Artefact Value By Data

Wie AI die Suche verändert und was das für Kunden, Vermarkter und Marken bedeutet

KI verändert die Suche und verlagert sie von Ranking und Retrieval hin zu Argumentation und Synthese. Dieses Whitepaper zeigt diese Entwicklung auf, erklärt die Funktionsweise von großen Sprachmodellen (LLMs) und legt die Auswirkungen für Vermarkter und Marken dar. Im Zentrum der neuen Messlandschaft steht das goldene Dreieck des MROI: Die Marketing-Mix-Modellierung (MMM) liefert die strategische Sichtweise, quantifiziert die Auswirkungen des Marketings auf den Umsatz und bietet Optimierer und Simulatoren, um die Budgetzuweisung zu steuern. Inkrementalitätstests validieren, ob Kampagnen tatsächlich zusätzliche Ergebnisse liefern, indem sie Test-gegen-Kontrolle-Experimente verwenden, um die Kausalität zu ermitteln. Außerdem kalibriert es sowohl MMM- als auch Attributionsmodelle. Die Attribution informiert über die Optimierung während des Fluges, indem sie den Kunden eine bestimmte Zeitspanne zuordnet. Im Jahr 2025 nutzen fortschrittliche Modelle Deep Learning und Aufmerksamkeitsmechanismen, um Kanalinteraktionen effektiver zu erfassen. Diese Methoden sind am leistungsfähigsten, wenn sie zusammen eingesetzt werden: MMM für die langfristige Planung, Inkrementalität für die Basiswahrheit und Attribution für die Agilität in Echtzeit. Unternehmen stehen auch vor der Entscheidung zwischen In-Housing- und SaaS-Lösungen. Eine In-House-Lösung bietet Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle, erfordert aber Talent und Investitionen, während SaaS Schnelligkeit und Fachwissen bietet. Die richtige Wahl hängt von den Ressourcen und dem Reifegrad von data ab. Beispiele aus der Praxis zeigen die besten Praktiken: Googles Meridian führt ein Open-Source-MMM-Toolkit ein, um die Kalibrierung, die Messung des oberen Trichters und die Korrektur von Verzerrungen zu verbessern. Accor nutzt Inkrementalitätstests, um Annahmen zu hinterfragen und die Budgetzuweisung zu optimieren. Nike demonstriert die Macht der Beharrlichkeit und des kulturellen Wandels, indem es die Messung in die Prozesse einbettet und die Erkenntnisse demokratisiert. Artefact unterstreicht die 95-5-Regel und zeigt, wie die Messung des Markenwerts langfristiges Wachstum mit kurzfristiger Leistungseffizienz verbindet. Mit Blick auf die Zukunft werden fünf Trends die Messung prägen: verbesserte data-Qualität, neue Rahmenbedingungen für Einzelhandelsmedien und vernetztes Fernsehen, internes MMM mit Tests, datenschutzorientierte Ansätze und aufmerksamkeitsbasierte Metriken. Die Schlussfolgerung ist klar: Marketing-Messung ist jetzt ein strategischer Wegbereiter. Durch die Integration von Methoden, die Verankerung in der Unternehmenskultur und die Konzentration auf Leistung und Marke können CMOs ihre Budgets verteidigen und nachhaltiges Wachstum freisetzen.

Ein C-Suite-Leitfaden zur Marketingmessung im Jahr 2025

Im Jahr 2025 hat die Messung des Marketings oberste Priorität für die Führungsetage. Während generative KI die Durchführung von Kampagnen verändert, ist die Messung das, was den Wert nachweist und die Budgets sichert. Doch der Reifegrad ist nach wie vor gering: Die meisten CMOs tun sich immer noch schwer damit, ihre Ausgaben dynamisch an die Leistung anzupassen. Die Herausforderung besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Marken- und Performance-Marketing herzustellen, mit fragmentierten data zurechtzukommen und Entscheidungen auf strategischer und operativer Ebene abzustimmen. Im Mittelpunkt der neuen Messlandschaft steht das goldene Dreieck des MROI: Die Marketing-Mix-Modellierung (MMM) liefert die strategische Sichtweise, quantifiziert die Auswirkungen des Marketings auf den Umsatz und bietet Optimierer und Simulatoren zur Steuerung der Budgetzuweisung. Inkrementalitätstests validieren, ob Kampagnen tatsächlich zusätzliche Ergebnisse bringen, indem sie Test-gegen-Kontrolle-Experimente verwenden, um die Kausalität zu ermitteln. Außerdem kalibriert es sowohl MMM- als auch Attributionsmodelle. Die Attribution informiert über die Optimierung während des Fluges, indem sie die Kundenreise zurechnet. Im Jahr 2025 nutzen fortschrittliche Modelle Deep Learning und Aufmerksamkeitsmechanismen, um Kanalinteraktionen effektiver zu erfassen. Diese Methoden sind am leistungsfähigsten, wenn sie zusammen eingesetzt werden: MMM für die langfristige Planung, Inkrementalität für die Basiswahrheit und Attribution für die Agilität in Echtzeit. Unternehmen stehen auch vor der Entscheidung zwischen In-Housing- und SaaS-Lösungen. Eine In-House-Lösung bietet Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle, erfordert aber Talent und Investitionen, während SaaS Schnelligkeit und Fachwissen bietet. Die richtige Wahl hängt von den Ressourcen und dem Reifegrad von data ab. Beispiele aus der Praxis zeigen die besten Praktiken: Meridian von Google stellt ein Open-Source-MMM-Toolkit vor, um die Kalibrierung, die Messung des oberen Trichters und die Korrektur von Verzerrungen zu verbessern. Accor nutzt Inkrementalitätstests, um Annahmen zu hinterfragen und die Budgetzuweisung zu optimieren. Nike demonstriert die Macht der Beharrlichkeit und des kulturellen Wandels, indem es die Messung in die Prozesse einbettet und die Erkenntnisse demokratisiert. Artefact unterstreicht die 95-5-Regel und zeigt, wie die Messung des Markenwerts langfristiges Wachstum mit kurzfristiger Leistungseffizienz verbindet. Mit Blick auf die Zukunft werden fünf Trends die Messung prägen: verbesserte data-Qualität, neue Rahmenbedingungen für Einzelhandelsmedien und vernetztes Fernsehen, internes MMM mit Tests, datenschutzorientierte Ansätze und aufmerksamkeitsbasierte Metriken. Die Schlussfolgerung ist klar: Marketing-Messung ist jetzt ein strategischer Wegbereiter. Durch die Integration von Methoden, die Verankerung in der Unternehmenskultur und die Konzentration auf Leistung und Marke können CMOs ihre Budgets verteidigen und nachhaltiges Wachstum freisetzen.

Das Ausführungsproblem: Warum selbst makellose Preisstrategien zwischen Vorstandsetage und Verkaufsregal scheitern

Margenverluste verstecken sich oft in komplexen Preisgestaltungen, Werbeaktionen und Multi-Channel-Strategien, bei denen die Listenpreise selten mit dem Endpreis übereinstimmen. Werbeaktionen können den Umsatz kannibalisieren, und uneinheitliche Kanalrabatte schaffen Arbitrage-Risiken, die die Margen stillschweigend aushöhlen. Unternehmen, die klare Preisarchitekturen definieren, die Nachfrage eingehend analysieren und die Ausführung mit Echtzeitüberwachung steuern, machen die Preisgestaltung zu einem strategischen Hebel. Das Ergebnis: höhere Rentabilität, klügere Geschäftsentscheidungen und nachhaltige Wertschöpfung.

Effizienzsteigerung in der Wirtschaft: Die transformative Kraft der AI-Wirkstoffe

KI-Agenten revolutionieren den Geschäftsbetrieb, indem sie Aufgaben automatisieren, die Kundenbeziehungen verbessern und verwertbare Erkenntnisse liefern. Von der Steigerung der Effizienz von Vertriebsmitarbeitern bis hin zur Optimierung von Preisstrategien - diese intelligenten Systeme helfen Unternehmen, messbares Wachstum und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Artefact veröffentlicht seine Forschung über KI zur Identifizierung atypischer Kundenprofile, die in Zusammenarbeit mit einer führenden französischen Bank entwickelt und getestet wurde

Artefact präsentiert in Zusammenarbeit mit der Societe Generale und der Universität Sorbonne einen neuen KI-Ansatz zur Identifizierung atypischer Kundenprofile. Dieser Open-Source-Algorithmus wurde an realen Bankgeschäften getestet data und verbessert die Genauigkeit der Auswertung bei gleichzeitiger Gewährleistung der Interpretierbarkeit und praktischen Anwendbarkeit.

Die Beratung durch Menschen ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Umsetzung von AI

KI verändert die Beratung, aber nicht so, wie es sich die meisten Unternehmen vorstellen. In einer praktischen Untersuchung professioneller Dienstleistungen zeigen wir, wie die Behandlung von KI-Agenten als Vollzeitmitarbeiter und nicht als bloße Werkzeuge, die Konzentration auf Skalierung statt auf Personalabbau und die Förderung einer internen “Open-Source”-Kultur die Projektabwicklung, die Kundenbeziehungen und die Produktentwicklung verändern - und was dies für die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in der Beratung bedeutet.

Welche Auswirkungen haben AI-Übersichten auf SEA und SEO?

Die neuen KI-Übersichten von Google verändern die Art und Weise, wie Nutzer Informationen online finden. In einem praktischen Fall aus dem niederländischen Nachhaltigkeitssektor untersuchen wir, wie sich dieser Wandel auf SEO und SEA für einen Kunden auswirkt, der im Bereich Heizkessel, Hybridsysteme und Wärmepumpen tätig ist - und was dies für die Zukunft des digitalen Marketings in diesem Sektor bedeutet.

CDP jenseits der POC-Phase: Warum Use Cases allein Sie in der Falle halten

Customer Data Platforms (CDPs) versprechen eine wirklich einheitliche Sicht auf Ihre Kunden, die Ihnen die Türen zur Hyper-Personalisierung öffnet und einen erheblichen ROI ermöglicht. Wenn es Ihnen jedoch wie vielen anderen Unternehmen geht, werden Sie feststellen, dass Ihre CDP-Initiativen nach der anfänglichen Proof of Concept (POC)-Phase stecken bleiben. Während diese frühen Pilotprojekte den Wert brillant demonstrieren, gerät der Weg zu einer vollständig skalierten, integrierten CDP oft ins Stocken und lässt ein immenses Potenzial ungenutzt.

Intelligentere Hochschulen: AI und Data für den Wandel nutzen

In diesem Papier wird untersucht, wie data und KI als leistungsstarke Enabler für diesen Wandel dienen können. Es wird ein strategischer Rahmen vorgestellt, der sich auf drei wichtige Hebel konzentriert: 1.Einschreibung & Rekrutierung, 2.Akademische und pädagogische Innovation, 3.und Studienerfolg & Erfahrung, unterstützt durch grundlegende Faktoren wie betriebliche Effizienz und Data Governance.

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