„Was du nicht messen kannst, kannst du nicht optimieren“ – Raoul Plickat über künstliche Intelligenz, Algorithmen und das Potential der Segmentierung

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Raoul Plickat gehört zu den besten Marketern weltweit und ist der Stratege und Analyst von Marken wie Dirk Kreuter, den Bauligs oder Philipp Plein. Außerdem ist er eines der Gesichter hinter dem innovativen Zahlungsanbieter CopeCart. Der als einer der besten methodischen Denker im Marketing geltende Unternehmer ist zu Gast im Podcast „My Data is better than Yours“ von Jonas Rashedi und gibt einen tiefen Einblick in sein Verständnis von Daten sowie in Themengebiete wie künstliche Intelligenz, Algorithmen und Segmentierung.

Raoul bezeichnet Daten als „Feedback der Welt, so wie sie vor uns passiert“. Mit der Hilfe dieser können Anomalien erkannt sowie Trends prognostiziert werden. Daten bieten die Möglichkeit, Chancen zu nutzen. Der namhafte Daten-Experte merkt außerdem an, dass sowohl Daten als auch Creativity ihre Daseinsberechtigung haben. Er sieht den Sinn in beiden Bereichen und ist überzeugt davon, dass eine Harmonie zwischen dem analytischen und dem kreativen Sektor zu einem guten Ergebnis führt. Von dieser Ansicht zeugt auch sein konzeptionelles Vorgehen.

Schließen sich Kreativität und datengetriebene Entscheidungen zukünftig also nicht aus? Raoul sieht in der künstlichen Intelligenz ein sehr spannendes Thema. Es gibt bereits künstliche Intelligenz bzw. neuronale Netzwerke, die in der Lage sind, bessere Werbetexte als Menschen schreiben zu können. Derzeit hat künstliche Intelligenz jedoch noch Probleme damit, Kontext zu verstehen. Es ist jedoch möglich, Vergleiche basierend auf historische Daten zu ziehen: Abhängig davon, was eine Person gerne klickt, wird eine Prediction erstellt. Wird beispielsweise ein Bild hochgeladen, wird über eine maschinelle Intelligenz entschieden, welches Thumbnail die Userin oder der User angezeigt bekommt. Basierend auf die Historie ist klar, worauf geklickt werden wird. Natürlich kann diese Analyse nicht komplett übernommen werden, ist jedoch schon weitgehend möglich.

Die Menge an Daten, die zur Verfügung steht, nimmt mehr und mehr zu. So stellt Jonas Raoul die Frage, ob er es für möglich hält, dass die riesige Menge in Zukunft dazu führen könnte, dass auch der bestausgebildetste Mensch die Verarbeitung dieser nicht mehr stemmen kann. Werden in Zukunft Maschinen die Aufarbeitung immer häufiger übernehmen? Raoul bejaht dies. Er weist in diesem Kontext auf Facebook hin. Seiner Meinung nach ist Facebook schon lange keine Social Media Firma mehr. Schon seit 2013 fokussiert sich das Unternehmen auf Artificial Intelligence. Täglich werden auf Basis von AI Entscheidungen getroffen, welche das Leben einer jeder Nutzerin bzw. eines jeden Nutzers beeinflussen. Raoul geht sogar so weit zu behaupten, dass unser Leben in gewisser Weise durch Facebook, Instagram & Co gelenkt wird. Heutzutage werden sehr viele Kaufentscheidungen über Instagram getroffen. In Zukunft sollte dieser Bereich, in den Facebook aktuell 20 Milliarden US-Dollar investiert, aber reguliert werden, so Raoul.

Die Mehrheit unserer Gesellschaft ist sich des hohen Impacts von künstlicher Intelligenz nicht bewusst. 10 Personen entscheiden bei Facebook, was für Auswirkungen diese auf 2 Milliarden Menschen hat. Daten und künstliche Intelligenz sind nicht nur im Marketing relevant, sondern für die gesamte Menschheit. Raoul gibt hierfür ein Beispiel: Unterhält man sich über eine längere Zeitdauer mit einer befreundeten Person über ein gewisses Thema, kommt es nicht selten vor, dass man kurze Zeit später eine Anzeige diesbezüglich auf dem Handy erhält. Oft kommt dann der Verdacht auf, dass wir über unser Telefon abgehört werden. Dem ist aber nicht so: Facebook & Co ist klar, ob das Handy dabei ist oder nicht. Sie wissen, welche Telefone sich in der Nähe befinden und was geliket wurde. Auf Basis dessen wird eine Vorhersage getroffen: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass Person X und Person Y über ein bestimmtes Thema, welches zuvor geliket wurde, sprechen? Wir füttern die Maschinen, die schließlich die Entscheidung für uns treffen, so Raoul. Häufig kommt es auch weiters vor, dass ein bestimmtes Produkt angezeigt wird und man sich fragt, warum man genau Werbung dafür erhält. Einige Monate später wird dann das Produkt gekauft. So steuert also eine Maschine schon Entscheidungen, von denen man selbst noch gar nichts weiß.

Natürlich spüren die in dieser Branche tätigen Unternehmen den ständigen Konkurrenzdruck. Das Apple-Update iOS 14 gewährleistet, dass Facebook und Google weniger Daten für ihre Maschinen erhalten. In anderen Worten: Apple verzögert Daten um Relevanz zu nehmen und Maschinen abzuschwächen. Jonas fügt hinzu, dass sie durch die Aggregation der Daten gewährleisten, dass keine 1:1 Beziehung mehr vorhanden ist.

Er ist weiters davon überzeugt, dass Marketers und Unternehmen für die Zukunft ein tiefergehendes Tech-Verständnis haben müssen, um Herausforderungen meistern zu können. Adapt or die: Tech muss verstanden werden, um eine Umgebung schaffen zu können, die Entscheidungen beeinflusst und Kreativität bietet, die mit der Zielgruppe konform geht. 

Es ist von enorm hoher Wichtigkeit, zu wissen, wie die Zielgruppe tickt, sie eingrenzen zu können und zu evaluieren, wie ein Produkt kommuniziert werden muss, sodass es verstanden wird.

Auch Segmentierung oder in anderen Worten „the lowest hanging fruit“, wie Raoul sie bezeichnet, spielt für den Erfolg eine große Rolle. Jonas hat in der Vergangenheit ein großes deutsches Logistikunternehmen beraten und den Umgang mit Postwurfsendungen optimiert. Durch eine bedachte Auswahl der Zielgruppe, die die Sendungen erhält und ein Verzicht auf das Senden an eine breite Maße, konnte die Conversion Rate auf 5 Prozent gesteigert sowie der Streuverlust reduziert werden. Auch Raoul sieht in der Segmentierung hohes Potential. Auch bei Copecart wurden Segmente eingeführt. So werden beispielsweise verfallene Kundinnen und Kunden identifiziert. Diesen wird Werbung aus der gleichen Kategorie zugesandt, so kommt es zu keinen Streuverlusten.

Sowohl Jonas als auch Raoul sind der Meinung, dass Einzelhändlerinnen und Einzelhändler sowie kleinere Unternehmen oft noch nicht mit der benötigten Technik ausgestattet sind. Copecart bietet KPI an, die Aufschluss über ein breites Spektrum an Themen bieten.

Wenn man es schafft, die Zielgruppe zu verstehen und man die Möglichkeit hat, automatisierte Creatives herzustellen, schafft man es mit einer Investition von 5000 Euro, dass sich der Algorithmus auf Facebook von selbst optimiert. Auf Facebook geht es nicht unbedingt darum, wer das höchste Gebot bieten kann, sondern vielmehr um das gesamte Package. Auch die Frage, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Userin oder ein User mit einer Werbeanzeige interagiert, ist natürlich von Relevanz.

Facebook muss die Waage halten und sowohl spannenden Content für Userinnen und User

anzeigen als auch den Marketers die Möglichkeit bieten, ihre Produkte oder Dienstleistungen zu verkaufen.

In diesem Zusammenhang wird auch das Eisberg-Prinzip genannt: 80 Prozent des Aufwandes fallen auf die Vorbereitung, 20 Prozent auf die Auswertung von Daten. Raoul hat Verständnis für mangelndes Wissen in Bezug auf dieses Verhältnis. Die Verantwortlichen bei Facebook werden nicht von echten Advertisern geschult und schöpfen ihr Wissen rein aus der Theorie.

Der häufigste Fehler in Bezug auf das Marketing bei Facebook ist das zu frühe Abschalten von Anzeigen. Es ist besser, diese länger laufen zu lassen. Im E-Commerce verhält sich das aber anders: Hier ist es notwendig, konsequent neue Creatives zu erzeugen.

In der jetzigen Zeit ist es sehr einfach, sich beispielsweise über Online-Kurse Wissen diesbezüglich anzueignen. Das Streben nach Selbstoptimierung ist dabei auch wichtig. Raoul spricht von der Speed of Implementation: Es ist möglich, in einem Jahr das zu schaffen, was andere in zehn Jahren nicht hinbekommen. In diesem Zusammenhang kritisiert er auch die Tatsache, dass in Deutschland junges Alter oft mit mangelnder Expertise gleichgesetzt wird.

Raoul beschäftigen Daten auch im privaten Umfeld. Er nutzt einen Oura Ring zum Sleeptracking, die App Zero zum Intermedient Fasting sowie eine App zum Tracken des Workouts. Somit nutzt er Daten zur Erfolgskontrolle.

Kapitelmarken
00:00 Intro
00:26 Begrüßung und Vorstellung von Raoul Plickat
02:39 Raoul Plickat über seine Begeisterung für Daten
04:09 Datengetriebene Entscheidungen und Kreativität – miteinander vereinbar?
06:45 Wie Maschinen die Verarbeitung von Daten übernehmen (anhand des Beispiels Facebook)
09:22 Fehlende Regulierungen und der Impact künstlicher Intelligenz
10:43 Wie Maschinen unsere Kaufentscheidungen vorhersagen
14:50 Verzögerte Daten durch iOS 14
16:40 Mangelndes Tech-Verständnis bei Unternehmen und Marketers
18:41 Die Zielgruppe und deren Verhalten verstehen
22:56 Wie eine enger definierte Zielgruppe die Conversion Rate in Bezug auf Postwurfsendungen erhöhen kann
24:55 Das Potential der Segmentierung
27:30 Mangelnde Technik bei Kleinunternehmen
29:40 Optimieren von Facebook-Kampagnen
31:42 Umgang mit Anzeigen bei Facebook
35:23 Balanceakt zwischen spannendem Content und Verkaufsmöglichkeiten
38:11 Was das Eisberg-Prinzip mit Daten zu tun hat
41:30 Die Anzeigedauer von Anzeigen bei Facebook
43:06 Von Selbstoptimierung und Wachstumsschmerzen
44:49 Speed of Implementation und die Wichtigkeit des Mindsets
49:08 Raoul Plickats Umgang mit Daten im Privatleben

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