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BLOG | KI in der Marktforschung

KI-gestützt Zielgruppen ansprechen

Zielgruppe schlägt Reichweite – Firmen müssen sie dazu genau kennen und mit gezieltem Targeting ansprechen: Zur richtigen Zeit, auf dem richtigen Kanal, mit dem richtigen Look und Wording – und natürlich für das richtige Produkt bzw. Bedürfnis. Welche Rolle künstliche Intelligenz (KI) dabei spielt und spielen kann.

 

 

KI in der Marktforschung

KI kommt im Marketing täglich an unterschiedlichen Stellen einer Customer Journey zum Einsatz: Chatbots, Serviceverbesserung, Nachfrageprognosen und vieles mehr liegt längst in den Händen der KI. Das effiziente Zusammenspiel von menschlichen Fähigkeiten, Smart Data und KI macht zielgenaues Marketing, Targeting, Active Sourcing und Recruiting so einfach wie nie zuvor.

Ein wenig anders sieht es bei der Marktforschung aus, um etwa Personas zu erstellen: Dort ist die KI noch kaum verbreitet, obwohl sie enormes Potenzial besitzt, die Marktforschung schneller und effizienter zu machen, das Targeting zu verbessern und Streuverluste zu vermeiden.
Cookies waren lange das Mittel der Wahl, um Zielgruppen und solche, die es werden sollten, genau bezüglich ihrer Nutzeraktivitäten und-Einstellungen unter die Lupe zu nehmen. Basierend darauf wird dann personalisierte Werbung an die Zielgruppe ausgespielt: Auf den Plattformen, auf denen sie sich häufig tummeln, in der Ansprache, die sich die Zielgruppe wünscht in Wort und (Bewegt-)Bild. Aber: Erstens liefern Cookies nur ein Puzzleteil für das komplexe Bild der Zielgruppe und zweitens rückt die „Cookieless Future“ immer näher, zumindest für Third-Party-Cookies.

Wie bekommt man also als kleines oder mittleres Unternehmen, das keine komplexe Marktforschungsabteilung hat, einfach, schnell und unkompliziert Informationen über Zielgruppen und deren Prioritäten? Sei es für Kunden oder Kandidaten?

Die Antwort ist: Mit Künstlicher Intelligenz. Lernende Algorithmen können in großen Datenmengen Muster und Zusammenhänge erkennen, zum Beispiel zu Demografie, Geografie, Psychografie, Marken- und Produktaffinitäten.

Auch wir beim Persona Institut arbeiten mit Deep Learning für die Erstellung Ihrer Personas: Wir füttern unsere Algorithmen mit Ausgangsdaten vom Unternehmen, das eine Persona bestellt hat (Daten zur Zielgruppe) und suchen so in unserer Datenbank mit 1,5 Mio. Befragten pro Quartal deren statistischen Zwillinge. Das Ergebnis reichert unsere KI dann mit Daten aus repräsentativen Studien an und soziodemografischen Daten vom statistischen Bundesamt, Einwohnermelde- und Standesämtern an. Heraus kommt eine Persona, mit der das auftraggebende Unternehmen je nach Ziel Kandidaten suchen, neue Zielgruppen präzise erschließen oder ein neues Produkt erfolgreich einführen kann. Kund:innen des Persona-Instituts können sogar mit der Persona-Sedcard chatten: Die Datenbasis der Persona geht nach einem Klick auf „Mit XY chatten“ per Schnittstelle an das KI-Sprachmodell „ChatGPT“, das dann in die Rolle der Persona schlüpft und als diese auf Fragen antwortet.

Die vom Persona Institut genutzte KI hat keine Meinung, keinen kulturellen Hintergrund und keine Hintergedanken, sondern spiegelt die Gesellschaft so, wie sie ist. Sie sieht auf einen Blick was ist und setzt Muster miteinander in Zusammenhang. Mit einer ausreichend großen Datenmenge, wie der vom Persona Institut, kann man mit diesem Deep Learning so gut wie jede Zielgruppe darstellen.

Die Vorteile von KI-gestutzter Zielgruppenanalyse liegen dabei auf der Hand:
KI-gestützte Zielgruppenanalysen können in Echtzeit Einblicke in Vorlieben und Konsumverhalten liefern. Sie sind also schneller als jede andere Analysemethode. Unternehmen können so unterschiedliche Gruppen in kürzester Zeit modellieren, segmentieren und bezüglich ihrer Schlüsselkriterien vergleichen. Die Schlüsselkriterien (z.B. Markenvorlieben, Psychometrie, geografische Verteilung, Mediennutzung…) können dabei schnell und agil ausgetauscht werden, um einen immer tieferen Einblick in die Zielgruppe zu bekommen. Mit diesen tieferen Einblicken liefert die KI auch Sub-Segmente, die zur Erfassung genauer Produktzielgruppen dienen.
Heraus kommen KI-erstellte Personas, die Medienplanern genaue Informationen liefern, welche Kanäle für welche Zielgruppe wann mit welchen Inhalten zu bespielen sind, um Erfolg ohne Streuverluste zu haben. Das führt zu einer enormen Effizienzsteigerung in der Kommunikations- und Medienplanung.
Auch bereits vorhandene Personas können wir mit dieser Methode verbessern und um Details anreichern.

Viele Informationen – ein Playbook, eine datenbasierte Persona

Unsere KI durchleuchtet jede Zielgruppe aus verschiedenen Blickwinkeln. So kann sie aus eventuell sehr heterogenen Zielgruppen im Handumdrehen präzise Personas je Kategorie (Demografie, Psychometrie, Interessen…) erstellen – und das alles auf einer einheitlichen Datenbasis. Diese Personas operationalisieren wir beim Persona Institut in einem Persona-Playbook.

Mit den Informationen aus dem Playbook können unsere Kund:innen herausfinden, ob sich bisher genutzte Personas oder Zielgruppen vielleicht überschneiden und somit gegenseitig Werbebudget abgraben. Ist dies der Fall, bietet das Persona Playbook mit seinen präzisen, datenbasierten und segmentierten Personas schon die Lösung. Mit den trennscharfen KI-erstellten und datenbasierten Personas wird das Werbebudget nur noch dort eingesetzt, wo es auch hinsoll. Streuverluste und Doppelbewerbung einzelner Gruppen gehören damit der Vergangenheit an. Ein weiterer Vorteil: Unternehmen haben damit ebenfalls schon ein Tool in der Hand, um sich ins Blickfeld bisher uninteressierter Kunden zu rücken: Man weiß ja nun, wo sie unterwegs sind und was sie bewegt.

Dadurch, dass Deep Learning-KI schnell, agil und wenig personalintensiv einsetzbar ist, können nun auch kleine und mittlere Unternehmen ohne Marktforschungsabteilung oder großes Budget einfach zu effizientem Targeting kommen.
Da die Algorithmen nur Muster suchen und erkennen, und keine Informationen über einzelne Personen sehen oder verarbeiten, bleibt auch der Datenschutz dabei gewährt. Denn: Das Persona Institut erhebt keinerlei Marktforschungsdaten, die einen Schluss auf einzelne Personen zulassen – wie etwa den Namen des Arbeitgebers oder ähnliches.

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