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Der vernetzte Konsument

Bahn frei für den hyper-vernetzten Augmented Consumer

Andrew T. Stephen

Keywords

Connected Consumer, Augmented Consumer, AI, Artificial Intelligence, Analytics, Real-time

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Gestern und heute: Das Zeitalter des Connected Consumers
Es ist offensichtlich, dass Konsumenten heutzutage vernetzter sind als jemals zuvor. Diese Entwicklung wurde durch die Popularität der sozialen Medien ebenso begünstigt wie durch die weite Verbreitung von Smartphones. So weist beispielsweise ein Bericht der Social Media Software Company Hootsuite und der Social-Media-Marketingagentur We Are Social für Januar 2017 weltweit ungefähr 2,8 Mrd. aktive Social-Media-Nutzer und 4,9 Mrd. Mobiltelefonnutzer aus. Das sind natürlich beachtliche Zahlen, die im letzten Jahrzehnt rasant gestiegen sind. Die digitale Konnektivität quer über den Globus hat dazu geführt, dass Konsumenten „always on“ und permanent erreichbar sind. Wir leben also in einem vernetzten Zeitalter, in dem Konsumenten Zugang zu enormen Informationsmengen haben und mit anderen auch über weite Distanzen immer und überall kommunizieren können. Die Suchkosten sind stark gefallen, die Möglichkeiten, sich selbst und seine Meinungen digital darzustellen, nehmen laufend zu, und die Chancen für Unternehmen, immer mehr geschäftsrelevante Informationen zu erhalten, wachsen in den Himmel.

Chancen auf immer mehr Marketinginformationen
Diese letztgenannte Veränderung ist vielleicht für den Marketingberuf die wesentlichste und in diesem Heft finden Sie eine Auswahl an neuen Topforschungsarbeiten zu diesem Thema. Marketingmanagern gefällt es, dass sie durch den Aufstieg des vernetzten Always-on-Konsumenten immer mehr und reichhaltigere Daten bekommen. Diese ermöglichen bessere Insights und finden Eingang in alle Aspekte des Marketing- und Markenmanagements. Soziale Medien und Word of Mouth (WOM) sind in dieser Hinsicht besonders relevant. In dieser Ausgabe analysiert David Dubois, was Konsumenten dazu motiviert, entweder positive oder negative WOM mit Freunden oder Bekannten zu teilen, und kommt zu interessanten Schlussfolgerungen für das Marketing. Yakov Bart untersucht, wie sich Product- Seeding-Kampagnen nicht nur auf das zentrale Produkt, sondern auch auf die gesamte Produktkategorie und die Marken von Mitbewerbern auswirken – Effekte, die findige Marketingmanager zu ihrem Vorteil nutzen können. Ein weiteres interessantes Phänomen ist Social TV. Die Multiscreen-Aktivitäten von Konsumenten werden oft als Bedrohung für das Fernsehen und die Fernsehwerbung im Besonderen gesehen. Beth Fossen und David Schweidel zeigen jedoch, dass das Fernsehen von den Online-Konversationen, die während Sendungen stattfinden, profitieren kann. Die zusätzlich verfügbaren Daten der vernetzten Konsumenten haben natürlich auch neue Formen des digitalen Marketings möglich gemacht, wie z. B. Precision Targeting und programmatische Echtzeitwerbung. Diese versorgen Konsumenten mit personalisierten Werbebotschaften – hoffentlich im richtigen Moment bezüglich Ort, Zeit und Intentionen. Michelle Andrews präsentiert in diesem Zusammenhang ihre Erkenntnisse zur Wirkung mobiler Werbung in unterschiedlichen Kontexten. Sie unterstreicht, wie wichtig es ist, Umfeldfaktoren bei der Planung zu berücksichtigen, um die Relevanz und damit die Erfolgsraten mobiler Werbung zu verbessern. Netzwerkanalysen sind das Thema von Lev Muchnik und Jacob Goldenberg. Sie zeigen, dass digitale Netzwerke anders wachsen als oft angenommen und leiten daraus klare Empfehlungen für ein besseres Social Network Analysis Marketing abLast, but not least, diskutiert Robert Kecskes von der GfK, wie das Always-on-Verhalten der Konsumenten die Markenkommunikation verändert. 

Unser Zeitalter des Connected Consumers liefert dem Marketing neue Arten von Daten, die auch von neu installierten digitalen Kontaktpunkten entlang der Customer Journey kommen. Ein Beispiel dafür kommt von L’Oréal (siehe Box 1).

Box 1: L’Oréal Paris: Make-up Genius – Wie sowohl Konsumenten als auch Unternehmen von neuen digitalen Kontaktpunkten profitieren

Im Mai 2014 lancierte L’Oréal Paris eine neuartige Beauty App, den Make-up Genius. Er sollte die Art und Weise revolutionieren, wie Konsumenten Schönheitsprodukte wie Mascara und Lippenstift auswählen. L’Oréal wollte seinen Kunden mit der App ermöglichen, seine Produkte virtuell auszuprobieren – ein Testen ohne Kauf. In Zusammenarbeit mit hollywooderprobten Spezialisten für digitale visuelle Effekte entwickelten sie dazu eine Augmented-Reality-App. Damit ermöglichte das Unternehmen eine echte Transformation des Kauferlebnisses von Beautyprodukten am Massenmarkt. Konsumenten konnten mit der App Produkte ausprobieren oder neue Looks durch die Kombination von Produkten und Farben kreieren und dann auch gleich in den sozialen Medien posten. In manchen Ländern konnte man die Produkte sogar direkt über die App kaufen, ohne dass ein Drogeriemarkt besucht werden musste.
Die App war sehr erfolgreich. Im ersten Jahr war sie nur in den USA, Frankreich und China erhältlich und wurde dort ungefähr 5,9 Millionen Mal heruntergeladen. Zwei Jahre später war sie nahezu weltweit verfügbar, erreichte ca. 16,3 Millionen Downloads und der durchschnittliche User testete etwa 18 unterschiedliche Produkte. Heute gibt es bereits eine neuere Version der App. Diese ist weiterhin ein beliebter digitaler Kontaktpunkt für L’Oréal Paris und eine wichtige Interaktions- und Kontaktplattform für Kunden.   
Den Marketingmanagern bei L’Oréal Paris liefert die App eine Fülle an neuen Kundeninformationen. So kann L’Oréal von „always-on“ und der permanenten Vernetzung seiner Kunden profitieren und neue Datenquellen erschließen. Bei jedem virtuellen Test eines Produkts und jeder Kombination von mehreren Produkten hat L’Oréal die Chance, etwas Neues über das Interesse seiner Kunden am jeweiligen Produkt zu erfahren. Wenn Konsumenten Fotos ihrer Looks über die App mit anderen teilen oder etwas kaufen, signalisieren sie Interessen und Vorlieben, die der Marke sonst verborgen geblieben wären. Solche Erkenntnisse können bei unterschiedlichsten Entscheidungen berücksichtigt werden, z. B. bei der Produktentwicklung, der Prozesssteuerung oder der digitalen Werbung.

Nähere Informationen: Stephen, Andrew T. and Gillian Brooks (2017), L’Oréal Paris: Make-up Genius App. Saïd Business School Case Study.

Das neue Zeitalter ist durch die Vervielfachung digitaler Kontaktpunkte während des gesamten Kaufentscheidungsprozesses gekennzeichnet. Begünstigt wurde diese Entwicklung dadurch, dass moderne Konsumenten „always on“, permanent erreichbar und Nonstop-User sozialer Medien und ihrer Smartphones sind. Immer mehr, immer detailliertere Quellen von Konsumentendaten stehen den Marketingmanagern zur Verfügung und fördern die datengetriebene Insights-Revolution im Marketing. Als Konsequenz entstehen auf Analytik spezialisierte Unternehmen wie Teradata, die mit großen Handelsunternehmen hochentwickelte Realtime-Analyse-Engines für ein immer effizienteres Marketing entwickeln. In unserem Interview erläutert Yasmeen Ahmad, Think Big Analytics Director bei Teradata, die Herausforderungen und neuen Möglichkeiten, die sich durch die Daten der 24/7-Online-Präsenz der Konsumenten ergeben.

Morgen: Weiterreise ins Zeitalter des Augmented Consumers
Und was kommt als Nächstes? Im Zeitalter des Connected Consumers (gestern und heute) sind Konsumenten mit anderen Menschen, digitalen Dienstleistungen und Plattformen vernetzt. Die Reise ist hier aber nicht zu Ende. Im Zeitalter des Augmented Consumers (morgen) werden wir nach wie vor mit Menschen, digitalen Dienstleistungen und Plattformen vernetzt sein, aber zusätzlich noch mit intelligenten Geräten und Sensoren. Box 2 beschreibt, wie ein typischer Morgen in einer Welt voller Wearables, smarter Sensoren, Internet of Things (IoT), Smart Homes und vor allem Ökosystemen künstlicher Intelligenz (AIEs) aussehen könnte. Noch ist das die Zukunft. Allerdings keine ferne Zukunft in 10 oder 20 Jahren. Es ist die Zukunft der nächsten Jahre und teilweise ist sie sogar schon da. Im Marketing bewegen wir uns in rasantem Tempo vom Zeitalter des Connected Consumers ins Zeitalter des Augmented Consumers. Die neuen Technologien werden Konsumenten nicht nur vernetzen, sondern massiv und spürbar in ihren Gedankenwelten erweitern und ihren Verhaltensweisen verändern.

Box 2: Guten Morgen, Augmented Consumer!
Es ist 6 Uhr früh. Der iPhone-Wecker klingelt. Zeit, den Tag zu beginnen. Schnell vor dem Aufstehen noch ein kurzer Check Ihrer bevorzugten Social-Media-Apps – Facebook, Instagram, Twitter. Die neuesten Nachrichten bekommen Sie schnell direkt von Ihren Feeds. Dann sehen Sie gleich, dass über Nacht viele (zu viele!) E-Mails gekommen sind, und identifizieren schnell diejenigen, die unmittelbare Aufmerksamkeit erfordern, und die, die warten können. Danach stehen Sie auf und beginnen, sich für den Tag zu richten. Sie bitten Siri (oder Alexa, je nachdem, wer Ihnen lieber ist), die Heizung aufzudrehen, weil es etwas frisch ist. Dann bitten Sie sie, den Kaffee zu kochen und die Toasts vorzubereiten, sodass alles bereit ist, sobald Sie aus der Dusche kommen. Da erinnert Siri Sie daran, dass Sie heute schon sehr früh Ihr erstes Meeting im Büro haben, und informiert Sie gleichzeitig, dass der Verkehr heute besonders dicht ist, sodass Sie bereits in 30 Minuten starten sollten. „Okay, danke Siri“, sagen Sie, „dann Stopp für Kaffee und Toast. Bestell bitte das Übliche bei Starbucks zur Abholung in 45 Minuten.“ Schnell erledigen Sie das Duschen und Ankleiden und verlassen das Haus in Richtung Auto. „Danke Siri“, denken Sie, als Sie in das vorgewärmte Auto steigen, da Siri vorausblickend zehn Minuten zuvor die Sitz- und Lenkradheizung eingeschaltet hat. Und schon starten Sie Richtung Büro – mit einem kurzen Zwischenstopp bei Starbucks –, während eine Spotify-Playlist mit aufbauenden Songs läuft, die das System am Morgen individuell aus Ihren Lieblingssongs zusammengestellt hat, weil es weiß, dass Ihr Tag vollgepackt mit wichtigen Meetings ist, und Sie die Motivation gut brauchen können.  

Wenn wir an dieses kommende Zeitalter denken, sehen wir letztendlich Konsumenten, die durch zusätzliche intelligente Entitäten erweitert sind. Sie werden insofern hypervernetzt sein, als sie nicht nur an Smartphones und soziale Netzwerke angebunden sein werden, sondern auch an Sensoren, Wearables und andere smarte IoT-Geräte. All diese Vernetzungen werden Ströme an Daten produzieren, die persönliche Systeme künstlicher Intelligenz (AIEs)  in Echtzeit nutzen, um das Konsumentenverhalten zu lenken. Schon in naher Zukunft müssen sich Marketingverantwortliche mit Konsumenten auseinandersetzen, die eine Synthese aus mehreren Entitäten sind, die alle einen gewissen Einfluss auf ihr Verhalten haben: die eigentlichen Konsumenten, also die Menschen selbst, die Social-Media-Einflüsse, wie Freunde, Familie, aber auch „Influencer“, denen sie folgen und Aufmerksamkeit schenken, und Systeme künstlicher Intelligenz rund um die Person (siehe Abbildung 1).

Ökosysteme künstlicher Intelligenz als Ratgeber und Butler
Die AIEs werden sprachbasierte Schnittstellen haben, wie Siri und Alexa, oder die bereits üblichen Schnittstellen, wie bei mobilen Apps und webbasierten Plattformen. Sie sind Ökosysteme im wahrsten Sinne des Wortes – Systeme von Systemen –, weil sie unterschiedliche AI-Systeme zu einer übergangslosen, gesamtheitlichen User-Erfahrung zusammenfügen werden. Ich erwarte zwei prinzipielle Typen von AIEs: beratende und unterstützende (siehe Abbildung 2).

Die erste Form sind beratende AIEs, die Konsumenten helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Anleitungen oder Empfehlungen liefern. Heute schon sind z. B. Apple und Google in der Lage, persönliche Kalender zu scannen, um dann unter Berücksichtigung der Verkehrslage und der üblicherweise genutzten Verkehrsmittel zu empfehlen, wann man am besten starten sollte, um einen Termin zu erreichen. Wir werden immer mehr an derartigen, scheinbar nützlichen Dienstleistungen für Konsumenten sehen.

Als Zweites werden auch schon bald immer mehr unterstützende AIEs üblich sein. Diese werden uns mehr als nur Tipps, Empfehlungen oder Vorschläge unterbreiten. Sie werden stattdessen gleich zur Tat schreiten und ihre Empfehlungen selbst ausführen, indem sie automatisiert Entscheidungen treffen, Abläufe ausführen und weitere Facetten des täglichen Lebens bestimmen. Diese werden auf einer Kombination von Daten über die Präferenzen der Konsumenten und Daten über die Umgebung basieren. Persönliche Vorlieben lernt oder schließt das AI-System aus dem vergangenen Verhalten einer Person. Ein einfaches Beispiel dazu findet sich in unserer Morgenepisode in Box 2. Der Autobesitzer musste nicht mehr selbst die Sitzheizung betätigen, denn ein unterstützendes AIE hat das schon vorab erledigt. Dazu benötigte es Konsumentendaten, wie die typische Startzeit, den Tageskalender und frühere Nutzungspräferenzen für das Heizsystem, und verknüpfte sie mit Umweltdaten, wie der Temperatur oder der Verkehrslage. Ein weiteres Beispiel könnten automatisierte Einkaufsservices sein, etwas, das wir von Firmen wie Amazon in nicht allzu ferner Zukunft erwarten dürfen. Sie könnten Daten über vergangene Käufe, Einkaufsgewohnheiten, Preisbereitschaften, Markenpräferenzen und Bankdaten mit externen Daten wie aktuellen Preisen und Sonderangeboten verknüpfen. Dadurch könnte ein unterstützendes Shopping-AIE leicht wissen, wann ein Konsument gerne bestimmte Produkte hätte (und sich auch leisten kann), und diese dann gleich direkt kaufen.

Autor/en

Andrew T. Stephen, L’Oréal Professor of Marketing and Associate Dean of Research, Saïd Business School, University of Oxford, England
andrew.stephen@sbs.ox.ac.uk

Literaturhinweise

Lamberton, Cait and Stephen, Andrew T. (2016): “A Thematic Exploration of Digital, Social Media, and Mobile Marketing: Research Evolution from 2000 to 2015 and an Agenda for Future Inquiry”, Journal of Marketing, Vol. 80 (6), pp. 146–172.

Stephen, Andrew T. (2017), “The Future Of Work In Marketing Should Involve Upskilling, Science And Algorithms”, Forbes CMO Network. https://www.forbes.com/sites/andrewstephen/2017/05/25/future-of-work-in-...

Digital in 2017: Global Overview. https://wearesocial.com/special-reports/digital-in-2017-global-overview