Adobe: Julian Kramer über KI im Marketing :
Big Data: Trennen Sie sich von der "alten Hamstermentalität"

KI im Marketing wird unverzichtbar. Doch wie klappt der Einstieg? Und wie muss sich die Führungskultur wandeln? Julian Kramer von Adobe über das richtige Mindset und die Portion Instinkt, die weiter nötig bleibt.

Text: Verena Gründel

Julian Kramer ist seit Oktober 2017 Chief Experience Ambassador bei Adobe. Die Aufgabe des 34-Jährigen ist es, Unternehmen zu unterstützen, in der Digitalisierung den Kunden stets in den Mittelpunkt zu stellen.
Julian Kramer ist seit Oktober 2017 Chief Experience Ambassador bei Adobe. Die Aufgabe des 34-Jährigen ist es, Unternehmen zu unterstützen, in der Digitalisierung den Kunden stets in den Mittelpunkt zu stellen.

W&V sprach mit Julian Kramer, Chief Experience Ambassador beim Marketingsoftware-Anbieter Adobe über die Chancen und Herausforderungen von künstlicher Intelligenz im Marketing:

Herr Kramer, ich möchte jetzt auch mal was mit KI im Marketing machen, wie kann ich einsteigen?

Ein naheliegender Einstieg in KI  ist zum Beispiel eine große Unterstützung bei der Performance-Analyse. Kundendaten, Website-Traffic, Mediaausgaben, all das kann mithilfe von KI analysiert und auf Anomalien überprüft werden. So lernt man das Verhalten seiner Nutzer besser kennen und kann Produkte, Marketing und Content entsprechend optimieren.

Welche Strukturen müssen im Unternehmen geschaffen werden, wenn man KI im Marketing nutzen will?

Das Wichtigste ist eine gemeinsame Dateninfrastruktur für alle Abteilungen, die etwas mit Kundenkommunikation zu tun haben. Über diese Plattform werden Kundenprofile, Verhaltensdaten und Traffic gemanagt. Durch die neue Rechtsprechung ist es sogar nahezu fahrlässig, nicht alle kundenbezogenen Daten über eine technische Infrastruktur zu vereinheitlichen.

Wenn nach Inkrafttreten der DSGVO  ein Kunde sein Recht auf Datenauskunft oder einen nachträglichen Opt-out wahrnimmt, hat das Unternehmen nur 30 Tage Zeit zu liefern. Wenn die Kundendaten dann über zahlreiche Abteilungen verteilt sind und die Newsletter-Abonnenten in manchen Abteilungen noch als Spreadsheet-Tabelle vorliegen, kann das sehr aufwendig werden. Auch deshalb würde ich damit beginnen, alle Kundendaten auf einer Plattform zu konsolidieren.

Muss ich meine Mitarbeiter für den KI-Einsatz schulen?

Als verantwortungsvolles Unternehmen, das seine Mitarbeiter schätzt: ganz klar ja. Davon abgesehen: Ein Grundverständnis zum Thema KI ist für die Privatperson, auch in Bezug auf die Veränderungen in der Arbeitswelt und die Mündigkeit als Teilnehmer für den qualitativen Diskurs aus meiner Sicht unerlässlich. Im Firmenkontext hängt es oft von der Firmenkultur ab, ob die Leute noch Lust haben, sich weiterzuentwickeln oder nicht.

Wenn Mitarbeiter seit zwanzig Jahren ausschließlich nur immer dasselbe machen durften, wird man sie im Jahr 21 vermutlich nicht dazu bringen, sich zum KI-Experten ausbilden zu lassen. Deshalb gilt es in einer zeitgemäßen Führungskultur, die permanente Weiterentwicklung der Mitarbeiter zu unterstützen. Das hat auch zur Folge, dass der Chef damit klarkommen muss, dass er Mitarbeiter führt und unterstützt, die mehr wissen als er selber. Das hat mit Vertrauen, Mentoring und Coaching zu tun. Die Transformation zum KI-getriebenen Marketing erfordert eine neue Führungskultur.

Ist es nötig, sich Experten von außen zu holen?

Ich bin ein großer Fan davon, erst mal auf die eigenen Leute zu vertrauen, und ihnen die Chancen zu geben, sich weiterzuentwickeln. Aber es gibt ein paar Skillsets, die man sehr schwer im eigenen Unternehmen findet. Wer noch keinen Data Scientist beschäftigt, wird wahrscheinlich auch keinen irgendwo versteckt finden. Trotzdem sind es nur wenige Kompetenzen, die man extern einkaufen muss.

Wo findet man die?

Überall, auf Konferenzen, über Social Media oder klassische Jobseiten. Die entscheidende Frage ist, ob der Mitarbeiter, den man einstellt, das Problem lösen kann, von dem man noch gar nicht weiß, wie man es lösen soll – und welche Herausforderungen noch in Zukunft vor einem stehen werden. In der Tech-Branche stellt man deswegen gerne nach Mindset und Future Potential ein – und weniger nach "Past Performance" - um eben zu vermeiden, dass man sich jemanden ins Boot holt, der nur in einem Gebiet seit 50 Jahren gut ist und sich nicht auf neues einstellen kann. Man muss ihm viel Vertrauen entgegen bringen, Zeit geben und Verständnis für die Aufbauarbeit haben. Auch eine tolerante Fehlerkultur ist wichtig.

Das ist nicht jedermanns Sache.

Wir haben in Deutschland eine große KMU-Landschaft, die stark davon profitiert hat, viele Dinge auszusitzen. Sie sind ja bislang damit auch erfolgreich. Aber jetzt sind wir an einem Punkt, an dem wir gute und einfache Tools haben, mit denen auch Nachzügler mit wenig Aufwand und Knowhow einsteigen – und trotzdem technisch vorn dabei sein können. Die Early Adopter haben eine steile Lernkurve hinter sich, und die KMUs können jetzt gemütlich an Bord springen.

Aber: Irgendwann ist der Zug abgefahren. Doch man muss sagen, dass die Ausgangsvoraussetzungen gut sind: Deutschland ist schon immer eine Wissensgesellschaft gewesen und stolz auf seine Ingenieursfähigkeiten. Es kann mir keiner erzählen, dass wir einen 400 km/h schnellen Transrapid entwerfen können, aber keine App dazu. Wir sind doch eigentlich eine Kulturnation, die sich solcher Themen sehr schnell annehmen kann.

Sie haben sich immer wieder für Datensparsamkeit ausgesprochen. Ist das richtig?

Das stimmt. Viele haben das Gefühl, mehr ist besser. Aber: besser ist besser. Denn wenn es um Daten geht, bekommen Unternehmen zwei Probleme: Das eine ist, je mehr schlechten Input man hat, desto schlechter ist der Output. Das heißt, je besser die Datengrundlage, desto besser die Automatisierung. Das zweite Problem ist, dass die meisten Daten ein Verfallsdatum haben, weil sich unsere Welt permanent verändert. Das bedeutet, das Horten von Daten ist nicht wie bei Rohstoffen ein Vorteil, sondern eigentlich ein Nachteil. Denn Daten sind auch eine Verpflichtung.

Ist das bei den Unternehmen schon angekommen?

Ich glaube bei vielen Leuten ist das Bewusstsein noch nicht da. Es herrscht die alte Hamstermentalität. Sicher gibt es Datenschutzbeauftragte, die bremsen, weil sie wissen, wie aufwendig das Vorhalten von Daten ist. Sie wissen auch: Wenn man die Daten braucht, kann man sie sich immer noch per Opt-in vom Kunden holen. Daran sieht ein Unternehmen sehr genau, ob der Kunde ihm vertraut.

Wie viel Prozent KI und wie viel Prozent Instinkt stecken zukünftig im Marketing?

Ich denke, es wird sich bei Fifty-Fifty einpendeln. Der Algorithmus kann den ersten Entwurf des Mediaplans ausarbeiten oder die Audience-Segmentierung vornehmen. Aber auch da glauben wir daran, dass der Marketer immer die Kontrolle über seine Aktivitäten behalten und darauf einwirken können sollte. KI darf keine Blackbox sein, sondern ein Werkzeug, das uns Arbeit erleichtert. An anderen Stellen ist der Instinkt wichtiger: in der Kreation, der Entwicklung von Services oder Kundenerlebnissen. Das Testen des Erfolgs übernimmt dann wieder die KI.

Wo stehen wir heute?

Ich kenne einige Unternehmen in Deutschland, die sind schon bei Fifty-Fifty. Andere noch bei 1 zu 99. Aber wir steuern definitiv auf eine Welt zu, in der wir viel verhaltensdatengetriebener entscheiden. Ich denke, im Moment entscheiden wir noch zu viel nach Bauchgefühl und zu wenig nach Verhaltensdaten, obwohl wir diese Daten eigentlich analysieren könnten.

Mehr über künstliche Intelligenz und Sprachsteuerung lesen Sie in der Ausgabe 20/2018 der W&V. Das vierteilige Serienbundle zu KI in Marketing und Kundenkommunikation gibt es hier

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Autor:

Verena Gründel

ist seit April 2017 für das Marketingressort der W&V tätig. Davor schrieb sie für iBusiness über Digitalthemen. Nach Feierabend kocht und textet sie für ihren Foodblog – und gleicht das viele Essen mit ebenso viel Sport aus. Wenn sie länger frei hat, reist sie am liebsten mit dem Auto durch Lateinamerika, von Mexiko bis an die Südspitze Argentiniens.