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Algorithmen und Menschenverstand für Entscheidungen

Algorithmen sorgen für Klarheit und liefern eine faktenbasierte Entscheidungsgrundlage. Sie ersetzen aber nicht den gesunden Menschenverstand.

Hochfrequenzhandel: Was Marketers von ihm lernen können

Artikel

Präventives Handeln – in der Markenführung, im Marketing und in der Kommunikation ist die Kür. Aber wie geht das? Wie kann ein Unternehmen bereits heute erfahren, was morgen geschehen wird auf dem Markt? Die Antwort liefert ein branchenfremder Lehrmeister: die Börse.

In einer volatilen Welt denken die Gewinner von morgen in Wissen – nicht in Produkten.

Sie werden mir bestimmt recht geben: Der heutige Aktienmarkt ist dermaßen komplex und kompliziert, dass er ohne Künstliche Intelligenz (KI) nicht mehr funktionieren kann. Die Akteure am Parkett haben begriffen, dass Expertise allein nicht mehr ausreicht, um kluge, präventive Entscheidungen zu treffen.

Meine These: In der Markenführung wird es auch bald so sein. Natürlich ist die Welt der Markenmanager und Marketer nicht so rasant. Sie müssen nicht in Sekunden über siebenstellige Beträge entscheiden. Aber auch sie müssen präventiv und klug handeln. Auch sie müssen in komplexen, nervösen und volatilen Märkten zurechtkommen. Auch im Marketing ist die KI die perfekte, zukunftsorientierte Unterstützerin.

Viele Unternehmen analysieren nicht vorausschauend genug

Zum Beispiel: Hätte der Sportartikler Adidas seine Entscheidung, im Lockdown die Miete für geschlossene Filialen nicht mehr bezahlen zu wollen, erst einmal mit KI gecheckt, hätte er womöglich erfahren: Das ist eine schlechte Idee. Weil das im Markt Proteste hervorrufen wird, die seiner Reputation und Marke schaden. So ist es auch gekommen. Der Börsenkurs fiel.

Adidas ist nicht allein. Viele Unternehmen analysieren nicht vorausschauend genug. Sie vertrauen primär ihren Erfahrungen – also dem, was in der Vergangenheit liegt. Eigentlich müssten sie längst erkannt haben, wie unsinnnig das ist. Warum? Weil Unternehmen wie Netflix und Zalando spielerisch an ihnen vorbeiziehen.

Das sind Markteinsteiger, die Daten zu nutzen wissen. Sie haben keine jahrzehntelange Erfahrung und Routinen, auf die sie zurückblicken können. Trotzdem kennen sie ihre Märkte besser, erkennen Entwicklungen früher und agieren schneller. Das hat einen triftigen Grund: Sie treffen ihre Entscheidungen nicht mit dem Wissen von gestern.

Das ist keine Science Fiction

Für mich ist sonnenklar: Die Markenführung muss von Branchen wie dem Hochfrequenzhandel lernen. Der von Computern betriebene Handel zeichnet sich aus durch seine enorme Agilität – sprich: kurze Haltefristen – aber auch durch seinen hohen Umsatz. Hochleistungsrechner erkennen Marktveränderungen sofort. Sie treffen auf Basis zuvor programmierter Algorithmen binnen weniger Sekunden Handelsentscheidungen, selbstständig oder mit dem Einwirken von Menschen.

Sie halten das für Science Fiction? Das ist schade, denn am Aktienmarkt ist das längst Alltag. Zum Beispiel: Das Wachstum der größten Weizenfelder der Welt wird mit Satelliten beobachtet, mit aktuellen sowie historischen Wetterdaten in Bezug gesetzt und dann mit der Preisentwicklung verglichen. Man beobachtet also nicht nur die eigenen Felder, sondern auch jene der Konkurrenz. So lässt sich die Entwicklung der Rohstoffpreise vorhersagen.

Das bedeutet: Ein Unternehmen kann mit klug ausgewählten Datenquellen die zu erwartende Marktreaktion ermitteln. Es kann schnell und gezielt auf Veränderungen reagieren, weil es diese Veränderungen bereits kennt.

Der Hochfrequenzhandel braucht also eine Kombination aus menschlicher und künstlicher Intelligenz. Nur dann kann er in unserer komplexen und dynamischen Welt hohe Umsätze erzielen. Ich behaupte: Genau das trifft außerdem auf die Markenführung zu.

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Datenbasierte Markenführung ermöglicht vorausschauendes Handeln

Es ist die Fähigkeit, Big Data mit künstlicher Intelligenz und markenstrategischer Expertise zu kombinieren, um Entwicklungen über die Marke, Kunden und Mitbewerber vorherzusagen. Eine genauere Definition finden Sie in unserem Glossar.

Die Betonung liegt auf datenBASIERT. Vor allem das Marketing ist zu häufig datenGETRIEBEN. Es hechelt blind den Ergebnissen der Datenanalyse hinterher. Basiert hingegen bedeutet, Erfahrung und KI-Erkenntnisse vereint für eine Entscheidung zu nutzen.

Jeder Algorithmus ist nur so intelligent wie sein Schöpfer

Natürlich ist die Komplexität am Kapitalmarkt eine andere. Aber grundsätzlich geht es auf dem Börsenparkett und in der Markenführung um das Gleiche: in einer volatilen Welt die Kontrolle zu bewahren oder zurückzugewinnen. Es geht darum, mit System den Umsatz zu maximieren. Dass es funktioniert, beweist uns seit Jahren der Hochfrequenzhandel:

  1. Upgrade statt Downgrade: Technologische Unterstützung ist kein Zeichen von Schwäche, sondern die notwendige Evolution in der Markenführung.
  2. Mensch und Maschine: Algorithmen sorgen für Klarheit und liefern eine faktenbasierte Entscheidungsgrundlage. Sie ersetzen aber nicht den gesunden Menschenverstand und die individuelle Expertise.
  3. Wichtig ist nicht immer richtig: In einer volatilen Welt sind Erfahrungen eine wertvolle Hypothese – aber keine zukünftige Gewissheit.
  4. Beziehungssystem: Die Performance einer Marke ist nicht das Ergebnis intrinsischer Faktoren. Sie resultiert aus dem Zusammenspiel von Unternehmen, Kunden und Mitbewerbern.
  5. Blindflug: Ohne Daten lebt es sich einfacher, aber sicherlich kürzer. Wichtig ist eine kontinuierliche oder zumindest regelmäßige Markenerfolgsmessung. Die zugrundeliegende Logik lässt sich wie beschrieben mit der stetigen Ermittlung des Rohstoffpreises erklären.
  6. Umdenken: In einer volatilen Welt denken die Gewinner von morgen in Wissen – nicht in Produkten
  7. Yin und Yang: Jeder Algorithmus ist nur so intelligent wie sein Schöpfer. Deshalb brauchen wir die Kombination aus Datenkompetenz und markenstrategischer Expertise.

Kombinieren Sie Data Analytics und Markenführung

Ist Ihr Unternehmen für diese neue Art der Markenführung bereit? Nur wenige besitzen eine Data-Analytics-Abteilung. Und wenn doch, ist ungewiß, ob ihre Forschung auch der Markenentwicklung zugute kommt. Das muss sich ändern.

Wichtig: Die Datenanalysten brauchen, bevor sie aktiv werden, das intensive Gespräch mit Markenmanagern und Marketern. Ansonsten können sie keine brauchbaren Ergebnisse liefern. KI ist nicht gleich KI – keine Marke funktioniert gleich. Finanzmarken sind nicht mit Versicherungsmarken gleichzusetzen. Die Marke einer Universalbank muss andere Kriterien erfüllen, als die einer Regionalbank. Julius Bär ist nicht mit einer Spezialbank für Konsumkredite vergleichbar.

Datenanalysten müssen bei ihrer Arbeit die Markenspezifika berücksichtigen. Das fängt bereits bei der Auswahl der Quellen an – dazu brauchen sie die Kompetenz der Markenmanager und Marketers. Kombinieren Sie diese Kompetenzen, vertrauen Sie der Kraft der KI! Dann wird Ihnen die datenbasierte Markenführung gelingen.

 

Haben Sie Fragen oder Anregungen zu diesem Artikel? Dann freuen wir uns auf Ihre E-Mail.

 

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