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Alle Welt spricht von künstlicher Intelligenz. Anscheinend ist es nicht mehr wichtig, originäre Ideen zu entwickeln, originäre Inhalte zu präsentieren. KI überall. Aber das Markenbild und KI?
Ich lebe Marke. Und da stell sich mir in letzter Zeit oft die Frage: was soll ich mit KI anfangen?
Da wäre es sinnvoll, das Ganze von Anfang an aufzurollen.
Vorab
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein viel diskutiertes Thema, das auch für die Markenbildung eine Rolle spielt. In der heutigen Zeit scheint es weniger wichtig zu sein, originäre Ideen zu entwickeln und originäre Inhalte zu präsentieren. Stattdessen wird KI überall eingesetzt.
Erste Frage: Wieso ist Branding für jedes Produkt wichtig?
Branding ist für jedes Produkt aus mehreren Gründen wichtig:
- Unterscheidung von der Konkurrenz: In einem wettbewerbsintensiven Markt hilft ein starkes Branding dabei, sich von ähnlichen Produkten und Mitbewerbern abzuheben. Es ermöglicht den Verbrauchern, das Produkt leichter zu erkennen, sich daran zu erinnern und es von anderen Optionen zu unterscheiden. Ein einprägsames und differenziertes Branding hilft, eine starke Positionierung auf dem Markt zu erreichen.
- Schaffung von Vertrauen und Glaubwürdigkeit: Ein gut etabliertes und positives Branding baut Vertrauen bei den Verbrauchern auf. Es signalisiert Qualität, Zuverlässigkeit und Konsistenz. Wenn Kunden positive Erfahrungen mit einer Marke gemacht haben, sind sie eher bereit, erneut bei dieser Marke einzukaufen und sie weiterzuempfehlen.
- Emotionaler Bezug: Gutes Branding hat die Kraft, eine emotionale Bindung zwischen dem Produkt und den Verbrauchern aufzubauen. Es kann eine Identität, Werte und eine Geschichte vermitteln, die mit den Wünschen, Bedürfnissen und Aspirationen der Zielgruppe in Resonanz stehen. Durch den Aufbau einer emotionalen Verbindung kann eine Marke Loyalität und langfristige Kundenbeziehungen aufbauen.
- Preisgestaltungsfreiheit: Ein starkes Branding ermöglicht es einem Unternehmen, einen höheren Preis für sein Produkt zu verlangen, da es einen Mehrwert und eine Wahrnehmung von Qualität schafft. Wenn Verbraucher eine starke Affinität zur Marke haben und ihr Vertrauen haben, sind sie eher bereit, einen höheren Preis zu zahlen, als für ein vergleichbares Produkt einer unbekannten Marke.
- Langfristige Markenbindung: Branding zielt darauf ab, langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen. Wenn ein Produkt eine starke Marke hat und den Bedürfnissen der Verbraucher entspricht, können Kunden zu loyalen Anhängern werden und sich langfristig für die Marke entscheiden. Dies führt zu wiederkehrenden Käufen und einer positiven Mundpropaganda, die zur Stärkung der Marke beiträgt.
Insgesamt ist Branding wichtig, um ein Produkt von der Konkurrenz abzuheben, Vertrauen aufzubauen, eine emotionale Verbindung herzustellen, Preisflexibilität zu ermöglichen und langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen. Es ist ein wesentlicher Bestandteil der Marketingstrategie eines Unternehmens, um den Erfolg und die Wahrnehmung eines Produkts am Markt zu steigern.
Zweite Frage: Und wie kann man dafür KI einsetzen?
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Künstliche Intelligenz (KI) im Branding eingesetzt werden kann:
- Personalisierte Empfehlungen: KI kann dazu verwendet werden, das Verhalten und die Vorlieben von Kunden zu analysieren und personalisierte Produkt- oder Inhaltempfehlungen zu generieren. Basierend auf dem Nutzerverhalten und den Daten vergleichbarer Benutzer können KI-Algorithmen Vorhersagen treffen und personalisierte Vorschläge machen, um die Kundenbindung zu stärken und die Kundenerfahrung zu verbessern.
- Chatbots und virtuelle Assistenten: KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten können den Kundenservice unterstützen, indem sie rund um die Uhr Fragen beantworten, Probleme lösen und Informationen bereitstellen. Diese KI-gesteuerten Systeme können menschenähnliche Gespräche führen und Kunden bei ihren Anliegen unterstützen, was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und einem positiven Markenerlebnis führen kann.
- Sentiment-Analyse: KI kann verwendet werden, um die Stimmung und Meinungen der Verbraucher in den sozialen Medien, Online-Foren und anderen Quellen zu analysieren. Mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) können KI-Algorithmen den Tonfall, die Emotionen und die allgemeine Stimmung der Verbraucher in Bezug auf eine Marke oder ein Produkt erfassen. Diese Erkenntnisse können für das Markenmanagement und das Krisenmanagement genutzt werden, um schnell auf Feedback zu reagieren und das Markenimage zu verbessern.
- Bild- und Spracherkennung: KI kann Bild- und Spracherkennungstechnologien nutzen, um das Branding zu unterstützen. Durch die Analyse visueller Inhalte wie Logos, Produktbilder oder Verpackungsdesigns kann KI die Konsistenz und Sichtbarkeit der Marke über verschiedene Kanäle hinweg überwachen. Zudem kann KI für die Sprachanalyse genutzt werden, um Kundenfeedback aus Audio- oder Videoaufnahmen zu verstehen und daraus Erkenntnisse für das Branding und die Produktentwicklung zu gewinnen.
- Marktforschung und Trendanalyse: KI kann große Datenmengen analysieren, um Einblicke in Markttrends, Verbraucherverhalten und Wettbewerbslandschaften zu gewinnen. Durch die Verarbeitung und Auswertung von unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern oder Videos kann KI Muster und Zusammenhänge erkennen, die für das Branding und die strategische Ausrichtung des Unternehmens relevant sind. Diese Erkenntnisse können zur Entwicklung von zielgerichteten Marketingkampagnen und innovativen Branding-Strategien genutzt werden.
Es ist wichtig zu beachten, dass der Einsatz von KI im Branding eine strategische Herangehensweise erfordert. Die Qualität der Daten, die Ethik der Anwendung und die sorgfältige Überwachung der KI-Algorithmen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass das Branding effektiv und verantwortungsbewusst umgesetzt wird.
Dritte Frage: Ist KI jetzt gut für Branding?
Künstliche Intelligenz (KI) kann sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf Branding haben. Hier sind einige Pro- und Contra-Argumente:
Pro KI für Branding:
- Personalisierung: KI ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Markenerlebnisse zu schaffen, indem sie große Datenmengen analysiert und individuelle Präferenzen und Verhaltensmuster erkennt. Dadurch können Unternehmen gezieltere und relevantere Botschaften an ihre Zielgruppe senden, was zu einer stärkeren Markenbindung führen kann.
- Effizienz: KI kann repetitive Aufgaben automatisieren und Marketingteams entlasten. Durch den Einsatz von Chatbots oder automatisierten Kundenservice-Systemen können Unternehmen ihre Kunden rund um die Uhr bedienen und gleichzeitig Kosten reduzieren. Dies kann zu einer positiven Kundenerfahrung beitragen und die Effizienz des Brandings steigern.
- Datenanalyse: KI kann große Datenmengen analysieren und wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und Wettbewerbslandschaften liefern. Dies ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen über ihre Markenstrategie zu treffen und ihre Marketingkampagnen besser auf ihre Zielgruppe auszurichten.
Contra KI für Branding:
- Menschliche Interaktion: Einige Verbraucher bevorzugen menschliche Interaktion und fühlen sich von KI-gesteuerten Systemen distanziert. Wenn Unternehmen ausschließlich auf KI setzen, könnten sie die Beziehung zu Kunden beeinträchtigen, die persönlichen Kontakt und direkte Kommunikation bevorzugen.
- Fehlinterpretation von Daten: KI-Algorithmen sind darauf angewiesen, mit genauen und repräsentativen Daten trainiert zu werden. Wenn die Eingangsdaten verzerrt oder unvollständig sind, besteht die Gefahr, dass KI-Systeme falsche Schlussfolgerungen ziehen oder voreingenommene Entscheidungen treffen. Dies könnte zu unangemessenen oder schädlichen Markenbotschaften führen.
- Ethik und Vertrauen: Der Einsatz von KI im Branding erfordert eine sorgfältige ethische Überlegung. Wenn KI-Systeme dazu verwendet werden, Benutzerdaten ohne deren Zustimmung zu sammeln oder in betrügerischer Weise einzusetzen, kann dies das Vertrauen der Verbraucher in die Marke beeinträchtigen und zu einem Imageverlust führen.
Conclusio
Es ist wichtig zu beachten, dass der Einsatz von KI im Branding nicht zwangsläufig entweder ausschließlich positiv oder negativ ist. Es hängt von der Art der Implementierung, den Zielen des Unternehmens und den Bedürfnissen der Zielgruppe ab. Eine ausgewogene und verantwortungsbewusste Verwendung von KI kann dazu beitragen, das Branding zu verbessern, während gleichzeitig die Bedenken der Verbraucher berücksichtigt werden.
Mythos Digitalisierung
Alle reden von der Digitalisierung. Zuvor aber ist zu klären, was das eigentlich ist, Digitalisierung.
Wir leben heute in einer Wissensgesellschaft. Wir können immer alles beantworten. zumindest solange wir online sind. Und wir können Neues erschaffen, kreativ sein.
Die Universalmaschine Computer und ihre Abkömmlinge gaukeln uns vor, das auch noch zu können. Für den Nichtkreativen ist es schwer, zu unterscheiden, ob das Neue nun originär ist oder bloß durch Datenkombination erstelltes.
Anfangs waren wir fasziniert. Wo der Nutzen für den Privatmenschen ist, war egal. Man könnte sich ja an die Lösungen und Fragen machen, die uns immer schon beschäftigen. Meine Generation konnte sehen, wie Computer immer alltagstauglicher wurden. Zuerst war die Technik da, dann kam der Nutzen.
Digitalisierung – heute alltäglich und überall
Zumindest glauben wir heute, dass digitale Geräte uns weiterentwickeln. In Wirklichkeit bilden sie aber immer noch die mechanische Welt des frühen 20.Jahrhunderts ab. Am einleuchtendsten sieht man das am System „What You See Is What You Get“. Es bildet bloß den analogen Schreibtisch digital ab.
Wir leben in Zeiten, in denen sich das Digitale normalisiert. Informationstechnik ist ein so selbstverständlicher Teil unseres Alltags geworden, dass ihr nichts Sensationelles mehr anhaftet.
Das Problem dabei ist: Es wurde einfach die Welt in den Computer gestopft. Egal was, es musste erst in (mehr oder weniger) mühevoller Kleinarbeit aus der analogen Welt in’s Digitale gebracht werden. Es ist also bloß eine Verschiebung. Eine Neuentwicklung ist nicht vorhanden.
Bereits 1951 war der Computer laut Werbung ideal für alles, bei dem sortiert, klassifiziert und gerechnet wird. Das ist bis heute so geblieben und bestimmt auch unser Zukunftsbild. Das heißt aber nicht, dass die Ideen gleich mitgeliefert werden.
Heute machen wir uns einen vierten Nutzen vor. Der Computer entscheidet für uns, in unserem Sinne. Genau das macht er nicht! Entscheidungen werden von digitalen Geräten aufgrund von Daten getroffen. Auf Basis von Rechenmodellen, die wir vorher eingegeben haben.
Wie vor 50 Jahren – Bilder!
Wir sind wieder dort, wo wir schon immer waren. Bilder dominieren die digitale Kommunikation. So wenig Text wie möglich und bloß eine kurze, aber umso klarere Botschaft. Doch haben Bilder dank Smartphones und sozialer Medien im vergangenen Jahrzehnt auch einen enormen Bedeutungszuwachs erfahren. Seit sie sich einfacher denn je herstellen, verbreiten und teilen lassen, können Menschen mit ihnen vielfältig kommunizieren. Damit bekommt die Sprache ernsthafte Konkurrenz.
Selfies und Memes sind die neuen Plakate. Dabei bestehen erfolgreiche Kampagnen aus einer intelligenten Verknüpfung zwischen dem realen öffentlichen Raum und dem im Netz. Bildsujets, die im Netz rasch Verbreitung finden, können einer Botschaft ungeahnte Dynamik verleihen, Menschen emotionalisieren und mobilisieren.
Und das wollte die Werbeindustrie schon immer. Emotion! Und dadurch Aufmerksamkeit.
Heute aber nicht mehr durch banale Botschaften, etwas Sex. weil wir suchen heute nach authentischen Geschichten. Wir suchen nach Problemlösungen. Und die Marke, die für meine Werte steht und mir den passenden Nutzen gibt hilft mir beim Lösen.
Eine Wunschliste
Unvollständig und unsortiert hier meine drei zukünftigen Wünsche an die Digitalisierung.
Unaufgeregte Unterstützung durch selbständiges Denken und Austausch der Maschinen untereinander. Weniger Big Data Unterwerfung, mehr Intuition und somit eine echte Diskussion zwischen Mensch und Maschine. Und mehr Realität und weniger Existenz in der Filterblase.
Targeting – die Auswahl der Zielgruppe!
In meinem letzten Blog habe ich über die Wichtigkeit der Zielgruppe berichtet. Heute geht es um Targeting, es wird „technisch“. Denn die Auswahl folgt einem Schema.
Wir haben heute soviele Daten wie noch nie. Wir wissen durch Analyseverfahren, was die Menschen suchen. Und diese Daten wollen wir nutzen. Wir können kleinste Zielgruppen herausfiltern. Und wir können diesen Interessenten punktgenaue Angebote machen. Am Ende steht wohl die direkte Kommunikation mit jedem einzelnen (beispielsweise mittels Chatbots, doch dazu ein anderes Mal!).
Früher war alles besser!
Naja, nicht wirklich. Sicher ist: es war einfacher! Denn zur Auswahl gab es Adressdaten, Beruf, Ausbildung, Familienstand. Man sprach von Soziodemographische Zielgruppe (z.B. Alter, Geschlecht, Bildung).
Man hat angenommen, dass in einem teuren Wohngebiet gebildete Menschen wohnen, die gutbezahlte Jobs haben. Dementsprechend gab es Postwurfsendungen mit teuren Produkten. Und natürlich umgekehrt! Das Targeting war natürlich nicht sehr genau.
Big Data und Micro-Zielgruppen.
Das sind die Schlagworte sobald es um Targeting und Zielgruppen geht. Konkret haben wir heute Möglichkeiten der Zielgruppenbestimmung aufgrund von Big Data. Was ist das konkret? Einfach erklärt ist es das Datensammeln, um aus der Vielzahl der Informationen ein genaues Bild des erwünschten Kunden zu zeichnen.
Dabei würde ich zwischen verhaltensorientierten, psychologischen und medienorientierten Merkmalen unterscheiden. Sie sehen, dass wir so viel genauer bestimmen können, wen wir wie ansprechen.
Während die ersten beiden für die Ansprache und die Auswahl des Angebots herangezogen werden nutzen wir die medienorientierten Merkmale für die optimale Auswahl der genutzten Medien.
Wieso machen wir das?
Aus der kreativen Sicht ist die persönliche Ansprache der größte Nutzen. Denn der Adressat erhält nur Werbung, die ihn interessiert und deshalb nicht als Belästigung empfunden wird.
Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist es die Verminderung des Streuverlustes und somit eine Kostenoptimierung. Das heißt, es gibt mehr Treffer, dadurch mehr Verkäufe pro eingesetztem Budget.
Gratis ist das neue Wertvoll!
Alles gratis, alles frei verfügbar. Aber ist das wirklich so? Die neue Gratiskultur hat wenig mit Geiz ist geil zu tun. Vielmehr ist nichts umsonst. Denn durch Gratis-Gaben bekommt das Unternehmen andere Erkenntnisse. Oder lockt Kunden an, die kaufen.
Ein paar Beispiele:
- Google: Gratis ist die Suche, dafür gibt man Daten in unglaublichen Massen her
- Facebook: Umsonst Mitglied im größten Netzwerk, Daten, Bilder, Interessen gibt man gern
- Spiele und Apps: Anfangs kostenlos, für uneingeschränkte Nutzung wird kräftig kassiert
- Captcha: Gratis die Sicherheit steigern, dafür erhält der Entwickler Übersetzungen
- Werbe-Pitches: Ideen sind frei, doch Arbeit muss bezahlt werden
Frei ist nicht gleich frei
Die Gratis-Kultur ist gut und gerecht solange der Nutzer bescheid weiß. Und solange dieser auch etwas von seiner Gratisleistung zurückbekommt. Der Kunde weiß, dass er nciht nur bekommt sondern auch eine Gegenleistung erbringt. Doch diese nützt ihm. Somit ist für jeden Teil ein Vorteil gegeben. Anders ist es bei versteckten Leistungen, die zu erbringen sind. Ein schmaler Grat.
Google und Facebook
Suchmaschinen und Social Media Plattformen sind üblicherweise kostenlos. Sie erhalten im Gegensatz dazu Nutzerdaten und verdienen mit der perfektionierten Werbung Geld. Sie profitieren auch indem sie herausfinden, was Nutzer wollen und können so laufend das Angebot anpassen.
Spiele und Apps
Anfangs gratis gibt es Zusatzleistungen durch Bezahlung. Das Spiel funktioniert auch ohne Zusatzkäufe. Doch gibt es dann gewisse Levels nicht oder es gibt Wartezeiten zur nächsten Nutzung. Der Vorteil für das Unternehmen ist die Verbreitung und das Feedback. Und es genügen wenige zusätzliche Bezahlkunden zum laufenden Betrieb durch Abo-Zahlungen.
Captcha
Captcha macht Vorgänge sicher. Doch die wenigsten wissen, dass dieser Google-Dienst laufend Scanfehler in Google Books korrigiert, resp. wird bei Zahlen Maps unterstützt.
Werbe-Pitches
Es ist eine Unsitte. Kostenlos Ideen präsentieren lassen. jede Agentur sollte ablehnen. Denn jede Arbeit muss bezahlt werden.
Analytics-Basiswissen: das sagen die Zahlen
Jeder Website-Betreiber sollte Google Analytics nutzen. Denn es liefert Top Infos über unsere Besucher. Und so kann jeder seine Website entsprechend optimieren. Dadurch wird die Website interessanter und lieber besucht.
Beispielweise suchen auf einer Seite alle Betrachter die Telefonnummer. Ist diese verborgen oder schwer zu finden springen die Suchenden ab. Oder suchen woanders. Der Kontakt ist verloren. (Vielleicht ist aber auch die Strategie darauf ausgelegt, dass die Info nicht gefunden wird.)
Die Tücke dabei ist, dass die Begriffe oft unklar sind. Deshalb hier ein kleines Lexikon der Basisbegriffe bei Web-Kennzahlen.
Besucher vs. Besuche
Die Besucher werden auch Unique Users genannt. Das heißt, dass jeder Besucher einmal gezählt wird. Egal wie oft er auf die Website kommt. Oft werden sie auch Nutzer genannt.
Im Gegensatz dazu stehen die Besuche. Hier wird jeder Besuch gezählt, egal wie oft ein Besucher wiederkommt. Beispielsweise bei Newsportalen ist dies eine wichtige Kennzahl. Genaus bei Shops, Dienstleistungsangeboten usw. Neuerdings heißt diese Zahl Sitzungen.
Seitenaufrufe und Seiten/Sitzung
Der Name sagt alles. Nämlich, wieviele Seiten gesamt besucht wurden.
Seiten pro Sitzung sind der Indikator, wieviele Seiten jeder Besucher aufruft. Je mehr Seiten umso interessanter scheint der Inhalt zu sein. Denn wieso sonst sollte der Besucher auf weiterführende Infos klicken? Klickt der User weiter haben wir unser Ziel erreicht. Interesse ist geweckt.
Sitzungsdauer und Absprungrate
Die Sitzungsdauer sagt Ihnen, wie lange Besucher auf der Seite bleibt. Die Absprungrate gibt Auskunft über Besuche, die ohne weiterführenden Klick die Seite verlassen.
Weitere Kennzahlen
Sie können sogar herausfinden, woher die Besucher kommen. So lässt sich herausfinden, ob Newsletter, Ads usw. funktionieren. (Dazu gibt es auch andere Möglichkeiten.) Sie können sogar ablesen, mit welchen Geräten die Nutzer auf Ihre Website kommen.
Und Sie können sogar sehen auf welchen Seiten Besucher einsteigen. Und wo sie abspringen. Mehr dazu demnächst!
Die Analyse der Daten
Heute gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten der Analyse der Kommunikationsmittel. Doch man muss diese lesen können. Denn die Zahlen gehören richtig interpretiert. Und man soll sie nicht überbewerten.
Damit meine ich, dass die Zahlen nur ein Bild der Vergangenheit zeigen. Für mich ein ausreichendes Tool ist Google Analytics.
Messen und interpretieren
Natürlich ist es interessant zu wissen, was mit dem eingesetzten Geld passiert. Doch es ist viel wichtiger, dass man daraus Erkenntnisse zieht. Und diese soll nicht sein: das hat letztens nicht funktioniert, also lassen wir es. Denn jede Aktion bringt uns eine Erkenntnis.
Nehmen wir an, unsere Website wird angeklickt. Doch die Absprungrate ist zu hoch. Oder die Kunden klicken nicht weiter. Wir können jetzt daraus schließen, dass die Werbung schlecht war. Wir können aber auch anderes annehmen. Zum Beispiel, dass das Angebot verlockend klang, doch auf der Website etwas schief gelaufen ist. So könnte der Anklick-Button nicht einfach anzuklicken sein. Oder er funktioniert mobil nicht.
Nachschauen und weiterforschen
Ohne genauere Kenntnisse der Ziele der Website sollten wir keine Rückschlüsse ziehen. Wir sollten die gesamten Zahlen betrachten. Beim oberen Beispiel brauchen wir nur nachsehen, von welchen Geräten die Besucher kommen. Oder wir nutzen die wunderbare Search Console. Hier können wir zum Beispiel auch rausfinden, nach welchen Schlüsselwörtern die Internet-User suchen.
Wir finden durch Analyse heraus, was User suchen. Vielleicht suchen sie Ihre Adresse. Doch diese ist versteckt. Sie sollten die Seite entsprechend optimieren. Also die Adresse auf die erste Seite setzen. Oder Sie wollen Ihre Adresse nicht preisgeben. Sie sehen, es kommt auf das Ziel an.
Die Analyse hilft also, Ihre Kommunikation zu verbessern. Doch sie ist kein Mittel zur Erfolgsbestimmung. Denn hier spielen fast unendlich viele zusätzliche Faktoren mit. Imagefaktoren, Bekanntheit, Einfachheit und viele mehr sind solche. Und Analyse heißt Beobachtung! Und Entwicklung!