Laut dem Marktforschungsunternehmen Forrester werden 60 bis 73 Prozent der Daten, die Unternehmen sammeln, aktuell nicht ausgewertet. Mit steigender Anzahl an messbaren Marketing-Kanälen wachsen auch die Datenmengen und die Anforderungen an Werbetreibende. Für führende Unternehmen ist die Entwicklung eigener Analyse- und Experimentations-Tools das Erfolgsrezept für den Wettlauf mit der Konkurrenz. Die kontinuierliche Durchführung von Tests und die Automatisierung der Analyse ist jedoch mit hohem finanziellen und personellen Aufwand verbunden. Vielen Unternehmen fehlen dafür die Ressourcen und Kompetenzen.

Im Marketing-Technologiemarkt reagieren findige Entwickler auf diese Entwicklung mit einer neuen Generation an Marketing-Lösungen, die Gartner als “Augmented Analytics Solutions” bezeichnet und als einen der Top-10 Trends in diesem Jahr identifiziert hat.

Diese Lösungen dienen quasi als Ersatz für den Data Scientist. Sie sind ein virtueller Marketing-Assistent und sollen Daten interpretieren und Handlungsanweisungen ableiten können.

Ein Beispiel für diese neue Marketing-Hilfe ist „Newton“ von der Marketing Intelligence Platform Admetrics. Mit Newton ist es laut Admetrics erstmals möglich, Marketing-Daten automatisiert in tausende Experimente zu zerlegen und diese ständig und parallel nach Risiken und Potentialen zu durchsuchen. Die Lösung ist mit einem Marketing Analytics Tool verbunden und hat Integrationen zu unter anderem diversen DSPs, Facebook und Google Tools, soll aber auch mit individuellen Datenformate umgehen können. Die kontinuierliche Analyse der Daten soll es ermöglichen, Kampagnen während ihrer Laufzeit permanent zu optimieren.

„Im Wesentlichen übernimmt unsere AI Newton viele Teile der Arbeit eines Marketing Analysten. So hat dieser Zeit sich um wesentlichere Dinge zu kümmern. Üblicherweise muss ein Analyst ständig bestehende Kampagnen nach Potentialen und Risiken überwachen, denn es steht ja viel Geld auf dem Spiel“, erklärt Markus Repetschnig, CEO und Co-Founder von Admetrics.

Repetschnig stellt klar, dass es sich beim virtuellen Assistenten nicht nur um ein einfaches Warnsystem handelt, das bei Problemen mit der Kampagne Alarm schlägt. Stattdessen würde die Maschine die verschiedenen Kampagnenbedürfnisse des Advertisers verstehen: „Dieses Verständnis schaffen wir, indem wir speziell auf diese Szenarien trainieren. Gerade beim programmatischen Einkauf von Werbung ist es beispielsweise sehr wichtig, ein Verständnis davon zu haben, dass Handlungsempfehlungen Zielgruppen-Einstellungen beeinflussen können, und speziell welche Möglichkeiten es hier gibt.“

In der Praxis sehen die Handlungsempfehlungen von Newton dann in etwa so aus:

Derzeit gibt es optimierte Modelle für Display und Programmatic Advertising sowie für Social-Media-Plattformen wie Facebook. Modelle für weitere Anwendungsfälle sollen sich bereits in Arbeit befinden. Bleibt abzuwarten, wie sehr sich die Arbeit von Marketing-Experten in Zukunft verändern wird, wenn sie die Überwachung von Kampagnen in die Maschine auslagern können. Assistenten wie Newton können als ein Anfang dieser Entwicklung gesehen werden. Sie bieten schon heute die Möglichkeit, grundlegende Aufgaben zu übernehmen.