In einer Welt, in der sich die Technologien ständig weiterentwickeln, ist es für Unternehmen umso wichtiger, mit den neusten Trends Schritt zu halten. Der Begriff «Marketing 5.0» wurde vor kurzem von Kotler et al. (2021) geprägt und bezieht sich auf die jüngste Evolution des Marketings, bei der die ständige, vernetzte Nutzung von Daten und Technologien im Vordergrund steht, um gezieltere, relevante Kundenerfahrungen zu schaffen. Das Ziel von Marketing 5.0 ist es, Kunden die passende Botschaft zum richtigen Zeitpunkt über den entsprechenden Kanal zukommen zu lassen.
Marketing 5.0 bietet mehrere Vorteile, darunter ein tieferes Kundenverständnis, eine verstärkte Kundeneinbindung, eine gesteigerte Kapitalrendite (ROI) und einen erhöhten Kundenertragswert. Kurz auf den Punkt gebracht: Der wesentliche Nutzen von Marketing 5.0 besteht darin, den Marketern zu ermöglichen, die potenziellen Konsumenten umfassender zu verstehen und deren Bedürfnisse angemessener anzusprechen. Mithilfe KI-basierter Insights können Marketer zielgerichtete Kampagnen erstellen, die bei den Konsumenten besser ankommen und ein nachhaltiges Unternehmenswachstum fördern. Darüber hinaus macht der standardmässige Einsatz von Automatisierung das Marketing effizienter und effektiver.
Kotler et al. (2021) verstehen Marketing 5.0 als «the application of human-mimicking technologies to create, communicate, deliver, and enhance value across the customer journey» (Kotler et al., 2021, p. 6). Marketing selbst ist dabei von Natur aus ein sozialer Unternehmensansatz und fokussiert in erster Linie darauf, die Gedanken und Gefühle im Kopf und im Herzen der verschiedenen Anspruchsgruppen zu verstehen, um diese wiederum gezielt anzusprechen.
Mit anderen Worten: Marketing ist eine spezifische Art des Managements, um ein Unternehmen vom Markt her- und zum Markt hinzuführen. Dies bedeutet im Kern, dass die Bedürfnisse des Marktes bekannt sein müssen, um auf sie entsprechend eingehen zu können. Sowohl ein ganzheitliches Informations- als auch ein Aktionsmanagement sind notwendige Voraussetzungen, um diese
Marketingherausforderung zu bewältigen.
Marketing 5.0 besteht aus drei operativen, miteinander verknüpften Kernkomponenten, nämlich Predictive Marketing, Contextual Marketing und Augmented Marketing sowie zwei organisatorischen Komponenten, genauer Data-Driven Marketing und Agile Marketing. Die beiden organisatorischen Marketing-Technologiekomponenten bilden die Basis für ein systematisches Informationsmanagement, z.B. zum Aufbau eines umfassenden Daten-Ökosystems. Die drei operativen Komponenten erlauben ein wirksames Aktionsmanagement, z. B. zur Erstellung relevanter Marketinginhalte wie Markenslogans, Produktbeschreibungen oder Kampagnen-bilder. Jede Komponente hat dabei einen unmittelbaren Bezug zur Marketingforschung, wobei die beiden organisatorischen Komponenten als Input-Pipeline für Insights und die drei operativen Komponenten als Output-Pipeline für Insights fungieren.
Vor diesem Hintergrund zeigt der nächste Abschnitt die Möglichkeiten fortschrittlicher Technologien der modernen Marketingforschung für eine tragfähige Marketing 5.0-Implementierung auf, im Folgenden als Marketing Insights 5.0 bezeichnet. Als Fallbeispiel für diese Demonstration dient die Vermarktung von Olivenöl des Start-ups JON’S OILIVE
Erstellung von Marketing-Insights-5.0-Inhalten für das Start-Up JON’S OILIVE – eine Fallstudie
Das datengesteuerte Attributionsmodell von Google Analytics wurde als eine der Input-Pipelines verwendet, um zu evaluieren, wie potenzielle Kunden auf die verschiedenen über Google Ads eingeblendeten Anzeigen reagiert haben, mit dem Ziel, zu erkennen, welche Keywords etc. den größten Einfluss auf den Geschäftserfolg hatten und aus Nutzer Kunden werden liessen. Des Weiteren wurde die Konversionsleistung über die verschiedenen Marketing-Touchpoints (Website, soziale Medien usw.) bewertet. Zudem wurden mit Hilfe der agilen Insights-Plattform von quantilope potenzielle und reale Kunden befragt, um implizite markenbezogene Daten (Methode: Single Association Test) zur Stärkung der Markenpositionierung sowie produktbezogene Daten (Methode: Maximum Difference Scaling) zur Ermittlung der Konsumentenpräferenzen für Olivenöl-Produkteigenschaften zu erheben. Im Speziellen wurden dabei Attribute aus der KI-Entdecker-Funktion der KI-basierten SaaS-Lösung neuroflash gezogen und als Input für die Präferenzanalyse als eine Art Vorab-Erkennungs-Intelligenz (prädiktive semantische Analyse) verwendet.
In einem nächsten Erkenntnisschritt mit Blick auf die Predictive Marketing Intelligence wurde eine TURF-Analyse (Total Unduplicated Reach and Frequency) auf der agilen Plattform von quantilope durchgeführt, um die beste Kombination von olivenölbezogenen Produkteigenschaften zu identifizieren. Als Ergebnis wurde eine optimale Kombination von vier Produkteigenschaften ermittelt (in diesem Fall: frisch, regional, authentisch und fein), die etwas mehr als 80 % der (potenziellen) Konsumenten anspricht.
Darüber hinaus wurde Causal Artificial Intelligence (Causal AI) mittels der Software Neusrel auf die impliziten Markenwahrnehmungs- und Verhaltensdaten angewendet, um eine optimale archetypenbezogene Markenpositionierung abzuleiten. Auf diesem evidenzbasierten Weg wurde ein wirkungsvoller Interaktionseffekt auf das Konsumentenverhalten zwischen den Archetypen des Entdeckers und des Rebellen aufgedeckt und als optimale Markenpositionierung definiert. Abbildung 1 zeigt ausgewählte Ergebnisse dieser Predictive-Marketing-Intelligence-Komponente.
Im Rahmen der nächsten operativen Komponente, der Stufe der Contextual Intelligence Insights, wurden mit der KI-Texter- und KI-Bilder-Funktion von neuroflash automatisch Bildbeschriftungen sowie Bilder für einen wirksamen Sponsored Post auf Instagram als einem der wichtigsten Touchpoints und damit Kontextkanäle generiert. Als Input für diesen KI-basierten Kreativitätsansatz dienten die identifizierten wirksamen Produkt- und Markeneigenschaften, um die entsprechenden textlichen und visuellen Inhalte zu generieren.
Eine beispielhafte Generierung gezielter kundenbezogener Inhalte, wie sie in Abbildung 2 zu sehen ist, erfolgt innerhalb weniger Sekunden. Jedes von der KI generierte Marketinggut (Asset), sowohl kurze und lange Texte als auch visuelle Inhalte, ist einzigartig; d. h. die KI ist darauf trainiert, keine bereits zuvor veröffentlichten Marketinggüter zu erstellen.
Im dritten und letzten operativen Schritt, der Stufe der Augmented Intelligence Insights, werden die generierten textlichen und visuellen Inhalte hinsichtlich a) der semantischen und b) der visuellen Wirksamkeit beurteilt, mit der Option, auch c) die verhaltensbezogene Leistungsfähigkeit zu bewerten. Beispielhafte Ergebnisse sind in Abbildung 3 dargestellt.
Für die semantische Leistungsbewertung wurde wiederum das Tool neuroflash, genauer deren KI-Tester-Funktion verwendet, um vorherzusagen, was der Konsument auf einer impliziten Ebene in Bezug auf die als wirksam definierten Produkt- und Markeneigenschaften wahrscheinlich fühlen und denken wird, wenn er die textlichen Inhalte, in diesem Fall die generierten Bildunterschriften und Bildbeschriftungen, zu sehen bekommt. Darüber hinaus wurde die KI-Lösung Everypixel eingesetzt, um die Ahttps://www.neuronsinc.com/ttraktivität der visuellen Inhalte, hier also der generierten Bilder, zu analysieren, aber auch, um zu sehen, welche Assoziationen nach dem Kontakt mit dem jeweiligen Bild im Kopf des Konsumenten wahrscheinlich aktiviert werden.
Nachdem die besten Bildunterschriften und die beiden besten Bilder ermittelt worden waren, wurde die visuelle Wahrnehmungsqualität der Bildbeschriftung-Bild-Kombinationen bewertet. Die KI-Lösung Predict von Neurons wurde eingesetzt, um vorherzusagen, was die Konsumenten wahrscheinlich wahrnehmen werden, wenn sie die einzelnen Bildbeschriftung-Bilder-Inhalte anschauen, um sicherzustellen, dass die richtigen Hinweisreize ausreichend Aufmerksamkeit erhalten. Darüber hinaus wurde der Umfang der kognitiven Anforderungen vorhergesagt, um sicherzustellen, dass der Konsument während des Kontakts mit dem Sponsored Post nicht zu viele Informationen verarbeiten muss. Ebenfalls ist der Grad der Fokussierung geschätzt worden, um so zu gewährleisten, dass nicht zu viele Elemente auf dem Sponsored Post ein erhöhtes Ausmass an Aufmerksamkeit erfahren, was andernfalls zu einem abgelenkteren und damit weniger effizienten Wahrnehmungskontakt führen würde.
Die jüngsten Fortschritte ermöglichen nun auch die genaue Vorhersage von tiefer gehenden kognitiven und emotionalen Reaktionen. Insbesondere lässt sich jetzt der Grad der Klarheit vorhersagen. Dieser gibt an, ob ein Konsument den Inhalt als übersichtlich wahrnimmt oder nicht sowie den Grad des Engagements, der Aufschluss darüber gibt, wie angeregt und eingetaucht sich ein Konsument bei der Betrachtung des Inhalts fühlen wird (siehe Abbildung 3).
In diesem dritten Schritt wäre es zusätzlich möglich, die von der KI erstellten Texte und Bilder in einer realen digitalen Umgebung (noch) genauer zu testen, z. B. in sozialen Medien, in diesem Fall auf Instagram, um eine umfassendere Wahrnehmungs-, aber auch Verhaltenswirkung mithilfe des In-Context-Testansatzes von eye square zu ermitteln. Dieser Ansatz ermöglicht es insbesondere, die digitale Reise des Konsumenten (teilweise) zu simulieren, um die Auswirkungen einer bestimmten Marketingaktivität wie Werbung in sozialen Medien und/oder auf E-Commerce-Plattformen zu bewerten. Für diese Art der Untersuchung werden echte Konsumenten eingeladen und angehalten, eine bestimmte Website zu besuchen. Während des Besuchs der Website werden automatisch verschiedene Wahrnehmungs-
(z. B. Betrachtungsdauer) und Verhaltenskennzahlen (z. B. Pausieren der Anzeige) aufgezeichnet, um Erkenntnisse für mögliche Verbesserungen zu gewinnen. Abbildung 4 veranschaulicht den Prozess und die Umsetzung dieses Ansatzes.
Die inhaltliche Optimierung mittels Marketing Insights 5.0 wurde für alle relevanten Social-Media-Touchpoints, aber auch für die Website einschliesslich des Online-Shops von JON’S OILIVE durchgeführt. Die Überprüfung der Konversionsleistung nach drei Monaten hat aufzeigen können, dass zum Beispiel in Bezug auf die Website die Impression Rate um etwa 300 % gestiegen ist, während sich die Click-Through-Rate fast verdoppelt hat. Derartige Ergebnisse zeigen eindrucksvoll das ausgezeichnete Potenzial des verwendeten Marketing-Insights-5.0-Ansatzes.
Marketers befähigen, ihre Marketingaktionen zu beschleunigen
Wie aufgezeigt werden konnte, ermöglicht Marketing Insights 5.0 hochpräzise Vorhersagen über die Marketingleistungsfähigkeit, z. B. die Wirksamkeit der Kommunikation, vom Strategie-Fit (bspw. optimale Markenpositionierung) bis hin zu Konsumentenreaktionen (bspw. was beim Werbekontakt wahrgenommen wird oder ob der Slogan die richtigen Markenassoziationen auslöst), um die mentale Verfügbarkeit im Markengedächtnis der Konsumenten nach Sharp (2010) zu erhöhen/zu stärken. Dieser Ansatz kann entweder allein auf KI-generierten Erkenntnissen beruhen oder durch gezielte Konsumentenbefragungen erweitert werden.
Im Detail wird ein erhöhter Erkenntniswert entlang des gesamten Marketing-Intelligence-Prozesses geschaffen. Dieser reicht von der Diagnose (bspw. tiefes Wissen über die Marke in den Köpfen der Kunden gewinnen, um die Markenstrategie zu definieren), über die Therapie (bspw. die Wirkung der Markenkommunikation im Einklang mit der Markenstrategie maximieren), die Überwachung (bspw. die Effektivität der Markenkommunikation ständig überprüfen, um sie mit der Markenstrategie abzugleichen) bis hin zur Inspiration (bspw. auf KI-gesteuerte Empfehlungen bezüglich Slogans oder Produktbeschreibungen zurückgreifen, die zur Markenstrategie passen). Auf diese Weise wird die Entscheidungsfindung in jeder Phase des Marketing-Intelligence-Prozesses nachhaltig gefördert.
In einer sich rasant digitalisierenden Welt ist es für Unternehmen wichtiger denn je, eine
Marketingeinstellung zu pflegen, welche die neuesten Veränderungen in Technologie und Konsumentenverhalten berücksichtigt. Marketing Insights 5.0 ist ein Ansatz, der dies ermöglicht und mit fortschrittlichen KI-basierten Tools und Technologien relevante und attraktive Konsumentenerlebnisse schafft. Um erfolgreich zu sein, erfordert dieser Ansatz jedoch nicht nur eine datengestützte, sondern vor allem die richtige agile und evidenz-basierte Marketing-Mentalität.
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Die Autoren
Dr. Steffen Schmidt
Director Marketing Science & Agile Insights,
LINK Marketing Services AG, www.link.ch
Dr. Evmorfia Karampournioti
Assistant Professor, Leibniz University of Hannover,
www. marketing.uni-hannover.de
Dr. Thomas Fandrich
Co-Founder & CGO, quantilope GmbH,
www.quantilope.com
Dr. Frank Buckler
Founder & CEO, Success Drivers GmbH,
www.success-drivers.de
Philipp Reiter
Partner & COO, eye square GmbH,
www.eye-square.com
Dr. Jonathan T. Mall
Co-Founder & CIO, neuroflash GmbH,
www.neuroflash.com
Dr. Thomas Zoëga Ramsøy
Founder & CEO, Neurons Inc.,
www.neuronsinc.com
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