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AI or die?! Pitfalls of implementing AI in your organization and how to succeed.

Posted by Björn Goerke on 27.02.2020 06:00:00
Björn Goerke

Management Summary: 

Dr. Björn Goerke ist Co-Founder und CEO von Gpredictive. Zusammen mit seinen Mitgründern hat er das Ziel, AI im Marketing für alle verfügbar zu machen. Auf der touchpoints.ai 2019 hielt er den Keynote-Vortrag und begleitete alle Teilnehmer als Moderator durch den Tag. 

 

Transkript:

Guten Morgen. Mein Name ist Björn Goerke, ich freue mich sehr, dass Sie alle da sind und ich möchte vor allem erst einmal vielen Dank sagen, denn als wir vor einem halben Jahr uns mit dem Gedanken beschäftigt haben so eine Veranstaltung zu machen, haben wir gesagt wir brauchen 25 Teilnehmer auf jeden Fall, denn ansonsten hat man vielleicht einfach nicht genug Möglichkeiten sich auszutauschen und dann kamen die Anmeldungen über Eventbrite rein und natürlich haben wir dann gesehen: es  sind über 100 Anmeldungen, aber das bei Eventbrite zu sehen ist was völlig anderes, als Sie heute Morgen hier zu sehen und insofern einfach vielen Dank, dass Sie sich die Zeit nehmen, einen Tag investieren, um hier nach Hamburg zu kommen - mit An- und Abreise vielleicht ja sogar noch mal ein ganzes Stück mehr als einen Tag. Das ist wirklich überwältigend und für uns Ansporn und Verantwortung und der wollen wir gerecht werden. Und ich hoffe, dass Sie heute am Ende des Abends dann, wenn wir den Termin fürs nächste Jahr bekannt geben, das schon mal als Aufforderung sehen, da ein "Save the date" in den Kalender einzutragen. Wenn das gelingt, dann war der Tag ein Erfolg - insofern vielen Dank, dass Sie heute da sind.

Bevor wir starten, möchte ich noch zwei, drei weitere Dankesworte ausrichten und zwar zunächst Mal an unsere Partner. Die werden Sie in den Masterclasses nachher ja auch nochmal detaillierter kennenlernen können. 

Denn das, was da extrem spannend ist, wirklich in diesen Masterclasses einzusteigen -  in die einzelnen Probleme, die man lösen möchte, wo man wirklich ganz genau schauen kann: Wie kann ich eigentlich dieses Problem/ jenes Problem lösen? Sehr spannende Inhalte! 

Vielen Dank an dieser Stelle für unsere Partner, die den Rahmen auch so überhaupt ermöglicht haben. Und dann natürlich nochmal ein ganz besonderer Dank an unsere Referenten heute. Das ist wirklich etwas, wo wir uns auch nochmal ganz besonders freuen. 

Auch da eine ganz besondere Aufgabe: Das zu Übernehmen, sich zunächst einmal diesen Tag auch zu blocken, aber dann auch zu sagen: ich übernehme tatsächlich ein Vortrag, denn da fließt auch viel Zeit rein: die Folien müssen gemacht werden, der Fokus geht auf so ein Thema und man beschäftigt sich immer wieder damit und insofern das ist schon Einiges, was man da dann übernimmt und eine besondere Ehre, dass Sie da zugesagt haben. Wir freuen uns wirklich sehr darüber und vielen Dank an der Stelle. 

So jetzt zu den Inhalten: Und zwar haben wir uns gedacht bei der Veranstaltung, wir wollen insbesondere uns um die Frage kümmern: Wie kann man eigentlich den Weg zur Kundenzentrierung gehen?

So das ist ein Begriff (da können wir später noch kurz drüber sprechen), was uns wichtig war, war halt heute wirklich Inhalte zu besprechen, die wirklich hoch relevant sind.

Für genau diese Fragestellung wollten nicht in die Breite gehen, sondern hier in die Tiefe und wirklich ermöglichen, dass jeder, der hier heute teilnimmt, dann wirklich etwas für sich mitnehmen kann und sagt: "Okay, ich habe hier und da eine Idee, vielleicht kann ich davon zwei, drei Sachen adaptieren für mein eigenes Marketing-Programm. Das ist das, worum es uns geht; wir wollen nicht in die Breite, sondern in die Tiefe an dieser Stelle. 

Und ich denke, das sieht man nachher auch in den Vorträgen, dass wir das so vor haben. Die Frage: "Wo geht's eigentlich hin?" Denn, wenn man jetzt einfach mal so schaut: dieser Vortrag heißt "AI or die" und dann die Frage: Wie kann eigentlich das funktionieren mit dieser Kundenzentrierung?

Ist ja die Frage: Wo geht eigentlich die Reise hin? Was müssen wir eigentlich machen - als Branche? Und da ist es typischerweise ja erstmal ganz gut zu schauen: Wo kommen wir eigentlich  her? 

Und insofern habe ich mit diesem Bild gleich 2 Aspekte erschlagen. Das Eine ist: Ich will tatsächlich einmal mit diesen paar Folien einmal in die Zukunft schauen und einen Ausblick geben, was wir denken, wo die Reise hingeht und gleichzeitig ist die Glaskugel das, womit wir vor ungefähr zehn Jahren konfrontiert wurden.

Und hier wollte ich einmal ganz kurz eine Reise zurück machen. Da können Sie vielleicht für sich auch mal schauen, wie haben Sie es so für sich vor fünf Jahren usw. erlebt? Wie sehen Sie die Gegenwart und was denken Sie, wie es in der Zukunft aussehen wird?

Jedenfalls: als wir vor zehn Jahren angefangen haben und dann außerhalb ich sag mal der "Pioniere in dem Feld" über das gesprochen haben, was so Predictive Modeling machen kann, dann wurden wir sehr häufig mit der Frage konfrontiert: “Wenn ihr in die Glaskugel schauen könnt, wieso sagt ihr nicht die Lottozahlen voraus? Dann müsst ihr nicht mehr arbeiten…”. Das ist Etwas, was wir vor zehn Jahren wirklich ernsthaft häufig gehört haben. Etwas, was heute nicht mehr passiert. Und was, glaube ich, dazu ganz gut passt, zu der Zeit haben wir noch Consulting gemacht. Unser Produkt gab es ja noch gar nicht und wir haben damals zwar schon zum Teil massenhaft Predictive Models entwickelt, die wurden dann gerne auch noch Scorecard oder so ähnlich genannt. Den gibt es zum Teil auch heute noch, den Begriff, aber die waren trotzdem eigentlich unterstützend für tatsächlich Unternehmenszentrierung. Zum Beispiel für für Otto: ich würde sagen, so die 120 größten Kataloge haben wir gescored. Trotzdem war alles noch damals Ausdruck von Unternehmenszentrierung. Es ging immer darum: ich haue den großen Katalog raus und mal gucken, wer dann kauft und dann hat man versucht mit Daten, was besser auszusuchen. 

So fünf Jahre später: da glaube ich, da kann man sagen, das war die Ankunft für den Begriff der Kundenzentrierung. Jedenfalls, wenn man in der Zeit über die dmexco gelaufen ist. Da ging es dann los; Seitdem ist es das Buzzword und das ist nach wie vor so.  Wenn man über die dmexco läuft, vor zwei Wochen: Kundenzentrierung steht weiterhin überall. Als das vor fünf Jahren losging, war es mehr eine Idee und da gab es die ersten Cases. Ich kann mich noch gut erinnern: SAP Hana hat damals sehr viel Werbung gemacht mit real-time Verfügbarkeit von Daten usw. Aber wirklich, ich sag mal im Markt angekommen, war es noch nicht. So und damals hat man von Big Data gesprochen (vielleicht auch ganz interessant), wenn man über die Technologien dahinter gesprochen hat.

Wenn man heute über die dmexco geht, ist der Begriff Künstliche Intelligenz/AI - das ist das, was man dort die ganze Zeit sieht, was die Technologie-Seite angeht. Kundenzentrierung gibt es weiterhin. Ich glaube, was man sehen kann: Kundenzentrierung kommt langsam wirklich in den Markt;  es ist immer noch ein Weg vor uns, aber die ersten Sachen sind wirklich angekommen.

Einige Unternehmen haben tatsächlich relativ viel im Markt, aber ich glaub die allermeisten haben eine Menge Hausaufgaben gemacht, um in den nächsten Jahren dann tatsächlich da die Ernte einfahren zu können.

Was wir sehen, ist ein neuer Technologie-Stack, der sich in den letzten Jahren entwickelt hat. Verzeihen sie es uns, dass wir uns dann die Mitte stellen - das können wir nicht anders machen - aber was wir halt sehen, ist, wenn Sie vielleicht mal Ihren Technologie-Stack damit vergleichen, den sie heute so haben für den Marketingbereich und wie er so vor fünf und vor zehn Jahren noch ausgesehen hat: Dann sieht man hier auf der Seite - zu der Frage: welche Daten gehen rein? Sieht man, glaube ich, eine Menge neue Möglichkeiten im Vergleich zu vor zehn Jahren. Heute wird so etwas häufig in einem Data Warehouse wirklich verfügbar gemacht. Ja, eine Sache, die noch vor fünf Jahren ein Riesen-Thema war, aber wo dann häufig die Situation so war: die Daten sind zwar da, aber es ist ein Riesenprojekt, sie überhaupt mal verfügbar zu machen. Die Situation ist heute häufig völlig anders. Daten sind da; können genutzt werden; es ist kein Riesen “bottleneck” mehr, an die Daten heranzukommen. 

Klar, da ist der Weg immer das Ziel; das wird auch, glaube ich, so bleiben. Alleine schon, weil es immer wieder neue Input-Daten geben wird,  aber ich hoffe, da können Sie zustimmen, da hat sich viel getan auf der Seite. Das ist das, was ich so denke, weil sich Hausaufgaben gemacht wurden. Wo einfach jetzt Möglichkeiten entstehen, dann wirklich demnächst vielmehr Kundenzentrierung zu machen. 

Wenn man dann weiter nach rechts rüber schaut, die ganzen Möglichkeiten Prozesse aufzusetzen auf den Daten, Kunden automatisiert effizient anzusprechen und die verschiedenen Kanäle, die wir haben, die wir auch immer effizienter ansprechen können und immer differenzierter. Alles wichtige Bausteine für Kundenzentrierung und natürlich da sehen wir uns dann: in der Frage: Was will ich eigentlich machen mit einem Kunden? Ja, das ist eine gute Aktion, die ich jetzt gerade tun kann? Dafür muss ich viel automatisiert entscheiden und dafür brauche ich halt die entsprechende Technologie.

Vielleicht einmal so ein Gefühl dafür, was wir so sehen, was sich da tatsächlich auch bewegt: Wir haben mit einem Kunden jetzt, mit dem arbeiten seit längerer Zeit zusammen; die haben schon immer eine ganze Reihe von Predictive Models auch benutzt, aber tatsächlich für einen unternehmenszentralen Ansatz - die großen Anstöße - so. 

Aber es war der große Wunsch zu sagen: Wir brauchen viel mehr Komplexität, wir müssen viel detaillierter mit unseren Kunden arbeiten können, viel ausdifferenzierter. Und genau das ist dann passiert und innerhalb kürzester Zeit ist es dann quasi explodiert und aus zehn Predictive Models wurden 220 in ungefähr einem Jahr und die Reise ist noch lange nicht am Ende. Ich könnte mir vorstellen, dass das irgendwann ein Bereich wird, wo vierstellig Modelle eingesetzt werden. Und wahrscheinlich wird man, wenn man mal schaut: wie möchte man seine Journey ausdifferenzieren? Man ist schneller in einem vierstelligen Bereich von touchpoints, die alle relevant sind, wo man schneller entscheiden muss, als man sich das wünscht - denn da steckt natürlich viel Arbeit dahinter, das wirklich aufzubauen. 

Genau und so richtig einfach ist das auch nicht, das alles zu beherrschen und wir sehen aber einen Weg, der zum Erfolg führt, wenn man von der Unternehmenszentrierung startet und als Ziel hat, wirklich kundenzentriert zu sein. Also wirklich von “Ich haue den einen großen Katalog raus” zu  “Ich verstehe meine Kunden zu jeder Zeit so gut; Ich kann wirklich jedes Signal interpretieren und die beste Antwort jederzeit dazu geben”.

Ja so als Idee, wo es hingehen kann und was wir da sehen, ist insbesondere Folgendes: Aus unserer Sicht müssen drei Dinge zusammenkommen, denn ansonsten hat man ein Ungleichgewicht in seiner Organisation und bekommt damit dann Schwierigkeiten auf diesem Pfad. 

Was wir sehen ist, sowohl die Organisation muss sich weiterentwickeln, die Prozesse müssen weiterentwickelt werden, es geht um Wissen, welche Technologien eingesetzt werden. Das heißt: die Leute, die mit dieser Technologie arbeiten, müssen ausgebildet werden, weitergebildet werden und die müssen Erfahrungen sammeln. Das ist alles Etwas, was man überhaupt erstmal aufbauen muss; was Zeit kostet; die Strategie muss stimmen; die muss auch tragfähig sein; die Ziele, die man setzt, müssen realistisch sein und natürlich muss man die Technologie Stack entsprechend entwickeln. 

Und wenn man das gleichmäßig tut, dann hat man eine gute Chance - an der Stelle übrigens: wer sich schon die App heruntergeladen hat, bekommt jetzt gerade, wenn das so funktioniert, Marc? - ich hoffe, wir werden sehen... Daumen hoch, sehr gut - bekommt er übrigens jetzt gerade einen Link zu einem Buch von CrossEngage gepusht, wo genau diese Ausgewogenheit der Weiterentwicklung auch beschrieben ist - wirklich lesenswert. Und tatsächlich, haben wir diese Themen parallel entwickelt und immer die gleichen Beobachtungen gemacht und ich kann mir vorstellen, dass Sie da wahrscheinlich zustimmen, wenn sie da mal reinschauen. 

Ja, was wir halt sehen, ist typischerweise, wenn man sagt - also wir nehmen Kundenzentrierung als Startpunkt - da ist alles noch nicht so weit entwickelt. 

Wenn man dann Unternehmenszentrierung als Ziel hat - dann wäre das hier mal so beispielhaft als Startpunkt: Was dann schwierig ist, ist Folgendes: ich komme aus der Strategie oder aus meinen Zielen und sage: “Ich will jetzt AI einsetzen und besorg mir ein Tool, was das kann.” 

So, das ist Etwas, was nachvollziehbar ist, natürlich, dass man sagt: “Ich will jetzt loslegen und dann hole ich mir die Technik und da wird das schon funktionieren.”

So und das ist Etwas, was wir häufiger sehen, was typischerweise nicht ganz glatt läuft, um es vorsichtig zu sagen. Sie haben vielleicht auch selbst solche Erfahrungen gemacht, ich glaube das ist total menschlich so zu handeln, aber was tatsächlich dann passieren muss, ist, wenn man dann einfach nur mit der Technologie so nach vorne prescht: Was dann passieren muss, ist tatsächlich, muss man die anderen Bereiche nachziehen. Das geht auch, aber dann funktioniert zuerst so richtig.  Ansonsten, wenn man da im Ungleichgewicht bleibt, glaube ich, dann kann man sich da sehr viel das Leben schwer machen und insofern vielleicht etwas mehr Ausgewogenheit an der Stelle - damit wird’s dann deutlich einfacher. Insofern das hier wäre dann - stilisiert - das Idealbild: man geht halt auf allen Bereichen einigermaßen ausgewogen voran. 

Wir haben dazu ein Sechs Phasen Modell entwickelt: Ich möchte hier nicht wirklich mit Ihnen jede einzelne Zelle in dieser Tabelle durch deklinieren... An dieser Stelle haben wir ein Blog-Artikel und wenn das funktioniert, dann bekommen sie den Link auch gerade aufs Telefon gepusht und vielleicht interessant als Lektüre nach der Veranstaltung. Ich denke, wir werden sehr viel zu den einzelnen Schritten, wie man sich hier entwickelt heute sowieso hören und diskutieren.

Aber was ich vielleicht einmal machen wollen würde, ist Folgendes: ich möchte gerne einmal so die Phasen einmal so anreißen, durch die man durchwandert und vielleicht finden Sie sich bei dem einen oder anderen Punkt wieder und vielleicht haben Sie das Gefühl, das kann ich nachvollziehen. 

Also typischerweise, wenn man sich vielleicht die dmexco 2014 noch mal vorstellt: da läuft man vielleicht an den Ständen vorbei und sieht überall “Kundenzentrierung” und denkt: “Aha, hier passiert gerade was; damit muss ich mich mehr beschäftigen und vielleicht kann hier diese neue Technologie - damals Big Data - kann vielleicht die Probleme lösen, an denen ich gerade arbeite.” Typischerweise (irgendwie so) ist ja der Startpunkt und wenn man dann anfängt sich mit diesen Themen zu beschäftigen, kann man in eine Situation kommen, die sich erst mal sehr unangenehm anfühlt, denn wenn man dann auf einmal auf seine Wettbewerber schaut und andere Player im Markt, dann hat man vielleicht das Gefühl, die sind alle schon weiter und das kann unangenehm sein. 

Und tatsächlich haben wir diese Phase auf “Fear of missing out” genannt. Denn das kann tatsächlich so an einen Punkt führen, wo man sieht: amazon macht das schon, die machen das ja schon, die machen das schon und so weiter. Da entsteht erstmal Druck, auch wenn das natürlich auch “Fear of missing out” ist. Auch ist das gleichzeitig natürlich auch gut, denn das erzeugt Energie und Bewegung und die kann man auch nutzen und dann sagen: Da will ich jetzt auch was tun und vorangehen und typischerweise führt das dann zu so einem “Proof of Concept”, mit dem man dann das erstmal wirklich startet. Wir haben das mal als “Grundberührung” bezeichnet, denn das ist alles nicht ganz so einfach, wenn man das erste Mal dann sagt, ich möchte jetzt wirklich kundenzentrierte Projekte machen; ich möchte meine Daten nutzen und so weiter. 

Dann wird man feststellen, was alles noch nicht ganz so richtig dafür vorbereitet ist: Zum Beispiel die Datenqualität: so da sind dann Dinge, da muss man erst mal ran und im Zweifel muss man erst mal ein Jahr lang an seinen Daten arbeiten, bevor man den Proof of Concept überhaupt weiterführen kann. 

Dinge, die Sie vielleicht so alle auch erlebt haben; Dinge, die es auf jeden Fall so gibt und die tatsächlich auch völlig normal sind, denn man kann nicht immer vorher natürlich antizipieren, in welche Probleme man rein laufen wird. Zum Teil entstehen die tatsächlich natürlich erst, wenn man los gelaufen ist. 

Insofern - aus unserer Sicht - Grundberührung, aber ganz wichtig an dieser Stelle: weiter zu machen. Natürlich muss man die Probleme typischerweise erst mal beheben, auf die man dann stößt, aber weiter zu machen ist extrem wertvoll, denn es gibt Licht am Ende des Tunnels. So und das ist dann, wenn man feststellt, dass die Technologie vielleicht doch ganz gut funktioniert hat. 

Also wenn man noch mal so auf diesen Proof of Concept schaut: eine Sache, die vielleicht die sehr ernüchternd sein kann, ist wenn man auf einmal, wenn man zum Beispiel Machine Learning-Algorithmen/Künstliche Intelligenz - wie man auch immer man das nennen möchte - auf seine bestehenden, aber schon gut gelösten Themen anwendet, dann wird der Lift, den man erwartet, ja also der Sprung, den ich mache in der Effizienz, der wird im Zweifel gar nicht so hoch sein.

Denn, wenn ich sozusagen den Hauptkatalog jetzt auf einmal optimieren möchte und hab aber für ein RFM-System über 10, 20 Jahre aufgebaut, dann ist das gut und dann mache ich vielleicht fünf oder zehn Prozent Lift, aber nicht die 200 Prozent, die Sie in vielen Case Studies zum Thema Künstliche Intelligenz finden werden und das ist erstmal enttäuschend. 

Aber, wenn man dann weitergeht und tiefer einsteigt in das Thema, dann erkennt man, dass man eben auch noch ganz andere Dinge machen kann, die mit RFM vielleicht nicht möglich sind. 

Was ist zum Beispiel mit neuen Kunden? Ja, versuchen Sie mal einen Neukunden mit RFM zu klassifizieren: die haben alle eine kurze recency, die haben alle niedrige frequency und alle einen niedrigen monetary value; die sind alle gleich nach RFM. Sie können nicht differenzieren und da geht es dann los. 

Und von diesen Fällen gibt es super viele und die kann man dann natürlich anfangen zu lösen und da gibt es dann auf einmal auch den Lift, der dann wirklich interessant wird und das ist genau das, was wir sozusagen, als die fünfte Phase bezeichnen würden. 

Wo man anfängt sukzessive ein Problem nach dem anderen zu lösen. Eine Phase nach der anderen im Kundenlebenszyklus meiner Kunden die verschiedenen Situationen, in denen ich mit meinen Kunden interagiere, wirklich zu erfassen und zu optimieren. 

Genau da wird es dann interessant: also wenn man zum Beispiel auf so einen Neukunden Case schaut, da gibt's dann Dinge, da kommen dann auch andere Sachen, die wahnsinnig, ich sag mal, auf ihren Return dann wirklich positiv einzahlen. Zum Beispiel, wenn ich vorher Hausaufgaben gemacht habe und habe jetzt ne Marketing Automation, ich habe meine Daten verfügbar und kann auf einmal einen neuen Kunden schon nach nicht einmal einer Woche kontaktieren und nicht erst nach sechs Wochen in die typische Anstoßkette packen, dann habe ich alleine durch diesen Geschwindigkeitsvorteil typischerweise ein Riesen Lift in der Conversion zu einem zweiten Kauf - nur die Geschwindigkeit! Wenn ich dann noch differenzieren kann, bei wem sich auch noch ein höheres Investment lohnt, dann ist der Lift noch mal höher und hier wird es interessant.

Und wenn ich diese Bausteine zusammen setze, habe ich auf einmal eine komplett optimierte (nicht auf einmal - das dauert länger), aber dann habe ich irgendwann eine komplett optimierte Kundenlebenszyklus-Betrachtung. Man begleitet die Kunden wirklich optimal entlang der gesamten Kundenlebenszyklus-Phasen.

Und dann komme ich damit in Phase 6 an; Ja wo ich dann im Grunde genommen nur noch schauen muss, ob die unterschiedlichen Prozesse, die ich aufgebaut habe auch schon funktionieren. Das heißt, eigentlich im Idealbild schaut man auf ein Dashboard und sieht die KPIs von den verschiedenen touchpoints sind alle gut. Und nur wenn eins mal aus dem Ruder läuft, da musste ich mich darum kümmern. Zugegebenermaßen ist das natürlich irgendwie vielleicht ein bisschen zu viel gewollt so ein Bild, aber trotzdem macht es ja nichts, mal auf so ein Ziel zu zu laufen. 

Ich denke und hier kommen wir zu dem, was wir denken, was in den nächsten Jahren passiert was, uns beschäftigen wird als Branche, ich denke die nächsten drei bis fünf Jahre werden voll darauf gehen auf Phase 5 sich vorzubereiten oder Phase 5 auszubauen. Wer jetzt schon das Gefühl hat, er ist in Phase 6, hat glaube ich einen wahnsinnigen Vorsprung im Wettbewerb, so zumindest unser Eindruck. 

Ich glaube die allermeisten von Ihnen werden sich irgendwo im Mittelfeld einordnen und schon erste Projekte so im Sinne von Phase 5 machen und ich denke, dass wird das sein, was uns die nächsten drei bis fünf Jahre beschäftigen wird, bevor dann die Ersten vielleicht sagen: Ich bin im Ziel angekommen, ich habe wirklich Kundenzentrierung erreicht. Ja, das ist die Vision, um die letztlich geht: Also letztendlich dieses Dashboard: ich schaue auf meine Customer Journey, die ist komplett durch automatisiert und ich habe nicht mehr großen Stress dabei.

Der Weg ist das Ziel. Ich habe das Gefühl, wir sind als Branche auf diesem Weg und gehen dem Ziel entgegen. Ankommen wird man wahrscheinlich nie, aber immer näher kommen kann man ja trotzdem. 

Topics: Customer Lifetime Value, Artificial Intelligence, Predictive Marketing, Touchpoints, Kundenwert, Unternehmenszentrierung

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