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Künstliche Intellgenz - Kontrolle - Angst

Die Zukunft ist jetzt. Automatisierung und künstliche Intelligenz sind Begriffe, die aufgeschnappt werden, wie frische Luft nach dem Sport.

Doch neue Technologie bedarf einiges an Aufklärung – egal ob positive oder negative Kommentare, das Gesagte und Geschriebene verbreitet sich wie ein Lauffeuer durch Gesellschaft und Internet. Hierbei fällt es  schwer, eine eigene Meinung zu bilden und die Systematik objektiv zu analysieren. Dieser Blog soll die Angst vor unkontrollierter künstlicher Intelligenz, anhand einer Analogie erklären und aus der Welt schaffen.

 

Guck Mama…freihändig!

Erinnern Sie sich zurück an den Tag, an dem Sie das Fahrradfahren erlernt haben. Erinnern Sie sich zurück an das Gefühl der maßlosen Überforderung.

Es gibt hunderte Regeln dafür, wie, wann und mit welcher Geschwindigkeit in die Pedale zu treten ist, was mit den verschiedenen Körperteilen zu tun ist, um das Gleichgewicht zu halten, die Umgebung zu beobachten, die Art der Straße zu analysieren, die Beschaffenheit des Untergrunds, ob es nass oder trocken ist, Hindernisse auf dem Weg zu erkennen, all diese Faktoren und noch viel mehr – einzig und alleine, um sich sicher und effizient fortzubewegen.

Sie dachten: Das kann ich doch gar nicht schaffen, oder?

Einige Versuche und Tränen später klappt es dann eben doch – Das liegt daran, dass das Gehirn höchsteffizient daran arbeitet, viel mehr zu beobachten, als uns bewusst ist. Es weiß, dass bestimmte repetitive Verhaltensweisen in einem spezifischen Kontext empirisch korrekt sind – und plötzlich konnten Sie alleine Fahrradfahren. Sie verfolgen nicht wirklich jedes Verhalten und jede kontextuelle Eingabe in Ihrem Wissensspeicher aus den Regeln des Fahrradfahrens. Wenn doch würden Sie, im Falle einer unerwarteten Situation nie in der Lage sein, rechtzeitig zu antworten. Letztendlich ist die Intelligenz (real oder künstlich) in der Lage, sich so zu verhalten, dass die richtigen Ergebnisse erzielt werden, ohne notwendigerweise alle Details des „Warums“ zu kennen.

 

Es geht um das „Warum“

Das ist alles, was KI ist. Ein guter Schüler, der im Laufe der Zeit lernt, wie Verhaltensweisen und kontextbezogene Inputs zu einem Ziel führen. In unserem Fall, mit dem Fahrrad, haben wir gelernt, indem wir stürzen, aufstehen und weiterfahren. Im Fall von KI gelingt das durch Millionen von Simulationen.

 

Während die KI bei einer bestimmten Aufgabe sehr gut sein kann, hat das Ausführen einer Simulation keinen Kontext außerhalb des zweidimensionalen Raumes und die endliche Anzahl legaler Bewegungen, die gemacht werden können (der König auf einem Schachbrett kann das Spielfeld nicht verlassen und sich hinter dem Wandschrank vor Gegnern verstecken). Mit anderen Worten: eine künstliche Intelligenz kann nur so gut agieren, wie es die Rahmenbedingungen zulassen.

 

Die Komplexität, wie KI eine Entscheidung trifft, lässt die getroffene Entscheidung nicht bewusstwerden, auch wenn dies schwer verständlich ist; genauso wie kaum alle Dinge aufgeschrieben werden können, die zum Fahrradfahren gehören.

 

Es bedeutet auch nicht, dass KI ausgangslos anfangen kann, Entscheidungen zu treffen, die außerhalb dessen liegen, wofür sie ausgebildet wurde. Um auf die Fahrrad-Analogie zurückzukommen: Nur weil Sie das Fahrradfahren erlernt haben, heißt das nicht, dass Sie jetzt automatisch ein Auto fahren oder ein Flugzeug fliegen können. Tatsächlich könnte man nicht einmal von zwei Rädern auf ein Einrad wechseln, ohne ein völlig neues Regelwerk zu lernen.

 

Und hier trennen sich die Wege menschlicher Intelligenz und künstlicher Intelligenz

 

Während KI das “Wie” zu fast allem besser lernen kann als ein Mensch, hat sie nicht die Neugier, “Warum” zu fragen.

 

Sollten künstliche Intelligenzen also eines Tages nach dem „Warum“ fragen, dann nur, weil der Entwickler es gelehrt hat “Warum” zu fragen  – doch bis dahin, werden die mehreren 100 Milliarden Nervenzellen in unserem Körper und Sinne unserer Spezies, nicht die Kontrolle abgeben und den künstlichen Systemen in Sachen Humor, Intuition, Fantasie und Geduld immer einen Schritt voraus sein.

 

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Künstliche Intelligenz digitales Marketing

Künstliche Intelligenz (KI), Quantencomputer mit enormen Rechenleistungen, Deep Learning und Predictive Analysis sind in aller Munde. Wir haben insbesondere zur Künstlichen Intelligenz eine Kultur und ein Verständnis entwickelt, das leider gar nichts mehr mit der Realität zu tun hat. Wir denken bei KI-Systemen an den Terminator oder kleine humanoide Roboter, die mehr sklavisch Menschen unterstellt sind und kriegerische Handlungen ausführen. Doch damit hat die heutige KI-Forschung nur noch sehr wenig zu tun.

KI-Systeme übernehmen die Kontrolle des Internets und der Interaktion mit Menschen

Hauptaufgabenfelder von KI-Systemen sind heute im Bereich der komplexen Analysen von großen Datenmengen (Big Data) zu suchen, da die inzwischen von fast jedem großen Internet-Unternehmen gesammelten Datenmengen jede Vorstellungskraft übersteigen. Und dies nicht erst seit Edward Snowden solche Analysen publik gemacht hat. Nicht nur Geheimdienste nutzen heute solche Systeme, die immer genauer zukünftiges Verhalten voraussagen können. Ebenso empfinden immer mehr Menschen es ganz normal mit einem persönlichen Assistenten – Siri, Watson oder Cortana – zu interagieren anstatt einen Menschen oder sich selbst zu fragen oder gar in Büchern zu recherchieren. Bewusst wird es heute Menschen nicht mehr, was eigentlich passiert, wenn das nette und freundliche Navigationssystem uns durch Staus und fremde Städte leitet.

KI-Systeme Segen oder Fluch des digitalen Marketing

Auch wenn es komplex aussehen mag, Künstliche Intelligenz (und die darunter verborgene Technologie) nutzt ziemlich einfache Technologie um uns durch seine Treffsicherheit in Bezug auf Vorhersagen, zu überraschen. KI kann für verschiedene Zwecke eingesetzt werden. KI spart (viel) Zeit und bietet eine Fülle von Vorteilen insbesondere wenn wir diese Systeme anhand der Ergebnisse weiter lernen lassen (deep learning). KI-Systeme benötigen keinen Schlaf und arbeiten auch dann, wenn wir Menschen vielleicht ein wenig Freizeit genießen oder einmal wirklich das Smartphone beiseite legen (auch dies ist interessant in der Analyse des Verhaltens). Analysen und Vorhersagen zu generieren in Bezug auf Kundendaten, Bewegungsdaten, Finanzdaten und Kaufgewohnheiten gehört schon lange zur Kernkompetenz dieser Systeme.

Mit Hilfe dieser Technologie wird es möglich sein, alle (!) Informationen, die für den Zweck der Vermarktung für die Zielkunden erforderlich sind, genau zu extrahieren, zu bewerten und durch die Fähigkeit zu Lernen auch kurzfristig anzupassen. Haben wir Menschen oft Probleme damit, neue Informationen und erlerntes Wissen schnell in unser Arbeits- oder Privatumfeld einzubinden, sind für KI-Systeme solch neue Informationen eben nur eine weitere Datenstruktur, die auf bekannte oder ähnliche Muster – also Datenstrukturen – durchsucht und angewendet werden müssen.

Ad-Blocking und der Mehrwert einer KI-gesteuerten digitalen Marketing-Strategie

Stellen Sie sich als Unternehmen ihren Markt, ihre Marke und ihre Zielgruppen gänzlich ohne Werbung vor. Apple lässt inzwischen zu, dass auch mobil keine Werbebotschaft mehr den Endkunden erreichen. Was tun sie heute, um dieses klassische Marketing-Problem zu lösen? Haben Sie schon einmal nachgedacht, falls auch noch KI-Systeme ihre Werbung ausblenden oder gar für unwichtig halten.

In Wirklichkeit, werden die Lern- und Bewertungsalgorithmen die Art von Maschinenintelligenz derart verbessern, so dass eigene nur für die KI-Systeme relevante neuronale Netzwerke innerhalb dieser Datenstrukturen und Muster entstehen können. Die Teilmengen und komplexe Muster werden dann in Sekunden analysiert und dementsprechend die Interaktion mit dem Nutzer anpassen. Google und andere Internet-Technologie-Unternehmen haben schon lange erkannt, dass nicht die Suche weiter verbessert werden muss, sondern die Lernalgorithmen, um ein “Semantisches Web” eben von diesen KI-Systemen erstellen zu lassen. Watson arbeitet bereits mit solchen Technologien und lässt in fast jedem Wissensgebiet selbst Fachleute staunen.

KI-Systeme, persönliche Assistenten und digitales Marketing

Sie werden jetzt denken: alles dies ist erst in ein paar Jahren möglich, also habe ich noch Zeit mich darauf vorzubereiten. Falsch gedacht. All die oben beschriebenen Technologien und Systeme existieren bereits und werden eingesetzt, um das Kauferlebnis auf E-Commerce Webseiten zu steigern, das Bewegungsprofil von ihnen besser an Daten und Informationen zu binden. Damit wird es erst möglich, ihnen verdeckte Werbebotschaften als Informationen zu präsentieren.

Einige der größten Unternehmen der Technologiebranche führen einen Krieg über die Art und Weise, wie sie als Mensch zukünftig mit digitalen Endgeräten interagieren.

“In Zukunft werden Computer sehen, hören, sprechen und sie verstehen können,“ so Patrice Simard in einem Interview über Cortana und die zukünftige Mensch-Maschine-Schnittstelle. Weiter merkte er an: “Intelligente Maschinen werden das Rückgrat dessen, was wir die unsichtbare Revolution nennen werden – KI-Technologien werden so nahtlos und unsichtbar mit dem Nutzer interagieren, dass selbst komplexe Probleme mit diesen Systemen diskutiert werden können.“

“Verständnis dafür zu entwickeln, was eine Person sagt oder vielleicht nur meint, und einen Dialog über Lösungsansätze zu führen, wird die zukünftige Dialogfähigkeit von KI-Systemen ausmachen.“, so Oren Etzioni, Professor für Informatik und Executive Director des Allen Institut für Künstliche Intelligenz.

Insbesondere das Smartphone wird weit mehr Tätigkeiten übernehmen, die heute noch als Hauptbeschäftigung mit solchen Endgeräten gelten, wie z.B. die Suche nach Informationen im Internet. Anstelle dessen was wir heute Suche nennen, wird ein Dialog treten, der den persönlichen Assistenten anweist, für uns diese Tätigkeiten zu übernehmen und sich dann selbstständig meldet, falls Fragen auftauchen oder das Ergebnis bereitsteht. Damit wird digitales Marketing sich zu einem Dialog mit diesen Assistenten entwickeln müssen, da ja ein mächtiger Filter im klassischen Dialog mit einem Menschen vorgeschaltet sein wird und wir die einzelne Person nicht mehr erreichen können. Was dies für Auswirkungen auf alle Methoden des Marketing haben wird, darüber denken nur sehr wenige Marketing-Fachleute nach. Lieber beschäftigt man sich damit nachzudenken, ob gesetzliche Vorschriften geschaffen werden können, z.B. AdBlocking zu verbieten. Hierüber lacht vielleicht schon SIRI oder Cortana – IBM Watson sowieso.

Oder wissen Sie, welche Informationen heute Morgen schon von solchen KI-Systemen ihnen zugestellt wurden?

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big-data-cloud-computing

Daten sammeln reicht schon lange nicht mehr

Die Datenmengen, die heute Unternehmen sammeln und analysieren, um Entscheidungen besser treffen zu können, wachsen ständig an. Gerade im Umfeld der Datenanalyse spielt die Methode der Predictive Analytics eine der wichtigsten und interessantesten Rolle im strategischen Entscheidungsumfeld vieler Unternehmen. Die richtigen Analyse-Methoden anzuwenden befähigt heute Führungskräfte, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, Risiken besser einzuschätzen und zu reduzieren und zukünftige Trends besser Vorhersagen zu können. Dies erhöht auch die Art und Weise, wie Kundenbindung heute verbessert und effektiver gestaltet werden kann.

Künstliche Intelligenz übernimmt das Leadership in der Datenanalyse

Unternehmen wissen gar nicht, welche Schätze sie in ihren gesammelten Daten heute vorfinden können. Laut Studien nutzen heute nur 4% der Unternehmen effektive Verfahren zur Gewinnung von Kenntnissen eben aus diesen Daten und Informationen. Hinzu kommt, dass immer mehr unstrukturierte Daten heute insbesondere über Content und Social Media Kanäle eine entscheidende Rolle spielen, wenn es darum geht Trends- und Marktpotenziale frühzeitig zu erkennen. Die Elite der Unternehmen denkt hierbei allerdings schon weiter. Durch KI (Künstliche Intelligenz)-unterstützen Methoden (meist IBM Watson) werden heute kognitive Analysen durchgeführt und versetzen diese Unternehmen in eine neue Stufe der Analyse.

Unternehmen investieren in Datenanalysen

Insbesondere mit kognitiven Analysen lassen sich die angesammelten Datenmengen auch wieder reduzieren. IBM, Google und andere große Player im Markt der Datensammler haben erkannt, dass nicht BigData sondern Smart Data der Schlüssel zum Erfolg ist, um zukünftig aus Bewegungsdaten, Informationen, Nachrichten, CRM- und ERP-Daten und Nutzungsdaten eben mit den oben aufgeführten Methoden Erkenntnisse zu gewinnen und Wettbewerbsvorteile zu generieren. Hierbei spielen insbesondere die Business Intelligence und kognitive KI-unterstützte Analyse eine bedeutende Rolle.

 

Idealerweise werden diese Kenntnisse dann auch für die gesamte digitale Kommunikation und deren Steuerung genutzt. Dies setzt aber auch voraus, dass man sich über die eigene Informations- und Datenstruktur tiefergehende Gedanken macht. Die heutigen mächtigen Analyse-Algorithmen bieten eben nur dann einen Mehrwert, wenn Datenanalyse, Dateninterpretation und Datenpräsentation den Anforderungen von Unternehmen angepasst werden. In Zukunft werden Unternehmen weltweit mehrere Milliarden für die ideale Nutzung der Datenanalysen und Informationsinfrastrukturen ausgeben, denn massenhafte Informationsflüsse sind kein Problem, wenn der richtige Filter angewendet wird.

 

Es kommt nicht auf die Größe des Informationsflusses an, sondern auf den Filter

Die Menge an Informationen, die heutzutage im Internet oder intern in einem Unternehmen fließt ist immens. Unternehmen kommen kaum noch hinterher diese zu filtern und so sortieren. Filter werden üblicherweise eher simpel gehalten und sind somit ineffizient. Die Filter sehen oft nur schwarz oder weiß und nicht was dazwischen liegt. Künstliche Intelligenzen helfen bei diesen Filtern ungemein. Detaillierte Filterung und die Lernfähigkeit der KI-Systeme machen den Prozess der Sortierung zum Kinderspiel. Das Prinzip des “Machine Learnings” findet hier seinen Anklang – einmal beigebracht und die KI lernt wie sie mit den Daten umzugehen hat.

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Blockchain, Bitcoins, Kryptowährungen und Dezentralisierung des Internet sind in aller Munde und werden auf hunderten von Portalen diskutiert. Alleine schone die Menge an Nachrichten, die täglich nur zu diesen Themen auf den sozialen Netzwerken veröffentlicht werden, übersteigt schon mehr als 800.000 Meldungen pro Tag. Und trotzdem fragen sich viele “normale Internetnutzer”, was es mit diesem Thema auf sich hat.

Blockchain – was ist das?

Die Blockchain beschreibt ein dezentral im Internet geführtes Transaktionssystem, wobei alle Teilnehmer einer Blockchain darüber übereinstimmen, dass die in der Blockchain durchgeführten Transaktionen richtig sind, auch wenn viele Teilnehmer verschiedenste Transaktionen ausführen. Dies erinnert stark an ein Buchhaltungs- oder Finanzsystem, den Prozess der Transaktion mithilfe von Banken ausführt. Innerhalb einer Blockchain können verschiedenste Verträge zwischen den Teilnehmern automatisiert verhandelt werden, indem die digitale Person (SmartContact) in einer Blockchain, seinem digitalen Avatar Rechte hierzu überträgt.  Die Blockchain kann daher Geldbörse und Bank zugleich sein, was für Banken bedeutet, dass sie die Hohheit über die Transaktionen verlieren und somit in einer Blockchain nicht mehr notwendig sind.

Blockchain, Kryptowährungen und Verschlüsselung

Die Blockchain-Technologie ist die technische Basis für Kryptowährungen, wie Bitcoin (diese Blockchain ist die älteste noch in Betrieb befindliche Blockchain) kann aber auch darüber hinaus in verteilten Systemen zur Verbesserung bzw. Vereinfachung der Transaktionssicherheit im Vergleich zu zentralen Systemen beitragen.

Einer der entscheidenden Vorteile der Blockchain ist, dass spätere Transaktionen in der Blockchain auf früheren Transaktionen aufbauen und diese als richtig bestätigen, indem sie die Kenntnis der früheren Transaktionen beweisen. Damit wird es unmöglich gemacht, Existenz oder Inhalt der früheren Transaktionen zu manipulieren oder zu tilgen, ohne gleichzeitig alle späteren Transaktionen ebenfalls zu zerstören, die die früheren bestätigt haben. Darüber hinaus sind in einer Blockchain alle Elemente mit kryptografischen Verfahren verschlüsselt, was zu einer extrem hohen Sicherheit der Blockchain führt. Das Konzept der Blockchain als verteiltes Datenbankmanagementsystem wurde erstmals 2008 von Satoshi Nakamoto im White Paper zu Bitcoin beschrieben.

Dezentralisierung von Diensten im Internet

Immer mehr Menschen wollen die Schwachstellen des Internets beheben, indem sie es dezentralisieren, darunter Sir Tim Berners-Lee, der Vater des World Wide Web, die Mozilla Foundation, die gemeinnützige Organisation, die den Firefox-Browser und andere Open-Source-Tools entwickelt und unterstützt und Richard Hendricks, der Protagonist des Silicon Valley der HBO.

   

Aber was stimmt nicht mit dem heutigen Internet, und ist es nicht schon dezentralisiert?

   

Das Internet ist physisch dezentralisiert; kein einziges Unternehmen besitzt es. Aber große, zentralisierte Services unterstützen seine kritischen Komponenten wie Webhosting, Cloud Computing, DNS-Dienste, Social Media, Suchmaschinen, E-Mail-Services und vieles mehr. Diese Dienste basieren auf Ressourcen, die in einer begrenzten Anzahl physischer oder virtueller Server konzentriert sind.

   

Aber die gleiche zentralisierte Architektur hat Probleme verursacht. Wenn die Server dieser Unternehmen bzw. Organisationen ausfallen, verlieren wir den Zugriff auf wichtige Funktionen. Wenn sie gehackt werden, verlieren wir unsere Daten. Wenn sie sich entschließen, unsere Daten auf unrechtmäßige Weise zu monetarisieren oder sie an Regierungsbehörden weiterzugeben, werden wir wahrscheinlich nichts davon erfahren. Wenn sie sich entscheiden, Inhalte aufgrund ihrer Interessen zu zensieren oder zu priorisieren, können wir nichts dagegen tun.

   

Kurzum, wir haben diesen Unternehmen und Organisationen zu viel Macht anvertraut, und sie sind zu groß geworden, um zu scheitern.

   

In einem vollständig dezentralisierten Internet würden anstelle einer oder weniger Organisationen, die das System betreiben, eine Gemeinschaft von Benutzern und ein Netzwerk unabhängiger Maschinen diese lebenswichtigen Dienste besitzen und betreiben. Dies würde sie widerstandsfähiger gegen Fehler und Hacks machen und gleichzeitig sicherstellen, dass kein einziges Unternehmen sie auf schändliche Weise nutzen kann.

   

Viele Experten glauben, dass Blockchain, die Technologie, die unter anderem den Zahlungsverkehr bereits dezentralisiert, der Schlüssel zur Lösung des dezentralen Internet-Puzzles ist. Blockchain ist ein verteiltes Transaktionssystem, das es einer großen Anzahl von Parteien ermöglicht, Ressourcen und Informationen gemeinsam zu nutzen, ohne sich gegenseitig oder einem zentralen Broker vertrauen zu müssen. Mehrere Unternehmen, so auch die fiveinnovations GmbH setzen Blockchain-Technologie inzwischen ein, um dezentrale Versionen ihrer Internetdienste zu erstellen.

Wie Blockchain Social Media verändern wird

In den letzten Monaten haben viele Social-Media-Marketing-Experten darüber nachgedacht, welche Rolle Blockchain in ihren zukünftigen Geschäftsmodellen spielen wird. Es werden heute Chancen und Risiken diskutiert, die sich auf die zukünftigen Herausforderungen der “Marken-Kommunikation”, “trusted news”, Daten, Monetarisierung und die Bekämpfung von “fake news” beziehen.

Zensur Probleme durch Dezentralisierung minimieren

In den Anfängen der Social Media Netzwerke wurde versprochen, dass diese frei von Zensur sein würden. Facebook, Twitter und andere Plattformen haben in den letzten Jahren diese Versprechungen teilweise stark eingeschränkt. Facebook verdient Geld, indem es auf Besonderheiten und Einschränkungen innerhalb demografischen Gruppen eingeht und unliebsamen Content einfach nicht veröffentlicht, um mehr Geld zu verdienen und um sich als Meinungsführer zu etablieren. Daher hat Facebook im Rahmen seiner neuen Monetarisierungsstrategie mit einer stärkeren Zensur von Content begonnen. Dies hat einige ernste Herausforderungen für Marketingspezialisten mit sich gebracht, so z.B. in der Markenkommunikation und deren Content-Inhalte für solche Systeme, die mit Zensur arbeiten.

Social Media und Blockchain – ein Ausblick auf die nächsten Jahre

 

Blockchain Technologie wird es zukünftig – und hier sollte man einen Zeitraum von maximal 18 Monaten sich vor Augen führen – ermöglichen, mehr dezentralisierte soziale Netzwerke (natürlich auch Webportale, Foren, Communities u.v.m.) zu schaffen, was die Chancen für Zensur drastisch reduziert. Dies wird es für Marken einfacher machen, ein größeres Publikum zu erreichen und ihnen mehr Diskretion über ihre Marketingbotschaften zu ermöglichen (obwohl sie natürlich alle geltenden Gesetze einhalten müssen). Weiter wird nach Einführung von Blockchain Technologie im Social Media Umfeld es möglich sein, nicht nur über den Content, sondern insbesondere über Daten und deren Monetarisierung wieder die Kontrolle zu gewinnen. Und Kryptowährungen werden insbesondere für Micropayment dann endlich effektiv einsetzbar sein.

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In vielen Artikeln wird derzeit der Einfluss von BigData und Data Science auf das Grundverständnis von Marketing diskutiert. Von vollkommen euphorischen neuen Betrachtungsweisen und Möglichkeiten wird da gesprochen oder vom Ende des Marketing, wie wir es heute kennen.

Marketing heißt aber immer noch, sich um Kundengewinnung, Kundenbindung und die Entwicklung von Kunden hin zu Stammkunden zu beschäftigen. Daran hat sich wenig geändert, auch wenn heute das Internet mit seinen vielen Methoden zur Bewerbung und Akquise im Vordergrund fast jeder Marketingplanung steht. BigData verspricht den besseren Zugang zu Kundenwünschen, das bessere Verstehen von Kundenverhalten und die kontinuierliche Steigerung von Umsatz über Online-Portale.

BigData Marketing heißt Data Science als neue Position im Marketing zu integrieren

Datenmanagement und Datenanalyse ist der neue heilige Gral für eine neue Generation von Marketing-Fachleuten, die darauf vertrauen, dass alle gesammelten Daten – und diese Menge übersteigt täglich jedes Vorstellungsvermögen – auch wirklich analysierbar und auf die eigenen Kundenstrukturen, Marktsegmente und Bedürfnisse der Kunden dahingehend auswertbar sind, dass Rückschlüsse auf das (Kauf)Verhalten herausgefiltert werden können. Die große Menge an Daten, die heute selbst in Unternehmen zur Verfügung stehen (ERP, CRM Systeme) haben bisher aber leider noch nicht dazu geführt, dass die Kundenbindung deutlich erhöht werden konnte. Im Gegenteil hat das Internet mit seinen vielen Such- und Informationsebenen dazu geführt, dass Kunden heute schneller wechseln und teilweise gar keine Bindung mehr zulassen, egal welche Marketing-Methoden Unternehmen heute anwenden. Systeme, wie Google AdWords, versprechen immer wieder, dass es nur auf das Budget ankommen würde, täglich neue Kunden zu gewinnen. Dem ist aber nicht so.

BigData heißt heute viel Mathematik und Visualisierungsmethoden, die es erlauben, zumindest Trends zu erkennen und daraus aussagekräftige Prognosen zu entwickeln. Ebenso muss eine Integration dieser Methoden in eigene Systeme, wie ERP und CRM erfolgen. Dies ist heute teilweise noch gar nicht möglich und so wächst die Anzahl von Software-Systemen weiter in der IT-Landschaft. Damit entsteht die Notwendigkeit Datenmanagement und Datenanalyse als eine neue Disziplin im Marketing zu implementieren. Man spricht von Data Science in diesem Zusammenhang und versteht darunter Spezialisten, die mit riesigen Datenmengen, die auch schon in kleinen Unternehmen anfallen können, daraus glaubhafte Schlüsse durch spezielle Analysen ziehen können.

Der CIO ist heute schon teilweise stark unter Druck seine Budgets gegen die der Marketingabteilung zu verteidigen und/oder zu begründen. Die große Veränderung für die traditionelle CIO-Rolle ist schon lange angebrochen, seit CMO typischerweise alle Informations- und Datenströme als ihre Kernkompetenz sehen und das nicht erst seit den Entwicklungen im Social Media Marketing. Daraus lässt sich erkennen, wie zukünftige Marketing-Abteilungen arbeiten werden. Bei den Top 500 Unternehmen weltweit verschlingen heute schon die Budgets der CMOs deutlich die der CIOs, was dazu führt, dass wir heute im Grunde die Vision eines Peter Drucker – Marketing ist alles, Vertrieb gehöre abgeschafft – beinahe schon erfüllt sehen. Die großen Herausforderungen werden sein, die unterschiedlichsten Methoden des BigData Marketing überhaupt erst einmal zu verstehen, da wir uns ja auf die Analyse-Werkzeuge oder besser ausgedrückt von Software-Algorithmen verlassen.

Data Driven Relevante Marketing als Vision des BigData-Marketing

Interessant ist bei dieser scheinbar neuen Marketingmethode, dass eine Analyse im Zentrum der Betrachtung steht: Der Customer Lifetime Value und dessen Bewertung. Darüber hinaus will dieser neue Marketing-Ansatz die Automatisierung der meisten Marketing Aktivitäten und Prozesse und die bessere Analyse und Bewertung der eingesetzten Budgets in Hinblick auf den Kunden optimieren. Dieser Ansatz wurde schon Mitte der 1990er Jahre diskutiert und nannte sich damals One-2-One Marketing Ansatz und Customer Relationship Management. Also nichts Neues?

McKinsey malte bereits in der Vergangenheit sein eigenes Bild von der Zukunft in der wir leben werden, als eine On-Demand-Welt, in der Verbraucher Marken durch ihre Fähigkeiten und Wettbewerbsvorteile erkennen, erhöhte Kommunikation über soziale Netzwerke bessere Performance am Markt und in den Zielgruppen erreichen und extreme Personalisierung auf Konsumenten Einfluss nehmen werden. Man entscheidet nicht mehr selbst, sondern die Communities, in denen man sich bewegt, wann, wo und was man kauft. Und dies natürlich optimiert durch die vielen Daten des Internet-Of-Things und einer BYOI (“Bring your own identity”), die teilweise selbständig kommuniziert und kauft. Schöne neue Zukunft.

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