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Branchentrends im Dialogmarketing
Tante Emma Reloaded –
Wie Artificial Intelligence und Smart Data den
Urtraum des 1:1 Dialoges endlich möglich machen!
Autor: Prof. Dr. Peter Gentsch
Tante Emma Reloaded –
Wie Artificial Intelligence
und Smart Data den Urtraum
des 1:1 Dialoges endlich
möglich machen!
2 | DDV 2.2019
Brachentrends | Tante Emma Reloaded
Die gute alte „Tante Emma“ gilt quasi als Goldstandard und Referenzpunkt für personalisierte und em­
pathische One-to-One-Kommunikation. Der Nachteil dieses hochgradigen Personalisierungsansatzes ist
die schlechte Skalierbarkeit. Der folgende Beitrag zeigt Möglichkeiten auf, diese hohe Messlatte mit Smart
Data und Artificial Intelligence (AI) sogar zu übertreffen. Die Digital Giganten der GAFA-Welt zeigen, dass
die Automatisierung durch intelligente Algorithmen nicht im Widerspruch zum Kundenerlebnis stehen
muss, sondern ganz im Gegenteil ein neues Level der Customer Experience möglich macht.
AI
AI als Game Changer
AI hat in den letzten Jahren für einen immensen Ent-
wicklungsschub in der unternehmerischen Praxis
gesorgt. Während im Rahmen der Industrie 4.0 insbe-
sondere die Optimierung und Automatisierung von
Produktions- und Logistik-Prozessen im Vordergrund
steht, adressiert AI zunehmend auch adminis­trative,
dispositive und planerische Prozesse im Marketing,
Sales und Management auf dem Weg zum ganzheitli-
chen Algorithmic Enterprise. Häufig wird das Thema
AI im Dialogmarketing einseitig mit Chatbots verbun-
den. Dabei ist der Lösungsraum weitaus grösser.
Traditionelles B-to-B Sales & Marketing
hat ausgedient
Sales & Marketing im B-to-B-Bereich wird nach wie
vor von der alten Schule dominiert. Digitale Innovatio-
nen sind bis dato eher Mangelware. Während Sales &
Targeting im B-to-C-Markt schon deutlich weiter ent-
wickelt ist und erfolgreich innovative Smart Data und
AI-Lösungen nutzt, hängt der B-to-B-Bereich deutlich
hinterher. Zu häufig werden Standard-Mails und pseu-
do-personalisierte Mailings verschickt, die ihre Wir-
kung meist verfehlen. Online-Werbung wird nicht oder
nur mit geringer Konversion geschaltet. Call-Center-
Mannschaften machen mechanisch Cold Calling,
nach dem typischen „Spam-Prinzip“: Irgendjemand
wird sich schon dafür interessieren, „umfallen“ und
kaufen. Klassische Adresshändler und Information
Provider liefern nicht selten veraltete und wenig pas-
sende Unternehmensadressen mit nur bedingt rele-
vanten Sales- und Targeting-Informationen.1
1
Richter, F., 2018.
Performance kennt keine Trennung von
One-to-One und Targeting
Zudem wird seit vielen Jahren gebetsmühlenartig die
ganzheitliche Customer Journey propagiert. Dennoch
existiert in der überwiegenden Anzahl von Unter­
nehmen nach wie vor die klassische Trennung von
Offline- und Online-Ansprache. Dabei handelt es sich
aber um dieselben Kunden, die lediglich über ver-
schiedene Kanäle angesprochen werden. Mit einer
richtigen Customer Journey hat dies jedoch wenig zu
tun. Kunden sind nicht „online“ oder „offline“. Kunden
sind Menschen – letztlich auch im B-to-B-Bereich.
Denn auch dort handeln nach wie vor Menschen. Ge-
wachsene Organisationsstrukturen und die dogmati-
sche Trennung zwischen „Klassik“ und „Digital“ sowie
„One-to-One-Communication“ und „Paid Media-Tar­
geting“ stehen dem jedoch entgegen. So gehen Sales-
Teams über Calling und Mailing die gleichen Leads
und Kunden an wie die Kollegen vom Performance
Marketing – nur in der Regel leider unabgestimmt und
vor allem nicht effizient.
Tante Emma im Zeitalter Artificial Intelligence und
Smart Data
„Tante Emma“ ist quasi der Inbegriff der personali-
sierten Kundenbeziehung. Der Nachteil dieses hoch-
gradigen Personalisierungsansatzes ist jedoch die
schlechte Skalierbarkeit. Demzufolge wurde im Zuge
der zunehmenden Industrialisierung und Automati-
sierung die Effizienz der Kundenkommunikation zu
Lasten der Customer Experience optimiert. Der Seg-
ment-spezifische One-to-many-Ansatz hatte wieder
die Verbesserung der Customer Experience zum Ziel.
Big Data kombiniert mit AI hat nun das Potential und
Sales, Marketing und Service im Sinne von CRM 2.0
zu einem höheren Reifegrad mit besserer Perfor-
mance zu entwickeln.
DDV 2.2019 | 3
4 | DDV 2.2019
Entwicklung des Kundenbeziehungsmanagement
über die Zeit
New Big Data:
Digtal Demographics + Intent Data =
The New Data Frontier
AI ist kein Wundermittel – es braucht entsprechend
große Datenmengen, um zieladäquat zu sein. Viele
AI-Anwendungen versuchen, nur auf den internen Da-
ten aus CRM- oder Marketing-Systemen Insights zu
gewinnen und sind damit in ihrer Aussagefähigkeit
deutlich begrenzt. Möglicherweise führen sie sogar
zu falschen Lösungsansätzen. Daten können in Zei-
ten von Big Data vor allem auf den Webpräsenzen der
Unternehmen gewonnen werden, denn tagtäglich
werden aktuelle Beiträge zu neuen Produkten, zu Ver-
änderungen innerhalb von Unternehmen sowie zu
vielen weiteren Themen auf Websites und in den so-
zialen Netzwerken veröffentlicht. Die sogenannten
Digital Demographics stellen einen neuen Daten­
kosmos dar, der von Unternehmen bisher nicht syste-
matisch genutzt wird.
Kunden im B-to-B-Bereich werden in der Regel über
klassische Firmographics wie Standort, Wirtschafts-
zweig und Umsatz der Unternehmen beschrieben. Die
Digtal Demographics nutzen zusätzlich die enorme
Anzahl an vorhandenen Web-Daten:
•	 Techno Graphics:
	 Eingesetzte Technologien und Tools, Shop-
	 und Payment-Systeme, …
•	 Social Graphics:
	 Social Media Kanäle, Fans, Follower, …
•	 Digital Graphics:
	 Digitaler Reifegrad, Mobile Readiness,
	 Vernetzungsgrad, …
•	 Web Graphics:
	 Content, Topics und Trends auf allen
	Web-Präsenzen
•	 Behaviour Graphics:
	 Verhalten und Interessen von Unternehmen und
	Entscheidungsträgern
Service
Sales
Marketing
CustomerExperience
One-to-one One-to-many One-to-some One-to-one
Personal
Relationships
Mass Production
CRM
Big Data
360°
Customer View
+
Improved Customer Experience
CRM 2.0
Brachentrends | Tante Emma Reloaded
DDV 2.2019 | 5
Der Vorteil dieser Daten ist, dass sie als gecrawlte Pri-
märdaten aufgrund ihres Umfanges und Aktualität
wichtige, wenn nicht sogar wesentliche Informatio-
nen für Marketing und Sales liefern. Traditionelle Un-
ternehmensdaten nutzen häufig nur Sekundärquellen
und beziehen sich auf Wirtschaftsschlüssel (werden
i.d.R. nur alle paar Jahre überabreitet) oder Geschäfts-
berichte (mit einer Verzögerung von bis zu zwei Jah-
ren und nicht selten kaschierten, in jedem Fall aber
stark aggregierten Jahresabschlusszahlen). Zudem
werden junge Unternehmen und Start-ups gar nicht
erfasst. Digital Demographics liefern in diesem Kon-
text wichtige Sales- und Kommunikationssignale: Un-
ternehmen, die für ein bestimmtes Thema stehen, in
ein neues Land expandieren oder gerade ein neues
Produkt oder eine Kampagne launchen.
Besonders interessant sind die Intent-Daten: Welche
Unternehmen bzw. Entscheidungsträger interes­
sieren sich gerade für ein bestimmtes Thema oder
Produkt? Durch das kontinuierliche Erfassen von
Aufrufen bestimmter Web-Seiten, Suchanfragen oder
Downloads von White Paper lassen sich dynamische
Intent Scores bilden, die ein passgenaues Targeting
ermöglichen. Zudem erlangen Unternehmen so ein
besseres Verständnis, auf welchen digitalen Touch-
points der Customer Journey der Kunden sich wie
verhält.
AI + Digital Demographics + Intent Data =
das neue Traumteam in Sales und Marketing
Auf Basis der beschriebenen Digtal Demographics
und Intent Data lassen sich sehr genau und aktuell
Audiences entwickeln und adressieren. Aufgrund der
Komplexität des Datenraumes kann AI helfen, diesen
systematisch zu scannen und zu nutzen – und das
vor allem automatisiert und damit kostengünstiger
als die rein traditionellen Methoden. Innovative
AI-Verfahren können auf der Kombination von klassi­
schen und neuen Daten die nächsten Kunden vor-
hersagen. Durch sogenannte Lookalike Audiences
können neue Leads und Zielgruppen abgeleitet
werden. Diese Audiences können sowohl für die One-
to-One-Ansprache als für das One-to-Many-Targeting
genutzt werden. Zudem ermöglichen AI-Analysen, di-
rekte und indirekte persönliche Beziehungen im digi-
talen Netzwerk zu entdecken und den kürzesten Weg
über persönliche Kontakte zum Zielkunden zu finden.
Auf dieser Basis lässt sich das erfolgreiche Konzept
des „Warm Introduction“ gezielt anwenden.
Des Weiteren ermöglicht AI die Kontextualisierung
der Dialogsituation: die richtige Message an den
richtigen Kontakt zum richtigen Zeitpunkt über den
rich­tigen Kanal. Der digitale Raum, beispielweise
Web-Seiten, Job Portale, Search-Anfragen, Social Me-
dia, bietet umfangreiche Signale hierfür. Mit Hilfe von
AI lassen sich diese Signale automatisiert in Echtzeit
erkennen, verdichten und zielgerichtet nutzen.
Wichtig für jedes AI-System sind das Erfassen und
Analysieren der Feedback- und Responsedaten. Der
Performance-Gedanke ist dem systematischen Ler-
nen und Optimieren immanent. Da nur öffentlich ver-
fügbare Unternehmensdaten und keine persönlichen
Daten bzw. nur anonymisierte Daten erfasst und ver-
arbeitet werden, ist der beschriebene AI-Ansatz nach
heutigem Kenntnisstand mit dem GDPR (General
Data Protection Regulation) kompatibel.
New Data – New Analytics – New Vendors
Die Matrix in Abb. 3 zeigt verschiedene Anbieter klassi­
fiziert nach Daten-Typus (Primär/Sekundär-Daten)
und der Aktualisierungsfrequenz. Es lässt sich erken-
nen, dass die neuen Player aufgrund von Big Data und
AI deutlich besser und zielgerichteter Primärdaten in
Echtzeit erfassen und auswerten können. Für rein
statistische Zwecke oder Ex-Post-Betrachtungen reicht
in der Regel auch eine geringere Aktualisierungs­
frequenz. Sales und Marketing brauchen jedoch in
Zeiten dynamischer digitaler Customer Journey frische
digitale Daten.
Ein mächtiges AI-Instrument für das Dialog-Marketing
ist der Ansatz der Digitalen Zwillinge für die Identifi­
kation und Profilierung von Zielgruppen. So kann die
AI über ca. 10.000 Datenpunkte im Web die Digital DNA
von Unternehmen oder Konsumenten identifizieren
und über sogenannte Deep Learning-Algorithmen neue
Zielgruppen (Lookalikes) ermitteln und profilieren.
Im B-to-C-Bereich lässt sich dies gut mit Facebook
Audiences (https://www.facebook.com/business/a/
custom-audiences) umsetzen. Im B-to-B-Bereich lässt
sich die AI-Anwendung bearch (https://www.bearch.de)
hierfür kostenlos testen: Auf Basis vorgegebener A-
Kunden werden über sogenannte statistische Zwillinge
neue Kunden und Märkte identifiziert. Dabei werden
die ausgewählten Unternehmen mit über 10.000
Business Attributen (Unternehmensgröße, Branche,
Inhalte der Webseiten, Digitale Sichtbarkeit, Social
Media-Aktivitäten, genutzte Technologien, etc.) ange-
reichert. Auf Basis dieser Datenvektoren werden mit
Deep-Learning- und Reinforcement-Algorithmen Loo-
kalikes als neue Kunden im digitalen Raum prognosti-
ziert (Abb. 5). Damit können auch Leads und Märkte
identifiziert werden, die nicht im klassischen Beute-
schema sind, aber potentielle Käufer darstellen
(„Inspiring AI“: Kommunikationspotentiale jenseits
der tradierten Branchen- und Segmentsicht).
Anbieter-Landscape nach
Aktualisierungsfrequenz und Quellenart1
1
Richter, F., 2018.
6 | DDV 2.2019
Brachentrends | Tante Emma Reloaded
DDV 2.2019 | 7
Dass AI in diesem Verständnis schon heute Market-
ters und Sales-Mitarbeiter erfolgreich unterstützt,
zeigt der Einsatz dieses Ansatzes beim digitalen In-
novationsführer Ströer, der diese AI-Lösung für Neu-
kundengewinnung und Vermarktungs-Kampagnen
einsetzt: „Wir haben absichtlich am Anfang keine Ein-
schränkungen oder Zielrichtungen vorgegeben. So
wie die AI-Maschine uns die Leads vorhergesagt hat,
haben wir unsere Vertriebsbereiche versorgt. In eini-
gen Bereichen waren wir auf Anhieb so gut wie die
traditionellen Sales-Ansätze, in anderen Bereichen
waren wir sogar schon teilweise besser in Hinblick
auf Streuverluste und Konversion. Entscheidend ist
das Trainieren des AI-Systems durch einen systemati-
schen Feedback-Loop – denn auch das AI-System ist
nicht von Anfang an perfekt, aber es kann dazu ler-
nen“, soAndreas Müller-Leydig (COO Ströer Media
Deutschland GmbH)
AI identifiziert und profiliert
neue Zielgruppen
Bot – die bessere „Tante Emma“?
Ein zentrales Dialog-Thema, der durch AI derzeit in-
tensiv befeuert wird, ist das Thema (Chat)Bots. Das
Thema ist nicht neu, erlebt aber gerade in den letzten
drei Jahren aufgrund der rasanten Entwicklungen von
AI, Plattformen, Kommunikations-Devices und Spra-
cherkennung eine neue Qualität und Bedeutung. Für
das Jahr 2020 wird eine 50-prozentige Quote prog-
nostiziert. In zehn Jahren erfolgen vermutlich rund 75
Prozent der Google-Anfragen über Voice. Einige Milli-
arden Menschen haben ihre Kommunikation bereits
vom World Wide Web in die Messenger- und Chatbot-
Welt von Whatsapp, Facebook Messenger, Snapchat
und WeChat etc. verlagert. Die Onliner verlassen da-
mit die digitale Öffentlichkeit und sind für Marken nur
noch schwer erreichbar. Sie bewegen sich im für an-
dere „unsichtbaren“ Teil der digitalen Welt (Dark Soci-
al), teilen ihren Content beispielsweise nicht mehr
über ihren Newsfeed bei Facebook mit allen, sondern
beschränken sich darauf, ihre Inhalte per Messenger
mit einem überschaubaren Freundeskreis zu teilen.
Die Bots werden dank AI in zweierlei Hinsicht smar-
ter: Sie erkennen immer besser die Kundenanliegen in
der Sprach- oder Text-Kommunikation (Natural Lan-
guage Processing). Zum anderen wird die Kommuni-
kations- und Antwortqualität durch AI-Algorithmen
(z.B. Deep Learning) immer besser. Der Google Chat-
Bot Duplex ist hier ein eindrucksvolles Beispiel (www.
youtube.com/watch?v=D5VN56jQMWM), das zeigt
welche Möglichkeiten AI-basierte Bots für bestimmte
Aufgaben heute schon haben (derzeit insbesondere
noch in der englischen Sprache). Auch wenn das Bei-
spiel eindrucksvoll die Leistungsfähigkeit AI-basierter
Kommunikation zeigt, so ist die Anwendung für eine
bestimmte Fragestellung und Domäne entwickelt
worden. Eine Allround-Tante-Emma, die in verschiede-
nen Kontexten intelligente Antworten geben kann,
existiert derzeit nicht.
AI im Dialog Marketing –
Entemotionalisierung der Kundenkommunikation?
Neben alltäglichen Aufgaben – wie beispielsweise
nach dem Wetter fragen – entwickeln sich die Syste-
me zunehmend zum digitalen Assistenten und zur
virtueller Repräsentation des Konsumenten. So kann
beispielsweise der Google Assistent Bot einen Fri-
seurtermin ausmachen oder einen Tisch im Restau-
rant reservieren. Diese hat Implikationen für die
Kundenkommunikation und -interaktion. Wählt bei-
spielsweise der Konsument bei einer Google-Suche
oder einer Amazon-Produktsuche noch selber aus
den Trefferlisten seine Favoriten aus, reduziert sich
die Bot-Empfehlung in der Regel auf ein Produkt oder
eine Information. Die Bot-Souveränität ersetzt damit
die aktive Evaluierung durch den Konsumenten.
Während die derzeitige Kommunikation noch zwi-
schen Konsument und Unternehmens-Bot abläuft,
wird es in den kommenden Jahren eine verstärkte
Kommunikation des Konsumenten-Bot mit dem Un-
ternehmens-Bot geben. Daher müssen Marketingakti-
vitäten auf die Bot-Kanäle adaptiert werden. Auch bei
SEO bzw. SEM wird ein Umdenken stattfinden müs-
sen. Die sogenannte „Bot Engine Optimization“, kurz
BEO, verwandelt den Leitsatz „Rule the first page on
google“ zu „Rule the first bot answer“. Der Fokus liegt
auf personalisierten One-to-One-Kampagnen von Bot
zu Kunde.
Eine Konsequenz der zunehmenden Verbreitung die-
ser Systeme im Kundendialog könnte darin bestehen,
dass die emotionale Markenbindung an Relevanz ver-
liert und es zu einer Versachlichung des Marketings
kommt. Denn Kaufentscheidungsprozesse werden
nun rationaler als bislang getroffen. Durch die Ent-
wicklung von Smart Homes bzw. Smart Products
kommt es zu rationalen Kaufentscheidungen – Bots
repräsentieren nun immer mehr den Menschen. Der
Kühlschrank „entscheidet“, wann eine Milch nach­
gekauft wird. Ein digitaler Vertreter des Kunden ist
logischerweise immun gegen emotionale und empa-
thische Werbung, die dadurch ihren Sinn verliert. Der
ideelle Wert der Marke ist für den Kunden-Bot irrele-
vant, der im optimalen Fall durch die digitale Signatur
des Kunden objektiv als dessen Stellvertreter im
E-Commerce agiert. So wird der Zugang der Unter-
nehmen und Kunden zur Plattform wichtiger als die
Marke selbst.
8 | DDV 2.2019
Brachentrends | Tante Emma Reloaded
DDV 2.2019 | 9
Kundenkommunikation und -interaktion aus
Konsumentensicht
Potenzielles Problem im Zusammenhang mit dem Auf­
kommen von den digitalen Chat-Bots/persönlichen
Assistenten ist das Filtrieren der Inhalte, das den Zu-
gang zu freien Informationen beschränken könnte.
Falls Facebook das neue Internet wird, stellt sich die
Frage, in welchem Interesse es agiert? Für manche
Nutzer wird die mangelnde Privatsphäre beim Nutzen
von Personal Butlers ein Problem darstellen. Die Da-
ten über Kundenerwartungen und -verhalten werden
nicht nur einzeln ausgewertet, sondern auch ver-
knüpft, was noch tiefere Einblicke in die Persönlich-
keit und das Leben der Nutzer geben kann. Auf der
anderen Seite tendieren Verbraucher dazu, viel für
ihre Bequemlichkeit aufzugeben.
Die Vorteile liegen auf der Hand: Der Kunde wird trotz
nur minimaler Störung seines Alltags umfassend und
effizient mit Informationen und Produkten versorgt
und zum Konsum angeregt. Die Kommunikation mit
Unternehmen fließt direkt in seine Alltagsabläufe ein,
was ein nie zuvor dagewesenes Potential an Kunden-
bindung ermöglicht. War es früher nötig, verschiede-
ne Apps und Websites für einzelne Transaktionen, wie
Produktwahl, Kauf, Service- und Supportanfragen zu
nutzen, werden nun alle In- und Outbound-Kundeninter­
aktionen mit einer durchgängigen Transaktion erfolgen.
1
Bürkner, B., Roßbach, S., 2018.
Horizontale und vertikale Integration
der GAFA-Ökonomie1
Die GAFA-Giganten: „Tante Emma at scale“
Führend im Bereich des AI-basierten Kundendialogs
ist die sog. GAFA-Ökonomie (Google, Amazon, Face-
book, Apple) bzw. BAT-Ökonomie in China (Baidu, Ali-
baba, Tencent). Auf Basis extrem leistungsfähiger Big
Data- und AI-Infrastrukturen bauen sie Öko­systeme,
die den Konsumenten bestmöglich kennen und auch
bedienen können. Wer das direkte Interface zum Kun-
den in Form eines Bots- oder Messaging-System hat,
der Konsumentenpräferenzen und -verhalten über alle
Lebensbereiche kennt, bestimmt Infor­mationen, Wer-
bung und Käufe. Wählt der Konsument bei einer Google-
Suche oder einer Amazon-Produktsuche noch selber
aus den Trefferlisten seine Favoriten aus, reduziert
sich die Bot-Empfeh­lung in der Regel auf ein Produkt
oder eine Infor­­mation. Die Bot-Souveränität ersetzt
damit die aktive Evaluierung durch den Konsumenten.
Mit diesen Systemen generieren die Giganten über
Plattformen immer mehr Daten, die wiederum immer
bessere AI-Modell ermöglichen: Mehr Daten – Bessere
AI-Modelle – Bessere Customer Experience – Mehr
Kunden – Mehr Daten … In einem selbstverstärkenden
Prozess vergrößern die AI-Fullstack-Unternehmen auf
Basis der Plattform- und Skaleneffekte damit immer
mehr ihren Vorsprung und schaffen somit eine fast
uneinholbare Markteintrittsbarriere.
Ebenso beängstigtend zeigt sich der imperialistische
AI-Ansatz der Chinesischen Regierung. Auf Basis des
sprichwörtlichen Big Brother-Ansatzes werden riesige
Datenmengen über Bürger gesammelt, die Basis für
das Trainieren einer optimalen AI sind. Dies kann si-
cherlich nicht die Blaupause für europäische Unter-
nehmen sein.
Europäische Unternehmen müssen aber lernen, ko-
operativ und synergetisch Schnittstellen zu schaffen
und Daten zu teilen. Über Daten-Allianzen muss Bran-
chen-übergreifend die Basis für ein erfolgreiches AI
geschaffen werden. Daten-Allianzen wie Verimi und
netID stellen dabei die ersten Schritte in eine richtige
Richtung dar.
Fazit und Ausblick
Kommunikation und Interaktion werden damit zu­
nehmend über AI und Algorithmen gesteuert und be-
stimmt. Bereits 2020 sollen 40 Prozent aller mobilen
Interaktionen per Bot gesteuert werden. Zudem schätzt
Gartner, dass bis 2019 Bots und persönliche Assisten­
ten von Konsumenten als Teil des täglichen Lebens
akzeptiert werden.2
Das Cluetrain-Manifest-Postulat „Märkte sind Gesprä-
che“ wird vor dem Hintergrund der Conversational AI
neu interpretiert. In letzter Konsequenz würde das be-
deuten, dass sich auf den Marktplätzen von morgen
nur noch Bots begegnen, die entsprechend von Kon-
sumenten und Unternehmen gefüttert worden sind.
Das mag etwas futuristisch erscheinen, schaut man
sich heutige Realtime-Bidding- und Finanz-Trading-
Systeme an, erscheint dieses Szenario nicht mehr so
weit. Jedenfalls bei Weitem nicht so weit, wie die fan-
tasiegeladenen Science-Fiction-Szenarien, in denen
die AI die Herrschaft über die Menschheit übernimmt.
2
Alvarez, G., 2018
AI, Big Data- und- Bot basierte Plattform
von Amazon1
1
Gentsch, P., 2019.
10 | DDV 2.2019
Brachentrends | Tante Emma Reloaded
Das heißt aber nicht Automatisierung und Realtime-
Messaging um jeden Preis; vielmehr muss syste­ma­
tisch geprüft werden, welche Touchpoints der Customer
Journey unter Kosten-Nutzen-Aspekten wie und wann
automatisiert und durch AI-, Messaging- bzw. Bot-
Technologien unterstützt werden sollen.
Insgesamt wird ein zunehmend datengetriebener und
analytischer Kundendialog die Frage nach der richti-
gen Balance zwischen Automatisierung und persön­
licher Interaktion beantworten müssen. Es bleibt
abzuwarten, wer das milliardenschwere Rennen im
Conversational Marketing gewinnen wird. Ebenso
spannend sind die entsprechenden Implikationen für
den Konsumenten. Wird er gestärkt durch entspre-
chende Bot Power in Form digitaler Assistenten her-
vorgehen, die seine tatsächlichen Präferenzen kennen
und entsprechend vertreten, oder wird er vielmehr
stärker Spielball eines perfekt designten Daten- und
Analytik-Ökosystems der digitalen Giganten? Damit
befinden wir uns nach Internet, Mobile und IoT in der
spannendsten Phase unserer digitalen Transformation.
DDV 2.2019 | 11
Über den Autor:
Peter Gentsch beschäftigt sich seit den 1990er-Jahren
mit Artificial Intelligence in Theorie und Praxis und
gilt damit als einer der Pioniere in Deutschland.
Er ist Co-Founder und Partner der diva-e Strategy und
Inhaber des Lehrstuhls für Internationale Betriebs­
wirtschaftslehre an der HTW Aalen mit den Schwerpunkten
Digitale Transformation und Data Science.
Sein Best-Seller „Künstliche Intelligenz für Sales,
Marketing und Service“ ist jetzt auch im Englischen
erschienen (AI in Marketing, Sales and Service:
How Marketers without a Data Science Degree
can use AI, Big Data and Bots).
https://de.wikipedia.org/wiki/Peter_Gentsch
Autor:
Prof. Dr. Peter Gentsch
Dozent an der HTW Aalen,
Hochschule für Technik und Wirtschaft
Geschäftsführender Gesellschafter der B.I.G. Holding
Untermainkai 1
60311 Frankfurt am Main
peter.gentsch@intelligence-group.com
www.intelligence-group.com
Literatur:
Alvarez, Gene:
Top Predictions for Customer Experience Leaders
at the Gartner Customer Experience Summit 2018 in Tokyo,
February 19-20.
Bürkner, Benjamin/Roßbach, Stefan:
Vorgehensmodell zum Aufbau eines digitalen Ökosystems,
TME Institut Frankfurt am Main, Januar 2018.
Gentsch, Peter:
Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service
Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business –
Konzepte, Technologien und Best Practices,
Gabler 2018.
Gentsch, Peter:
AI in Marketing, Sales and Service –
How Marketers without a Data Science Degree can use AI,
Big Data and Bots,
Palgrave Macmillan 2019.
Richter, Frank:
Warum sich B2B Sales und Marketing ändern müssen –
und dank Smart Data & AI auch können,
HTW Forschungspapier, 2018.

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Tante Emma Reloaded 2019

  • 1. Branchentrends im Dialogmarketing Tante Emma Reloaded – Wie Artificial Intelligence und Smart Data den Urtraum des 1:1 Dialoges endlich möglich machen! Autor: Prof. Dr. Peter Gentsch
  • 2. Tante Emma Reloaded – Wie Artificial Intelligence und Smart Data den Urtraum des 1:1 Dialoges endlich möglich machen! 2 | DDV 2.2019 Brachentrends | Tante Emma Reloaded Die gute alte „Tante Emma“ gilt quasi als Goldstandard und Referenzpunkt für personalisierte und em­ pathische One-to-One-Kommunikation. Der Nachteil dieses hochgradigen Personalisierungsansatzes ist die schlechte Skalierbarkeit. Der folgende Beitrag zeigt Möglichkeiten auf, diese hohe Messlatte mit Smart Data und Artificial Intelligence (AI) sogar zu übertreffen. Die Digital Giganten der GAFA-Welt zeigen, dass die Automatisierung durch intelligente Algorithmen nicht im Widerspruch zum Kundenerlebnis stehen muss, sondern ganz im Gegenteil ein neues Level der Customer Experience möglich macht. AI
  • 3. AI als Game Changer AI hat in den letzten Jahren für einen immensen Ent- wicklungsschub in der unternehmerischen Praxis gesorgt. Während im Rahmen der Industrie 4.0 insbe- sondere die Optimierung und Automatisierung von Produktions- und Logistik-Prozessen im Vordergrund steht, adressiert AI zunehmend auch adminis­trative, dispositive und planerische Prozesse im Marketing, Sales und Management auf dem Weg zum ganzheitli- chen Algorithmic Enterprise. Häufig wird das Thema AI im Dialogmarketing einseitig mit Chatbots verbun- den. Dabei ist der Lösungsraum weitaus grösser. Traditionelles B-to-B Sales & Marketing hat ausgedient Sales & Marketing im B-to-B-Bereich wird nach wie vor von der alten Schule dominiert. Digitale Innovatio- nen sind bis dato eher Mangelware. Während Sales & Targeting im B-to-C-Markt schon deutlich weiter ent- wickelt ist und erfolgreich innovative Smart Data und AI-Lösungen nutzt, hängt der B-to-B-Bereich deutlich hinterher. Zu häufig werden Standard-Mails und pseu- do-personalisierte Mailings verschickt, die ihre Wir- kung meist verfehlen. Online-Werbung wird nicht oder nur mit geringer Konversion geschaltet. Call-Center- Mannschaften machen mechanisch Cold Calling, nach dem typischen „Spam-Prinzip“: Irgendjemand wird sich schon dafür interessieren, „umfallen“ und kaufen. Klassische Adresshändler und Information Provider liefern nicht selten veraltete und wenig pas- sende Unternehmensadressen mit nur bedingt rele- vanten Sales- und Targeting-Informationen.1 1 Richter, F., 2018. Performance kennt keine Trennung von One-to-One und Targeting Zudem wird seit vielen Jahren gebetsmühlenartig die ganzheitliche Customer Journey propagiert. Dennoch existiert in der überwiegenden Anzahl von Unter­ nehmen nach wie vor die klassische Trennung von Offline- und Online-Ansprache. Dabei handelt es sich aber um dieselben Kunden, die lediglich über ver- schiedene Kanäle angesprochen werden. Mit einer richtigen Customer Journey hat dies jedoch wenig zu tun. Kunden sind nicht „online“ oder „offline“. Kunden sind Menschen – letztlich auch im B-to-B-Bereich. Denn auch dort handeln nach wie vor Menschen. Ge- wachsene Organisationsstrukturen und die dogmati- sche Trennung zwischen „Klassik“ und „Digital“ sowie „One-to-One-Communication“ und „Paid Media-Tar­ geting“ stehen dem jedoch entgegen. So gehen Sales- Teams über Calling und Mailing die gleichen Leads und Kunden an wie die Kollegen vom Performance Marketing – nur in der Regel leider unabgestimmt und vor allem nicht effizient. Tante Emma im Zeitalter Artificial Intelligence und Smart Data „Tante Emma“ ist quasi der Inbegriff der personali- sierten Kundenbeziehung. Der Nachteil dieses hoch- gradigen Personalisierungsansatzes ist jedoch die schlechte Skalierbarkeit. Demzufolge wurde im Zuge der zunehmenden Industrialisierung und Automati- sierung die Effizienz der Kundenkommunikation zu Lasten der Customer Experience optimiert. Der Seg- ment-spezifische One-to-many-Ansatz hatte wieder die Verbesserung der Customer Experience zum Ziel. Big Data kombiniert mit AI hat nun das Potential und Sales, Marketing und Service im Sinne von CRM 2.0 zu einem höheren Reifegrad mit besserer Perfor- mance zu entwickeln. DDV 2.2019 | 3
  • 4. 4 | DDV 2.2019 Entwicklung des Kundenbeziehungsmanagement über die Zeit New Big Data: Digtal Demographics + Intent Data = The New Data Frontier AI ist kein Wundermittel – es braucht entsprechend große Datenmengen, um zieladäquat zu sein. Viele AI-Anwendungen versuchen, nur auf den internen Da- ten aus CRM- oder Marketing-Systemen Insights zu gewinnen und sind damit in ihrer Aussagefähigkeit deutlich begrenzt. Möglicherweise führen sie sogar zu falschen Lösungsansätzen. Daten können in Zei- ten von Big Data vor allem auf den Webpräsenzen der Unternehmen gewonnen werden, denn tagtäglich werden aktuelle Beiträge zu neuen Produkten, zu Ver- änderungen innerhalb von Unternehmen sowie zu vielen weiteren Themen auf Websites und in den so- zialen Netzwerken veröffentlicht. Die sogenannten Digital Demographics stellen einen neuen Daten­ kosmos dar, der von Unternehmen bisher nicht syste- matisch genutzt wird. Kunden im B-to-B-Bereich werden in der Regel über klassische Firmographics wie Standort, Wirtschafts- zweig und Umsatz der Unternehmen beschrieben. Die Digtal Demographics nutzen zusätzlich die enorme Anzahl an vorhandenen Web-Daten: • Techno Graphics: Eingesetzte Technologien und Tools, Shop- und Payment-Systeme, … • Social Graphics: Social Media Kanäle, Fans, Follower, … • Digital Graphics: Digitaler Reifegrad, Mobile Readiness, Vernetzungsgrad, … • Web Graphics: Content, Topics und Trends auf allen Web-Präsenzen • Behaviour Graphics: Verhalten und Interessen von Unternehmen und Entscheidungsträgern Service Sales Marketing CustomerExperience One-to-one One-to-many One-to-some One-to-one Personal Relationships Mass Production CRM Big Data 360° Customer View + Improved Customer Experience CRM 2.0 Brachentrends | Tante Emma Reloaded
  • 5. DDV 2.2019 | 5 Der Vorteil dieser Daten ist, dass sie als gecrawlte Pri- märdaten aufgrund ihres Umfanges und Aktualität wichtige, wenn nicht sogar wesentliche Informatio- nen für Marketing und Sales liefern. Traditionelle Un- ternehmensdaten nutzen häufig nur Sekundärquellen und beziehen sich auf Wirtschaftsschlüssel (werden i.d.R. nur alle paar Jahre überabreitet) oder Geschäfts- berichte (mit einer Verzögerung von bis zu zwei Jah- ren und nicht selten kaschierten, in jedem Fall aber stark aggregierten Jahresabschlusszahlen). Zudem werden junge Unternehmen und Start-ups gar nicht erfasst. Digital Demographics liefern in diesem Kon- text wichtige Sales- und Kommunikationssignale: Un- ternehmen, die für ein bestimmtes Thema stehen, in ein neues Land expandieren oder gerade ein neues Produkt oder eine Kampagne launchen. Besonders interessant sind die Intent-Daten: Welche Unternehmen bzw. Entscheidungsträger interes­ sieren sich gerade für ein bestimmtes Thema oder Produkt? Durch das kontinuierliche Erfassen von Aufrufen bestimmter Web-Seiten, Suchanfragen oder Downloads von White Paper lassen sich dynamische Intent Scores bilden, die ein passgenaues Targeting ermöglichen. Zudem erlangen Unternehmen so ein besseres Verständnis, auf welchen digitalen Touch- points der Customer Journey der Kunden sich wie verhält. AI + Digital Demographics + Intent Data = das neue Traumteam in Sales und Marketing Auf Basis der beschriebenen Digtal Demographics und Intent Data lassen sich sehr genau und aktuell Audiences entwickeln und adressieren. Aufgrund der Komplexität des Datenraumes kann AI helfen, diesen systematisch zu scannen und zu nutzen – und das vor allem automatisiert und damit kostengünstiger als die rein traditionellen Methoden. Innovative AI-Verfahren können auf der Kombination von klassi­ schen und neuen Daten die nächsten Kunden vor- hersagen. Durch sogenannte Lookalike Audiences können neue Leads und Zielgruppen abgeleitet werden. Diese Audiences können sowohl für die One- to-One-Ansprache als für das One-to-Many-Targeting genutzt werden. Zudem ermöglichen AI-Analysen, di- rekte und indirekte persönliche Beziehungen im digi- talen Netzwerk zu entdecken und den kürzesten Weg über persönliche Kontakte zum Zielkunden zu finden. Auf dieser Basis lässt sich das erfolgreiche Konzept des „Warm Introduction“ gezielt anwenden. Des Weiteren ermöglicht AI die Kontextualisierung der Dialogsituation: die richtige Message an den richtigen Kontakt zum richtigen Zeitpunkt über den rich­tigen Kanal. Der digitale Raum, beispielweise Web-Seiten, Job Portale, Search-Anfragen, Social Me- dia, bietet umfangreiche Signale hierfür. Mit Hilfe von AI lassen sich diese Signale automatisiert in Echtzeit erkennen, verdichten und zielgerichtet nutzen. Wichtig für jedes AI-System sind das Erfassen und Analysieren der Feedback- und Responsedaten. Der Performance-Gedanke ist dem systematischen Ler- nen und Optimieren immanent. Da nur öffentlich ver- fügbare Unternehmensdaten und keine persönlichen Daten bzw. nur anonymisierte Daten erfasst und ver- arbeitet werden, ist der beschriebene AI-Ansatz nach heutigem Kenntnisstand mit dem GDPR (General Data Protection Regulation) kompatibel.
  • 6. New Data – New Analytics – New Vendors Die Matrix in Abb. 3 zeigt verschiedene Anbieter klassi­ fiziert nach Daten-Typus (Primär/Sekundär-Daten) und der Aktualisierungsfrequenz. Es lässt sich erken- nen, dass die neuen Player aufgrund von Big Data und AI deutlich besser und zielgerichteter Primärdaten in Echtzeit erfassen und auswerten können. Für rein statistische Zwecke oder Ex-Post-Betrachtungen reicht in der Regel auch eine geringere Aktualisierungs­ frequenz. Sales und Marketing brauchen jedoch in Zeiten dynamischer digitaler Customer Journey frische digitale Daten. Ein mächtiges AI-Instrument für das Dialog-Marketing ist der Ansatz der Digitalen Zwillinge für die Identifi­ kation und Profilierung von Zielgruppen. So kann die AI über ca. 10.000 Datenpunkte im Web die Digital DNA von Unternehmen oder Konsumenten identifizieren und über sogenannte Deep Learning-Algorithmen neue Zielgruppen (Lookalikes) ermitteln und profilieren. Im B-to-C-Bereich lässt sich dies gut mit Facebook Audiences (https://www.facebook.com/business/a/ custom-audiences) umsetzen. Im B-to-B-Bereich lässt sich die AI-Anwendung bearch (https://www.bearch.de) hierfür kostenlos testen: Auf Basis vorgegebener A- Kunden werden über sogenannte statistische Zwillinge neue Kunden und Märkte identifiziert. Dabei werden die ausgewählten Unternehmen mit über 10.000 Business Attributen (Unternehmensgröße, Branche, Inhalte der Webseiten, Digitale Sichtbarkeit, Social Media-Aktivitäten, genutzte Technologien, etc.) ange- reichert. Auf Basis dieser Datenvektoren werden mit Deep-Learning- und Reinforcement-Algorithmen Loo- kalikes als neue Kunden im digitalen Raum prognosti- ziert (Abb. 5). Damit können auch Leads und Märkte identifiziert werden, die nicht im klassischen Beute- schema sind, aber potentielle Käufer darstellen („Inspiring AI“: Kommunikationspotentiale jenseits der tradierten Branchen- und Segmentsicht). Anbieter-Landscape nach Aktualisierungsfrequenz und Quellenart1 1 Richter, F., 2018. 6 | DDV 2.2019 Brachentrends | Tante Emma Reloaded
  • 7. DDV 2.2019 | 7 Dass AI in diesem Verständnis schon heute Market- ters und Sales-Mitarbeiter erfolgreich unterstützt, zeigt der Einsatz dieses Ansatzes beim digitalen In- novationsführer Ströer, der diese AI-Lösung für Neu- kundengewinnung und Vermarktungs-Kampagnen einsetzt: „Wir haben absichtlich am Anfang keine Ein- schränkungen oder Zielrichtungen vorgegeben. So wie die AI-Maschine uns die Leads vorhergesagt hat, haben wir unsere Vertriebsbereiche versorgt. In eini- gen Bereichen waren wir auf Anhieb so gut wie die traditionellen Sales-Ansätze, in anderen Bereichen waren wir sogar schon teilweise besser in Hinblick auf Streuverluste und Konversion. Entscheidend ist das Trainieren des AI-Systems durch einen systemati- schen Feedback-Loop – denn auch das AI-System ist nicht von Anfang an perfekt, aber es kann dazu ler- nen“, soAndreas Müller-Leydig (COO Ströer Media Deutschland GmbH) AI identifiziert und profiliert neue Zielgruppen Bot – die bessere „Tante Emma“? Ein zentrales Dialog-Thema, der durch AI derzeit in- tensiv befeuert wird, ist das Thema (Chat)Bots. Das Thema ist nicht neu, erlebt aber gerade in den letzten drei Jahren aufgrund der rasanten Entwicklungen von AI, Plattformen, Kommunikations-Devices und Spra- cherkennung eine neue Qualität und Bedeutung. Für das Jahr 2020 wird eine 50-prozentige Quote prog- nostiziert. In zehn Jahren erfolgen vermutlich rund 75 Prozent der Google-Anfragen über Voice. Einige Milli- arden Menschen haben ihre Kommunikation bereits vom World Wide Web in die Messenger- und Chatbot- Welt von Whatsapp, Facebook Messenger, Snapchat und WeChat etc. verlagert. Die Onliner verlassen da- mit die digitale Öffentlichkeit und sind für Marken nur noch schwer erreichbar. Sie bewegen sich im für an- dere „unsichtbaren“ Teil der digitalen Welt (Dark Soci- al), teilen ihren Content beispielsweise nicht mehr über ihren Newsfeed bei Facebook mit allen, sondern beschränken sich darauf, ihre Inhalte per Messenger mit einem überschaubaren Freundeskreis zu teilen. Die Bots werden dank AI in zweierlei Hinsicht smar- ter: Sie erkennen immer besser die Kundenanliegen in der Sprach- oder Text-Kommunikation (Natural Lan- guage Processing). Zum anderen wird die Kommuni- kations- und Antwortqualität durch AI-Algorithmen (z.B. Deep Learning) immer besser. Der Google Chat- Bot Duplex ist hier ein eindrucksvolles Beispiel (www. youtube.com/watch?v=D5VN56jQMWM), das zeigt welche Möglichkeiten AI-basierte Bots für bestimmte Aufgaben heute schon haben (derzeit insbesondere noch in der englischen Sprache). Auch wenn das Bei- spiel eindrucksvoll die Leistungsfähigkeit AI-basierter Kommunikation zeigt, so ist die Anwendung für eine bestimmte Fragestellung und Domäne entwickelt worden. Eine Allround-Tante-Emma, die in verschiede- nen Kontexten intelligente Antworten geben kann, existiert derzeit nicht.
  • 8. AI im Dialog Marketing – Entemotionalisierung der Kundenkommunikation? Neben alltäglichen Aufgaben – wie beispielsweise nach dem Wetter fragen – entwickeln sich die Syste- me zunehmend zum digitalen Assistenten und zur virtueller Repräsentation des Konsumenten. So kann beispielsweise der Google Assistent Bot einen Fri- seurtermin ausmachen oder einen Tisch im Restau- rant reservieren. Diese hat Implikationen für die Kundenkommunikation und -interaktion. Wählt bei- spielsweise der Konsument bei einer Google-Suche oder einer Amazon-Produktsuche noch selber aus den Trefferlisten seine Favoriten aus, reduziert sich die Bot-Empfehlung in der Regel auf ein Produkt oder eine Information. Die Bot-Souveränität ersetzt damit die aktive Evaluierung durch den Konsumenten. Während die derzeitige Kommunikation noch zwi- schen Konsument und Unternehmens-Bot abläuft, wird es in den kommenden Jahren eine verstärkte Kommunikation des Konsumenten-Bot mit dem Un- ternehmens-Bot geben. Daher müssen Marketingakti- vitäten auf die Bot-Kanäle adaptiert werden. Auch bei SEO bzw. SEM wird ein Umdenken stattfinden müs- sen. Die sogenannte „Bot Engine Optimization“, kurz BEO, verwandelt den Leitsatz „Rule the first page on google“ zu „Rule the first bot answer“. Der Fokus liegt auf personalisierten One-to-One-Kampagnen von Bot zu Kunde. Eine Konsequenz der zunehmenden Verbreitung die- ser Systeme im Kundendialog könnte darin bestehen, dass die emotionale Markenbindung an Relevanz ver- liert und es zu einer Versachlichung des Marketings kommt. Denn Kaufentscheidungsprozesse werden nun rationaler als bislang getroffen. Durch die Ent- wicklung von Smart Homes bzw. Smart Products kommt es zu rationalen Kaufentscheidungen – Bots repräsentieren nun immer mehr den Menschen. Der Kühlschrank „entscheidet“, wann eine Milch nach­ gekauft wird. Ein digitaler Vertreter des Kunden ist logischerweise immun gegen emotionale und empa- thische Werbung, die dadurch ihren Sinn verliert. Der ideelle Wert der Marke ist für den Kunden-Bot irrele- vant, der im optimalen Fall durch die digitale Signatur des Kunden objektiv als dessen Stellvertreter im E-Commerce agiert. So wird der Zugang der Unter- nehmen und Kunden zur Plattform wichtiger als die Marke selbst. 8 | DDV 2.2019 Brachentrends | Tante Emma Reloaded
  • 9. DDV 2.2019 | 9 Kundenkommunikation und -interaktion aus Konsumentensicht Potenzielles Problem im Zusammenhang mit dem Auf­ kommen von den digitalen Chat-Bots/persönlichen Assistenten ist das Filtrieren der Inhalte, das den Zu- gang zu freien Informationen beschränken könnte. Falls Facebook das neue Internet wird, stellt sich die Frage, in welchem Interesse es agiert? Für manche Nutzer wird die mangelnde Privatsphäre beim Nutzen von Personal Butlers ein Problem darstellen. Die Da- ten über Kundenerwartungen und -verhalten werden nicht nur einzeln ausgewertet, sondern auch ver- knüpft, was noch tiefere Einblicke in die Persönlich- keit und das Leben der Nutzer geben kann. Auf der anderen Seite tendieren Verbraucher dazu, viel für ihre Bequemlichkeit aufzugeben. Die Vorteile liegen auf der Hand: Der Kunde wird trotz nur minimaler Störung seines Alltags umfassend und effizient mit Informationen und Produkten versorgt und zum Konsum angeregt. Die Kommunikation mit Unternehmen fließt direkt in seine Alltagsabläufe ein, was ein nie zuvor dagewesenes Potential an Kunden- bindung ermöglicht. War es früher nötig, verschiede- ne Apps und Websites für einzelne Transaktionen, wie Produktwahl, Kauf, Service- und Supportanfragen zu nutzen, werden nun alle In- und Outbound-Kundeninter­ aktionen mit einer durchgängigen Transaktion erfolgen. 1 Bürkner, B., Roßbach, S., 2018. Horizontale und vertikale Integration der GAFA-Ökonomie1 Die GAFA-Giganten: „Tante Emma at scale“ Führend im Bereich des AI-basierten Kundendialogs ist die sog. GAFA-Ökonomie (Google, Amazon, Face- book, Apple) bzw. BAT-Ökonomie in China (Baidu, Ali- baba, Tencent). Auf Basis extrem leistungsfähiger Big Data- und AI-Infrastrukturen bauen sie Öko­systeme, die den Konsumenten bestmöglich kennen und auch bedienen können. Wer das direkte Interface zum Kun- den in Form eines Bots- oder Messaging-System hat, der Konsumentenpräferenzen und -verhalten über alle Lebensbereiche kennt, bestimmt Infor­mationen, Wer- bung und Käufe. Wählt der Konsument bei einer Google- Suche oder einer Amazon-Produktsuche noch selber aus den Trefferlisten seine Favoriten aus, reduziert sich die Bot-Empfeh­lung in der Regel auf ein Produkt oder eine Infor­­mation. Die Bot-Souveränität ersetzt damit die aktive Evaluierung durch den Konsumenten.
  • 10. Mit diesen Systemen generieren die Giganten über Plattformen immer mehr Daten, die wiederum immer bessere AI-Modell ermöglichen: Mehr Daten – Bessere AI-Modelle – Bessere Customer Experience – Mehr Kunden – Mehr Daten … In einem selbstverstärkenden Prozess vergrößern die AI-Fullstack-Unternehmen auf Basis der Plattform- und Skaleneffekte damit immer mehr ihren Vorsprung und schaffen somit eine fast uneinholbare Markteintrittsbarriere. Ebenso beängstigtend zeigt sich der imperialistische AI-Ansatz der Chinesischen Regierung. Auf Basis des sprichwörtlichen Big Brother-Ansatzes werden riesige Datenmengen über Bürger gesammelt, die Basis für das Trainieren einer optimalen AI sind. Dies kann si- cherlich nicht die Blaupause für europäische Unter- nehmen sein. Europäische Unternehmen müssen aber lernen, ko- operativ und synergetisch Schnittstellen zu schaffen und Daten zu teilen. Über Daten-Allianzen muss Bran- chen-übergreifend die Basis für ein erfolgreiches AI geschaffen werden. Daten-Allianzen wie Verimi und netID stellen dabei die ersten Schritte in eine richtige Richtung dar. Fazit und Ausblick Kommunikation und Interaktion werden damit zu­ nehmend über AI und Algorithmen gesteuert und be- stimmt. Bereits 2020 sollen 40 Prozent aller mobilen Interaktionen per Bot gesteuert werden. Zudem schätzt Gartner, dass bis 2019 Bots und persönliche Assisten­ ten von Konsumenten als Teil des täglichen Lebens akzeptiert werden.2 Das Cluetrain-Manifest-Postulat „Märkte sind Gesprä- che“ wird vor dem Hintergrund der Conversational AI neu interpretiert. In letzter Konsequenz würde das be- deuten, dass sich auf den Marktplätzen von morgen nur noch Bots begegnen, die entsprechend von Kon- sumenten und Unternehmen gefüttert worden sind. Das mag etwas futuristisch erscheinen, schaut man sich heutige Realtime-Bidding- und Finanz-Trading- Systeme an, erscheint dieses Szenario nicht mehr so weit. Jedenfalls bei Weitem nicht so weit, wie die fan- tasiegeladenen Science-Fiction-Szenarien, in denen die AI die Herrschaft über die Menschheit übernimmt. 2 Alvarez, G., 2018 AI, Big Data- und- Bot basierte Plattform von Amazon1 1 Gentsch, P., 2019. 10 | DDV 2.2019 Brachentrends | Tante Emma Reloaded
  • 11. Das heißt aber nicht Automatisierung und Realtime- Messaging um jeden Preis; vielmehr muss syste­ma­ tisch geprüft werden, welche Touchpoints der Customer Journey unter Kosten-Nutzen-Aspekten wie und wann automatisiert und durch AI-, Messaging- bzw. Bot- Technologien unterstützt werden sollen. Insgesamt wird ein zunehmend datengetriebener und analytischer Kundendialog die Frage nach der richti- gen Balance zwischen Automatisierung und persön­ licher Interaktion beantworten müssen. Es bleibt abzuwarten, wer das milliardenschwere Rennen im Conversational Marketing gewinnen wird. Ebenso spannend sind die entsprechenden Implikationen für den Konsumenten. Wird er gestärkt durch entspre- chende Bot Power in Form digitaler Assistenten her- vorgehen, die seine tatsächlichen Präferenzen kennen und entsprechend vertreten, oder wird er vielmehr stärker Spielball eines perfekt designten Daten- und Analytik-Ökosystems der digitalen Giganten? Damit befinden wir uns nach Internet, Mobile und IoT in der spannendsten Phase unserer digitalen Transformation. DDV 2.2019 | 11 Über den Autor: Peter Gentsch beschäftigt sich seit den 1990er-Jahren mit Artificial Intelligence in Theorie und Praxis und gilt damit als einer der Pioniere in Deutschland. Er ist Co-Founder und Partner der diva-e Strategy und Inhaber des Lehrstuhls für Internationale Betriebs­ wirtschaftslehre an der HTW Aalen mit den Schwerpunkten Digitale Transformation und Data Science. Sein Best-Seller „Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service“ ist jetzt auch im Englischen erschienen (AI in Marketing, Sales and Service: How Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and Bots). https://de.wikipedia.org/wiki/Peter_Gentsch Autor: Prof. Dr. Peter Gentsch Dozent an der HTW Aalen, Hochschule für Technik und Wirtschaft Geschäftsführender Gesellschafter der B.I.G. Holding Untermainkai 1 60311 Frankfurt am Main peter.gentsch@intelligence-group.com www.intelligence-group.com Literatur: Alvarez, Gene: Top Predictions for Customer Experience Leaders at the Gartner Customer Experience Summit 2018 in Tokyo, February 19-20. Bürkner, Benjamin/Roßbach, Stefan: Vorgehensmodell zum Aufbau eines digitalen Ökosystems, TME Institut Frankfurt am Main, Januar 2018. Gentsch, Peter: Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte, Technologien und Best Practices, Gabler 2018. Gentsch, Peter: AI in Marketing, Sales and Service – How Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and Bots, Palgrave Macmillan 2019. Richter, Frank: Warum sich B2B Sales und Marketing ändern müssen – und dank Smart Data & AI auch können, HTW Forschungspapier, 2018.