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Wie treibt Künstliche Intelligenz den Unternehmenserfolg an?

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Jetzt haben wir mal einen grobe Einordnung des Begriffs Künstliche Intelligenz und dessen Potenzial gewonnen. Nun lassen Sie uns ein bisschen konkreter in den einzelnen Disziplinen werden. Herr Henning, Sie haben bereits von Google und Facebook gesprochen. Wie sieht es bei anderen SSPs in Sachen KI aus?

Floris Henning: Im programmatischen Mediaeinkauf können wir bereits viel gezielter Menschen erreichen als im pauschalen Mediaeinkauf. Trotzdem ist das Thema immer noch eine große Baustelle. KI wird im programmatischen Einkauf aber auf jeden Fall noch einen hohen Stellenwert einnehmen. Es gibt natürlich bereits Produkte beziehungsweise Werkzeuge, die das aufgreifen. Für große Unternehmen ist die Komplexität der Strukturen aber noch ein wesentlicher Faktor, den diese Produkte nicht abbilden können. Es gibt verschiedene Datenquellen und verschiedene Ziele. Zunächst geht es darum, die Unternehmen dahin zu bewegen, dass sie in eine klare Richtung gehen. Sie müssen einer Vision folgen und gemeinsam den Datenhaushalt aufräumen, um die Vision erreichen zu können.

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Datenhomogenisierung – ein Thema, mit dem wir uns im Marketing-Umfeld seit fünf Jahren und im Handelsumfeld seit 20 Jahren auseinandersetzen. Bietet KI die Leistungsfähigkeit oder das Druckmittel, um endlich zu einer Lösung zu kommen?

Marcus Ruebsam: Unternehmen bemerken jetzt, dass durch Künstliche Intelligenz eine Datenkonvergenz gebraucht wird. Ohne diese können Modelle nicht verbessert oder entwickelt werden. Das heißt, dass am Anfang erst einmal viele Daten nötig sind, die dann konvergiert werden müssen. Durch KI gibt es jetzt ein Motiv, warum die Datentöpfe zusammengeführt werden müssen. Im B2B-Umfeld werden Sie merken, dass langsam die guten, alten ERP-Daten plötzlich ganz wertvoll werden. In der Preisoptimierung werden beispielsweise mehr Daten gebraucht, um die Künstliche Intelligenz zu trainieren. Die Nachfrageseite ist dabei nicht der einzige Parameter. Das KI-Modell ist schneller trainiert, wenn wir vom B2B-Kunden ERP-Daten zur Verfügung gestellt bekommen. Das nächste Hypeword im Marketing ist Account Based Marketing. Unternehmen verstehen plötzlich, dass Marketing und Vertrieb zusammengehören. Um ganzheitlich auf den Account einzugehen, sprechen beide Bereiche mit ihm. Und dafür werden KI-gesteuert Programme entwickelt. Gerade bei Machine Learning ist es wichtig zu wissen, welche Daten in welchem Prozess gebraucht werden. Die Definition von Big Data an sich war immer sehr verschwommen. Jetzt entsteht die Motivation, dass anderes Marketing gemacht wird – Account Based Marketing. Um den Algorithmus zu füttern, werden genau diese Datenmengen benötigt.

Dr. Robert Laube: Big Data als isolierter Term, wie wir es vor drei oder vier Jahren hatten, ist tot. Keiner unserer Kunden fragt mehr nach Big Data; sie fragen nach intelligenten Services. Es ist die intelligente Komponente, die für den Kunden einen Mehrwert bietet. Künstliche Intelligenz ist gegeben und muss genutzt werden.

Wir sprechen gerade viel von Backend und B2B-Prozessen. In meiner Wahrnehmung ist KI auch für den B2C-Bereich wichtig, gerade in Sachen Chatbots und Co. Spielt KI in den ersten Entwicklungsstufen erst einmal keine Rolle für B2C?

Floris Henning: Ähnliche Punkte wie bereits genannt; sie treffen auch auf den B2C-Bereich zu. Es laufen überall Daten auf, die zum einem verhaltensspezifisch sind, zum anderen aber auch produktspezifisch. Daraus kann eine personalisierte Erfahrung geschaffen werden, die die User Experience steigert und dadurch Loyality und Wiederverkaufswert beeinflusst. Das schlägt sich dann auch im Umsatz nieder.

Marcus Ruebsam: In Sachen Big Data unterscheiden sich B2B und B2C gar nicht so stark. In beiden Bereichen gibt es jede Menge Signale zu konsolidieren. Aus diesen Signalen können die Absichten des einzelnen Users abgeleitet werden. Diese Vorgänge gilt es zu verstehen und die Daten daraus richtig zu konsolidieren. Im Prinzip will ich immer wissen, was das Individuum im Ganzen für eine Rolle spielt. Jeder User ist anders und verfolgt seine ganz eigene Journey. Und hier kommt die Wirkung von KI zum Tragen, die diese einzelnen speziellen Journeys erfassen kann. Das heißt, dass individuell kommuniziert werden muss; nicht mehr über Segmente. Immer auf der Basis, wo sich der Kunde gerade in seiner Journey befindet.

Floris Henning: Engagement ist das Ziel, das wir erreichen wollen. Kunden sollen sich mit dem Produkt bis zum Kauf auseinandersetzen. Spannend wird es dann vor allem, wenn das Marketing nicht mehr auf Interessen aufbaut, sondern auf den Intentionen der User. Das ist der Punkt, den wir mit solchen Technologien erreichen wollen.

Von außen wird gerade im Handel großes Potenzial in Sachen KI gesehen, das aber auch einen hohen Aufwand bedeutet. Wo sind Aufwand beziehungsweise Kosten zu hoch, als dass sich der Einsatz intelligenter Systeme rechnen würde und wie erkennt der Kunde das?

Marcus Ruebsam: Das ist im Handel sehr unterschiedlich: Im Fashion-Retail ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bereits Realität. Es werden einige Taktiken eingesetzt um die Offline-Welt am POS mit der Online-Welt zu kombinieren. Im Supermarkt beispielsweise müssen die Daten anders verstanden werden. Um einen schnellen Durchverkauf anzustreben, müssen andere Methoden entwickelt werden. Hier ist es also noch viel wichtiger, Online- und Offline-Welt zu verknüpfen. Der Handel allgemein hat einfach viel zu lange online und offline voneinander getrennt. Für einen Kunden von uns, Aldi UK, sind beide Welten bereits eins. Aldi UK verschickt beispielsweise personalisierte Newsletter, basierend auf den Daten die sie am POS gesammelt haben.

Dr. Robert Laube: Ein Beispiel zum Thema, was die Investitionen sind und was man wieder zurück bekommt: Wir haben einen großen Kunden, dieser stellt professionelle Reinigungsmaschinen her, die über Zwischenhändler an Reinigungsfirmen verkauft werden. Im ersten Schritt der Weiterentwicklung wurde in die Geräte an sich investiert. Auf produktspezifischer Seite war also das Ziel, die Geräte intelligenter zu machen. Bisher kannte er aber nur seine Zwischenhändler. Deshalb wollte er im nächsten Schritt herausfinden, wer seine Endkunden sind. Er hat also eine Plattform aufgebaut, auf der jede einzelne Maschine registriert wird. So kann er sehen, wo sie im Einsatz ist und für was sie verwendet werden, welche technischen Probleme es möglicherweise gibt und ob er proaktiv zu mehr Kundenzufriedenheit beitragen kann. Daraus hat er ein neues Service-Modell entwickelt: weg vom Maschinenverkauf, hin zum Maschinenleasing. So stellt er als Hersteller sicher, dass die Kunden eine Maschine haben, die immer funktioniert und dafür pro gereinigten Quadratmeter zahlen. Er hat also einen neuen Vertriebskanal geöffnet und mehr neue Kunden generiert. Da stellt sich im Nachhinein gar nicht mehr die Frage, ob die Investition in die intelligente Plattform gerechtfertigt war. Klar, war sie das! Aber hätte er sich diese Frage vor zweieinhalb Jahren gestellt, da wäre er sich noch nicht sicher gewesen. Er musste also daran glauben und das Risikoeingehen. Es gibt keine Garantie, dafür dass KI immer alle Probleme löst und neue Geschäftsmodelle bringt. Aber das Vertrauen in KI ist berechtigt.

Was bringt mich als Kunde dazu, jetzt schon Künstliche Intelligenz einzuführen und nicht noch zwei Jahre zu warten, bis es sowieso als Standard überall drin ist und ich es von der Stange kaufen kann?

Dr. Robert Laube: Es entwickelt sich alles weiter, nur Sie selbst nicht. Wenn Sie das so machen, sind Sie in zwei Jahren nicht mehr am Markt. Wenn Sie die Innovation am Markt sehen, sind Sie bereits zu spät dran. Sie müssen also vorher da sein.

Floris Henning: Die Frage ist: Ist es ein Wettbewerbsvorteil, sich KI zuzulegen oder ist es ein Wettbewerbsnachteil, das nicht zu tun? Ich denke die Antwort lautet: Inzwischen sind wir schon so weit, dass es ein Wettbewerbsnachteil ist, sich das nicht zuzulegen.

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 Georgina Bott

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