Marketing funktioniert wie ein Pizza-Automat?

Pizza Vending Machine

Let’s Pizza

Du willst dein Marketing automatisieren, Big Data anwenden, Künstliche Intelligenz einsetzen und erwägst die Einführung von Tools wie Adobe oder SAP? Oder du willst dich mit Anbietern wie Blackwood Seven zusammen tun? Weisst du eigentlich was das bedeutet? Solltest du, falls du meinst, du wirfst oben einen Coin (dein Budget) ein und unten kommt eine Pizza (dein Profit) raus.

Automatisierung, was ist das und worum geht es?

Ein Automat ist eine Maschine, so beschreibt es die Wikipedia, die vorbestimmte Abläufe selbsttätig, also automatisch ausführt. Zum Beispiel Pizza backen. Der Begriff Automatik steht für eine Vorrichtung, die einen Vorgang steuert und regelt. Marketing-Automatisierung ist dementsprechend der selbsttätige Ablauf vor allem marktinstrumenteller Vorgänge nach einem festgelegten Plan oder in Bezug auf festgelegte Zustände. Das erledigt eine Maschine, sprich Computer. Dazu benutzt er Algorithmen, also Handlungsvorschriften.

Was sind die wesentlichen Zusammenhänge, die ich kennen muss?

Erstens, der Einsatz von Handlungsvorschriften (also das Know-how) bedeutet dementsprechend die Normierung von Handlungen in einem marketingspezifischen Problemraum, d. h. diese müssen vereinheitlicht und standardisiert werden. Es benötigt also Wissen in Form allgemeingültiger Regeln, Verfahren und Methoden, mit denen Daten und Informationen verarbeitet werden. Zweitens, dieses notwendige Wissen erfordert die Formulierung von Aussagen in einer Wissensbasis. Derartige Aussagen müssen dementsprechend Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge beschreiben. Die allgemeine Form dafür lautet „wenn…, dann…“. Eine derartige Formulierung beinhaltet schließlich Kausalität, die auch mathematisch ausgedrückt werden kann, soweit sich die Informationen in Zahlen ausdrücken lassen (Computer können nur (ver)rechnen, mehr nicht).

Beispiel: Wenn die Zielgruppenaffinität größer Index 150 und wenn die Reichweite im Zielgruppensegment größer 50% und wenn die GRP’s mindestens 300 betragen und wenn der TV-Sender XYZ ist und wenn …., dann ist die Werbeelastizität gleich 1,2.

Welche Ziele sollte ich deshalb verfolgen?

Dein allerwichtigstes Ziel sollte lauten: Checke die Algorithmen, die Handlungsvorschriften oder kurz gesagt die Regeln, die formuliert sind! Und danach: Habe keine Angst vor Algorithmen und der Aussagen- und Prädikatenlogik!

Und jetzt mach dir eine Checkliste:

  • Wie sind die Kausalitäten ermittelt worden? Unter welchen Bedingungen und in welchem Kontext wurde das Knowledge Engineering durchgeführt? Mit welcher Methodik der Wissensakquisition: Mustererkennung aus Vergangenheitsdaten, Neuronale Netzwerke, traditionell als wissenbasiertes KI-System aus Expertenwissen?
  • Ist die Kausalität eigentlich begründet? Welche Ursachen – die unabhängigen Variablen – werden berücksichtigt, um die erwünschten Wirkungen – die abhängigen Variablen – zu erzielen? Sind diese vollständig oder nur näherungsweise? Liegen lediglich Korrelationen vor (du erinnerst dich an das Beispiel der ersten Statistikvorlesung, das mit den Störchen und den Kindsgeburten?) oder auch Regressionen? Sind die Störvariablen berücksichtigt? Lassen sich gar multiple Regressionen berücksichtigen und man kann mit dem Verstand noch nachvollziehen, welche Stellschraube welche Wirkung hat? Und die Algorithmen berücksichtigen sogar hunderte von Variablen?
  • Wie sicher sind die Zusammenhänge zwischen den Ursachen und den Wirkungen, d. h. wie hoch ist die Hypothesenwahrscheinlichkeit? Und wie sicher ist, dass diese Wirkungen auch eintreten, d. h. gibt es Wissen über Eintrittswahrscheinlichkeiten?
  • Welche Kriterien gelten für die Wissensbasis? Ist darin nur sicheres Wissen oder auch vages Wissen enthalten? Ist das zur Lösung des Ausgangsproblems erforderliche prozedurale Wissen, also das Know-how, tiefgehend oder eher flach verarbeitet oder handelt es sich gar um Heuristiken, um Pi-mal-Daumen-Regeln?
  • Welche Theorie steht eigentlich hinter den Algorithmen im Ganzen? Welche alternativen Theorien gibt es?
  • Unter welchen Bedingungen gelten die Theorien und Regeln? Gibt es Beobachtungsprotokolle und haben diese gemessen, was gemessen werden soll (Validität)? Werden diese Beobachtungen beim nächsten Zyklus zum selben Ergebnis kommen (Reliabilität)?

Aus der Finanzwissenschaft weiss man inzwischen, das Affen manchmal die besseren Anleger an der Börse sind. Und Albert Einstein sagte:

Nicht alles was man zählen kann zählt und nicht alles was zählt kann man zählen.

Auch der User, dieses noch immer unbekannte irrationale Wesen, falls es nicht gerade Bots sind, verhält sich nicht nach den Gesetzen von Logik, Schlüssigkeit und Ursache-Wirkung, sondern häufig nach den Gesetzen der Assoziation. Behalte also deinen gesunden Menschenverstand bei und unterliege nicht der Illusion als würde sich alles automatisieren lassen. Naja, vielleicht noch nicht.

10. August 2016 von Thomas
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