KI im Marketing: Vision top, Implementierung flop

Die Wichtigkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) im Business haben mittlerweile fast alle erkannt. Die Implementierung von KI-Projekten im Marketing steckt aber noch immer in den Kinderschuhen. Prof. Dr. Claudia Bünte, ausgewiesene Marketingexpertin, die sich seit mehreren Jahren intensiv mit dem Thema KI im Marketing beschäftigt, berichtet in Teil 1 des Interviews mit uns, woran das liegt und in welchen Bereichen die KI bereits Mehrwert schaffen kann.

Sie haben 2018 und 2019 Marketing Manager*innen zur Zukunft im Marketing befragt. Die Ergebnisse «in a nutshell»?

Alle reden über KI. 80 % der befragten Marketers sagen, die KI sei wichtig für ihr Unternehmen. 92 % sind davon überzeugt, dass sie zukünftig noch wichtiger werden wird. Vor allem in den Bereichen Customer Insights und Exekution, also Werbung und Vertrieb, Bereiche, wo viele Daten vorhanden sind. Aber wie so oft, sieht die Realität ganz anders aus: Nur 7 % nutzen KI intensiv, die eingesetzten Tools sind grösstenteils Insellösungen (siehe Abbildung). Ein häufiges Hindernis, das mir in meiner Arbeit als Beraterin oft begegnet: Viele Projekte bleiben in der Pilotphase hängen. Dabei gibt es nicht DAS Problem bei der Umsetzung von KI-Vorhaben, sondern die Gründe reichen von mangelndem Budget über das falsche Mindset im Team bis zu fehlender IT-Unterstützung. Selbst diejenigen, die KI schon anwenden, geben sich schlechte Umsetzungsnoten. Es gibt aber auch gute Nachrichten: Die Anzahl KI-Skeptiker*innen unter den Marketing-Fachleuten nimmt ab.

Lassen Sie uns etwas konkreter werden: Welche Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz im Marketing sind denn in Europa denkbar, bzw. bereits realisiert?

Es gibt tatsächlich schon viele in der Praxis funktionierende KI-Tools für Marketers. Wir haben im Rahmen unserer Studie über 30 Cases inklusive Impactzahlen entlang der fünf Hauptaufgaben im Marketing – Consumer Insights (Kunden verstehen), Strategie, Produktentwicklung, Werbung und Vertrieb und Marketing ROI (Wirksamkeitsmessung) – recherchiert. In fast allen Bereichen gibt es gute Tools. Nur bei Strategieaufgaben kann die KI kaum unterstützen. Das ist aber auch wenig überraschend, da Strategiedaten niemand gerne freiwillig teilt. Aber genau die braucht eine KI, um zu lernen. Trotz dieser konkreten Use Cases hinkt Europa den USA und vor allem China in Sachen KI aber noch stark hinterher.

Ein gutes Stichwort: China. Was lehrt uns der Blick ins Reich der Mitte?

Zur Einordnung vorweg: Deutschland will bis 2025 drei Milliarden Euro in Künstliche Intelligenz investieren. Das ist so viel, wie China in ein einziges Entwicklungszentrum in einer einzigen KI-Musterstadt wie Shenzhen steckt. Es gibt drei Gründe, warum China bei KI führend sein wird. Erstens die Bevölkerungsanzahl: 1,4 Milliarden Menschen. Und in China gilt: Mobile only. Chinesen regeln ihren gesamten Alltag über Super Apps wie WeChat mit ihrem Smartphone. Das bedeutet Daten von 800 Millionen Handys. Zweitens lassen die lockeren Datenschutzbestimmungen in China den Unternehmen deutlich mehr Freiheiten in der Datennutzung. Dazu kommt drittens die Einparteienregierung mit einem klaren Fokus auf Künstliche Intelligenz. Sie hat das Ziel, bis 2030 in KI weltführend zu sein und hat dafür einen detaillierten 5-Jahresplan ausgearbeitet. Es lohnt sich, genauer nach China zu schauen, um für die Zukunft auch in Europa zu lernen.

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