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Marius Streb gehört zu den Verfechtern einer praxisnahen Anwendung von maschinellem Lernen bzw. Künstlicher Intelligenz. Zu seinen Schwerpunkten zählen der Finanzmarkt, neuerdings aber auch Marketing und Markenführung. Denn diese beiden Disziplinen hätten noch Aufholbedarf und könnten stark von KI profitieren, so Marius.

Das Performance Marketing, das aktuell als zukunftsträchtige, datenbasierte Lösung gehypt wird, erachtet er lediglich als einen taktischen Teil des großen Ganzen. Vielmehr solle KI zum Einsatz kommen, um die überraschenden Dynamiken der Märkte zu verstehen.

Dieses grundsätzliche, in die Tiefe gehende Wissen helfe Marketern und Markenmanagern: Ihre strategische Planung werde dadurch fundiert, langfristig, ja sogar präventiv. Diesen Einsatz von KI nennt Marius Performance Branding. Auch wir bei BrandTrust verwenden diesen Begriff.

Colin Fernando: Marius, Dein Unternehmen war bisher spezialisiert auf Künstliche Intelligenz im Banking. Jetzt widmet Ihr Euch außerdem dem Marketing und der Markenführung. Warum?

Marius Streb: Wir haben uns irgendwann gefragt: Was können wir mit den KI-Modellen, die wir über viele Jahre für das Banking entwickelt haben, denn noch erforschen? Auf dieser Suche haben wir das Marketing und die Markenführung entdeckt. Hier können wir noch viel bewegen, denn dieser Bereich ist gerade in einer Aufbruchstimmung, was Quantifizierung anbelangt – eine Entwicklung, die der Finanzmarkt bereits vor vielen Jahren durchlaufen hat.

Gab es einen Heureka-Moment, in dem Ihr erkannt habt: In diesem Feld wird unser Wissen gebraucht?

Marius: Den gab es tatsächlich. Das war, als Adidas 2020 verkündete, im Lockdown keine Mieten mehr zahlen zu wollen. Da gab es ja einen fundamentalen Aufschrei. Zu der Zeit haben wir für den Kapitalmarkt ein Sentiment aus Firmen, Rohstoffen, Themen überwacht, also haben wir dort einfach mal nachgesehen, ob sich diese starken Auswirkungen angekündigt hätten. Wir haben auch die Kommentare auf den Social Media-Kanälen analysiert, denn gerade bei für Privatanleger attraktiven Unternehmen hat so etwas schnell Einfluss auf den Aktienpreis.

Und tatsächlich: Die Reaktionen hätten sich angekündigt - wenn man nicht nur aktuelle Kommentare, sondern auch Wertvorstellungen der Kunden und Markenbild des Unternehmens mit einbezieht. Adidas hätte schon vorher wissen können, wie sich ein solches Verhalten auswirken könnte, etwa auf Öffentlichkeit und den Aktienpreis. Das war sehr spannend zu sehen.

Also haben wir uns gefragt: Könnte man das nicht generell präventiv handhaben? Könnte man schon vorher objektiv in Erfahrung bringen, ob solche Aussagen Einfluss auf das Unternehmen haben? Und welche Tools brauchen Markenverantwortliche, um solche Geschehnisse zu verhindern? Das war für uns der Anstoß, das in den Folgemonaten genauer zu untersuchen. Wir wollten herausfinden: Kann man mit KI-Modellen solche Szenarien schon vorher erkennen oder nicht?

Das ist jetzt unsere neue große Leidenschaft – wir wollen wissen: Wie kann man das Bauchgefühl quantifizieren? Wie kann man alles, was mit Konsumenten, Marke und Marketing zu tun hat, ähnlich wie im Finanzmarkt quantifizieren? Und wo bekommt man alternative Datenquellen her? In den vergangenen Jahren haben wir uns für die Finanzbranche unter anderem mit Satellitendaten beschäftigt. Uns interessiert zum Beispiel: Wo parken Autos? Wo verkehren die Leute? Für die Markenführung gibt es viel Potenzial, das noch zu heben ist.

Können wir dank KI also zuverlässig erfahren, wie sich unsere Entscheidungen auswirken werden?

Marius: Zum Teil. Wenn man mit KI die Werte der Zielgruppen und der Marke vorab analysiert und mit Sozial- und Trendforschung kombiniert, dann kann man einen recht guten Eindruck bekommen, was geschehen könnte. Schwierig ist es, die Stärke einer Reaktion zu bestimmen. Sie ist ja abhängig von der Demographie. Wenn eine andere Firma mit anderen Werten so gehandelt hätte wie Adidas – etwa eine Discount-Marke – hätte sich das womöglich anders entwickelt.

Mit Deinen Analysen kommst Du auch mal zu Erkenntnissen, welche die bisherigen Überzeugungen der Kunden in Frage stellen. Wie ist denn die Reaktion darauf: Erntest Du dann Begeisterung oder Skepsis?

Marius: Das ist ein wichtiger Punkt. Maschinelles Lernen und Big Data ist vielen Unternehmen neu, zum Beispiel in der Persona-Entwicklung oder Markenführung. Es ist für sie eine Art Black Box. Sie können nicht einschätzen, wie dieser Computer zu den Ergebnissen kommt, die subjektive Vorstellungen hinterfragen oder bisherige Vorstellungen neu interpretieren. Man muss dann verständlich machen, dass der Computer häufig genauso lernt und arbeitet wie das menschliche Gehirn.

Man ist seit Jahrzehnten an Marktforschung gewöhnt. Bei Künstlicher Intelligenz können die Daten, gerade mit Fokus auf die Online-Welt, stark von dem abweichen, was zehn Jahre lang als gesetzt galt. Es ist deshalb extrem wichtig, sie im richtigen Kontext zu interpretieren. Doch wenn Ergebnisse eklatant anders ausfallen, bietet es Unternehmen auch die Chance, bisherige Erwartungshaltungen neu zu beleuchten. Etwa bei der Frage, wer die relevanten Wettbewerber der Zukunft sein werden.

Hat das Marketing wirklich einen Wissensmangel? Wir haben Big Data, wir haben die gute alte Marktforschung und vieles mehr. Reicht das nicht? Das Marketing ist eh schon sehr komplex.

Marius: Ja, das stimmt, es gibt vieles. Aber mit Machine Learning können wir die Menschen besser verstehen. Wir können sie dabei beobachten, wie sie sich tatsächlich verhalten. Zum Beispiel: Die meisten würden auf die Frage „Ist Dir Nachhaltigkeit wichtig?" antworten: aber klar! Trotzdem kaufen immer noch viele – das sieht man ja an den Verkaufszahlen – Fleisch der schlechtesten Haltungsklasse. Big Data in Verbindung mit maschinellem Lernen unterliegt dieser Verzerrung einer Befragungssituation nicht (wenn auch dafür anderen Verzerrungen) – und stellt damit eine gute Ergänzung zur klassischen Marktforschung dar.

Bedeutet das, wir brauchen keine klassische Marktforschung mehr?

Marius: Die klassische Markt- und Verbraucherforschung wird immer eine Existenzberechtigung haben, vor allem für Qualitatives. Wenn man zum Beispiel wissen will, wie Menschen im Alltag mit ihrem Handy umgehen: Zu welcher Gelegenheit stecken sie es in die Hosentasche? Wo legen sie es im Haushalt ab? So etwas erfährt man nur durch direkte Fragen.

Aber wenn man wissen will: Was geht im Kopf der Menschen ab? Wie würde sich jemand entscheiden? Dann ist Künstliche Intelligenz die bessere Wahl. Wir kennen das ja selbst: Wenn wir jemandem gegenüberstehen, erkennen wir im Bruchteil einer Sekunde, ob er zum Beispiel aggressiv ist oder friedlich. Das ist etwas, was der Mensch beherrscht – und was die Künstliche Intelligenz ebenso lernen kann.

Das Marketing scheint derzeit sehr zufrieden mit dem Performance Marketing, mit dem es die Leistung ihrer datengestützter Marketingmaßnahmen erhöht. Hier kann auch KI zum Einsatz kommen. Ist das für Dich ausreichend?

Marius: Mit dem Performance Marketing versucht man, das Marketing aus quantitativerer Sicht anzugehen. Das funktioniert gut – zumindest in dem, was es erreichen soll: nämlich Engagement und Konversion zu erhöhen.

Aber: Das Performance Marketing trägt nicht dazu bei, den Markenwert zu steigern. Es geht um sehr, sehr kurzfristige Aktionen. Der Mensch ist aber ein sehr komplexes Wesen, gefangen zwischen seiner Selbstwahrnehmung und dem, wie er tatsächlich agiert.

Ein Beispiel: Ich könnte, durch Performance Marketing gesteuert, auf eine Website stoßen, die ich super finde. Ich kaufe das Produkt, weil der Button genau da ist, wo ich ihn unterbewusst haben möchte. Am Ende des Tages weiß ich aber womöglich nicht mehr, wie der Webshop heißt.

Das heißt: Nur weil man per Performance Marketing irgendwohin geleitet wird und eine Konversion stattfindet, entsteht noch lange keine Markenbindung. Wenn die Marke aber klar definiert ist, wenn eine Markenstrategie existiert, dann ist Performance Marketing eine ideale Ergänzung, um diese Strategie effektiv in die Welt zu tragen.

Im Performance Marketing wird auch gern AB-Testing betrieben. Etwa: Wirkt dieser Text besser als der andere? Was aber nicht beantwortet wird, ist das „Warum": Warum converted ein Text besser? Kann man mit einem solchen Vorgehen eine Marke steuern? Ich denke nicht. Das ist der Schwachpunkt des Performance Marketings.

Was wäre denn die Lösung?

Marius: Es wäre konsistenter, wenn eine Marke ihre Werte von Anfang an hervorhebt. Sie sollte den Leuten nicht sagen, was sie hören wollen, sondern das, wofür sie steht. Nur so lässt sich ein konsistentes Markenbild erarbeiten.

Meine Lieblingsmarke ist Patagonia. Nicht, weil sie eine besonders conveniente Art hätte, mit mir ins Geschäft zu kommen. Oder weil sie mich zuschüttet mit Werbung. Es ist, weil sie mir konstant auffällt mit ihrer Haltung und ihren Werten, die meinen persönlichen Werten entsprechen.

Dazu kommt: Der Kundenkontakt beginnt weit vor dem Kauf. Wofür steht die Marke? Wie kommuniziert sie mit mir? Nimmt sie meine Bedürfnisse ernst? Das sind alles wichtige Aufgaben der Kommunikation.

Wie kann die KI denn hier unterstützen?

Marius: Wir versuchen zu tiefgehenden Erkenntnissen zu gelangen, mit denen Unternehmen ihre Marke steuern können. Der Vorteil: Sollte ich durch eine KI-Analyse längst herausgefunden haben, dass das Thema Sicherheit für die Generation Z wichtig ist, kann ich auf weitere Tests verzichten. Weil ich von vornherein weiß: Das muss unsere Marke kommunizieren.

Starke Marken kennen ihren Markt. Das versetzt sie in die Lage, klare Entscheidungen zu treffen. Sie können auf weiteres Herumtesten verzichten. Beispiel Macbook: Viele ärgern sich, dass jetzt kein normaler USB-Anschluss mehr dranhängt. Apple hat das einfach so festgelegt. Hätte Apple aus der Perspektive des Performance Marketings gehandelt, hätte das Macbook wahrscheinlich immer noch einen normalen USB-Anschluss.

Das Performance Marketing ist dazu da, die Leute besser zu erreichen. Aber man muss sie außerdem mit Innovationen und Themen ansprechen, die sie interessieren – auch wenn sie das noch gar nicht wissen. Das leistet Performance Branding.

Warum könnt Ihr, Deiner Meinung nach, den Markt besser erklären als Performance Marketer?

Marius: Wir Menschen sind immer im Kontext unseres sozialen Umfeldes zu verstehen – in der Nationalität, in der wir aufgewachsen sind, in den Fernsehsendungen, mit denen wir aufgewachsen sind und vieles mehr – all das bestimmt unser Werteverständnis und wie wir auf Marken reagieren. Das müssen wir in Kommunikation und Marketing berücksichtigen.

Das erforschen wir mit Performance Branding. Wir müssen herausfinden, was den Menschen wichtig ist – und auch, aber eben nicht nur – ob ein Satz jetzt 5 Wörter kürzer oder länger sein sollte.

Menschen und Marken sind vielschichtig. Im Performance Marketing aber besteht das Risiko, dass schlussendlich jede Marke gleich kommuniziert. Man stellt zuerst eine Hypothese auf, zum Beispiel: Wenn wir den Hashtag #okboomer einsetzen, bekommen wir mehr Engagement bei Gen Z. Aber niemand stellt sich die Frage, ob das der Marke nützt.

Brauchen wir für die Markenführung künftig keine Menschen mehr?

Marius: In einigen Bereichen leistet die Maschine schon sehr viel, weit mehr als der Mensch. Beispiel: Wer hat schon die Zeit, 10.000 Kommentare zu lesen und zu bewerten? Trotzdem: Der Mensch wird, ob in 10 Jahren oder in 20, immer noch eine elementare Rolle haben. Weil wir das ganze Bild betrachten können und Kreativität reinbringen.

KI wird uns aber helfen, einen Überblick über Situationen zu bekommen, Zusammenhänge zu verstehen und strategische Handlungsempfehlungen zu entwickeln. Und sie hält uns lästige Arbeiten vom Hals. Sie hilft uns, diese furchtbar nervigen Prozesse, mit denen wir uns zu 80 Prozent des Tages beschäftigen muss, zu automatisieren. Dann haben wir mehr Zeit, uns Neues auszudenken, Konzepte zu entwerfen, zu philosophieren.

Aber wir müssen aufpassen. Die KI lernt nur das, was man ihr zeigt. Wenn wir ihr zeigen, dass vor allem mit weißen Männern geworben wird, schlussfolgert die Künstliche Intelligenz, dass das ein Erfolgsfaktor ist. Das wird unsere Rolle sein: Watchdog und Kreativchef in einem.

Könnt Ihr mit Euren KI-Modellen den Wert einer Marke bestimmen?

Marius: Könnten wir das, wären wir wohl extrem erfolgreich. Das monetäre Beurteilen einer Marke ist immer noch unfassbar schwierig. Es gibt hunderte Ansätze und keiner davon ist hundertprozentig. Maschinelles Lernen ist in diesem Bereich sicherlich auch kein neuer Ansatz – in Verbindung mit Sozial- und Trendforschung, um Kunden der Marken besser zu verstehen, könnte dies jedoch ein erfolgversprechender Ansatz sein.

Was sind die Grenzen der Künstlichen Intelligenz? Können manche Ergebnisse auch skeptisch gesehen werden?

Marius: Natürlich gibt es Grund zur Skepsis. Im Internet wird vieles geschrieben, was nicht so gemeint ist. Man denke allein an die Amazon Reviews, die gekauft werden. Es muss sichergestellt sein, dass die gesammelten Daten, die für die KI-Analyse verwendet werden, nicht kompromittiert sind. Die Daten, die man in ein KI-Modell einfließen lässt, müssen unbedingt richtig sein. Das hat direkten Einfluss auf die Ergebnisse und darauf, ob eine Marke gewinnt oder verliert.

Stell Dir mal vor, Du könntest alle Kinosäle mit einem Werbespot zu bespielen, alle Stadionbanner, alle Plakatwände: Welche Botschaft würdest Du gerne loswerden?

Marius: Dass man im Bereich der Künstlichen Intelligenz die „German Angst" hinter sich lassen sollte. KI bietet viel mehr Chancen als Bedrohungen.

Colin: Ich bedanke mich herzlich bei Dir für das spannende Gespräch!

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