Die zielgerichtete Datennutzung der Zukunft – Der Weg von «Daten» zu «Mehrwerten»

Im Interview mit dem ESB Marketing Netzwerk geben unsere Kollegen Anna Rüde und Michael Völske einen kurzen Einblick, was für Chancen und Möglichkeiten die aktuelle sprunghafte Entwicklung in der Technologie rund um Daten und KI für Marken und Unternehmen mit sich bringt und erzählen in welcher Art und Weise wir bei Artefact unsere Kunden auf der Datenreise unterstützen, 
(Moderator: Marcel Mutz).

Anna

Unter KI verstehen wir ja eine Technologie, und durchaus eine Technologie, die noch nicht fertig ist. Was KI aber als Basis immer benötigt sind Daten, viele Daten, Daten mit guter Qualität, strukturierte Daten, historische Daten, Echtzeitdaten.
Wir bei Artefact generieren für unsere Kunden aus Daten Mehrwerte. Und das über alle Industrien und Bereiche hinweg. Unser Portfolio ist deswegen genauso vielfältig wie unsere Kunden.

Und damit Problem und Lösung am Ende zusammenpassen, schauen wir am Anfang immer erstmal genau hin: Wo stehen wir gerade, und wo soll die Reise hingehen?
Wir nennen das bei uns “Datenreifegradprüfung” oder auch “Maturity Assessment”
Wir kommen also immer von der Problemseite. Dafür starten wir mit einer Status-Quo-Analyse, um auch wirklich die für den Kunden passenden Use Case zu erarbeiten, der auf die gesamte Geschäftsstrategie einzahlt.

Michael

Diese Datenreifegradprüfung ist enorm wichtig. Wir hatten durchaus Kunden, da kam eine junge, dynamische Abteilung auf uns zu, die gerne mehr datengetrieben arbeiten möchte. (Oft ist das in der Tat die Marketing-Abteilung). Der Rest des Unternehmens steckt aber noch in altbewährten Prozessen und schickt Excel-Files per Mail hin und her. In so einem Fall braucht man dann viel Empathie, Stakeholder-Interviews, und Change Management, damit alle Abteilungen und Stakeholder abgeholt und geschult werden.

Am anderen Extrem haben wir Kunden, die kommen auf uns zu und haben schon ein unternehmensweites “Data Mesh” ausgerollt, d.h. sie haben eine einheitliche Datenarchitektur, die einzelnen Geschäftsbereiche leben schon den “Datenprodukt-Gedanken.” Da ist ein Datensatz nicht einfach eine Datei, die auf irgendeinem Datenträger rumliegt, sondern es gibt bereits etablierte Prozesse und Verantwortlichkeiten, die dafür sorgen, dass die Daten aktuell und nutzbar bleiben. Einem Kunden, der so weit fortgeschritten ist, fehlt es manchmal nur an Kapazität für die Entwicklung und/oder Umsetzung eines neuen Use Case, oder an einem Data-Science-Experten mit einer ganz bestimmten Spezialisierung. Hier gehen wir dann mit einem auf den Kunden und auf die Aufgabe zugeschnittenen Tech-Team rein und können bereits nach 2-3 Tagen Onboarding direkt loslegen.

Und schließlich gibt es Unternehmen, die wir über mehrere Jahre auf ihrem Weg in ein datengetriebenes Geschäftsmodell begleiten. Hier haben wir zu Beginn gemeinsam die Strategie entwickelt und den Datenstack definiert. Mittlerweile sind diese Unternehmen an einem Punkt angekommen, wo sie jedes datenintensive Problem kurzfristig und weitestgehend selbständig angehen können

Michael

Der KI-Begriff hat sich im Laufe der Zeit stark verändert, und was die meisten Menschen heute unter KI verstehen ist nicht mehr das gleiche wie vor 50 Jahren, und auch nicht mehr das gleiche wie vor 5 Jahren. Stark vereinfacht könnte man die Entwicklung so zusammenfassen: von Expertensystemen mit menschengemachten Regelwerken zum statistischen maschinellen Lernen, bei dem Entscheidungsregeln aus von Menschen annotierten Beispielen für Eingaben und gewünschte Systemantworten abgeleitet werden.

Heute stehen wir an einem Wendepunkt, an dem wir uns immer größeren, allgemeineren Modellen zuwenden. Diese Modelle lernen erstmal auf riesigen Datensätzen (Größenordnung – das ganze Internet) sehr einfache Probleme zu lösen (das nächste Wort vorhersagen) – das geht ohne menschlichen Input, und daher auf riesigen Maßstäben. Z.B. Beispiel ChatGPT: Wenn du das benutzt, um eine lange E-Mail zusammenzufassen, wurden dafür keine spezifischen Trainingsdaten mehr gesammelt, es hat sich niemand hingesetzt und 10.000 Beispiele gesammelt, wie man Emails zusammenfasst. Das Modell entwickelt sich zu einem universellen Problemlöser.

Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. Aber sobald diese Modelle zuverlässig und auf menschlichem Niveau (oder besser) arbeiten können, sind die Möglichkeiten nahezu grenzenlos, mit Anwendungsmöglichkeiten, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können, und weitreichenden gesellschaftlichen Konsequenzen. Auf dem Spektrum von “Überfluss-Utopie” wie bei Star Trek, bis hin zum Aussterben der Menschheit, ist quasi alles drin.
Gleichzeitig ist es sehr schwer einzuschätzen, wie weit wir von dem Punkt entfernt sind – selbst wenn man die weltbesten KI-Experten fragt, bekommt man Antworten von “in den nächsten 5 Jahren” bis “irgendwann nach dem Jahr 2100.”
Wir bei Artefact versuchen die Gratwanderung, mit der Zeit zu gehen, ohne blind dem KI-Hype zu verfallen. Wir adressieren die Themen, die unsere Kunden beschäftigen, und versuchen dabei, Ruhe, Klarheit und echte Expertise einzubringen

Anna

Neben dem breiten Feld “Digital Marketing und Creation,” wo schon seit Jahrzehnten datengetriebene Analysen mit gemacht werden, gibt es mittlerweile aber noch viel vielfältigere Möglichkeiten:

Nehmen wir mal das produzierende Gewerbe (Manufacturing)

Mittlerweile können wir bei einer guten Datengrundlage Industrien dabei unterstützen, einen sogenannten “digitalen Zwilling” zu entwickeln. Das bedeutet, die kompletten Produktionsbereiche /-maschinen werden einmal digital abgebildet. Dies kann dann genutzt werden, um die komplette Produktion zu überwachen, frühzeitig Verschleiß erkennen und Sicherheitslücken auf Basis von digitalen Tests und Daten zu erkennen, bevor diese überhaupt angegriffen werden.

Oder wenn wir uns eine der wichtigsten Fragen für Brands angucken: Wie kann man die Preisentwicklung aktiv, datengetrieben und automatisiert gestalten?
Es gibt mittlerweile feingliedrige Hebel und Möglichkeiten, wie man auf Basis von historischen und Echtzeitdaten die Preise so justieren kann, dass Unternehmen mit weniger Aufwand und Invest trotzdem hohe Margen erzielen und wenig Ausschussware haben. Trotzdem fühlen sich auf der anderen Seite die Kunden nach wie vor wertgeschätzt. Das ganze nennt sich “dynamic pricing” und ist ein Gamechanger für die gesamte Consumer Goods und Retail-Branche. 

Und um noch einen dritten Bereich zu nennen, der aktuell hoch relevant ist: datengetriebene Personalisierung – in Echtzeit. Marken investieren aktuell viel mehr Ressourcen in die Verbraucherzentrierung. Und das hat gute Gründe, denn es ist immer komplexer geworden, bei der kanalübergreifenden Customer Journey den potentiellen Kunden mit dem richtigen Angebot am richtigen Ort und zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen. Dazu kommt die gestiegene Verbrauchererwartung und auch die “Konsum Müdigkeit”  .

Mit Hilfe der passenden Technologien und Algorithmen lassen sich Kundendaten nutzbar machen und “Kunden zu Fans machen” indem man ihnen personalisierte Angebote in Echtzeit abspielt, ohne dass die Nachricht in der Masse des täglich konsumierten Contents untergeht.

Das waren jetzt nur drei Beispiele und Branchen, aber es zeigt gut die vielfältigen Möglichkeiten in allen Bereichen und Industrien, wie man mit Daten Mehrwerte für Konsumenten und Unternehmen schafft.

Michael

Ein wichtiges Alleinstellungsmerkmal und eine der Kernkompetenzen von Artefact ist, dass wir neben der Strategieentwicklung auch die Implementierung der Lösung mit Datenexperten begleiten. Um ans Ziel zu kommen, arbeiten in unseren Teams Data Scientists & Data Engineers sehr eng verzahnt mit den Strategy Consultants zusammen.

Ein typisches Beispiel lässt sich bei unserem Kunden Reckitt zeigen.

Reckitt ist ein in UK basierter multinationaler Anbieter von Haushaltswaren & Reinigungsprodukten, z.B. Airwick, Calgon, Vanish.

Seit mittlerweile mehr als drei Jahren pflegen wir eine enge Zusammenarbeit. Hier haben wir zum Beispiel auf Basis von Daten Marketing-Mix-Modelle ein Verfahren zur Zielgruppensegmentierung entwickelt. Dadurch wurde mehr als 20% Zuwachs im Marketing-Return-on-Investment erwirtschaftet. 

Die Herausforderung war hier, dass Reckitts Marketing zu Beginn der Zusammenarbeit noch rein “annahmenbasiert” durchgeführt wurde. Es wurden also Entscheidungen über Marketingbudgets und -Strategie rein auf Basis von Erfahrungen von einzelnen Mitarbeitern und Bauchgefühl, begleitet von punktuellen Zielgruppenbefragungen, getroffen. Im Zuge unserer Zusammenarbeit startete Reckitt in die Ära des datengetriebenen Marketings.

Das “Ping-Pong-Spiel” zwischen Strategie und Technik war hier besonders wertvoll, um die richtige Lösung zu entwickeln, und die weitreichenden Änderungen in alle Geschäftsbereiche zu tragen. So sammeln etwa die Strategieberater Anforderungen und Zielmaße, Data Scientists entwickeln und evaluieren Algorithmen, Data Engineers industrialisieren und skalieren die Modelle und die Strategieberater schaffen wiederum einen Feedback Kanal aus den Geschäftsbereichen, der sicherstellt dass eine korrekte, nützliche, und nachhaltige Lösung entsteht.

Michael

Der Trend geht ganz klar zu mehr und besserer Automatisierung in allen Bereichen – datengetriebene Entscheidungen werden in der Unternehmensstrategie immer mehr an Bedeutung gewinnen. Mit größeren KI-Fähigkeiten und mehr gesellschaftlichem Impact steigt aber auch der Bedarf nach Schwerpunkten auf Ethik, Datenschutz und Verantwortung. Je mehr die volle Bandbreite der technologischen Möglichkeiten im öffentlichen Bewusstsein ankommt, desto größer wird die Nachfrage nach Möglichkeiten sein, mit KI im Sinne aller Menschen umzugehen.

Anna

Ein für Marken super relevanter und brandaktueller Punkt ist, wie oben schon beschrieben, die durch Daten und KI immer besser werdende Möglichkeit der Personalisierung. Unternehmen haben heute die Möglichkeit, Kundenerlebnisse in Echtzeit zu individualisieren. Das wird sich in Zukunft, gerade mit den neuen Technologien wie Smart glasses, smart Kontaktlinsen, Smart Shoes etc. nochmal verschärfen. Wer jetzt die Grundlage legt, wird in Zukunft klar im Vorteil sein.

Bzgl deiner Frage zur schnelllebigen Branche:

Alle unsere 1300 Kollegen, die global verteilt auf 16 Standorten sind, leben täglich diese stetige Weiterentwicklung. Diese Eigenschaft ist sozusagen ein Einstellungskriterium ;) Dadurch bleiben wir immer schnell und können somit auch beim aktuellen Thema Nummer eins, nämlich GenAI, ganz vorne mit dabei sein. Als erste Agentur haben wir gemeinsam mit Google hier eine 80-seitige Studie zu GenAI entwickelt, in der wir Chancen, Risiken und echte Use Cases, die wir bei Kunden umgesetzt haben, diskutieren. Außerdem fand bei uns schon im April diesen Jahres der erste große Generative AI Summit im Pariser Office statt.

Artefact lebt seit der Gründung in der Veränderung – seit Tag eins beschäftigen wir uns mit Daten und wie man daraus mit der aktuellen vorhandenen Technologie Mehrwerte generieren kann. Aus diesen und vielen weiteren Gründen sind wir als Artefakt selbst der Enabler für die Veränderung von Unternehmen und können somit unseren Kunden dabei helfen, mit der schnellen Veränderung Schritt zu halten. 

Vielen Dank für das Gespräch, es hat mir sehr viel Spaß gemacht.

Mehr bekommen, weniger bezahlen

Wie das geht, zeigen wir am 31.August auf dem Markenfestival in Düsseldorf. Hier werden wir eine Konfettikanone voller Ideen und Use Cases zünden, wie Marken mit Hilfe von Daten und KI ihre Performance verbessern können.

Mit unserem Programm vor Ort geben wir Einblicke in die Welt von Data & AI für Business Leaders. Besuchen Sie unseren Stand auf dem Markenfestival, um mit unseren Experten über Ihre Data Transformation- und Marketing-Herausforderungen zu sprechen.