Folge 266 – Marketing und Sales

AI Agents – Revolution im Marketing?

Sprecher:

• Robin: Moderator (Robin Heintze)
• Henning: Gast (Markus Wübben)

Robin Heintze: „Ich persönlich stehe dem Hype um künstliche Intelligenz skeptisch gegenüber. Ich denke, dass die altmodische Intelligenz ziemlich gut funktioniert. Das hat Charlie Manga gesagt, der kongeniale Partner von dem legendären Warren Buffett. Heute spreche ich mit jemanden, der das sicherlich anders seht. Liebe Hörerin, liebe Hörer, ich bin Robin Heintze, Mitgründer und Geschäftsführer der Online-Marketing-Agentur More Fire. Bei mir ist heute Markus Wübben. Markus ist CRM-Berater und auch sicherlich den ein oder anderen bekannt als Gründer von Cross Engage. So, lieber Markus, vielen Dank, dass du dir die Zeit nimmst.“

Markus Wübben: „Ja, moin Robin, danke, dass ich dabei sein darf.“

Robin Heintze: „Ja, Markus, altmodisch Intelligenz funktioniert doch noch ausreichend gut oder wie siehst du das?“

Markus Wübben: „Die funktioniert auch ausreichend gut, aber ich glaube, wir können uns da ein bisschen auf Steroids setzen, denn wir, ich weiß nicht, wie du das, wie du das hast, ob du immer super produktiv bist, immer super kreativ bin. Manchmal brauche ich schon mal einen kleinen Schubser in die Seite und da hilft mir gerade die künstliche Intelligenz doch sehr. Von daher würde ich sagen, das gibt nicht das eine, sondern das andere, für mich ist es, ich ich verlängere einfach mein natürliches Verständnis von der Welt, sage ich mal so und ich weiß natürlich auch nicht bei weitem nicht alles, ich weiß viel weniger Dinge, als ich weiß und da kann die KI schon echt helfen, von daher glaube ich an die Kraft des menschlichen Gehirnes und die brauchen wir auch gerade in Zeiten von KI, aber ich glaube, da ist ein Potenzial da drin, dass uns allen das Leben echt viel viel einfacher machen wird.“

Robin Heintze: „Das ist eine sehr diplomatische Antwort, hinter der ich mich auch auf jeden Fall versammeln kann. So, wir haben hier im Podcast schon der an der ein oder anderen Stelle sehr viel über generative KI gesprochen. Es war, ich meine, ChatGPT, so die Public Version ist jetzt schon ein bisschen länger online. Es startete mit dem ganzen Thema Content Creation ja sehr stark. So, auf einmal haben alle ihre LinkedIn-Beiträge schreiben lassen, hat das Internet nicht unbedingt besser gemacht aus meiner Sicht. Ähm und auch auch wenn ich das im Operativen noch nicht so sehr sehe, wie ich das gerne hätte, würde ich gerne mit dir darüber sprechen, wie wir weitergehen können, weil so Content kreieren, Bilder kreieren und sowas, also bei bei Texten sind wir, glaube ich, schon relativ weit, bei Bildern sieht man jetzt so langsam, was da noch kommen wird, aber ich würde gerne noch so einen Schritt weitergehen, damit wir im Marketing mehr rausholen können, weil nur einfach Content on Steroids erstellen, das macht das Web nicht besser und das macht unser Marketing nicht besser. Wie kriegen wir das hin?“

Markus Wübben: „Ja, also ich teile erstmal total deine deine Sicht. Wir sind ja alle irgendwie auf diesem Content Hype drauf gesprungen und was wir dann gesehen haben, ist, dass wir überall so durchschnittlichen Content gesehen haben, ja? Also Mediocracy is for free, wie man so schön sagt jetzt, ja? Das das kann irgendwie jeder. Aber am Ende des Tages ist das ja nur die erste Welle gewesen. Wir haben einfach so, dass ich vergleiche das so mit Zeiten, wo so das mobile Internet gekommen ist. Ich, das war so vor, was ich nicht etwas über 20 Jahren, 25 Jahren, da waren so die ersten, kam so die ersten mobilen Internets raus. Ich glaube, das war auch in Japan gab es ein eigenes Internet für mobile Internets, so eine geschlossene Plattform war das und es war die auf der Suche, man wusste irgendwie, da ist Potenzial und das war irgendwie auch faszinierend, dass die Mobiltelefone verbunden war, aber keiner konnte sich ein Apple iPhone vorstellen. Keiner konnte sich Google Maps vorstellen, keiner konnte sich ein Social Network vorstellen. Ja, und wenn wir jetzt drüber nachdenken, denken wir so, boah, das ist ja unfassbar, wie kann man denn da nicht drauf kommen? Und damals war es wirklich die Suche nach der Killer Applikation und keiner ist da drauf gekommen. Und an der Stelle sind wir gerade auch. Ja, wir sehen, also es gibt diese neuen Möglichkeiten, aber wir müssen einfach unser Denken ein bisschen anpassen, wie wir mit diesen Systemen zusammenarbeiten und dann muss es natürlich auch technische Innovationen geben, damit diese Innovation dann wirklich ähm sagen wir mal, uns noch mehr helfen, außer durchschnittlichen Content zu kreieren. Was meine ich denn eigentlich damit? Vielleicht erzähle ich mal aus der Historie, vielleicht aus Cross Engage, was wir da für für Themen hatten. Also ich komme aus der Zeit, ich habe ganz früher habe ich mal bei Rocket Internet die CRM Abteilung mit aufgebaut. so weltweit. Rocket hat für den, die es nicht mehr kennen, wir haben ganz viele Firmen geholfen zu entweder gegründet oder oder oder mit mit mit unterstützt, wie Zalando, das haben wir auf der ganzen Welt gemacht, von Südamerika, Asien, also Dutzende von Companies, die diesem selben Modell gefolgt sind und da habe ich die CRM Abteilung mit aufgebaut und da war das Thema, dass wir unheimlich wenig Daten hatten, ja und da kam dann so Newsletter raus, Mann, Frau getrennt mit irgendwie einmal die Woche, ja, wir haben dann jeden Tag was rausgesendet und irgendwie war das nicht besonders gut personalisiert, es war nicht besonders gut getargetet und warum war das Thema so? Das habe ich mir damals angeschaut, ich dachte, Mensch, das sind ja die Daten. Ja, wenn wir mehr Daten im CRM hätten, so, dann können wir das ja machen und so, so auf auf dieser Idee habe ich quasi dann eine Customer Data Plattform gebaut. Wir müssen irgendwie die Daten näher an die Marketer bringen. Und da sind wir mit gestartet und da sind wir in den Markt reingegangen und auf einmal war nicht mehr die Frage, was machen wir denn, also wir können das nicht machen, sondern wir haben jetzt so viele Daten, ich weiß gar nicht mehr, was ich machen soll. Was schicke ich denn jetzt dem Robin? Welche Kampagne schicke ich dem denn und wie personalisiere ich das denn auf der auf der Einzelkundenebene und wie baue ich denn meine Journeys auf? Und auf einmal haben wir gesehen, dass obwohl du sozusagen unheimlich viele Möglichkeiten hast, viele Menschen, die im CRM gearbeitet haben, am Ende des Tages überfordert waren mit der Anzahl an Entscheidungen, die getroffen werden müssen und dann auch ausgeführt werden müssen. Und das ist das, was uns die neue KI-Welle eigentlich bringt, nämlich im ganz konkreten dieses Buzzword AI Agents oder KI-Agenten. Die bringen uns die Möglichkeit, dass wir nicht mehr mir nur in SARS quasi oder in den Tools, die wir haben, einen Werkzeugkoffer haben, sondern wir kriegen gleich den Handwerker dazu. Was heißt das eigentlich? Ja, was heißt das eigentlich? Also, nehmen wir mal ein Thema an von unterschiedlichen Kampagnen, Kampagnenorchestrierung. War immer so die Frage, welche Kampagne soll denn jetzt eigentlich der Robin bekommen? Ich habe zehn mögliche. Wie entscheide ich denn das eigentlich? Das war immer ein Thema, da wurde immer ganz einfach priorisiert, gesagt, na ja, nehmen wir die, die wir für uns am wichtigsten, die wir denken, die am wichtigsten ist, aber eigentlich war die Komplexität immer sehr reduziert, weil es unheimlich viele Tasks sind, die wir in der Kampagne haben. Mit der neuen Welt, mit den KI-Agenten wird das ein Agent entscheiden. Und das ist das Interessante. Wir werden also selber sich überlegen, was ist denn der Robin, wie hat er sich verhalten, was hat er an Kampagnen vorher bekommen und welche sollte ich jetzt rausschicken? Und nicht nur, dass er eine Empfehlung macht, sondern dieser KI-Agent, der führt das dann auch aus. Und das ist natürlich auf einer ganz anderen Ebene. Auf einmal können wir wirklich in dieses ganze Thema eins zu eins Marketing reingehen, denn Content, also es war, wenn du sagst, ne, von dem Trend zu segmentbasierten CRM hin zu eins zu eins Marketing, was waren denn immer die Hürden? Hürden bei einerseits Content. Das haben wir ja irgendwie ein bisschen, also, ne, ein bisschen gelöst, sage ich das sage ich dazu, da sind wir auch noch nicht überall da. Aber es sind ja diese ganzen komplexen Schritte, die wir dahinter haben. Und das und das wird sich jetzt ändern, sozusagen über diese KI-Agenten. Das heißt, es wird das Leben der CRM Manager wesentlich einfacher und schneller machen und du kannst dich auf andere Dinge konzentrieren. Du musst nicht mehr die wollen, also die Eierlegende Wollmilchsau sein, die irgendwie SQL kann und und und und Analyse kann und dann auch kreativ denken kann und gut schreiben kann, sondern du musst am Ende des Tages und das vielleicht zum Rückschluss, den du eingang sagtest, die Ergebnisse kontrollieren und die richtigen Leitplanken den KIs setzen und in den Zügen muss man denken und so ist auch die Kombination quasi zwischen dem eigenen Gehirn und dem Gehirn der KI zu sehen. Wir müssen da im Zusammenspiel arbeiten. Und das ist das, was sich ändern wird. Weg vom Werkzeugkasten hin zu, du hast eine Instanz, also deine KI-Agenten, der für dich Dinge ausführt, nach deinen nach deinem Gusto. Und das ist schon, das ist schon verrückt.“

Robin Heintze: „Ja. Wann, wann hast du Cross Engage gegründet? Wie lange ist das her?“

Markus Wübben: „2015. 2015, 2014 mit sozusagen mit den Prototypen begonnen und dann 2015 gegründet.“

Robin Heintze: „Guckst du dann manchmal jetzt so wehmütig zurück, dass er 2015 ja jetzt 10 Jahre, guckst du dann wehmütig zurück und sagst, boah, hätten wir damals das Potenzial von AI, wirklich von von den Modellen gehabt, was hätten wir da für geiles Zeug machen können?“

Markus Wübben: „Ja, ich sag dir, das schmerzt richtig, denn am Ende des Tages unsere Vision war immer den Assistenten für den Marketer zu bauen. Also wir haben ja genau diese Anfragen bekommen, wir haben diese Kampagnen, wie orchestrieren wir Kampagnen, wie automatisieren wir die Segmentierung, wie können wir denn wirklich eins zu eins personalisieren? Und ich habe immer von diesem Assistenten zum für den Marketer geträumt, ja, das war immer so eine wilde Idee, wie sollen wir das denn umsetzen und in der Tat, wir hatten halt keine LLMs, was wir hatten, waren Predictive Analyse Analysen, ne? Wir konnten also das klassische Machine Learning, das hatten wir zur Verfügung und da konnte ich sagen, der Robin hat eine Custom Lifetime Value von 300 €, der wird wahrscheinlich in den nächsten zwei Wochen irgendwo in der Warenkategorie kaufen, der braucht keinen Coupon. Aber du hast halt, das sind immer noch einzelne Informationen, das sind intelligente Informationen, ja, aber das ist halt nicht zusammen, dass du den Marketer sagst, ich gebe dir jetzt die Empfehlung, der Robin sollte morgen diese Kampagne kriegen und zwar um 9 Uhr mit dieser Personalisierung und das ist total eingebettet in seine komplette Customer Journey. Das hätte ich so gerne gehabt, das haben wir aber nicht gehabt. Das ist die eine Sache, ne? Also, was ist eigentlich, was ist eigentlich funktional in Cross Engage, was ist denn in der Plattform drin gewesen? Das wäre eine ganz andere Art gewesen, mit dem Kunden auch zu sprechen, den User. Das war immer meine Vision zu sagen, du logst dich ein und dann steht da, hi Markus, guten Morgen, heute hast haben wir die Aufgabe, diese fünf Challenges zusammen zu lösen, ja? Wir haben hier fünf Segmente. Ich mache dir die gebe die Empfehlung Segment 1, machen wir das, Segment 2, machen wir das, Segment 3, machen wir das. Was, wie wollen wir das zu tun? Das war immer so die Vision. Was war es in Realität? Ja, da waren viele Segmente aufgelistet, ja, du konntest das alles beobachten, aber du musstest immer noch die Entscheidung selber treffen. Und dann ist es so, wer kann diese Entscheidung eigentlich selber treffen? Das war gar nicht so ganz trivial. Das ist einmal auf der Produktseite. Auf der Entwicklungsseite ist das total verrückt. Ich hätte wesentlich, sagen wesentlich weniger Developer gebraucht, wesentlich weniger organisatorische Komplexität, wenn du dir das mal anguckst, was es jetzt gibt in Sachen Wing Surf oder AI, die nutze ich auch, das sind so Plattformen, wo du Code mit generieren kannst und zwar sage ich, ich möchte gerne eine Applikation haben, die irgendwie XY macht, dann läuft dieses Ding los und spricht mit dir, während es den Code generiert. Das ist der absolute Wahnsinn, wie schnell man Prototypen bauen kann. Das ist total verrückt, wie schnell man auf Resultate kommt. Das ist also wirklich irre und dasselbe ist kannst du natürlich dann auch über die ganzen Abteilungen bringen, von Marketing, ja, bis hin zu HR und und und und und das ist also wird eine komplett andere Company, also anders anders die Company aufgebaut, ganz ganz anders, ganz weniger Komplexität auf der organisatorischen Ebene und das wäre schon auch toll gewesen, aber produktseitig war es immer die Version Assistant to the Marketer.“

Robin Heintze: „Ja, bevor wir jetzt hier noch weiter in in Erinnerung schwelgen oder wie wie hatte der große Lothar Matthäus doch gesagt, wäre, wäre Fahrradkette. So, jetzt jetzt sind wir hier, jetzt haben wir die Möglichkeiten bzw. sie sind zum Greifen nah. Das heißt diesen diesen Assistenten für den Marketer kann sich jetzt jeder fast selber bauen, theoretisch. So, wenn wir wenn wir jetzt anschauen, was da an Funktionalitäten irgendwo jetzt schon auch frei verfügbar, zum Teil kostenlos, zum Teil sehr kostengünstig da sind, das heißt, wir können die Agenten zum Teil nutzen, wir können sie zum Teil ja auch einfach selber bauen und miteinander verknüpfen, so dass ich mir meinen eigenen Assistenten baue. So. Das mal so in der Theorie. Wie komme ich da in der Praxis weiter? Weil ich glaube, jeder von uns hätte das ganz gerne, dass wir sagen, so wir stehen nicht mehr im Maschinenraum, wir sind nicht mehr selber der Handwerker im Marketing. Wir sind auch vielleicht noch nicht mal mehr irgendwie der der Bauleiter, das Werkzeug wollen wir sowieso nicht sein, sondern vielleicht halt wirklich, dass wir eher in die na doch Bauleiter, Architektenrolle gehen und einfach sagen so, sag mal, wie läuft es auf der Baustelle? Was ist deine Empfehlung, was sollen wir machen? So und in diese Ebene wollen wir ja irgendwo reinrutschen, damit wir bei dieser Komplexität, mit der wir ja im Markt irgendwo konfrontiert sind, durch die vielen Kanäle, durch die vielen Touchpoints, durch auch viel Unsicherheit, weil das Thema Tracking halt komplexer geworden ist. So, wir wollen jetzt weniger Entscheidungen selber treffen müssen, sondern nur noch die großen wichtigen und die sollen uns vorbereitet werden. Wie komme ich da jetzt hin? Wie würdest du vorgehen?“

Markus Wübben: „Ja, also erstmal gute Nachrichten, ich glaube, wir müssen nicht unsere Agenten selber bauen. die großen Companies gehen jetzt auch da rein, also die Salesforce z.B. hat die Agent Force gelauncht, ne? Also es geht genau in die Richtung hin, diese Produkte werden den Nutzern jetzt zur Verfügung gestellt. Ich ein Unternehmen, was ich total spannend finde aus Deutschland ist Bird View, die CM-Agent für B2C E-Commerce Retention Marketing am Ende des Tages, ja? Und was die z.B. machen ist, die nehmen das Problem der des Journey Aufbaus. In CM hast du immer so Flowcharts und Customer Journeys, die du da modellieren musst, hat eine E-Mail geklickt, dann warten wir zwei Tage und dann schicken wir mal die eine oder die andere Variante raus und gucken wir, ob er dann geklickt hat. Wenn er nicht gekauft hat, schicken wir einen Coupon. So, dieses ganze Aufbauen, das z.B. eliminieren die komplett. Du musst keine Flowcharts mehr aufbauen. Das ist ein riesen Thema gewesen oder ein anderes Thema, was sie lösen ist Product Recommendation, also Produktfeeds, ne, aus denen wir dann so Recommendations, wenn wir sagen, der Robin hat X gekauft, das wollen wir ein neues Produkt empfehlen, kannst basieren ja immer auf diesen Produktfeeds, die wir im System haben. Die lösen das ganz clever, die nutzen frei verfügbare Daten LLMs um Product Recommendations zu machen. Also ganz anders, du hast viel größere Datenmengen und dann entscheidet quasi das System selber, welches Produkt das hat oder eine Warenkorbbrecher E-Mail. Ich will einfach noch mal die Use Cases, was da schon alles drin ist. Kennst du das, wenn früher drin war, hey Robin, du hast hier irgendwie das Produkt im Warenkorb. Es war ja total boring, ne? Du wirst ja nur dran erinnern. Was die machen ist, die nehmen das Produkt und betten das und generieren dann einen Text, was zu diesem Produkt passt und den anderen Produkten, die du vorher mal gekauft hast und wie passen die eigentlich ineinander und warum ist das eigentlich ein super Kauf zusammen? Alles automatisiert über eine LLM. Also diese Sachen, die kommen jetzt und ich glaube nicht, dass das Thema ist, dass es kommt, sondern das andere Thema ist, ich man muss sich damit auseinandersetzen und man muss dem System vertrauen und seine Arbeitsweise etwas anpassen. Also, ich merke das bei mir selber, ich muss immer noch jeden Tag überlegen, ähm, wenn ich ein neues Thema angehe, kann ich das nicht mit KI lösen? Oder mache ich das beim alten händischen Weg? Und das ist eher das Thema. Also gute Nachrichten, das wird kommen, die ganzen Tools werden diese Sachen jetzt drin haben, dann muss ich, glaube ich, damit auseinandersetzen, wie das funktioniert und welche Verantwortlichkeiten hat, ändert sich eigentlich die Rolle, die man hat. Das ist eher eher das Thema. Von daher und letztendlich geht es dann bei den großen, ich glaube, das haben wir bei Klarna gesehen. Klarna hat ja gesagt, dass sie Salesforce rausgeworfen haben, ne? Wenn du natürlich so eine Organisation bist, dann kannst du dir das auch bauen, ja, aber das war früher schon immer so ein bisschen die Überlegung, baust du dir selber dein Marketing Stack, ja, das haben wir mit Zalandos der Welt gemacht und die Ottos und weiß der Geier was, also die großen, aber bei den kleineren Unternehmen ist das, musst du irgendwas out of the box nehmen, ja und von daher ändert sich aus der Perspektive erstmal nichts, die Sachen werden kommen, aber man muss den Vertrauen.“

Robin Heintze: „Ja, du hast vorhin ganz beiläufig den Satz gesagt, kann ich das mit KI lösen oder so Gedanken Spiel, was weil bei dir immer kommt und das ist auch so, wer bis jetzt nichts mitgenommen hat aus dem Podcast, was ich mir gar nicht vorstellen kann, nehmt bitte diesen Satz mit. Also einfach so bei allen Sachen, die ihr repetitiv macht oder die bei euch Leute im Team repetitiv machen, schaut da einfach mal drauf, geht mal einen Schritt zurück und sagt, muss das wirklich jetzt gerade noch ein Mensch machen? Nicht um die Person arbeitslos zu machen, sondern einfach zu gucken, kann man das nicht cleverer lösen? Kann ich das mit einer 80, 90prozentigen Qualität nicht automatisieren, von der KI machen lassen und da gibt es aus meiner Sicht, also, wenn ich bei uns durch die Organisation gehe, haben wir da schon eine ganze Menge an Themen, wo wir schon dran sind, um einfach zu gucken, wie können wir das automatisieren? Und ich sage gerade in 80 90 % Qualität, wir sehen auch Sachen, wo wir es mit einer KI in 120 % Qualität quasi hinkriegen. Also, nehmt diese Frage immer mit und guckt dann, weil kann man da nicht irgendwelche Agents, die es schon gibt, nutzen in den Systemen, die ihr habt. Ansonsten einfach auch mal danach schauen, weil es gibt viele Sachen, die schon gebaut worden sind. Ihr braucht das Rad da nicht neu erfinden und ähm macht, ihr müsst diesen Weg gehen, weil der Wettbewerb wird den sonst irgendwann gehen und dann haben sie den Wettbewerbsvorteil und das wollt ihr ja nicht.“

Markus Wübben: „Ja, absolut. Also auch am Ende des Tages auch für CM-Abteilungen. Ich komme ja viel aus dem CM, die waren ganz häufig so understaffed, da waren eigentlich häufig viel zu wenig Leute drin, so dass sie gerade mit ihrem Newsletter, das war immer ein Thema, so ein Thema wie, oh, wir brauchen noch eine Kampagne, wir müssen ja noch eine Abverkaufskampagne machen. Ganz schwierig, ja, wir kriegen den Content nicht mehr produziert, dafür jetzt noch diese Woche, das war ja früher ein Thema Content dann wirklich dazu produzieren, dann das Targeting, wie wollen wir das einbauen? Boah, dann hat das, dann haben da die Abteilungen mal wirklich gerödelt, ja? Wenn du einen Agenten hast, dann kannst du den einfach sagen, welche Zielgruppe wäre jetzt dafür für diese Kampagne eigentlich der prädestiniert. Wie generieren wir den Content, wie senden wir das aus? Das wird dann irgendwann der Agent machen. Das heißt, du hast einen ganz anderen ganz anderen Stresslevel, du kannst dann eher auf die Orchestrierung gucken. Und das ist das Interessante, wie hängt das alles miteinander zusammen? Und ich glaube sogar, dass wir nicht 80 90 % kriegen, sondern wir kriegen immer 120 %, weil du bist so viel schneller in diesen ersten 80 % um dann noch mal zu kontrollieren, zu sagen, ah, nee, das hätte ich doch noch mal ein bisschen anders. Und das sind sozusagen diese Guardrails, die man dann diesen Agenten gibt und sagt, probier es noch mal, aber diesmal ein bisschen mehr in diese Richtung oder diese diese Richtung. Und das ist doch total spannend, weil während dann der Agent Rödel, machst du schon wieder das nächste Thema, kommst du schon wieder auf die nächste kreative Idee. Und darum glaube ich, dass Agenten uns wirklich aus diesem Sumpf rausholen, in dem wir in den letzten 10, 15 Jahren gekommen sind und das ist das eigentlich dieses positive Datengetriebene Marketing, aber es ist auch so komplex gewesen und so tief gewesen und so viele Möglichkeiten, dass das auch nicht ganz trivial war, so zu lösen und und und und die Rollenbeschreibungen, wenn du ein Marketer vor 15 Jahren gesehen hast versus heute, ist ja völlig anderer, völlig anderer Typ auch, den du da sozusagen brauchst. Wir hatten bei Rocket hatten wir eine Mathematiker im, ne, im Acquisition, die dann da, ne, also welche welche Kaks kann ich denn bezahlen, wie viel gebe ich denn, also es war verrückt, was sie da gerechnet haben sozusagen. Und ich glaube, wir kommen dadurch wieder ein Stück weiter zurück zu unserer Kreativität. Und ich glaube, das ist was, was was was wir dann auch brauchen, um von, ne, Mediocracy is for free now, hin zu wieder zu richtig guten Ideen zu kommen, weil was ist denn immer das Thema, was uns davon abhält, ist in der Regel die Zeit. Gibt so viele kreative Köpfe, aber ist die Zeit und wir können uns nicht fokussieren, sondern wir sind mit den Ops beschäftigt und das ist einfach dieser Obskiller KI-Agent. Ja, also von Möglichkeit, ich könnte jetzt was machen, hin zu Outcome und das ist einfach total spannend.“

Robin Heintze: „Ähm, was mir gerade eingefallen ist, wir müssen noch mal kurz einen Schritt zurück machen, nämlich, wir reden die ganze Zeit über KI-Agenten. Jetzt sagen wir vielleicht Leute, sagen wir, was sind denn eigentlich diese KI-Agenten? So, äh wenn du dazu gehörst, danke, dass du die letzten 20 Minuten tapfer zugehört hast. Ich hoffe, da war trotzdem was dabei. Markus, wie würdest du eigentlich einen KI-Agenten definieren?“

Markus Wübben: „Ja, eine KI-Agenten Agent, ist in der Tat, ich dachte, wir haben ja tief drin. Aber es ist ja auch gut schön. Von daher entschuldigt, liebe Zuhörer und Zuhörer. Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das selbstständig Entscheidungen trifft und diese auch ausführt. Im Wesentlichen, wenn man sich das so einer Software vorstellt, Software as a Service, wie man das so kennt, wenn ihr sagt Salesforce oder so da gehabt als Installation habt, dann habt ihr ganz viele Möglichkeiten und so ein KI Agent, der bringt euch zum Outcome. Also, das ist der Unterschied. Nehmen wir mal so ein, nehmen wir mal irgendwie so ein so ein Hubspot und ein 11XAI. 11XAI ist ein ein ein Sales Agent. Was macht dieses Ding? Dieses Ding hat Zugriff auf auf Kundendaten, aber es besorgt dir selber Calls, also Gespräche, Customer Calls. Ja, es schreibt also selber Leads an, verhandelt mit denen, macht mit denen Termin aus und im Zweifels kann es sogar mit dem mit den mit den ersten mit den Kunden im Erstgespräch führen. Also total verrückt. Also von, ich habe die Möglichkeit, das alles zu verhandeln, ich habe den Termin zu vereinbaren und anzuschreiben, hinzu, der Agent macht das. Und das ist schon verrückt und ist ein weiter Weg, aber das ist im Wesentlichen der Unterschied. Wir kommen von, ich habe die Möglichkeit hinzu, ich habe den Outcome. Und das machen Agenten, also sie und vor allen Dingen, was das Ganze enabled hat, war diese ganze Sprachgeschichte. Also wir können auf einmal mit menschlichem Text arbeiten, Zusammenfassungen bringen, Analysen zusammenfassen, Analysen generieren, Empfehlungen generieren, das ist alles nicht mehr so hartcodiert, wie das früher war, wenn X, dann Y, sondern das passiert durch diese menschliche Sprache und das ist am Ende des Tages ist ein Agent, ja, also selber Reasoning, ja und dann und dann einfach was ausführen.“

Robin Heintze: „So, wunderbar, jetzt haben wir den Schritt zurück gemacht, jetzt gehen wir wieder tiefer rein. Ähm, du hast das Thema Segmentierung angesprochen und das finde ich halt auch ein extrem spannendes. Wir sehen das halt bei unseren E-Commerce Kunden vor allem, da ist die Herausforderung halt einfach noch mal größer, weil einfach die Anzahl der Datenpunkte und auch die Anzahl der Kontakte, die zur Verfügung stehen, plus die Anzahl der möglichen Dinge, die wir mit denen machen können, also das heißt Produktempfehlungen machen, etc. viel größer sind als bei dem B2B und wenn du jetzt z.B. sagst, so ein Hubspot, dass das Calls generiert, ganz anderer Use Case. Gehen wir mal in den Bereich E-Mail Marketing und Segmentierung. Wie kann das konkret aussehen? Wie wie kann ich da konkret vorgehen und vor allem auch, wenn ich vielleicht auch ein System habe, was jetzt noch nicht irgendwie mir mir eigene Möglichkeiten deiner Segmentierung dann auf KI-Basis bietet.“

Markus Wübben: „Ja, genau. Also was gibt’s eigentlich so zwei Themen, die man, wenn man noch gar nichts hat angehen kann. Das eine ist, dass man erstmal aus seinen Daten etwas mehr macht, das ist dieses Prädiktive Analyse. Also, zu sagen, man hat so Rohdaten, ja und sagt, der Robin war, das hat man so viel Daten da drin. Der Robin war achtmal auf der der auf der T-Shirt Kategorie und der war irgendwie zweimal auf der Schuh Kategorie, das sind ja so Rohdaten. Das erste, was man machen kann, ist das mal mit KI zu berechnen, was sind eigentlich Warengruppen Präferenzen, was wird er also als nächstes sozusagen von dem von dem Robin benutzt. Da hat man zumindest schon mal ein paar mehr Insights. Man weiß, wie viel ist der Wert, man kann diese, wann wird er wieder was kaufen, wann hat er einen Coupon? Und diese Dinge kann man berechnen, das ist klassische prädiktive Marketing. Aber das andere, was man machen kann, ist, man kann sich sozusagen auch einen eigenen GPT schreiben und sagen, ich bin diese und diese Company, ja, ich habe diese und diese Zielgruppe, die einen bestimmten Verlauf hat, ja, und dann kann man die ganze Kontakthistorie reinlegen, wann, ne, wann wurde das letzte Mal diese Kunde angeschrieben, wirklich auf Rohbasis, ne, das Ganze da reinzugeben und dann ChatGPT zu fragen, sag mal, welche Segmente siehst du denn da eigentlich? Und das ist das erste, was man machen kann, eine Inspiration zu bekommen, hat man eigentlich Segmente immer mal übersehen? Das ist so das erste, wenn man gar nicht nur einen Agenten da drin hat, sondern einfach mal seine eigenen Beschreibungen zu haben, seine eigenen Segmentierungen reinzuladen, das Business reinzuladen und dann zu sagen, was siehst du denn noch eigentlich für für Segmente, die wir da haben? Und schwupp, haben wir zumindest schon mal eine Empfehlung und zu gucken, können wir da nicht ein bisschen komplexer reingehen, weil das habe ich immer als großes Thema gesehen. Es gab so zwei Gruppen von von Nutzern unseres Software bei Cross Engage. Der eine, das waren so oft ein bisschen technischer unterwegs, die haben das System wirklich bis ans Limit gebracht, weil die gesehen haben, boah, ich kann so viel Segmentierung, ich bin da so, wir hatten wirklich tiefe Datenpunkte mit den predictive Analytics da drin und die sind rein und die anderen haben wesentlich nichts anderes gemacht, wie ein als als sie ein Mailchip gemacht haben. Und da habe ich mir was gefragt, was ist denn da der, was ist denn da der Punkt? Und der Punkt ist einfach ganz häufig Inspiration, wieder aus Zeitdruck gar nicht, dass sie nicht intelligent sind oder so oft ganz einfach aus Zeitdruck. Und da ist einer bei der Segmentierung, prüft die Segmentierung, hast du die richtigen Segmente oder gibt’s nicht auch weitere Segmente und wie kann man die bilden? Und dann geht’s auch weiter, Segmentierung hat ja ganz viel mit Orchestrierung zu tun. Also, überschneiden sich eigentlich Segmente, kriegt der Robin jetzt fünf Kampagnen am Tag und wenn er fünf Kampagnen am Tag kriegt, wie weiß ChatGPT, welche sollte er denn am besten bekommen gegeben seiner Kontakthistorie. Das kann man jetzt alles schon sozusagen auch extern machen. Klar, das ist noch händische Arbeit, aber man kommt einen ganzen Schritt weiter, wenn man erstmal überhaupt gar nichts hat. Genau. Damit würde ich so im Thema Segmentierung starten.“

Robin Heintze: „Mm. Ja, finde ich einen sehr guten, sehr pragmatischen Ansatz, da halt auch zu sagen, wenn wir nicht unbedingt da wirklich ähm die Top-Notch-Systeme haben, die uns das irgendwie dann schon halt eben alles machen können, einfach da auch ein bisschen hemdsärmlich reingehen, machen ein Custom GPT und füttert das mit deinen Informationen und nutze es als Sperringpartner für neue Ideen oder auch dieses Thema Priorisierung von Segmenten, wenn die sich halt überlagern, einfach zu sagen, ja, ähm so die Segment Damen Herren, sag ich mal als Kategorie, ähm so, ist das jetzt wichtiger als die bestimmte Produktkategorie oder ist es jemand, der immer Aktionsware am Black Friday kauft, dann muss ich das halt bevorzugen. Also, dass du da einfach dir auch mal eine zusätzliche Meinung mit reinholst.“

Markus Wübben: „Genau, das zu machen und auch das große Thema Kampagnenanalyse. Das wir machen, ist ganz häufig Individual Kampagnenanalyse. Wir schauen uns an, wie ist eine Kampagne gelaufen, was hatten wir für Kosten, was haben wir eigentlich für Umsätze gemacht, ne? Das zu machen, aber wir haben ja ganz häufig mehrere Kampagnen laufen und die beeinflussen sich ja auch. Das mal in ChatGPT als Kampagnenanalyse reinzugeben und zu sagen, wir haben, das ist der Ablauf dieser Kampagnen, das ist die Performance, die die gehabt haben, so hängen die Segmentierungen miteinander zusammen, schau doch mal, liebes ChatGPT, sind da, haben wir da Überschneidungen, verlieren wir da Effizienzen, fallen dir Muster auf, ja, z.B. am Dienstag läuft die Warenkorb immer richtig schlecht, wenn am Sonntag davor eine Facebook-Kampagne war, die irgendwie einen Coupon hatte. Das triffst, das siehst du sonst nicht. Da musst du als Analytiker richtig tief rein Hypothesen testen und das kann jetzt einfach diese ChatGPTs mit auch mit diesen Reasoning Modellen schon echt verrückt, ne? Die sind, die können ja auf Doktorantenlevel Mathematikprobleme lösen. Das muss man also ist ja verrückt. Das heißt, wenn man das richtige Prompting hat und das ist ein Thema, das richtige Prompting hat und darum ist es total toll auch einfach mal damit zu beginnen, das muss man nämlich lernen, das richtige Prompting, dann kommen da Infos raus, das braucht ihr noch gar nicht in eurer Software drin drin zu haben, sondern ihr kriegt so viel Informationen aus ChatGPT schon raus, das bringt euer, das bringt das wirklich aus nächste Level. Ich hatte einen Roundtable bei der Marketing Börse, da hat der Christoph Shimanski von Prematch, der hat das auch erzählt, wie quasi Kampagnenanalyse über ChatGPT machen. Ja, haben den Custom GPT gebaut, packen ihm alle Kampagnen rein und versuchen dann Muster zu erkennen, in welche andere eine oder andere Richtung das geht. Das musst du, du brauchst keine BI Abteilung mehr dafür. Du musst nur richtig prompten. Und das ist, glaube ich, auch hier der der Punkt. Man muss Vertrauen kriegen und wissen, wie dieses System funktioniert und dann braucht man noch nicht, muss man jetzt nicht als erstes ein Infrastrukturprojekt machen und die komplette Agent Force für die nächsten drei Jahre aussetzen, sondern ein Gefühl zu bekommen, wie das eigentlich alles funktioniert und dann kommt man so von Stein und dann sieht man, wie das immer weitergeht. Ähm genau. So, so will ich daran gehen.“

Robin Heintze: „Ich fand das Thema Kampagnenanalyse auch total spannend. bevor wir da du hast gerade das Thema Muster erkennen gesagt, da würde ich gleich gerne noch ein bisschen weiter rein, aber jetzt hast du gerade noch mal was angesprochen, was mich sofort triggert, ist das Thema Systeme und wir du hast auch z.B. Salesforce mit der Agent Force angesprochen, auch HubSpot geht ja sehr stark in den Markt rein, ist ja nachvollziehbar und auch sehr gut. Meine Befürchtung ist nur so ein das ist wieder in die Richtung geht, dass dann so diese Feigenblatt Vorgehensweise genutzt wird und so wir schaffen jetzt dann wir unterschreiben bei Salesforce holen uns die Agent Force. so und jetzt machen wir dieses AI Ding. Meine Befürchtung ist, es geht in diese Richtung, dass diese Systeme zuerst gekauft werden, weil die Salesleute einfach auch wahnsinnig gut von denen sind, aber diese Grundlagen, was will ich eigentlich damit machen, ähm vergessen werden, versucht wird nachzuziehen und eigentlich könnte man auch ohne diese großen Systeme, so wie du es auch gerade schilderst, schon super viel auf die Straße bringen. So, ist das jetzt irgendwie nur mein negatives Bauchgefühl oder siehst du das auch ähnlich?“

Markus Wübben: „Ich bin sowas von bei dir Robin. klassisches Thema, das musste ich damals als Toolanbieter, mit Kostensgate haben wir eine SAS Lösung angeboten auch ganz klar sagen, also unsere Kunden, die Technologen, also Technologie in Vordergrund gestellt haben, waren in der Regel nicht die erfolgreichen, sondern aus meiner Sicht ist das ist das ein Vierklang, mindestens vierklang und zwar ganz oben steht die Strategie. Wo will ich denn eigentlich hin? Was will ich denn da eigentlich erreichen? Was ist eigentlich mein Problem? Will ich eigentlich nur Zeit sparen? Will ich kreativer werden? ne? Also das sich erstmal klar zu machen, wo man eigentlich hin will, auch mit seiner CM Strategie für das Business und so weiter. Das zweite ist Organisation. Also welche Leute habe ich denn eigentlich und wo habe ich sie und wie kann ich darauf zugreifen, welche organisatorischen Hebel habe ich denn eigentlich sind Incentives aligned. Ja, wenn ich sowas mache, wer hat eigentlich was davon, wenn ich das jetzt einführe, so ein Tool, ja, weil sonst ein neues Tool ist stellen, aber wenn keiner darauf incentiviert ist, ähm die Effizienz zu nutzen, dann nutzt auch keiner, warum sollte man auch, ne? Also mein Bonus ist nicht daran gekoppelt. weil es muss ich intrinsisch motiviert sein. Also, ne, das ist das eine. Welche Leute habe ich? Wie ist das incentiviert? Und das dritte ist auch organisatorisch, was habe ich denn möglicherweise für rechtliche Rahmenbedingungen? Kann ich das überhaupt nutzen oder auch nicht? Wir sehen ja, dass da auch das ist ja US-Systeme, was ist, wenn ihr Health Daten drin sind, nach Personenbezogenen Daten, alles nicht so ganz trivial, das zu lösen ist zwei, dann kommt das dritte. ist Daten, ja, welche Daten habe ich eigentlich in welcher Verfügbarkeit, darf ich die überhaupt nutzen dafür? und dann dann kommt irgendwann Technologie. Es ist das letzte. Das heißt, wir müssten eigentlich oben bei Strategie und Organisation anfangen. und Strategie halt wirklich zu sagen, ähm nicht so das große Thema, sondern sich vielleicht auch einen Teil mal rauszupicken und zu sagen, wo ist denn wirklich unser Problem? Die Problemdefinition zu machen und löst das ein Tool oder sind das andere Dinge? Also wie gesagt, Incentivierung, du kannst ein Tool anholen, das macht irgendwie, das steigert den Customer Lifetime Value von deinen Kunden auf 100 %. Aber wenn keiner auf Customer Lifetime Value incentiviert ist, sondern nur einfach sagen wir mal auf Subscription Rate oder Reduzierung der Abmeldequote und Acquisition auf Anzahl von neuen Leads oder neuen Kunden mit einem gewissen CPO, da wird niemand das Tool für Custom benutzen. Also, das ist ein ganz großes Thema. Warum sollten die Leute das auch machen? Was ist deren Motivation? so dahinter. Von daher Tools last am Ende des Tages.“

Robin Heintze: „Ah, vielen, vielen Dank dafür. Ich finde diesen diesen Vierklang, den du uns jetzt gerade geschildert hast, extrem gut und vor allem, du hast jetzt ganz oft auch mit warum, dass die warum Frage, ich habe die Tage auch einen LinkedIn Post dazu gemacht, nämlich so, welche Fragen man stellen muss, um mal ein Problem vielleicht auch von einer unterschiedlichen Perspektive zu betrachten, unter anderem da halt auch diese, ich glaube, das ist so ein Five Y Vorgehensweise von Toyota kommt das, also jeder, der Kinder hat, kennt das irgendwie, wenn die in dieser Warum Phase sind und immer warum, warum, warum und du wirst irgendwann wahnsinnig, aber du kommst irgendwann zum Kern. So, manchmal bei Kindern halt nicht. Bei Kindern sagst du weil darum, aber so bei wenn du dich einem Problem näherst, so warum brauchen wir denn jetzt warum wollen wir denn jetzt hier Agent Force anschaffen? Okay, welches Problem wollen wir damit lösen? Also da immer tiefer gehen, weil du darüber dann halt eben auch verhinderst solche Fehderentscheidungen zu treffen und sagen, ich hole das System, das wird mich schon irgendwie retten.“

Markus Wübben: „Ja, also Systeme sind in der Regel nicht der Rettung, also du kannst ein Rettungsring haben, aber wenn du nicht weißt, wie du den benutzt und wo du den über die Bord schmeißt, dann ist das, dann treibt der ganz alleine da durchs große Wasser und der Schiffbrüchiger auch und dann ist niemand geholfen sozusagen. Also das ist, du musst wissen, wie das wie du es machen willst und da ganz wichtig, mir ist es ganz wichtig, nicht diese großen Projekte starten und sagen, wir krempeln jetzt alles auf links, sondern mit einfachen Use Cases beginnen. Mit einfachen Use Cases beginnen, weil das ist es ändert ja so ein bisschen die Arbeitsweise, ja, man also ganz viel geht es hin zu Ponten und Guardrails, also so Leitplanken letztendlich sich auszudenken, wie weit das gehen kann, das Ganze. Am Ende des Tages ist das wie so einen neuen Mitarbeiter einarbeiten in die Company. Sags, mach mal Kampagnen, aber hier drauf achten, das ist unsere Business Strategie und das ist dies und das ist jenes und das ist und das dann an einem einem Projekt mal auszuprobieren, herauszufinden, wo ist z.B. der größte Zeitfresser. Ja, das ist für alle mal schön, das ist ein bisschen Stress relief, sich das rauszusuchen, eine Sache und die mal runter zu arbeiten von der Strategie, Organisation, Daten und dann und dann vielleicht Technologie, wie man das Ganze umsetzt. Das macht das Ganze dann viel weniger furchterregend, ja und man ist schneller beim Ergebnis und man sieht auch im Management, da passiert was.“

Robin Heintze: „Ja, ich kann auch ein Beispiel bei uns mal mal mitgeben, das ist jetzt ein B2B Beispiel, weil wir haben bei vielen Kunden, die uns immer wieder fragen, so, gibt es irgendwelche Drittanbieter, wo wir gute Daten darüber kriegen, über Branchen, über Unternehmensgröße, wer sind die relevanten Stakeholder etc. in dem Unternehmen? Und wir waren bisher nie happy mit dem, was wir über andere Tools bekommen haben und also da Preis-Leistungsverhältnis hat uns irgendwie nie glücklich gemacht für den deutschen Markt und jetzt nutzen wir Perplexity. Das heißt, wir nehmen wenn ein neuer neues Unternehmen in HubSpot angelegt wird, wird automatisch mit Make haben wir das automatisiert, dann bei Perplexity nachgefragt, so, was weißt du über das Unternehmen, denn wir bitte die Anzahl der Mitarbeiter als Zahl, spuckt ja als Zahl aus, wer ist im Vorstand, blablabla, also so einfach diese ganzen Fragen abgefragt, um die dann automatisiert wieder in HubSpot zurückzuspielen. Die Datenqualität ist super. Das hat uns jemand händisch gemacht. Wir kriegen sie automatisiert, wir können es automatisiert updaten und das ist halt so eine Monkey Work, die uns auch hilft im CM zu segmentieren. Ist es ein ICP? Ja oder nein? Können wir auf der Basis automatisch schon fast entscheiden. So und das ist sowas, da sind wir viel schneller geworden, wir sind qualitativ besser geworden und das ist jetzt keine Raketenwissenschaft und ich meine die Make Lizenz kostet uns ein paar Dollar und das war’s und Perplexity liefert richtig gute Daten da.“

Markus Wübben: „Ja, das ist, das ist, das ist ja auch verrückt. Ich meine, am Ende des Tages auf Zielgruppen, also Relevanz für Zielgruppen zu erzeugen, wenn du deine Zielgruppe gut beschreiben kannst, kannst du auch Agenten losschicken und sagen, was sind eigentlich die aktuell gerade Events, politische Ereignisse, wirtschaftliche Ereignisse, soziale Ereignisse, die diese Zielgruppe betreffen. Und dann machst du darauf halt Kampagnen Input, weißt du, was früher die klassische jetzt haben wir Osterkampagne und wir machen irgendwie Valentinstags Kampagne, weil das sind die Special Events. Wie wäre es denn das rauszufinden für jede Zielgruppe selber und es automatisiert zu machen, ne? Also basierend dann auf den Produkten, die du auch anbieten bietest dabei, finde ich total stark, einfach rauszugehen und auch da, das kannst du total einfach machen darüber. schöner Use Case, das mit Perplexity zu machen. Mit ChatGPT geht es ja nicht, das ist ja nur trainiert bis Oktober 23, vielleicht auch für die Zuhörer und Zuhörerinnen, ne, also das Perplexity ist quasi so ein fast ein besseres, also Google, das hat nämlich aktuelle, das hat nämlich aktuelle Informationen. Das ist der große entscheidende Unterschied und gibt dir auch die Quellen sozusagen dahinter. Also kannst du wirklich auf Live Daten dieser Welt zugreifen. Das ist natürlich schon echt verrückt so dabei.“

Robin Heintze: „Gehen wir mal in die Kampagnenanalyse. Du hast halt vorhin das Beispiel genannt, bau dir einen Custom GPT, hau deine Kampagnen dann da rein, die Ergebnisse auch da rein, also das bitte nicht ins öffentliche ChatGPT, bitte, bitte nicht. Thema rechtliche Rahmenbedingungen und so. Muster erkennen. So, Kampagnenanalyse merken wir halt eben auch bei zunehmender Komplexität mit Kanäle, die sich gegenseitig halt eben auch dann bedingen. Was hast du noch so für Empfehlungen? Wie kann ich KI Tools, wie kann ich ChatGPT vielleicht oder andere Tools nutzen, um bessere Informationen daraus bessere Ableitungen aus meinen Ergebnissen zu machen.“

Markus Wübben: „Ja, wo fangen wir an?“

Robin Heintze: „Darfst du dir aussuchen.“

Markus Wübben: „Wo fangen wir an? Also, das erste ist wirklich natürlich Individual Content auch wirklich zu generieren und zwar mit Datenquellen außerhalb des eigenen Unternehmens. Das finde ich total spannend. Also, wenn du eine Warenkorbrecher hast, Kampagne hast, zu überlegen, da automatisch auch zu testen, der Kampagnen Analyse, also, ne, auch Kampagnenanalyse, da automatisch mit Agenten auch verschiedenste Varianten durchzutesten, wo der Content aber selber generiert ist von der von der AI, der ist angereichert über Daten aus dem Netz, ja, und aus den persönlichen Daten. Also das eine Individualkampagne über einen Agenten wirklich testen lassen. Wir haben das gemacht, das gemacht, das gemacht, ja, und dann das ins GPT zu packen und zu sagen, warum haben sich die unterschiedlichen Varianten so oder so entwickelt? Ne, erste Anzeichen zu geben, also auf einer Kampagne das Ganze zu machen. Das größere Thema, was ich, was ich sehe ist immer, dass sich Kampagnen untereinander auch kannibalisieren. Und dann zu sagen, wie kann ich eigentlich, habe ich eigentlich so ein Segment Overlap? Ist irgendwie, also großes Problem dahinter ist nicht jeder, also es man glaubt ja, man hat diese idealtypischen Journeys und die einen Kunden in dem Journey und ein anderen Journey. Die Realität ist ja, das geht ja vor und zurück, links und rechts, diese Journeys sind ja nur ein Mapping. dann zu fragen, zu sehen, welche neuen Journeys habe ich denn eigentlich bei den Kampagnen, wie sind die auf die Kampagne gekommen, welchen Journey haben die eigentlich vorher sozusagen durchgemacht, wie sind die dahin gekommen? War das ein war das ein Impulskauf, war das ein länger angezogener Kauf? Das sind ja alles Themen, die man in der individuellen Kampagne gar nicht sieht, aber wenn wir die Journeys damit verknüpfen und sagen, das ist der Kampagnen Output, das sind die Journeys, die unsere Kunden vorher gemacht haben, sind das die idealtypischen, hätten wir denn noch anders ansprechen müssen, hätten wir vielleicht schon früher, hätte ein Touchpoint weniger gereicht, ist ja auch immer ein, ne, Kontaktbudget. Diese Themen anzugehen, ja, also das zu verknüpfen, Analyse mit dem, wie sind die eigentlich dahin gekommen, die Kunden, ja, mit der Journey. Das ist ein nächster Punkt, was man, was man toll machen kann. Dann vielleicht auch zu überlegen, das habe ich, da denke ich immer noch weiter drüber nach, Kontaktfrequenzen auch darüber zu optimieren. Ja, ob man das sehen kann, dass Kontaktfrequenzen eigentlich viel mehr mit Relevanz zu tun haben, als mit einer, also man sagt ja oder ganz häufig haben wir ja so, unsere Kunden sollen nicht mehr als zweimal die Woche angesprochen werden. Ja, ist das denn eigentlich optimal oder kann man das nicht weiter runterschrauben? Welche Kampagnen kann man vielleicht häufiger laufen lassen, welche nicht? Also Einfluss von einem Kampagnentyp auf die Abmelderate, ja, und auf Frequenz, das wirklich dann unterschiedlich herauszugehen. Das ist ja auch ein großes Thema, so dabei, ne? Sonst haben wir da so einen Filter, nee, der Kunde hat irgendwie drei Kampagnen gekriegt, wollen wir nicht mehr machen. Wir wollen ja nicht, dass er sechs E-Mails, vielleicht kann er sechs E-Mails vertragen, basierend auf der Kampagne. Auch das kann man sich raus isolieren, da sieht man da Muster. Und und und, ja, also das ist auch das, also auch neue Zielgruppenbeschreibung, Tone of Voice Analyse, ja, man kann sich auch mal überlegen, ja, die Kampagnen, die wir jetzt gemacht haben mit der Tonalität in den in den Texten, glaubt eigentlich ein ChatGPT, dass so wie wir das geschrieben haben, das auf die Zielgruppe gut passt. Ja, ist das eigentlich, wir glauben ja immer, dass wir so und so schreiben müssen, aber ist das so? Und wenn ja, lassen es doch die Zielgruppe mal von ChatGPT beschreiben und mal von denen eine Tone of Voice Analyse zu machen und mal gucken, vielleicht ist das gar nicht so, vielleicht ist es nicht unterschiedlich, aber vielleicht ist es auch komplett unterschiedlich, weil wir denken wieder nur, dass es so oder so sein. Auch das angereichert, wie kann man das Ganze machen? Wenn du weißt, du hast da Kunden, die sind, die treiben sich auf Reddit und weiß der Geier was rum und dann kann da schauen, wie sprechen die denn da und wie werden die angesprochen, dann kann man das natürlich super übernehmen bei den Geschichten. Also auch da, du siehst die, das ist so verrückt, wie man das alles ineinander verknüpfen kann. Das ist das Interessante. Man kommt weg von diesem einen Schritt hinzu, wie fügt alles sich zusammen? Und das kommt auch über die Zeit Erfahrung ist daher.“

Robin Heintze: „Boah, also in meinem Kopf rattert es gerade total, wenn ich halt eben überlege, so dieses neue Zielgruppenbeschreibung, also einfach hinzugehen und sagen so, ich habe jetzt hier, sagen wir mal 200 CRM Kontakte, wo ich sage, das sind die entsprechen einer Bayer Persona, die ich irgendwann mal definiert habe, typisches Klientel, mache automatisiert Abfrage über LinkedIn, kann ich mit Vornamen und Nachnamen, mir quasi die Profile und sag dann so, ähm ChatGPT, sag mir doch mal bitte, ähm, wie würdest du diese Bayer Persona beschreiben? So, da einfach mal so ein bisschen äh so in die Richtung zu gehen und wie würde dann Tone of Voice aussehen? Also ich meine, da kannst du ja wirklich analysieren lassen, dann auch in den LinkedIn Profilen, welche, welche Studiengänge haben die belegt, an welchen Hochschulen waren die, wie viele Unternehmen, äh wie lange sind die im Unternehmen etc. und wenn du das dann halt eben mal so analysieren und wie würdest du die ansprechen? sprechen die mit du oder mit sie an, je nachdem, wie die ihre LinkedIn Post machen. Keine Ahnung, also ich meine, da kann man ja richtig tief gehen. Ich habe jetzt gerade ein bisschen Stress im Kopf.“

Markus Wübben: „Ja, aber externe Datenquelle ist eine Sache, Customer Service, vielleicht hast du Gespräche, ja, Turn of Voice Analyse im wie hat er reagiert, wie musst du mit dem sprechen. Ich glaube, dieses gute alte Beispiel, ich will nicht den Bahnching betreiben, aber du weißt du, du bist halt irgendwie, hast Schwierigkeiten mit der Bahn gehabt beim Umsteigen und am nächsten Tag kriegst du irgendwie die ja äh mit deiner Familie immer pünktlich für 29 € ankommen. So. Also, muss das an mich ausgespielt werden, wenn ich das sozusagen, wenn ich gerade am Tag vorher ein Incident hatte, hat man doch alles in der Datenbank, man hat doch vom, also, ne, ist nur nur als Beispiel für die für die Bahn, ich will die gar nicht, das war nicht, aber die Möglichkeiten, die wir haben, sind ja irre, weil du hast ja diese Datenpunkte und zu überlegen, in welcher Situation war eigentlich der Kunde oder die Kundin in dem Moment und das dann auch mit einbauen in in die in die in die Kommunikation und zwar ganz individuell für den Robin, der nämlich gestern quasi einen Incident hatte. Verrückt auch da und dann mal zu überlegen, wie kann man sich eigentlich, wie kann man diese beiden Punkte eigentlich miteinander verknüpfen? Und dann mal testen, Kampagnenanalyse wieder, wir verknüpfen das einmal, wir verknüpfen, wir machen einmal eine Kampagne quasi, wo wir nicht drauf eingehen und einmal, wir gehen mit Tone of Voice genau drauf ein, was für ein Incident der hatte. Hey, schön, dass du bei uns neulich in Kontakt warst, ja, wir konnten ja hoffentlich helfen, auch wenn es da irgendwie ein Hickup gab, wir wollen das wieder, weiß ich nicht, hier haben wir trotzdem noch die nächsten Angebote. Ich hoffe, du bleibst unser Kunde vs hier ist das nächste Angebot für dich. Das ist ein ganz anderes Einbetten in die Komplexität des Lebens und des Customer Journeys, die wir da haben.“

Robin Heintze: „Wow. So, ich gucke mal auf die Uhr. Das war eine ganze Menge, was ich mit Markus Wögen zum Thema AI Agents und, ich sag mal so, der zukünftige Assistent, der mich im Marketing begleiten und unterstützen wird, besprochen habe. Ich mache mal eine Zusammenfassung. Ich versuche es einigermaßen strukturiert zu machen, weil das war brutal viel. Also, erstmal Einordnung, AI Agents. Was sind AI Agents eigentlich, über die wir jetzt die ganze Zeit gesprochen haben? Das sind Softwaresysteme, die selbstständig Entscheidungen treffen und ausführen. Das heißt, sie nehmen dir deine Monkey Work ab und helfen dir besseres Marketing zu machen, weil du bessere Entscheidungen treffen kannst und nicht alles von Hand selber machen musst. Das heißt, sie lösen ähm halt eben auch ein großes Ressourcenproblem. Sie bringen dir quasi Outcome und generieren nicht einfach nur irgendwie Text, also wir sind ein Schritt weiter. denn wir sind beim Thema AI im Marketing weit über das Thema Content generieren, Texte generieren hinaus, weil an Markus so schön gesagt, so, Mediocracy is for free now, das heißt, mittelmäßigen Content können wir jetzt alle erstellen, wir müssen jetzt andere Sachen machen. Markus hat vor 10 Jahren Cross Engage gegründet und hat da Unternehmen geholfen, dass sie mit Hilfe ihrer Daten schon bessere Entscheidungen treffen können. Allerdings war das halt noch vor AI Möglichkeiten so und wenn er jetzt die Möglichkeit hätte, Cross Engage noch mal neu aufzubauen, wäre es A mit deutlich weniger Manpower möglich und B vor allem halt eben auch, das zu erreichen, was damals seine Vision war, nämlich wirklich so den Assistent für den Marketer und da kommen wir bei AI Agents dann auch hin. Das heißt, wenn du als Marketing-Entscheiderin, Entscheider ein Cockpit hast, wo dir morgens, wenn du dich einlogst, gesagt wird, so, gestern ist passiert. Guck mal, folgende Daten habe ich mir angeschaut, da ist was gut gelaufen. Hier sehe ich eine Chance, dass wir was sogar noch besser machen und wir sollten mal das und das testen. Das heißt, du hast einen Assistent, der dir konkrete Vorschläge macht und im besten Fall klickst du auf okay, okay, okay und ablehnen und dann wird das Ganze auch in die Tat umgesetzt. So, wir nähern uns diesem Punkt, wir sind noch nicht da, aber schön, dass du dich mit uns auf diese Reise begibst hier. Wir können durch AI Agents diesem Ziel von eins zu eins Marketing, von der individuellen Ansprache einfach näher kommen, weil wir jetzt die Daten haben, wir haben die Möglichkeiten Content individualisiert zu erstellen und wir können das Ganze halt eben auch automatisiert dann jetzt auch machen. Wichtig, starte nicht mit der Technologie. Markus hat einen schönen Vierklang gesagt, was vor der Technologie auch steht, nämlich zuerst die Strategie, also welches Problem will ich einfach lösen? Ganz viele Fragen stellen, also wozu will ich eigentlich das machen? Welches Problem habe ich eigentlich und wie kann mir Technologie dabei helfen? Dann die Organisation, habe ich eigentlich die richtigen Leute, um das umzusetzen? Wo sind eigentlich meine Hebel da auch in der Organisation? wie kann ich die richtigen Leute inzetivieren, dass sie auch Bock haben, diese Projekte voranzutreiben und natürlich auch die rechtlichen Rahmenbedingungen, wenn du im Healthcare Bereich bist, z.B. halt mit medizinischen Daten andere Voraussetzungen etc. Also diese Sachen klären, dann dritter Punkt, welche Daten stehen mir zur Verfügung, weil ohne Daten brauchst du nichts automatisieren oder nein, dann brauchst du sie nicht, sondern darfst du nicht. So, bitte, weil dann wird es nicht gut, welche Daten habe ich, welche Daten brauche ich noch, wie kann ich das Ganze zusammenbringen und dann erst zu schauen, mit welcher Technologie setze ich das Ganze um. Also Technologie wirklich als letztes, weil das äh wenn die Grundlagen nicht geschaffen sind, dann wird die Technologie dir nicht helfen, sondern im Zweifelsfall sogar eher schaden. Wir haben halt eben viel in der Vergangenheit über LLMs gesprochen, die dir Content erstellen. Wir sollten jetzt viel mehr ins Thema CRM reingehen und einfach zu schauen, wie kann ich bessere Segmentierung machen? Wie kann ich meine Kunden per E-Mail, per Social, per Display, whatever, ähm gezielter ansprechen? Was kann ich aus diesen Daten lernen? und dazu am besten eigene GPTs bauen, also Custom GPTs nutzen, die mit den Informationen, die du hast, füttern. Also welche Kampagnen machst du, wie machst du die, in welcher Frequenz, welche Informationen packst du da rein, damit das GPT dir dann Vorschläge machen kann, wie du das Ganze vielleicht auch besser machen kannst. Da brauchst du keine gigantisch großen Systeme für bauen, sondern kannst da relativ schnell an die Startlinie gehen und gucken, dass du erste ähm ja, erste Empfehlungen daraus generierst und dann sukzessive mit dem System lernst. Ein ganz wichtiger Punkt ist das Thema Orchestrierung von Kampagnen und auch da können dir solche Systeme gute Informationen geben, um Effizienzsteigerung zu ähm erreichen und daraus dann auch die Effektivität einfach von deinem Marketing zu steigern. Also das beim Thema Segmentierung und auch beim Thema Analyse hat Markus wahnsinnig viele gute Tipps gegeben, wie du da vorgehen kannst. Also auch da wieder, fütter das System mit deinen Ergebnissen von Testing etc. und lass dir daraus dann entsprechend auch Vorschläge generieren, was du daraus ableiten kannst, was du als nächstes Schritte machen könntest, ähm oder auch Analysen von, wer sind eigentlich meine Käufer, wann finden Impulskäufe statt? Sind die Kohorten, die ich mir vielleicht mal irgendwann ausgedacht habe, oder die ich glaube, zu sehen sind es eigentlich auch die richtigen? Ähm ist der Tone of Voice der richtige? Service ähm also Mails mal analysieren und immer sagen so, bei welchem Kunden muss ich eigentlich welche Ansprache machen oder ist meine Ansprache generell die richtige? Also da wirklich fütter das System mit Daten und stell dann ganz viele Fragen, die du immer schon mal auf die du schon immer mal eine Antwort haben wolltest, um das Ganze dann zu nutzen. So, es gibt diese großen Systeme, Salesforce, HubSpot, die das zur Verfügung stellen, aber es gibt auch kleinere Sachen, sowas Birdsview fand ich ein sehr sehr schönes Tool, also wir packen das auch in die Shownotes mit rein. nahezu erschreckend, da 11X AI, glaube ich, dass dann selbstständig deine Sales Calls generiert. Packen wir alles mal mit rein. Ich glaube, wenn du noch weitere Tools haben willst, einfach den Markus fragen.“

Markus Wübben: „mit. Genau.“

Robin Heintze: „Genau. So, lange Rede, kurzer Sinn, stell dir bei allem, was du machst, die Frage, kann ich das mit KI lösen, fand ich eine sehr schöne beiläufige Frage, die Markus mal fallen lassen hat, mach das bei ganz vielen Sachen, weil dadurch kommst du dann zu diesen ähm ja, Lösungen, die wir jetzt gerade schon so ein bisschen angeteasert haben. Boah, die Zusammenfassung war schon lang, der Inhalt war auch brutal viel. Ich äh fällt dir noch irgendwas Wichtiges ein, was wir noch unbedingt noch mal ergänzen müssen?“

Markus Wübben: „Call to Action. Freunde, macht euch die Hände schmutzig. Ihr werdet sehen, ihr werdet eine neue Welt eintauchen äh und und und und nach dieser Phase des Lernens äh werdet ihr einfach eine werdet ihr ein neuen neues Jobgefühl haben und das ist was, wofür sich echt lohnt, ähm mal ein bisschen tiefer einzutauchen.“

Robin Heintze: „So, macht euch die Hände schmutzig. So, lieber Markus, vielen, vielen Dank für all die Einblicke. Es haben mir riesen Spaß gemacht. Ich bin auch ziemlich sicher, das war nicht unser letztes Gespräch zu diesem Thema und ich werde dich auch wieder vors Mikro zerren, äh damit auch die anderen Leute was davon haben.“

Markus Wübben: „Schön, sehr gerne. Danke, dass ich dabei sein durfte. Robin hat mir wahnsinnigen Spaß gemacht und das Ganze ist ja nur, das ist ja nur mal einen Einblick zu geben, wo wir hingehen. Wir können immer auch spezieller gehen und da vielleicht auch an den Zuschauerinnen oder Zuhörerinnen und Zuhörern, wenn ihr spezielle Fragen habt oder Themen, wo wir mal tiefer reingehen äh sollen, mal vielleicht irgendwie eine Klinik, ein bestimmtes Problem oder so auseinander nehmen, äh sehr gerne. Das ist alles jetzt neu und das ist alles viel äh dabei, aber geht die ersten Schritte, das ist alles überhaupt gar nicht so so schlimm. Ähm einfach mal wirken lassen, was da macht, spinnt mal mit euren Kolleginnen und Kollegen in der Firma rum und dann kriegt man schon ein Gefühl und das ist glaube ich der der erste Schritt.“

Robin Heintze: „Das bringt mich zu einer Idee. Wenn ihr dann da sitzt und sagt so, okay, äh wie kann ich das mit AI lösen, dann packen wir noch das Wort Markus davor. Also, dann schickt dem Markus oder mir mal die Frage, ähm Markus, wie kann ich das eigentlich mit AI lösen? So und dann haut ihr den auf LinkedIn oder mich auf LinkedIn oder per Mail an und dann machen wir mal die nächste Podcast Episode, wo der Markus dann auch die Antworten liefern muss.“

Markus Wübben: „Sehr gerne. Ach, super gerne. Das ist doch cool, das ist doch eine schöne Challenge. Also das ist wirklich toll, wenn ich werdet sehen, da geht so viel und dann bauen wir was zusammen. Das ist doch schön.“

Robin Heintze „Wunderbar, so machen wir es. So, liebe Hörerinnen, liebe Hörer, das war eine ganze Menge Futter. Nicht vergessen den Podcast zu abonnieren, weil da kommt noch mehr von und natürlich auch gerne mit fünf Sternen bewerten und ansonsten würde ich sagen, wir hören uns in Kürze wieder. Bis dann. Ciao.“

Markus Wübben: „Ciao, ciao.“