Laut Gartner-Umfrage vom Sommer 2023 planen 63 Prozent der Marketingleiter, in den nächsten 24 Monaten in Generative KI zu investieren. Der VP-Analyst in der Gartner Marketing Practice betont: „CMOs erkennen sowohl das Versprechen als auch die Herausforderungen Generativer KI. Es besteht ein klares Spannungsverhältnis zwischen einer stärkeren Investition in den aktuellen Technologie-Stack, um die Nutzung voranzutreiben, und einer Umverteilung ihrer begrenzten Ressourcen auf die kommende Generation generativer KI-Anwendungen.“ Insbesondere die Herausforderungen bei Kundendaten im aktuellen, komplexen Ökosystem wurden von den Umfrageteilnehmern als Hindernis identifiziert.
KI braucht Vernetzung und Zugriff
Was bislang für die Gestaltung einer Multi-Channel-Orchestrierung galt, gilt auch für den Einsatz von KI: Eine nahtlose Verbindung mit bestehenden Systemen und Datenquellen ist unerlässlich. Nur so kann KI treffend personalisierte Marketingbotschaften erstellen, E-Mail-Marketing und Kundeninteraktion automatisieren, Trends erkennen und für die Optimierung nutzen etc. Dafür bietet sich heutzutage eine auf der MACH-Architektur beruhende Composable Digital Experience an (im Whitepaper mehr dazu). Composable ermöglicht es Ihnen, herstellerunabhängig die am besten geeigneten Tools auszuwählen und Änderungen und neue Initiativen deutlich schneller umzusetzen.
KI braucht einheitliche Kundendaten
Ebenso unerlässlich ist ein gut organisiertes und effizientes Datenmanagement. Doch wie kann Transparenz in Tausenden oder Millionen von Datensätzen geschaffen werden, die meist in verteilten Systemen generiert und „gelagert“ werden? Nur durch die sorgfältige Konsolidierung aller wichtigen Kundendaten in einem sogenannten Golden Record, also einer zentralen, vernetzten und akkuraten Datenquelle (Customer Data Platform), ist es möglich, Kunden zielgerichtet und koordiniert anzusprechen (mehr dazu). Ein einheitlicher Datenbestand ermöglicht eine konsistente Kommunikation über verschiedene Marketingkanäle hinweg. Dies ist entscheidend, um eine nahtlose Kundenerfahrung zu ermöglichen. Übrigens sind Datenqualität und Stammdatenmanagement auch 2023 und damit im sechsten Jahr in Folge wichtigster Trend im Bereich Data, BI und Analytics, wie das Business Application Research Center (BARC) im Rahmen einer weltweiten Umfrage ermittelt hat.
Generative KI kann in Echtzeit arbeiten, aber nur, wenn sie Zugang zu aktuellen Daten hat. Dies ist besonders wichtig beispielsweise für dynamische Preisgestaltung, Produktvorschläge oder personalisierte Werbung. Denn falsche oder veraltete Kundendaten bergen auch ein Risiko: Inkonsistente Daten können zu fehlerhaften Entscheidungen der KI führen. Das kann nicht nur finanzielle Verluste verursachen, sondern auch das Vertrauen der Kunden aufs Spiel setzen.
Gerade in großen Organisationen erleichtert ein einheitlicher Datenbestand die Skalierung von KI-Anwendungen. Unternehmen können leichter neue Features oder Kanäle hinzufügen, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.
Und last but not least: Ein aktueller und gut verwalteter Datenbestand erleichtert den Datenschutz und dient ethischen Standards, was insbesondere im DACH-Raum und in Europa entscheidend ist. Wir arbeiten im Bereich Master Data Management eng mit den marktführenden MDM-Spezialisten von Profisee zusammen. Möchten Sie mehr über Master Data Management erfahren? Unsere Expertinnen und Experten sind für Sie da.
Marketer brauchen Wissen
Unternehmen wollen eine klare Sicht auf ihre Daten. Marketer möchten wissen, wie ihre Kampagnen performen, wie sich ihre Zielgruppen in welchen Märkten verhalten, wie neue Kanäle angenommen werden etc. Fabric ist eine integrierte Analyseplattform, die alles von Datenmigration und Data Science bis hin zu Echtzeitanalysen und Geschäftsinformationen bietet. Diese Lösung vereint eine breite Palette von Diensten an einer zentralen Stelle (mehr dazu). Die Visualisierung geschieht aber nach wie vor mit Microsoft Power BI.
Profisee ist out-oft-the-box auf Fabric zertifiziert und kann sofort innerhalb von Fabric eingesetzt werden. Sie erhalten ein nahtlos integriertes, umfangreiches und benutzerfreundliches System, das speziell für die vereinfachte Handhabung von Analysen konzipiert ist. Die Plattform nutzt einen SaaS-Modellansatz (Software-as-a-Service), ist also technisch bestens mit einem MACH-Ansatz vereinbar.
Wir sind begeistert von Microsoft Fabric und den vielen neuen Funktionen; die Lösung entwickelt sich rasant weiter. Möchten Sie mehr über Datenanalyse mit Microsoft Fabric erfahren? Unsere Expertinnen und Experten beraten Sie gerne. Wir zählen zu den wenigen anerkannten Lösungspartnern für die gesamte Microsoft Cloud und verfügen über Spezialisierungen („Solutions Partner Designations“) in allen Bereichen: Business Applications, Data and AI (Azure), Digital and App Innovation (Azure), Infrastructure (Azure), Security, Modern Work und Cloud.
