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7 Tipps für KI und Automatisierung

Kein Unternehmen kann heute auf Marketing-Automatisierung verzichten. KI-Einsatz wird zum Standard. Einige Faktoren müssen dabei beachtet werden.
Matthias Postel | 04.02.2019
KPIs und Datenbasis müssen abteilungsübergreifend erarbeitet werden. © Pexels / Rawpixel.com
 

Es geht heute nicht mehr ohne Künstliche Intelligenz (KI) und die Automatisierung der Kundenkontakte, Personalisierung und Betriebsabläufe. Doch wer in seinem Unternehmen das Projekt Automatisierung angeht, sollte ein paar grundsätzliche Punkte beachten.

Kunden online das richtige Produkt anbieten, Werbung automatisch dort platzieren, wo die Kunden sind, interne Abläufe verbessern - Automatisierung kann die positiven Effekte des geschäftlichen Handelns potenzieren. Das ist Teil des Erfolges, aber auch Teil der Gefahr. Denn alles, was schiefläuft, potenziert sich ebenso rapide. Fehlinvestitionen können sehr schnell teuer werden, anstatt ein Unternehmen voranzubringen.

Auf KI und Automatisierung zu verzichten, ist trotz dieser Risiken keine Alternative. Wer sich verweigert, wird von der Konkurrenz abgehängt. Doch keine Scheu! Wer einige grundlegende Tipps beachtet, ist auf der sicheren Seite und kann erfolgreich Schritt für Schritt in eine automatisierte Zukunft starten.

1. Legen Sie Ihre Firmenziele fest


Denn sie sind die Basis für die Struktur Ihrer Daten. Nur wer seine Daten strukturiert, kann sie für KI nutzen.

Big Data gilt Skeptikern bisweilen als nicht handhabbarer Datenwust, in dem Informationen eher verloren gehen, als dass Nutzen entsteht. Ohne Daten geht es jedoch nicht in der KI. Und je mehr Abteilungen und Anwendungen durch KI gesteuert werden, desto größer ist die Datenmenge.

Die Lösung heißt: Struktur. Daten benötigen eine Gliederung nach Kriterien, die anhand der Firmenziele definiert werden. Die Definition der Firmenziele ist zwar Aufgabe der Geschäftsführung. Doch für ihr Funktionieren ist eine kohärente Kommunikation mit allen Abteilungen zwingend notwendig. Die übergreifenden Firmenziele müssen bekannt und die Beiträge der Abteilungen darauf abgestimmt sein. Denn mit KI gilt mehr noch als bisher, dass Alleingänge schaden und alle Abteilungen gemeinsam zum Wohl des Unternehmens arbeiten.

2. Sorgen Sie für eine einheitliche Datenbasis


Nur wer seine Daten widerspruchsfrei zusammenführt, kann die notwendigen Informationen für KI und Automatisierung bereitstellen.

Das Anlegen einer widerspruchsfreien Datenbasis ist das Herzstück jeder datenbasierten Automatisierung. Jeder Widerspruch führt zu Fehlern, jede Abweichung zu unerwünschten Ergebnissen. Automatisch geschaltete Anzeigen erscheinen online an unprofitablen Orten. Unpassende Produkte werden empfohlen, weil das System sie als interessant interpretiert. Kunden, die zu regulären Preisen gekauft hätten, erhalten Sonderrabatte. In jedem Fall geht dem Unternehmen Geld verloren. Das geschieht automatisiert in erheblich höherer – und steigender – Geschwindigkeit, da das Training der Maschine aufeinander aufbaut.

Den Aufbau einer widerspruchsfreien Datenbasis kann ein Dashboarding Tool erleichtern, das die Auswertung und Visualisierung der Daten auch für IT-ferne Bereiche wie Marketing und Einkauf erleichtert. Denn je mehr Abteilungen mit den Daten arbeiten müssen, desto wichtiger ist es, dass auch technikferne Bereiche mit ihnen umgehen können.

3. Definieren Sie Ihre KPIs


Nur wenn diese klar sind, auch in Bezug auf Datenquellen, kann die Datenbasis eindeutig gespeist werden und die KI die Daten eindeutig interpretieren.

Um Daten Struktur zu verleihen, muss die Datenbasis nach definierten Kriterien aufgebaut werden. Nicht die Menge, sondern die Qualität der Daten macht eine gute Datenbasis aus. Und für solche Gliederungen werden Kategorien gebraucht. Um diese zu finden, reicht die Firmenstrategie alleine nicht aus. Jede Abteilung, die mit Daten arbeitet, muss sich einbringen, damit die dort benötigten Daten auch einfließen. Welche KPIs sind für das Gesamtunternehmensziel relevant? Welche für die einzelnen Abteilungen unabdingbar? Sie müssen in der Datenstruktur berücksichtigt werden als Korrektiv für die Ausrichtung der KI.

4. Sprechen Sie eine gemeinsame Sprache


Verwendet jede Abteilung unterschiedliche Begriffe für gleiche Inhalte, wird die Datenbasis nicht lesbar.

Es gibt viele Beispiele für die Notwendigkeit, eine Sprache zu sprechen - von der babylonischen Sprachverwirrung als Ende eines bis dahin erfolgreichen Bauprojektes bis zu Dürrenmatts Kurzgeschichte „Ein Tisch ist ein Tisch“. Darin muss ein Mensch feststellen, dass die Kommunikation mit seinen Mitmenschen zusammenbricht, weil er eigene Begriffe verwendet, die nicht mit denen der Umwelt übereinstimmen.

Wording und Inhalt müssen also unternehmensweit einheitlich definiert sein, damit die Datenbasis und mit ihr die Automatisierung funktioniert. Sonst können die Algorithmen hinter der KI zusammenhängende Datensätze nicht als solche erkennen. Findet die KI unter dem gleichen Begriff unterschiedliche Inhalte, sind falsche Schlussfolgerungen das Ergebnis. Im schlimmsten Fall sehen Misserfolge in den Daten aus wie ein Gewinn, was Fehlinvestitionen der KI zur Folge hat. Sprechen Sie also eine gemeinsame Sprache und sorgen Sie dafür, dass Ihre Mitarbeiter das auch tun!

5. Planen Sie langfristig


Die Ausrichtung der Datenbasis muss auch mit zukünftigen Unternehmenszielen übereinstimmen. Visionen sind erwünscht.

Die Daten einer Firma sind ein kostbarer Schatz. Sie ermöglichen die Nähe zum Kunden, die das Ziel der Automatisierung sein sollte. Doch was passiert, wenn neue Kanäle hinzukommen oder sich die Struktur wandelt und sich damit die KPIs ändern? Eine gut strukturierte Datenbasis muss diese Möglichkeiten mitdenken. Sie sollte erweiterbar sein. Wenn aufgrund unternehmerischer Entwicklungen die gesamte Struktur der Datenbasis neu überdacht werden muss, ist das aufwendig, kostenintensiv und manchmal so umfassend, dass die Datenbasis im schlimmsten Fall obsolet wird.

Eine eindeutige Struktur, die klare Gliederungen und Begriffe verwendet, ist dagegen um neue Anforderungen, Tools und Kanäle erweiterbar. Das ist wichtig, denn manch technischer Fortschritt bringt in ein paar Jahren Produkte mit heute nicht vorhersehbarem Datenbedarf hervor. Eine gut aufgesetzte Datenbasis erreicht nicht nur Verbesserungen im aktuellen Tagesgeschäft, sie ist auch eine Investition, um das Unternehmen zukunftsfähig zu machen.

6. Fangen Sie an


KI und Automatisierung sind mehr als ein Hype. Sie werden die nächsten Jahre bestimmen. Wenn Sie schrittweise vorgehen, können Sie jederzeit nachjustieren.

Es hört sich alles viel zu umständlich an, die bisherigen Datenbanken funktionieren doch und irgendwie stimmt am Ende der Umsatz? Vielleicht ist KI nur eine Luftblase, die beim ersten Windhauch platzt? Die Vorbehalte, die gegen Loslegen sprechen, sind vielfältig.

Doch mit jedem Tag, der verstreicht, zieht die internationale Konkurrenz, die sich in vielen Bereichen schon automatisiert hat, weiter davon. Denn KI ist vielerorts schon Alltag: Hinter jedem automatisiert vergebenen Gebot auf Onlinewerbeplätze steht „KI“. Von der App-basierten Vertriebsstruktur bis zur automatisierten Lagerhaltung sind viele weitere Anwendungsbereiche möglich.

Es muss nicht alles in einem Wurf geplant werden, es ist ohnehin ratsam, das Projekt in einzelne Schritte zu gliedern, die ein Nachjustieren im Prozess ermöglichen. Wichtig ist der erste Schritt, auf den aufgebaut werden kann, wenn die Ziele umfangreicher werden. Legen Sie jetzt die Basis!

7. Bleiben Sie dran


Nur konstante Qualitätssicherung und Schulung der Mitarbeiter etablieren eine widerspruchsfreie Datenbasis und damit die langfristige Grundlage für KI und Automatisierung in Ihrem Unternehmen.

Ihre Datenbasis läuft und liefert die richtigen Informationen? Dann haben Sie die optimale Voraussetzung für KI und Automatisierung in Ihrem Unternehmen geschaffen! Nun müssen Sie am Ball bleiben. Ob Begriffe richtig verknüpft und befüllt werden, muss kontrolliert werden. Jeder neue Mitarbeiter muss in die Grundlagen Ihrer Datenstruktur eingewiesen werden. Wenn in Zukunft die Datenbasis ausgebaut werden soll, muss darauf geachtet werden, dass dies im Sinne der Grundstruktur passiert.

Ohne konstante Qualitätssicherung schleichen sich Ungereimtheiten ein. Widersprüchliche Daten korrumpieren die Grundlage. Hat sich der Fehler erst etabliert, wird es zunehmend schwieriger, das Problem zu finden und zu korrigieren. Wer aber regelmäßig seine Datenqualität prüft, erhält einen zukunftsfähigen Datenschatz, der das Unternehmen für kleine und große Projekte befähigt und die Datenbasis langfristig zu einem zuverlässigen Partner ausbaut.