Stationär
„Die Digitalisierung und die Nutzung der Daten für Marketing und Vertrieb sind nicht nur auf die stationäre Nutzung des Internets und neue „disruptive“ Geschäftsansätze beschränkt, sondern ermöglichen es auch dem klassischen „analogen“ Handel und anderen lokalen Anbieten „vor Ort“, diese Technologien für die eigenen Zwecke zu nutzen“ (Wagener, 2018, S. 137). Seit der Verbreitung des Smartphones, gilt die Ortungsfunktion als bedeutsames Instrument des digitalen Marketings. Der Nutzer erhält durch standortbezogene Dienste (Location-based Service) ortspezifische Werbebotschaften und Informationen. Dabei nutzen die Anbieter solcher Dienste die Funkzelle des Mobilnetzes durch die Einwahl des Telefons. Die Lokalisierung erfolgt dann meistens über das Navigationssatellitensystem. Standortbezogene Shopping- und Restaurants-Empfehlungen sind hier typische Anwendungen, die einem Nutzer dabei helfen sollen, spezifische Angebote ausfindig zu machen und über die Navigationsfunktion des Mobiltelefons ziel sicher zu führen (Beispielsweise Google Now oder Yelp). Location-based Services könnten von Lokalen Händler verwendet werden, um Laufkundschaft direkt mit Rabatten und bestimmten Angeboten in die jeweiligen Ladengeschäfte zu bringen (Wagener, 2018, S. 138). „Location-based Marketing ist damit gewissermaßen auch als ein Beitrag zur Digitalisierung des stationären Einzelhandels zu verstehen.“(Wagener, 2018, S. 138). Location- based Services sind meistens auf „Outdoor“-Aktivitäten geeignet, da GPS nur eingeschränkt in geschlossenen Gebäuden funktioniert. Daher werden für „Indoor“-Aktivitäten häufig Technologien wie Bluetooth oder „Near Field Communication“ (NFC) genutzt. Diese Nutzungen werden oft im Location-based Marketing in „Proximity Marketing“ unbenannt (Wagener, 2018, S. 138).
Momentan grenzt sich die Nutzung von NFC-Verfahren auf Bezahlverfahren mit mobilen Endgeräten oder Chipkarte (Mobile Payment) ein. Bei NFC-Technologien werden über Radiowellen kontaktlos Daten über eine kurze Entfernung gesendet. Im Vergleich zur Übertragung per WLAN gilt diese Technologie als relativ datensicher, aufgrund der kurzen Entfernung zwischen Empfänger und Sender. Mit Hilfe der Verwendung solcher NFCDienste eröffnen sich Händlern Möglichkeiten, aussagekräftige Kundendaten zu erheben. Ausgetauschte Daten lassen sich dem Nutzer eindeutig durch die Identifikation seines Gerätes zuschreiben. Abhängig vom Einsatz sind dann Prognosen über die Preissensibilität, das Kaufverhalten und die Auswirkungen von Werbemaßnahmen im Kaufprozess möglich. Des Weiteren könnte man die Individualisierung von Kommunikationsmaßnahmen und eine Personalisierung von Angeboten ableiten (Singer, 2016, S. 48).
Im Online-Shop
Der Online-Shop hat eine immer größere Wirkung auf den Kaufprozess der Kunden und ist inzwischen wichtiger Bestandteil für das Cross-Channel Unternehmen des Händlers geworden. Heute haben Online-Shops eine große Inspirationswirkung und sind demnach bedeutsame Ideengeber im Kaufprozess des Kunden (T. Rudolph, Metzler, & Emrich, 2014).
Die Marketing Automation erfolgt im Online-Shop durch die Steuerung der Kommunikation mit Kunden, die auf Basis von unterschiedlichen Verhaltensweisen der Benutzer durchgeführt wird. Über Webtracking werden die Verhaltensweisen der Kunden analysiert. Auf Grundlage dieser und weiterer Informationen werden die Kunden in Segmente unterteilt. Anschließend werden Nachrichten, Angebote und Werbebotschaften auf den Kundensegmenten abgestimmt (Lammenett, 2017, S. 462).
Laut einer Studie von Forsa scheint die Zufriedenheit mit dem Status quo der Marketing Automation beziehungsweise der Personalisierung nicht besonders groß zu sein. Vielmehr wirkt die Marketing-Kommunikation als störend (Silverpop, 2013, S. 1).
Durch den Nerv-Faktor, der durch die Digitalisierung der Marketing-Kommunikationen entsteht, geht mit der Marketing Automation eine Schwachstelle im Online-Marketing hervor. Diese deutet gleichzeitig auf die Wichtigkeit der Menschenzentrierung an und die Sorgen um den Umgang mit den persönlichen Daten (Lies, 2017, S. 28).
Im Laufe der letzten Jahre haben sich Handel und Einkauf gewandelt, wobei momentan der Online-Handel im Vergleich zum Ladengeschäft führt. Die Wachstumsrate des Online- Handels ist in den letzten Jahren um ca. 12 Prozent gestiegen. Der durch den Anbieter getriebenen Verkaufsprozess wird im Bereich des Marketing 4.0 mit Hilfe von automatisierten Prozessen im Online-Shop durchgeführt (Lies, 2017, S. 28ff.). Folgende
Erfolgsfaktoren ergeben sich aus Kundensicht:
Eine Reihe von Maßnahmen finden sich im Begriff des Marketing 4.0 und dem Online- Shop wieder. Diese Maßnahmen existieren nicht etwa seit kurzen, sondern werden im Internet neu definiert und aktualisiert. Vor allem das Online-Marketing wird von dem Marketing-Maßnahmen geprägt (Lies, 2017, S. 39). Im Folgenden werden die Potenziale der Marketing Automation im Online-Shop erläutert (Lies, 2017, S. 39ff.):
• Produktempfehlungen: Einen besonderen Wert erreichen die personalisierten Empfehlungssysteme (Recommender System), die vor allem für Amazon-Nutzer bekannt sind: Beim forschen eines Online-Shoppers werden unterschiedliche Angebote angezeigt, die den Vorstellungen des Kunden gerecht werden und bei Bedarf zu anderen Käufen inspirieren.
• Fehlertolerante Suche: Trotz falsch geschrieben Suchbegriffs werden dem Kunden eines Online-Shops Treffer angezeigt oder zumindest alternative Produktvorschläge.
• Gütesiegel: Gütesiegel erscheinen in einer großen und vielfältigen Menge. Sie haben diverse Ausrichtungen und Bezügen, wie zum Beispiel das Nachhaltigkeitssiegel, das Shop- und Produktsiegel, der Qualitätsnachweis der Bezahlsysteme oder das Regionalkennzeichen. Solche Siegel haben einen hohen Stellenwert im Kaufprozess und bei den Kaufentscheidungen der Kunden. In der Regel wecken Gütesiegel Vertrauen bei Kunden auf.
• Produktbundle: Auch im Online-Shop ist es wie im klassischen Set-Verkauf möglich, Angebotspakete zu hinterlegen. Aus Sicht der Anbieter können diese den Umsatz steigern, während aus Kundensicht dies ein Service ist. In Kombination mit der Marketing Automation können sie mit der Preisverbesserung oder den Rabatten im Online-Shop reingestellt werden.
• E-Mail-Marketing: Teilweise schätzt man das E-Mail-Marketing als effizienteste Art der Kundenkommunikation ein. „Nur ein Ansatz des E-Mail-Marketings, der im Trend liegt, ist das Lifecycle-E-Mail-Marketing, also das automatisierte Campaigning mit der Ansprache von Kunden entlang des Kundenlebenszyklus.“ (Lies, 2017, S. 41). Nach der Registrierung eines Kunden und dem abgeschlossenen Kaufprozess, generiert eine entsprechend geeignete Automatisierungs- Software eine Aktivierungs-E-Mail.
• Retargeting: Targeting ist ein traditionales Marketinginstrument, welches zur Ansprache und Bildung von bestimmten Zielgruppen verwendet wird und deutliche Verwendung in der Digitalisierung und Menschenzentrierung darstellt. Durch nutzerspezifische und automatisierte Adressierung soll Targeting dazu dienen, Verluste, welche durch digitaler Werbung entstehen, zu verringern (Greve, Hopf, & Bauer, 2011, S. 10). Mit dem Online-Marketing ist auch das Targeting hervor gekommen. Die Speicherung von IP-Adressen, Cookies oder andere Technologien, die dazu verhelfen das individuelle Nutzerverhalten zu analysieren, werden genutzt, um den Kunden individuelle Angebote zu unterbreiten. Dieser Prozess wird daher auch Behavioral Targeting oder Target Marketing genannt. Das Geo- Targeting, welches die Bildung der Zielgruppen in Abhängigkeit des Standortes ermittelt, stellt verschiedene Möglichkeiten bereit, da das mobile Endgerät in der Lage ist, die genaue Position einer Adresse oder eines Ladengeschäftes zu bestimmen.
Beim Retargeting werden dem Nutzer eines Online-Shops, Werbung von anderen Websites mit Produkten angezeigt, die den Nutzer interessieren könnten. „Das (Re-)Targeting ist eine Form des Echtzeitmarketings, da einem Online- Shop- Besucher bereits unmittelbar nach dem Verlassen einer Shop-Website Retargeting- Angebote auf anderen Websites wie Browsern oder Preisvergleichsportalen unterbreitet werden können.“ (Lies, 2017, S. 41).
• Automatisierte Preisoptimierung: Die Software zur automatischen Optimierung des Preises passt die Preise in Echtzeit im Online-Shop an, nachdem eine Analyse der Zahlungsbereitschaft (zum Beispiel weitere Wettbewerbsangebote) sowie eine Analyse der internen Umstände (zum Beispiel Kosten, Preisstrategie) stattgefunden hat. Diese geben dem Anbieter einen Preisspielraum im Online- Shop.
Mobil
Das Handy hat unsere sozialen Beziehungen und Kommunikationsverhalten maßgeblich geprägt und verändert. Die permanente Erreichbarkeit durch das Handy wirken sich nachhaltig auf das Konsumentenverhalten aus (Seiler, 2005, S. 375). „Die Entwicklung von Mobile Marketing basiert vor allem auf einem schnell fortschreitenden, Technologie getriebenen Innovations-Prozess, der sich zuerst am ‘immer schneller, immer besser’ orientiert und in der Konvergenz von Medien, Telekommunikation und Informationstechnologie manifestiert.“ (Seiler, 2005, S. 376). Mobile Endgeräte entwickeln sich zu multifunktionalen mobile Devices, Personal Digital Assistant begleiten den PC und auch Laptops werden wireless und können mit traditionellen mobil Telefone synchronisiert werden. Mobiles Marketing gestaltet den Kommunikationsprozess effektiver und kann somit den Kundenwert für Unternehmen verbessern. Mobiles Marketing umfasst hauptsächlich die Planung, Umsetzung und das Monitoring von sämtlichen Marketingaktivitäten mit Hilfe von kabelloser Datenübertragung (Seiler, 2005, S. 376ff.).
Eine der wichtigsten Veränderungen im Marketing im Allgemeinen und vor allem in der Marketing Automation ist der Anstieg datengesteuerter Kampagnen. Dabei ist die Mobile Technologie ein massiver Treiber für das aufkommende Echtzeit-Marketing. Die Menschen sind durch ihre mobilen Endgeräte in ihren Taschen ständig in Verbindung mit der Online-Welt. Dies hat die Arbeit für den Vermarkter wesentlich geändert. Durch die mobile Marketing Automation ist der wechselseitige Austausch mit Verbrauchern jederzeit möglich. Da Kunden fast sofortige Antworten auf ihre Anfragen erwarten, müssen die Systeme der Vermarkter über aktuelle Echtzeitinformationen zu den Aktivitäten der Kunden verfügen. Obwohl die Popularität der mobilen Technologie die Aufgaben der Vermarkter zur Herausforderung gemacht hat, stellt die Präsenz der Mobilgeräte auch sicher, dass Vermarkter auf die Informationen zugreifen können, die sie benötigen, um Kunden in einem schnelllebigen Umfeld effektiv einzubinden. Mobile Geräte bieten eine Fülle von Daten über Verbraucher, die über die typischen Informationen hinausgehen, beispielsweise wie oft ein Verbraucher die Website eines Unternehmens besucht hat, welche Artikel er sich angesehen hat oder was er gekauft hat. Jetzt können Marketingmanager Informationen zum Kundenkontext sammeln, wie zum Beispiel Standort, Wetterbedingungen und sogar lokale Ereignisse. Mit dieser Art von Daten können Marketingmanager ihr Kundenwissen erheblich verbessern und die Kunden mit automatisierten Kampagnen besser ansprechen (Del Rowe, 2016b, S. 25f.).
Der Handel verfolgt insbesondere das Ziel, mobile Geräte zur Personalisierung und zur Verwaltung des Kundenerlebnisses im Ladengeschäft zu nutzen. Die Mobile Marketing Technologien bietet wichtige Engagement-Funktionen: die Benachrichtigungsfunktion ermöglicht Vermarktern sowohl Kurzmitteilungsdienste als auch Multimedia-Mitteilungsdienste zu versenden. Mit der MobilePush-Lösung können Vermarkter eine unbegrenzte Anzahl mobiler Apps und Push-Mitteilungen verwalten, die auf iOS- und Android-Geräte zugeschnitten sind (Del Rowe, 2016b, S. 26f.).
Führende Vermarkter versuchen bereits mobile Strategien in ihre bestehenden Marketing- und Kampagnenautomatisierungssysteme zu integrieren, um einen sichtbaren Mehrwert für die Verbraucher zu erzielen. Mobile Strategien basieren auf dem Kundenverhalten und sollen dazu dienen, die loyalsten Kunden auf mobilen Weg direkt anzusprechen. Laut einer Studie von Forrester Research entwickelten Anbieter wie Adobe und Oracle ein Automatisierungsangebot, um maschinelles Lernen zu erweitern und um aus Big Data umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Kampagnenoptimierung zu fördern (Del Rowe, 2016a, S. 21).
Um die Bedeutung mobiler Strategien hervorzuheben, gab Forrester Research Studie auch an, dass die Verbraucher 78 Prozent ihrer mobilen Zeit in Apps verbringen, wäh rend das Surfen im Web nur 22 Prozent dieser Zeit ausmacht. Der Durchschnittsverbraucher hat 25 Apps auf seinem Gerät installiert, obwohl er nur ungefähr fünf davon regelmäßig verwendet. Laut der Studie macht es dies für Unternehmen mit eigenständigen Marken-Apps schwierig sicherzustellen, dass die Verbraucher ihre Apps regelmäßig nutzen (Del Rowe, 2016a, S. 21).
Während der Aufstieg der Big Data und Marketing-Automation bedeutet, dass Vermarkter mehr Zahlen verwenden, ist Kreativität und ein menschliches Gespür für die Disziplin nach wie vor unerlässlich (Del Rowe, 2016a, S. 21).
Mit Banner
„Das Banner-Marketing beschreibt eine Werbeform im Online-Marketing, die gezielte Werbebotschaften auf unternehmensfremden Seiten platziert, um darüber Kunden auf die eigene Seite zu lenken.“ (Kollmann, 2019, S. 383). Diese Werbebotschaften werden in Form von Banner verpackt. Als oberstes Kriterium ist die Wahl des richtigen Werbepartners zu bestimmen, also auf welche Seite das Banner auftauchen soll. Die Effizienz dieser Werbeform steigt erst, wenn eine geeignete Seite ausgewählt worden ist. Zum Beispiel wäre die Platzierung eines Banners mit der Werbebotschaft für ein Online-Shop, welches Babykleidung verkauft, sinnvoller auf der Zeitschriften Website „Eltern“ anzubringen als auf einer Website für Heavy-Metall Produkte. Es soll ein erkennbarere Zusammenhang zwischen dem angebotenen Service und dem beworbenen Produkt vorhanden sein, so das der Banner für den Besucher der Website nicht absurd erscheint (Kollmann, 2019, S. 383f.).
Textanzeigen, wie aus dem Suchnetzwerk von Google, und Banner können innerhalb eines Display-Netzwerkes eingeschaltet werden. Google nimmt sowohl Gift-Banner als auch HTML-5-Banner an. Des Weiteren kann Google Werbemittel mit Hilfe eines Banner- Generator automatisiert erstellen. Dabei kann die Steuerung von Werbung innerhalb eines Displays auf unterschiedlicher Art und Weise stattfinden (Lammenett, 2017, S. 150f.). Google bietet hier verschiedene Alternativen an (Lammenett, 2017, S. 151):
• Keyword: Mehrere Keywords werden vom Werbetreibenden eingegeben. Google sucht danach automatisch die geeignete Website, um die Werbebotschaft des Anbieters dort einzurichten.
• Thema: Aus einer Liste kann der Werbetreibende verschiedene Themen auswählen. Google sucht anschließend die geeigneten Partnerseiten aus.
• Placement: Hier sucht nicht Google die passende Partnerseite aus, sondern der Werbetreibende muss die genauen Partnerseiten bestimmen, auf die er seine Werbemittel platzieren möchte.
• Remarketing/Interessen: Automatisch sucht Google auf Grundlage einer Liste mit den ausgewählten Interessensgebiete oder einer Remarketingliste des Werbetreibenden, die passenden Partnerseiten aus.
• Demografische Merkmale: Man kann eine Kombination von allen genannten Methoden veranlassen, allerdings ist das nicht immer sinnvoll. Zusätzlich kann der Werbeanbieter Merkmale wie Geschlecht oder Alter hinzufügen.
Mittlerweile stellt Google ein Tool zur Verfügung, welches Banner automatisiert erstellt. Dieses Tool benötigt als Input den URL einer Website, um automatisch generierte Vorschläge von Bannern anzuzeigen. Die Display-Anzeige kann dabei verschiedene Formate wie 160×600, 300×250, 728×90, 336×280, 120×600 und 468×60 annehmen. Im Ersten Schritt erfolgt zunächst die Generierung der Grundmuster. Nach der getroffenen Auswahl eines Grundmuster erfolgt im nächsten Schritt die Erstellung der Banner-Anzeige (Lammenett, 2017, S. 289f.).
„Google entwickelt das Display-Netzwerk kontinuierlich weiter, um Werbetreibenden die Arbeit zu erleichtern und um Display-Kampagnen aufzuwerten. Unter anderem werden seit 2015 Banner im Display-Netzwerk automatisch angepasst, um der Vielzahl an Formaten Rechnung zu tragen.“ (Lammenett, 2017, S. 291).
Digitale Werbeumsetzungen sind vom Programmatic Advertising geprägt. Der Begriff umfasst die automatisierte Auswahl, die allgemeine Durchführung von Werbebuchungen sowie die Ausspielung und Platzierung von relevanten Werbemitteln. In den letzten Jahren lässt sich eine fortschreitende Entwicklung der digitalen Displaywerbung (Banner) verzeichnen. Die Digitalisierung trägt zu einer tiefgreifenden Veränderung der Werbemärkte bei und wirkt sich auch auf die Ausgestaltung der Handelsprozesse aus. Seit geraumer Zeit haben sich bereits Systeme zur automatisierten Abwicklung von Einkäufen und Platzierung von digitalen Werbekampagnen etabliert. So genannte Ad-Server steuern die Ausstrahlung von Bannern auf werbevermarkteten Websites (Wagener, 2019, S. 104f.).
Mit Text
Daten haben nur dann einen vielversprechenden Nutzen, wenn sie entsprechend eingesetzt und kapitalisiert werden. Technologien wie Analytics und Artificial Intelligence (AI) machen es möglich Daten so zu Nutzen, dass Prozesse und Funktionen weitgehend automatisiert und optimiert werden, um Wettbewerbsvorteile zu erreichen. AI adressiert vor allem die dispositiven, planerischen und administrativen Prozesse im Sales, Management und Marketing. Digitale Daten und Algorithmen ermöglichen die Erschließung neuer Geschäftsmodelle und -prozesse. Heute werden unsere intellektuellen Fähigkeiten durch AI und der Digitalisierung simuliert, multipliziert und manchmal auch substituiert.
Dadurch entwickeln sich neue Multiplikations- und Skalierungseffekte für Ökonomien und Unternehmen. Neue digitale Ökosysteme erschließen sich durch datengetriebene technologische Innovationen. Dabei geht es um die Erreichung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile durch die Automatisierung und Verbesserung analytischer und digitaler Wertschöpfungsketten. AI und Big Data ermöglichen hierbei Entscheidungen zu treffen, welche qualitativ aussagekräftiger sind als die der Menschen. Die Entwicklung von Algorithmic Enterprise in Bezug auf analytische und datengetriebene Errichtung von Geschäftsmodellen und -prozessen steht in Verbindung mit dem Ausbau des Internets. Neue Algorithmen erlauben es, Prozesse der Wettbewerbsbeobachtung und Kundengewinnung zu automatisieren (Gentsch, 2018, S. 1ff.).
„Erreicht werden soll das durch den Einsatz smarter Algorithmen, die nicht nur dazu dienen, Daten auszuwerten und zu analysieren, sondern resultierend aus den Analysen eigenständig Handlungen abzuleiten.“ (Gentsch, 2018, S. 14).
Die Computerlinguistik setzt sich mit der Auffassung, Verarbeitung und Generierung der Sprache auseinander (Gentsch, 2018, S. 31). „Das „Natural Language Processing“ beschreibt die Fähigkeit von Computern, mit gesprochenem oder geschriebenem Text zu arbeiten, indem die Bedeutung aus dem Text extrahiert oder sogar Text erzeugt wird, der lesbar, stilistisch natürlich und grammatikalisch korrekt ist.“ (Gentsch, 2018, S. 31). Natural Language Processing (NLP)-Systeme erlauben es sowohl auf formalisierte Programmiersprachen wie C# oder Java zu reagieren als auch auf natürliche Sprachen. NLP ist ein Teil der AI-Disziplinen, welches in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht hat. Dabei ist die verwendetet Symbolsprache die menschliche Sprache (zum Beispiel Deutsch oder Englisch) (Gentsch, 2018, S. 31).
Derzeit sind Chatbots im Leistungsattribut AI stark in der Entwicklung. Meistens werden in Facebook-Feeds und auf Twitter nach Keywords gesucht, auf deren Grundlage vorgefertigte Texte oder Textbausteine automatisch ausgeliefert werden. Intelligente Systeme können aus dem Internet automatisch wichtige Texte identifizieren und zu einem geeigneten Post zusammensetzten. Diese automatisierte Form findet sich auch unter der Bezeichnung „Robot Journalism“ wieder. Heute werden signifikant fortgeschrittene Prozesse des Natural Language Processing, für die Erfassung der entsprechenden Chatbots Posts eingesetzt. Das Verfahren von NLP transformiert den Fließtext in die passender Semantik (Gentsch, 2018, S. 89f).
Programme wie bei iOS (Betriebssystem von Apple) oder QuickType haben die Entwicklungen in der textbasierten Kommunikation geprägt und bieten dem Nutzer schnellere und bequemere Antwortzeiten, indem der Nutzer seine Antwort nicht selber eintippen muss sondern einfach auswählt (Gentsch, 2018, S. 95).
Big-Data-Analysen stellen immer wieder neue Informationen zur Verfügung, was zur einer Informationsüberflutung führen könnte. Hier setzt AI an und filtert, kategorisiert, analysiert und katalysiert diese Informationen. NLP ist bereits auf einem leistungsfähigen Stand, sodass Texte automatisiert bearbeitet werden können. Mit Hilfe von AI-basierten Filtersystemen werden aus der Informationsflut automatisiert Mehrwerte ausgeschöpft (Gentsch, 2018, S. 229).
Eine andere Form um ausführliche Dokumentationseinheiten und Inhaltsbeschreibungen wiederzugeben, ist das Abstracting. Das automatisierte Abstracting funktioniert auf Basis computerlinguistischer und/oder statischer Verfahren. Beim automatisierten Abstracting wird ein Originaldokument durch Indexierung, in einer maschinellen Form umgewandelt. Um aus dem Index ein Abstract zu generieren wird er mit domänenspezifischen Wissensgrundlage abgeglichen. Danach kann dieser an den Empfänger als Information weitergereicht werden. So lassen sich auch Textdokumente und Topic-Sätze extrahieren. Aus einer Stelle des Satzes wird im Text auf seinen Inhalt eingegangen. Diese Stelle stellt zum Beispiel den Kapitelanfang, das Kapitelende oder eine Abbildungsunterschrift dar. Meistens stehen Sätze die nach diesem Prozess extrahieren unverbunden in dem Abstract und zeigen daher keine Textkohärenz auf (Felden, 2006, S. 295ff.).
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