Skalierbare Individualisierung

Neue Kommunikationsplattformen und -technologien haben zwar neue Möglichkeiten mit sich gebracht, doch stehen diese Instrumente allen Unternehmen zur Verfügung und so ist der Wettbewerb um die Anerkennung kein Sprint, sondern ein Marathon. Bloss aus der Reihe zu tanzen reicht nicht mehr aus, um die Aufmerksamkeit der anvisierten Zielgruppe zu halten; gefragt ist eine verlässliche Beständigkeit: kurze Antwortzeiten, konsistente Brand Behaviors - vor allem im Echtzeit-Marketing.

Das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Gartner schätzt, dass bis 2023 etwa 55 Prozent der Multichannel-Marketingnachrichten, die autonome Marketingsysteme auf der Basis vorgegebener Kriterien generieren, das Verbraucherverhalten in Echtzeit berücksichtigen werden. Dieses erhöhte Reaktionsvermögen allein soll die Antwortraten - eine wichtige Engagement-Metrik - um 25 Prozent steigern.

Autonome Marketing-Systeme gehören im Multichannel-Marketing zunehmend zur Pflicht. Bis 2020 soll jeder zweite Multichannel-fähige Marketing-Hub über eine KI-Engine verfügen, schätzt Gartner. Pilotstudien hätten gezeigt, dass Kampagnen mit KI-gestützter prädiktiver Segmentierung und KI-gestützter Inhalts­abstimmung die Ergebnisse "KI-freier" Kampagnen um bemerkenswerte 100 Prozent überträfen.

Eine Umfrage, die Adobe im August und September 2018 von Coleman Parkes durchführen liess, bestätigt das Interesse der Unternehmen an der Hebelwirkung KI-gestützter Echtzeitpersonalisierung. 18 Prozent der befragten leitenden europäischen Entscheidungsträger wollten das Rollout von KI-Lösungen für eine verbesserte Personalisierung noch 2018 hinter sich gebracht haben, weitere 48 Prozent das Vorhaben 2019 abschliessen. Vor Ende 2020 wollten weitere 22 Prozent so weit sein.

Adobe sieht in KI denn auch den "Schlüssel zur Skalierung der Personalisierung" im digitalen Marketing. Das Unternehmen konnte die hauseigene KI-Engine Sensei bereits zum Teil in seine Suite von Marketing-Tools, die Adobe Marketing Cloud, integrieren. Die Plattform setzt sich aus vier Lösungen zusammen: Adobe Experience Manager (Content Management), Adobe Campaign (Kampagnenausführung), Adobe Target (KI-gestützte Omni-Channel-Personalisierung von Kundeninteraktionen) und der im September hinzugekauften Marketo Engagement Platform (für B2B-Marketing).

Der Adobe Experience Manager macht sich Künstliche Intelligenz zunutze, um flexibel individualisierte Erlebnisse im Rahmen von Content Marketing zu ermöglichen. Adobe Campaign unterstützt die Gestaltung von individualisierten Kampagnen und Kundenreisen mit automatischen Follow-ups auf der Basis vordefinierter Workflows; es entstehen individuelle, kanalübergreifende Kundenreisen in Echtzeit. Adobe Target schliesslich erlaubt eine KI-gestützte Automatisierung skalierbarer Personalisierung.

Im Markt für Lösungen rund um digitales Marketing führt Adobe klar das Feld an. Das Forschungsinstitut Forrester krönte Adobes Experience Manager (AEM) zum Marktführer im Bereich Web-Content-Management-Systeme (Forrester Wave: Web Content Management Systems, Q4 2018). Forrester stufte Adobe Campaign als "Leader" im Markt für Cross-Channel Campaign Management ein - vor IBM, Oracle, Salesforce und SAS (Forrester Wave: Cross-Channel Campaign Management, Q1 2018). Die Analysten bescheinigten Adobe Target in der Edition Premium zudem die unangefochtene Führungsposition im Markt für Erlebnis-Optimierungsplattformen (Forrester Wave: Experience Optimization Platforms, Q2 2018).

Und auch Gartner fand Gefallen an Adobes Lösungen und stufte Adobe Marketo im "Magic Quadrant für CRM Lead Management" 2018 als "Leader" ein, neben Oracle, Salesforce und IBM.

Um die Hebelkraft ihrer Aktivitäten zu maximieren, müssen Unternehmen von überholten Ideen Abschied nehmen und neue Marketing-Konzepte ins Auge fassen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen. Ein Selbstläufer ist das aber nicht.

"Richtig eingesetzt ist die Technologie ein mächtiges Instrument, aber für sich genommen noch kein Heilsbringer", warnt Bridget Perry, VP Marketing bei Adobe EMEA. Der grösste Fehler, den ein Unternehmen überhaupt begehen könne, sei "die Einführung von KI, ohne gleichzeitig die eigene Arbeitsweise zu ändern".

Wie bei jeder Technologie gehe es auch hier um die richtige Kombination aus Qualifikation und Unternehmenskultur, um das Potenzial voll ausschöpfen zu können.