Influencer Marketing
04.02.2020, 08:45 Uhr
Wenn die KI die passenden Influencer sucht
Künstliche Intelligenz könnte das Influencer Marketing massiv verändern. Die soeben gegründete Agentur Foxymatch arbeitet mit einem neuartigen Ansatz.
Die Gründer des Beauty-Abos "Foxybox“ arbeiten mit einem neuartigen Ansatz im Influencer Marketing. Statt nach einem Influencer zu suchen, der am besten zu einer Marke passt, gehen sie von der Zielgruppe aus. Sie begeben sich auf die Suche, für welche Influencer sich ihre Kunden so interessieren. Dann schliessen sie mit diesen Influencern Verträge. Der Ansatz basiert auf einer Analyse der Kundendaten, ist KI-gestützt (Künstliche Intelligenz) und könnte die Branche massiv verändern.
Ein Gespräch mit Jakob Kiender, CEO von Foxymatch, über gekaufte Follower, bunte Agentur-Präsentationen und die Bedeutung von Daten.
Herr Kiender, Sie haben im November Foxymatch gestartet, ein KI-basiertes Matching-Tool, das den Anspruch hat, für jede Zielgruppe die richtigen Influencer zu finden. Wie kam es zu dieser Idee?
Jakob Kiender: Aus ganz egoistischen Gründen. Wir hatten für die Foxybox, unsere Beauty-Box, die wir einmal im Monat versenden, alle normalen Marketing-Kanäle analysiert. Wir haben bei Facebook und bei Google Werbung geschaltet und auch Influencer Marketing getestet. Wir haben uns hundert Influencer rausgesucht und an sie die Foxybox geschickt. Von aussen betrachtet, hatten alle diese Influencer ein ähnliches Profil. Sie waren weiblich, hatten eine weibliche Zielgruppe und waren zwischen 18 und 30 Jahre jung. Von diesen hundert Influencern haben aber nur ungefähr 15 hervorragend performt, der Rest nicht. Es gab also extreme Unterschiede, was von aussen überhaupt nicht zu erahnen war. Wir haben uns deshalb gefragt, warum "lisa123“ hervorragend funktioniert, es aber mit "laura123“ überhaupt nicht klappt.
Jakob Kiender: Aus ganz egoistischen Gründen. Wir hatten für die Foxybox, unsere Beauty-Box, die wir einmal im Monat versenden, alle normalen Marketing-Kanäle analysiert. Wir haben bei Facebook und bei Google Werbung geschaltet und auch Influencer Marketing getestet. Wir haben uns hundert Influencer rausgesucht und an sie die Foxybox geschickt. Von aussen betrachtet, hatten alle diese Influencer ein ähnliches Profil. Sie waren weiblich, hatten eine weibliche Zielgruppe und waren zwischen 18 und 30 Jahre jung. Von diesen hundert Influencern haben aber nur ungefähr 15 hervorragend performt, der Rest nicht. Es gab also extreme Unterschiede, was von aussen überhaupt nicht zu erahnen war. Wir haben uns deshalb gefragt, warum "lisa123“ hervorragend funktioniert, es aber mit "laura123“ überhaupt nicht klappt.
Haben Sie diese Influencer selbst identifiziert?
Kiender: Ja, das haben wir selbst gemacht.
Kiender: Ja, das haben wir selbst gemacht.
Wie sind Sie bei der Auswahl vorgegangen?
Kiender: Erst einmal haben wir die Instagram Feeds analysiert und uns angesehen, mit welchen Marken und Beauty-Brands die Influencer bereits gearbeitet und wie viele Follower sie haben. Wir haben also alles von Hand selektiert. Im Ergebnis hatten wir Influencer, bei denen 200.000 User unsere Story gesehen haben, die aber nur zwölf Abos verkauft haben. Andere Influencer hatten 10.000 YouTube-Views, was eigentlich nichts ist, aber damit 200 Abos verkauft! Das ist eine Conversion Rate, die besser ist als in manchem Online Shop. Wir waren sicher: Diese grossen Unterschiede können kein Zufall sein.
Kiender: Erst einmal haben wir die Instagram Feeds analysiert und uns angesehen, mit welchen Marken und Beauty-Brands die Influencer bereits gearbeitet und wie viele Follower sie haben. Wir haben also alles von Hand selektiert. Im Ergebnis hatten wir Influencer, bei denen 200.000 User unsere Story gesehen haben, die aber nur zwölf Abos verkauft haben. Andere Influencer hatten 10.000 YouTube-Views, was eigentlich nichts ist, aber damit 200 Abos verkauft! Das ist eine Conversion Rate, die besser ist als in manchem Online Shop. Wir waren sicher: Diese grossen Unterschiede können kein Zufall sein.
"Viele Influencer haben gekaufte Follower"
Vielleicht wäre Ihnen das erspart geblieben, wenn Sie mit einer professionellen Influencer-Marketing-Agentur eine Vorselektion vorgenommen hätten?
Kiender: Wir kennen diese Präsentationen zur Genüge. Das sind viele bunte Bildchen auf Power-Point, aber keine substanziellen Aussagen darüber, wer wie warum performt. Wir haben uns deshalb von allen Influencern, mit denen wir zum Start gearbeitet haben, die Insights schicken lassen. Wir haben sie komplett gescannt und ihre Zielgruppen genau analysiert. Dabei haben wir gesehen, dass viele Influencer gekaufte Follower haben, also beispielsweise 70 Prozent der Follower aus Indien und Brasilien kommen - damit sind Streuverluste vorprogrammiert. Und wir haben mit Plattformen zusammengearbeitet, bei denen man angeben kann, welche Audience man erreichen will. Dort kann man zum Beispiel gezielt eine Influencerin suchen, die mindestens 70 Prozent weibliche Follower hat - davon die Hälfte aus Deutschland -, und die an Beauty und Fashion interessiert ist. Mit all diesen Daten haben wir unsere Kampagnen nach und nach angepasst und festgestellt, dass sie immer besser funktionieren.
Kiender: Wir kennen diese Präsentationen zur Genüge. Das sind viele bunte Bildchen auf Power-Point, aber keine substanziellen Aussagen darüber, wer wie warum performt. Wir haben uns deshalb von allen Influencern, mit denen wir zum Start gearbeitet haben, die Insights schicken lassen. Wir haben sie komplett gescannt und ihre Zielgruppen genau analysiert. Dabei haben wir gesehen, dass viele Influencer gekaufte Follower haben, also beispielsweise 70 Prozent der Follower aus Indien und Brasilien kommen - damit sind Streuverluste vorprogrammiert. Und wir haben mit Plattformen zusammengearbeitet, bei denen man angeben kann, welche Audience man erreichen will. Dort kann man zum Beispiel gezielt eine Influencerin suchen, die mindestens 70 Prozent weibliche Follower hat - davon die Hälfte aus Deutschland -, und die an Beauty und Fashion interessiert ist. Mit all diesen Daten haben wir unsere Kampagnen nach und nach angepasst und festgestellt, dass sie immer besser funktionieren.
Sie haben also nach den Influencern gesucht, die den besten Draht zu Ihrer Zielgruppe haben.
Kiender: Eigentlich umgekehrt. Wir haben versucht zu analysieren, welchen Influencern unsere Zielgruppe folgt. Dabei wussten wir anfangs gar nicht, wer unsere Zielgruppe ist, denn die Foxybox war ein völlig neues Produkt. Wir wussten nicht genau: Ist die Foxybox eher für Frauen zwischen 18 und 25 Jahren oder eher zwischen 35 und 45?
Kiender: Eigentlich umgekehrt. Wir haben versucht zu analysieren, welchen Influencern unsere Zielgruppe folgt. Dabei wussten wir anfangs gar nicht, wer unsere Zielgruppe ist, denn die Foxybox war ein völlig neues Produkt. Wir wussten nicht genau: Ist die Foxybox eher für Frauen zwischen 18 und 25 Jahren oder eher zwischen 35 und 45?
Facebook bietet seinen Kunden an, eine sogenannte Lookalike Audience zu finden. Also mit der Kampagne Personen anzusprechen, die den Kunden ähnlich sind, die bei einem schon einmal gekauft haben.
Kiender: Leider gibt es so was im Influencer Marketing nicht. Deshalb habe ich mit einigen Entwicklern gesprochen und gefragt, ob es die Möglichkeit gibt, Bestandskundendaten von Unternehmen in ein von Künstlicher Intelligenz gesteuertes Tool zu integrieren und dann eine Auswertung zu erhalten, die die Zielgruppe genau beschreibt. Denn diese Daten wollten wir dazu nutzen, um für Influencer-Marketing-Kampagnen eine Audience zu finden, die diesen Bestandskunden am ähnlichsten ist. Das war ein relativ grosser Programmieraufwand, aber machbar.
Kiender: Leider gibt es so was im Influencer Marketing nicht. Deshalb habe ich mit einigen Entwicklern gesprochen und gefragt, ob es die Möglichkeit gibt, Bestandskundendaten von Unternehmen in ein von Künstlicher Intelligenz gesteuertes Tool zu integrieren und dann eine Auswertung zu erhalten, die die Zielgruppe genau beschreibt. Denn diese Daten wollten wir dazu nutzen, um für Influencer-Marketing-Kampagnen eine Audience zu finden, die diesen Bestandskunden am ähnlichsten ist. Das war ein relativ grosser Programmieraufwand, aber machbar.