuführen. Viele der Data Analytics Tools können im Selfservice genutzt werden. Damit sowohl Datenanalysten als auch die Fachbereiche mit den Tools arbeiten können, müssen einige Kriterien erfüllt sein. D aten sind die wichtigste Res- source der Digitalisierung. Doch nur wenige Unter- nehmen in Deutschland erfassen und analysieren bislang ihre verfügbaren und relevanten Daten vollständig, so das Institut der deutschen Wirtschaft. Lediglich acht Prozent der deutschen Unternehmen führen demnach be- reits Big-Data-Analysen durch, fast die Hälfte der Unternehmen beschäftigt sich bislang überhaupt nicht mit dem Thema. Vielen Unternehmen fehlt es an Fachwissen – rund 62 Prozent der 42 Firmen weisen keine Kompetenzen in diesem Bereich auf. Es ist einerseits erstaunlich, dass dann nur 13 Prozent der deutschen Unternehmen Stellen für Data Sci- entists ausschreiben. Laut Umfrage des Digitalverbandes Bitkom suchen dagegen 32 Prozent Programmierer, dahinter folgen IT-Anwendungsbe- treuer, die von 18 Prozent der befrag- ten Unternehmen gesucht werden. Andererseits ist es auch wieder nicht verwunderlich, da es noch nicht so viele Big-Data-Projekte gibt und die wenigen verfügbaren Data Scientists hohe Gehaltsvorstellungen haben. Aber eines ist klar: Die Zahl der Big-Data-Projekte und der Daten- analysen in deutschen Unternehmen muss ansteigen, um die Wettbewerbs- fähigkeit zu erhalten. Man sollte Ihnen als Unternehmensentscheider aber nicht immer nur empfehlen, mehr Datenanalysten einzustellen. Es gibt gar nicht genug auf dem freien Markt. Stattdessen sollte man Sie dazu ermuntern, dass immer mehr Fachan- wender in den Unternehmen selbst zu Data Analysts werden. Das ist gar nicht so schwierig, wie Sie vielleicht denken. Data Analytics Tools auch für die Fachbereiche Viele Data Analytics Tools sind in- zwischen so bedienerfreundlich, dass Gespräche des Autors mit Data Scientists ergeben haben, dass so manche der Big-Data-Experten be- reits um ihren Job fürchten. Viele Aufgaben, die bisher einen Data Sci- entists erfordert hätten, überneh- men die Tools und die integrierte KI (Künstliche Intelligenz) selbst. Aber nicht jedes Tool, das sich an Data . m o c o t o h p k c o t s i / s e g a m e p o e P © I l : d l i B

und Collaboration gefragt, mit der entsprechenden Sicherheit beim Da- tenaustausch versteht sich. Wie stark muss unterstützt und automatisiert werden? Nicht nur für den Laien im Bereich Data Analytics sind Funktionen zur Visualisierung der Daten und der Analyseergebnisse wichtig, wie zum Beispiel Dashboards. Gute Visualisie- rungen können dabei helfen, die ver- fügbaren Daten besser zu verstehen und neue Ideen für Datenanalysen zu entwickeln. Man spricht von der visuellen Erforschung der Daten (Vi- sual Exploration). Wenn sich Abfragen und Analy- sen möglichst in natürlicher Sprache (Natural Language) formulieren und definieren lassen, hilft dies gerade Anwendern, die nicht programmie- ren können (No-Code-Funktionen). Ebenso sind Vorlagen wie zum Bei- spiel Abfragetemplates hilfreich, die die Anwender für ihre Zwecke an- passen können. Um den Aufwand bei den Datenanalysen zu reduzieren und die Prozessqualität zu sichern, sind automatisierte Workflows nütz- lich, die einmal definiert immer durchlaufen und dadurch eine Anlei- tung darstellen. Wie viel Hilfe brauchen die Fachabteilungen? Onlinehilfen, die das Data Analytics Tool bietet, sind eine sinnvolle Ergän- zung zu den Schulungsmaterialien, die es für das Tool geben sollte, wobei die Schulung und die Hilfe speziell auf den Anwender aus einem Fach- bereich zugeschnitten sein sollte, also auf die Marketingabteilung und ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ nicht auf die Abteilung Data Science, wenn es denn eine solche gibt. Verschiedene Tools haben auch eine mehr oder weniger rege Com- munity, in der sich Anwender austau- schen können. Die ist kein Ersatz für einen Support des Herstellers, aber eine wichtige Unterstützung. Auf Datenmanage - ment-Funktionen sollte man viel Wert legen Zunehmend werden Funktionen auf Basis von Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) in den Analysetools Einzug halten, die dem Anwender viele Schritte abnehmen können, also passende Abfragen vorschlagen und die geplanten Ana- lysen auf Stimmigkeit der Definition überprüfen. Müssen auch Experten- funktionen verfügbar sein? Wenn Anpassungen am Standard- tool notwendig werden, die über die Bedienung des Anwendermenüs und Auswahl von Optionen hinausge- hen, sind in der Regel Data Scientists und Programmierer gefragt. Da stellt sich die Frage, ob es denn auch einen wirklichen „Profi-Mode“ gibt, der eine Anpassung und Programmie- rung zulässt. Es kann aber auch sein, dass es bereits Module zur Erweite- rung gibt, die sich zum Beispiel über den Marktplatz zu dem Analysetool beziehen lassen. Je nach Tool können Marketplaces auch bereits komplette 44 Definitionen von Analysen vorhal- ten, die man sich herunterladen und installieren kann. Die größten Knackpunkte bei Data Analytics Tools In der Praxis gibt es einige Problem- bereiche, die die Auswahl und die spä- tere Nutzung von Data Analytics Tools erschweren. Oftmals sind es nicht die teils fehlenden Berichte und Visuali- sierungen, die ein Tool nicht brauch- bar erscheinen lassen. Datenanalysen stehen und fallen mit den Daten, also mit der verfügbaren Datenqualität, mit den Funktionen zur Datenauf- bereitung, mit den Datenquellen, die sich integrieren lassen. Nicht zuletzt spielt auch das Datenvolumen eine große Rolle, das sich in vertretbarer Zeit analysieren lässt. Viele Tools werden hauptsäch- lich nach den Analysefunktionen beurteilt und ausgewählt. Doch die Schritte davor sind mindestens ge- nauso wichtig. Wenn Sie also ein Data Analytics Tool suchen, dann sollten Sie nicht nur daran denken, dass Sie oftmals Ersatz für den Analy- sten brauchen. Hier können die Self- service-Funktionen eine große Hilfe sein, um die Anwender aus den Fach- bereichen bis zu einem gewissen Grad zu Data Analysts zu machen. Es sind meistens die Funktio- nen, die die Daten sammeln, aufbe- reiten, bereinigen sollen, die einen großen Unterschied machen können. Bei Data Analytics Tools geht es eben nicht nur um Tools und Analysten, sondern hauptsächlich um Daten. Legen Sie deshalb sehr viel Wert auf Datenmanagement-Funktionen bei dem Data Analytics Tool der Wahl.

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ S O F U N K T I O N I E R T D I E A R B E I T M I T P E R S O N A S v o n S e b a s t i a n H a l m , M a t t h i a s H e n r i c i u n d D o m i n i k G r o l l m a n n Wer sind eigentlich die Kunden, die ich erreichen will? Diese Frage beantworten die prototypischen Kun- den-Bilder der „Persona“. Die vordefi- nierten Käufertypen sparen Geld, schaffen Klarheit – und sind unabding- bar im datengestützten Marketing. S C H R I T T 1 Kundenerlebnisse zusammentragen Es werden Vertriebsmitarbeiter des Unternehmens, Callcenter- oder Support-Mitarbeiter eingeladen, um über ihre Erlebnisse im Kundengespräch, in der Vor- und Nachbereitung zu berichten. Grundsätz- lich kann JEDE Person teilnehmen, die mit realen Kunden Kontakt hatte. Jeder Kundenerlebnis-Bericht wird dokumentiert und die beschriebene Person mit weiteren bewusst subjektiven Vermutungen über ihre Persönlichkeit angereichert und auf einer Map „kartiert“. Es wird dabei vermieden, extreme Begeg- nungen mit ‚pathologischen‘ Kunden aufzuzeichnen, weil sie das Bild der „Gaußschen“ Normalverteilung in Kundenpanels verzerren können.

ONEtoONE Special „Marketing und KI 2021“ S O G E H T S : S I E B E N S C H R I T T E Z U R P E R S O N A - D E F I N I T I O N 1. Die Personas Zunächst muss eine Merkmalliste zu den Personas entwickelt werden, anhand derer diese erkannt werden können. Ein Möbelhändler definiert beispielsweise (unter anderem) Per- sonas wie Julia (jung, berufstätig und gesellig, liebt kreative Einrichtungs- ideen) oder Max (Student, sucht nur gelegentlich preiswerte Möbel). 2. Merkmale definieren Im echten Leben würde jeder Verkäu- fer die spontan begeisterungsfähige Julia oder oder den sparsamen Max an Kleidung und Auftritt erkennen. Die Website braucht klare Schlüsselmerk- male, anhand derer sie Kundentypen unterscheiden kann. Zum Beispiel: • Kauferfahrung: Handelt es sich um JEMANDEN, der genau weiß, was er sucht? Oder um einen Kunden, der Beratung und Bestätigung sucht? • Preisaffinität: Kauft die Persona eher im oberen, mittleren oder unte- ren Preissegment? • Spontanität: Handelt es sich eher um einen Spontan- oder eher um einen Bedarfskäufer? • Kaufmotivation: Welche emotio- nalen Bedürfnisse werden mit dem Einkauf befriedigt – Prestige oder Schnäppchenjagdtrieb? • Markenbindung: Bleibt der Kunde Marken treu? Oder sind sie unwich- tig, lehnt er manche gar generell ab? • Argumentation: Für welche Kauf- argumente ist der Kunde zugäng- lich? Überzeugen ihn Nachhaltigkeit, Qualität oder Preis eines Produktes? • Regelmäßigkeit: Handelt es sich (potenziell) um einen Stamm- oder um einen Gelegenheitskäufer? 3. Daten zusammenführen Nun müssen die passenden Daten zur Identifizierung bereitgestellt werden. Die wichtigsten Datenquel- len sind CRM-System (Kunden- und Kaufhistorie) und Webshop (Onsite- Verhalten, Behavioral Data). Mit der richtigen Dateninterpretation lassen sich selbst bei Neukunden wichtige Aussagen über Kundenmerkmale treffen. So kann ein Kunde mit ausge- wiesener Markenbindung beispiels- weise leicht anhand seiner Einkaufs- historie identifiziert werden. 4. Daten clustern und analysieren Mit eindimensionaler Clusteranalyse lassen sich Unterschiede zwischen 48 zwei Gruppen herausarbeiten – beispielsweise marken- und nicht markenaffine Kunden. Markenaf- fine Käufer sind beispielsweise älter, zielstrebiger und kommen eher über Google (SEA/SEO). Eindimensionale Auswertungen haben den Nachteil, dass sie letztlich auf subjektiven An- nahmen basieren. Besser sind mul- tidimensionale Auswertungen mit algorithmischer Mustererkennung. Gefundene Cluster werden gelabelt („Kreativer Stöberer“) und mit den ursprünglich erdachten Zielgruppen verglichen, damit die ursprünglichen Definitionen gegebenenfalls ange- passt werden können. 5. Aufbereitung des Contents Der Content spielt bei der Persona- lisierung eine entscheidende Rolle. Daneben bietet es sich an, jeder Ziel- gruppe den Zugang zu Angeboten zu geben, die eigentlich für andere ge- dacht sind. So erzeugt man Content- weichen, mit denen sich der Kunde weiterentwickeln kann.. 6. Personalisierung Jeder Zielgruppe wird personalisier- ter Content angeboten. A/B-Tests messen den Erfolg. 7. Optimierung in der Endlosschleife Führt die Maßnahme nicht zum ge- wünschten Erfolg, sollte zunächst die Grundannahme kritisch geprüft werden. Sind die Zielgruppen rich- tig erkannt, die Personas sauber de- finiert? Vielleicht stellt sich heraus, dass es einen Käufertyp durchaus gibt, aber die Persona nicht stimmt. Und dass dieser Typ ganz anders an- gesprochen werden will. . m o c o t o h p k c o t s i / y e r d n u © : ) 8 4 / 6 4 e t i e S ( d l i B

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