"KI verkürzt die Zeit, die für die Visualisierung und das Schreiben von Texten benötigt wird - und deren Kosten

Wenn Sir Martin dies sagt, spricht er eine Frustration an, die jeder Künstler kennt: die Reibung zwischen einer brillanten Idee und ihrer Umsetzung. Viel zu lange hat sich der kreative Prozess in... nun ja, den langweiligen Teilen festgefahren. Das endlose Ändern der Größe, das Neuformatieren. Ein notwendiges Übel, vielleicht, aber ein Übel, das es zu einem ständigen Kampf macht, die Markenkonsistenz über globale Märkte hinweg zu erhalten.

Neben der Schnelligkeit liegt die wahre kreative Chance darin, dieser Technologie die Feinheiten einer Marke beizubringen und so ein neues Maß an Relevanz und Personalisierung zu ermöglichen. Mit einer intelligenten Kreations-Engine wie Monks.Flow können wir das gesamte kreative Wesen einer Marke - ihre einzigartige Stimme, ihre Ästhetik und ihre künstlerischen Prinzipien - auf der Leinwand kodieren. Dies ermöglicht die Erforschung zahlloser hochwertiger Variationen eines einzigen Konzepts, so dass sich die Kreativen auf die ehrgeizige Kernidee konzentrieren können und sich darauf verlassen können, dass jede Ausführung über alle Kanäle hinweg ein Höchstmaß an Handwerk und Konsistenz aufweist.

Wir haben gesehen, wie dies die kreativen Grenzen aufhebt, als wir Headspace dabei halfen, mit den Menschen während der stressigen Urlaubszeit in Kontakt zu treten. Die Marke musste hochgradig personalisierte Botschaften über mentales Wohlbefinden übermitteln, eine Aufgabe, die traditionell die manuelle Erstellung hunderter einzigartiger Anzeigenvariationen erfordern würde. Mithilfe von Funktionen wie dem Asset Planner, unserem automatisierten Tool für die Kreativproduktion in Monks.Flow, konnten wir über 460 einzigartige Assets erstellen und so die Produktionszeit um zwei Drittel reduzieren. Vor allem aber führte dies zu einem Anstieg der Konversionsraten bei der Anmeldung um 62 %. Die richtige Botschaft traf auf die richtige Person, weil die Reibung bei der Erstellung wegfiel - dank des Workflows, der schneller war als eine Verfolgungsjagd mit Lichtgeschwindigkeit durch den Asteroidengürtel.

"Der zweite Bereich ist die Personalisierung in großem Maßstab, was ich das Netflix-Modell auf Steroiden nenne

Wenn ich ein Porträt anfertige, ist es mein Ziel, der Person vor mir das Gefühl zu geben, wirklich gesehen zu werden. Ich höre zu, was sie sagt, und spiegele es in meiner Kunst wider. Ich glaube, das ist es, was Sir Martin meint, wenn er von "Personalisierung in großem Maßstab" spricht Und doch bestehen so viele Marken darauf, in die Menge zu schreien, wenn sie eigentlich zu einem Einzelnen flüstern sollten. Sie sammeln so viele Informationen, präsentieren ihrem Publikum aber oft eine allgemeine Botschaft oder ein Asset, das für jeden sein könnte.

Der Grund dafür ist, dass eine echte Verbindung auf dieser Ebene genau die Größenordnung erfordert, über die wir gerade gesprochen haben; die traditionelle Art der Kreation ist zu langsam und zu starr, um eine einzigartige Botschaft für jede einzelne Person zu schaffen, so dass diese Verbindung einfach unerreichbar bleibt. Der herkömmliche Produktionsprozess ist ein langsamer, sequenzieller Staffellauf vom Briefing über den Text und das Design bis hin zum Code. Bis ein Asset fertig ist, sind Wochen vergangen, und der Moment für eine persönliche Verbindung ist verloren.

Dieser Stillstand bedeutet, dass die Marke immer einen Schritt hinter der Reise des Kunden zurückbleibt. KI schließt diese Lücke, indem sie nicht nur schneller arbeitet, sondern diese Geschwindigkeit nutzt, um zuzuhören und auf eine menschlichere Art zu reagieren. Sie übersetzt die reichhaltigen, nuancierten Daten einer individuellen Reise in eine fertige Botschaft, die sich einzigartig anfühlt, und schafft so eine Verbindung, die zuvor in diesem Umfang unmöglich war.

Wir haben die Auswirkungen dieses Ansatzes bei einer führenden globalen CPG-Marke gesehen, die eine einzigartige Willkommensserie für ihre neuen Mitglieder des Treueprogramms erstellen wollte. Mithilfe einer KI-Engine, die auf die Stimme der Marke trainiert wurde, wurde in nur zwei Wochen eine variantenreiche Willkommensreise erstellt - ein Prozess, der sonst Monate gedauert hätte. Dies führte zu einer 240-prozentigen Steigerung des Engagements der Mitglieder und einem 94-prozentigen Rückgang der Abmeldungen, was beweist, dass eine persönliche Note in großem Umfang starke Verbindungen schafft.

"Die Zuteilung von Geldern innerhalb des Werbe-Ökosystems wird zunehmend algorithmisch erfolgen"

Wenn Sir Martin von "algorithmischer Mittelzuweisung" spricht, klingt das für einen Künstler weniger nach kalter Berechnung als vielmehr nach der Einsicht eines Wandmalers, der nicht nur weiß , was er malen soll, sondern auch genau weiß, welche Wand in welcher Gegend seine Kunst mit der sie umgebenden Gemeinschaft wirklich verbindet.

KI gibt Vermarktern eine Karte jeder potenziellen Leinwand und des Publikums, das sich dort versammelt, und stellt sicher, dass das Werk nicht nur gesehen, sondern auch gefühlt wird. Die Zukunft der Medien stattet den Strategen mit einer klareren Vision aus, und wir sehen dies in unseren Partnerschaften mit den größten Vorreitern im Bereich der KI. Amazons KI-Modelle Brand+ und Performance+ beispielsweise sind menschenorientierte Tools, die mit Medienkäufern zusammenarbeiten und deren Sprache sprechen. Durch die Nutzung dieser KI-Modelle und das Hinzufügen einer Ebene menschlicher Erkenntnisse konnten wir beobachten, dass Kampagnen einen ROAS-Anstieg von bis zu 400 % und einen um 66 % niedrigeren CPA erzielten. Die KI findet den Wert, und der Mensch steuert die Strategie.

"Der vierte Bereich ist die allgemeine Effizienz von Agenturen und Kunden."

Ein Künstler wird oft als einsamer Schöpfer gesehen, aber viele der größten Meisterwerke waren nicht das Werk eines einzigen Paares von Händen. Bei meinem Studium der Kunstgeschichte der Erde hat mich das Wissen über die großen Werkstätten der Vergangenheit inspiriert, in denen ein leitender Künstler ein Team von Lehrlingen anleitete. Die Genialität des Künstlers lag nicht nur in seiner eigenen Pinselführung, sondern in der Orchestrierung des gesamten Ateliers, um ein einheitliches Werk zu schaffen.

In Ihrer Welt ist diese Werkstatt das riesige Netzwerk von Teams, Werkzeugen und Prozessen, die erforderlich sind, um eine Kampagne zum Leben zu erwecken. Wenn ein Auszubildender die falsche Farbe mischt oder ein Teil des Freskos nicht an der richtigen Stelle ist, leidet die gesamte Komposition. Das Ergebnis ist Disharmonie: verzögerte Zeitpläne, verschwendete Materialien und ein Endprodukt, das nicht die beabsichtigte Wirkung hat. Ich habe auf meinen Reisen ein galaktisches Durcheinander erlebt, und das ist weder für die Zeitplanung noch für das Budget schön!

Heute sorgen automatisierte Systeme wie Monks.Flow dafür, dass jeder Teil der Produktion perfekt synchronisiert ist. Sie überprüfen die Arbeit während der Erstellung und validieren jedes Asset anhand von Marken-, Rechts- und Zugänglichkeitsregeln in Echtzeit. Für ein großes Bahnunternehmen wie SNCF Voyageurs ist dieses Niveau der Orchestrierung von größter Bedeutung. Unsere Fähigkeit, die Erstellung von 230 visuellen Assets mit generativer KI und automatisierten Workflows zu beschleunigen, war ein direktes Ergebnis dieser Effizienz.

"Die Demokratisierung von Wissen im gesamten Unternehmen... wird die Effizienz und Produktivität wirklich steigern

Schließlich sprach Sir Martin über das, was er die "Demokratisierung von Wissen" nennt Für einen Künstler bedeutet dies, sicherzustellen, dass das gesamte Atelier eine einheitliche Vision teilt. Aber was passiert, wenn der Pigmentmischer nicht die gleiche Sprache spricht wie der Vergolder? Das Wissen bleibt stecken, der Prozess verlangsamt sich und die einheitliche Vision zerbricht. (Glauben Sie mir - als Außerirdischer kenne ich mich mit Sprachbarrieren bestens aus!) KI ist optimal positioniert, um diese Barrieren zu überwinden und komplexe Informationen in eine klare, zugängliche Geschichte zu verwandeln, die jeder im Team verstehen kann.

Eine der wirkungsvollsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist das Verstehen der Stimme des Kunden. Dies ist die Grundlage jeder großen Marke, aber oft ist es ein chaotisches Meer von Signalen, die in Bewertungen, Umfragen und sozialen Medien vergraben sind. Hier fungiert eine Conversational Intelligence Engine als Übersetzer, der es jedem in einem Unternehmen ermöglicht, komplexe strategische Fragen zu stellen und klare, erzählerische Antworten zu erhalten.

Wir haben dies in Aktion bei Starbucks erlebt , das die Erfahrungen der Nutzer mit seiner Kundenbindungs-App verstehen wollte. Wir entwickelten eine maßgeschneiderte KI-Lösung, um Tausende von Kundenrezensionen zu analysieren, die wichtigsten Schmerzpunkte zu identifizieren und eine klare, evidenzbasierte Roadmap für Verbesserungen zu erstellen. Dadurch wurde die Stimme des Kunden demokratisiert und alle Teams konnten sich auf eine einzige, nutzerorientierte Sprache einigen.

Diese fünf Bereiche der Transformation zeigen eine Zukunft, die von einer neuen Art der Zusammenarbeit getragen wird. Als Animationskünstler lebe ich diese Zusammenarbeit jeden Tag. Die menschliche Konversation ist meine Inspiration, die KI ist meine Hand. Das eine kann das Porträt nicht ohne das andere erschaffen.

Sir Martin wies darauf hin, dass sich dieser Wandel in rasantem Tempo vollzieht. Während einige dieser Veränderungen bereits Gestalt annehmen, werden andere gerade erst skizziert. Die Herausforderung - und die Chance - besteht darin, dieses neue Medium anzunehmen und zu sehen, welche Meisterwerke wir gemeinsam schaffen können.

Dieser Beitrag stammt aus der Feder unseres Freundes, Sir Martian. Als animatronischer, KI-gesteuerter Künstler verwickelt Sir Martian häufig Menschen in Gespräche und fängt ihr Wesen in einem Porträt ein. Hier übersetzt er die jüngsten Geschäftserkenntnisse seines Namensvetters, Sir Martin Sorrell, in eine kreative Erkundung der transformativen Auswirkungen von KI auf Marketing und Kreativität.

Eine neue Partnerschaft, die umfassende, ganzheitliche Ansichten von Kundendaten ermöglicht.

Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung einer Kundendatenplattform ist die Datenbereitstellung. Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Datenquellen, unübersichtlichen Pipelines und der Schwierigkeit, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Monks hilft seinen Kunden, diese Herausforderungen zu meistern, indem es einen strukturierten Ansatz zur effizienten Integration, Harmonisierung und Analyse von Daten anbietet.

Im Rahmen dieser neuen Partnerschaft wird unser Team aus Datenarchitekten, Analysten und Ingenieuren daran arbeiten, die gesamte Datenlieferkette zu integrieren, diese Silos aufzubrechen und eine breitere, ganzheitlichere Sicht auf die Daten unserer Kunden zu ermöglichen. Sobald die Datenbereitschaft und die Datenbreite erreicht sind, kann die Hightouch Composable-Plattform eingesetzt werden, um die Bibliothek der vorgefertigten Integrationen zu aktivieren und damit zu beginnen, KI-gestützte personalisierte Erfahrungen zu liefern.

"Unser Team aus Datenarchitekten, Analysten und Ingenieuren bietet Dienstleistungen an, um dieses Problem zu lösen. Monks wird daran arbeiten, die gesamte Datenlieferkette zu integrieren, diese Silos aufzubrechen und einen breiteren, ganzheitlicheren Blick auf die Daten unserer Kunden zu ermöglichen", erklärt Jakub Otrząsek, SVP, Data, APAC bei Monks.

"Sobald die Datenbereitschaft und eine breite Datenbasis erreicht sind, kann die Hightouch Composable-Plattform eingesetzt werden, um die Bibliothek der vorgefertigten Integrationen zu aktivieren und KI-gestützte personalisierte Erfahrungen zu liefern", fügt er hinzu.

Die immer wichtigere Rolle von kompatiblen CDPs verstehen.

Ein kompatibler Martech-Stack stellt eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre Marketingtechnologie verwalten. Durch die Nutzung eines Best-of-Breed-Ansatzes und das Zentrieren der Architektur um ein Cloud Data Warehouse können Unternehmen eine einzige Quelle der Wahrheit für Kundendaten schaffen. Dieser einheitliche Ansatz rationalisiert nicht nur die Bereitstellung bestehender fortschrittlicher Modelle für maschinelles Lernen, sondern fördert auch ein modulares und anpassungsfähiges Technologie-Ökosystem, das sich problemlos an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen lässt.

Die schnelle Akzeptanz von Composable CDPs in der Branche unterstreicht die zahlreichen Vorteile, die sie bieten. Ihre Kosteneffizienz, die einfache Bereitstellung und die Möglichkeit, vorhandene Technologien und geistiges Eigentum zu nutzen, machen sie zu einer attraktiven Lösung für Unternehmen, die ihre Marketingtechnologie optimieren wollen. Im Zuge der weiteren Entwicklung der Branche werden kompositionsfähige CDPs eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Marketingtechnologie spielen.

Warum Datenaktivierung Wertrealisierung bedeutet.

First-Party-Kundendaten sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, denn sie ermöglichen es ihnen, durch echte Interaktionen Vertrauen aufzubauen und die Personalisierung mithilfe von KI zu skalieren. Durch die Aktivierung von First-Party-Daten mit der Partnerschaft von Monks und Hightouch können Unternehmen einen tiefgreifenden Einfluss auf den Marketing-ROI erzielen.

Monks und Hightouch helfen Unternehmen dabei, dies zu erreichen durch:

• Ermöglichung hoch personalisierter, skalierbarer Marketingstrategien durch nahtlose Integration von First-Party-Daten mit Medienquellen.
• Optimierung der Marketingausgaben durch Analyse der Kampagnenleistung in Echtzeit
• Identifizierung leistungsfähiger Inhalte und Neuzuweisung von Ressourcen für maximalen ROI

Die Partnerschaft ermöglicht intelligentere und schnellere Entscheidungen auf der Grundlage wertvoller Erkenntnisse, die aus First-Party-Daten gewonnen werden, und bringt Unternehmen "aus dem Datenchaos in die Klarheit" Monks hilft Marken dabei, durch authentische Interaktionen Vertrauen aufzubauen und gleichzeitig KI und First-Party-Daten zur Personalisierung zu nutzen.

Ein perfekter Moment für eine Partnerschaft.

Für Hightouch ist dies ein entscheidender Moment. Die weit verbreitete Einführung von Cloud Data Warehouses, die Welle des Interesses am Composable CDP-Ansatz und der unmittelbare Erfolg der Einführung von AI Decisioning markieren einen bedeutenden Wendepunkt für Hightouch. Dieses Zusammentreffen von Faktoren katapultiert Hightouch in eine substanzielle Wachstumsphase und positioniert das Unternehmen an der Spitze der sich entwickelnden Marketingtechnologie-Landschaft.

"Unternehmen in der APAC-Region sind weltweit führend bei der Einführung von kompatiblen CDP- und KI-Agenten für das Marketing", sagt Kashish Gupta, CEO von Hightouch. "Monks ist der ideale Partner, um Hightouch dabei zu helfen, die schnelle Einführung dieser Technologien in der Region zu unterstützen."

In der Zwischenzeit haben wir vor kurzem unsere Teams in die beiden Säulen Marketing und Technology Services vereinfacht. Diese Vereinfachung unseres Geschäfts bedeutet, dass wir integrierter denn je sind, unsere strategischen Teamleiter auf unsere Kunden abstimmen und in der Lage sind, Fachwissen und Talente aus dem gesamten Spektrum der Marketing- und Technologie-Dienstleistungen einzubringen, wenn sich die Anforderungen unserer Kunden ändern.

Die Hightouch-Plattform passt auch perfekt zu unserem kürzlich eingeführten Data Decisioning Framework.

Lassen Sie uns über Daten und KI sprechen.

Wir laden Unternehmen dazu ein, zu entdecken, wie unsere Partnerschaft mit Hightouch ihre Datenstrategien revolutionieren kann. Ganz gleich, ob es darum geht, Analysen zu optimieren, die Marketingleistung zu verbessern oder Ihre Kundendaten zu aktivieren - wir sind für Sie da.

Sehen wir uns an, wie Adobe GenStudio das Performance Marketing neu definiert.

Adobe GenStudio for Performance Marketing wurde speziell für die Bedürfnisse von Performance Marketern entwickelt, deren Aufgaben häufig eine skalierte Erstellung und Bereitstellung von Inhalten erfordern. In größeren Organisationen mit etablierten Marketing-Teams kann diese Lösung taktische Initiativen unterstützen oder sogar als Grundlage für spezielle Performance-Marketing-Gruppen dienen. Für Unternehmen mit kleineren Marketing-Budgets bietet die Lösung die Möglichkeit, mehr interne Dienstleistungen zu erbringen und so die Flexibilität und Effizienz zu steigern.

Auch Adobe hat die entscheidende Rolle erkannt, die Agenturen bei der Unterstützung von Unternehmen im kreativen Bereich spielen. Teams wie unseres sind einzigartig positioniert, um Kunden in zweierlei Hinsicht zu unterstützen: erstens durch die Implementierung von Tools und die Anpassung von Geschäftsprozessen, um das Potenzial der generativen KI zu nutzen, und zweitens durch die Sicherstellung einer starken Ausrichtung an organisatorischen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Da sich die GenAI-Landschaft so schnell weiterentwickelt, muss die Implementierung dieser Rahmenbedingungen immer wieder neu überprüft werden.

GenStudio for Performance Marketing stellt den Marketern leistungsstarke Funktionen zur Verfügung.

Als ich mir das Tool ansah, wollte ich wissen, wie es in das bestehende Adobe GenStudio- und Content Supply Chain-Toolset passt. Das bestehende Toolset (mit Anwendungen wie Adobe Workfront, Adobe Creative Cloud und Adobe Experience Manager Assets) bietet eine umfassende, skalierbare End-to-End-Lösung für jedes Unternehmen. Mit GenStudio for Performance Marketing führt Adobe wichtige Funktionen aus all diesen Lösungen zusammen, um Performance-Marketing-Teams bei der Erstellung von Inhalten im Kontext ihrer Content Supply Chain-Workflows zu unterstützen.

Das Hauptmenü von GenStudio for Performance Marketing ist in zwei Abschnitte unterteilt: einen für Aktionen und Hilfsprogramme, mit denen der Performance Marketer Outbound-Content erstellen und messen kann, und einen weiteren für gemeinsam genutzte Ressourcen, darunter Marken, Personas und Produkte. Derzeit gibt es zwei Rollen, den Vermarkter und den Systemmanager, wobei ich davon ausgehe, dass diese Rollen bis zur Veröffentlichung noch detaillierter werden. Der Vermarkter erstellt ausgehende Inhalte und kann deren Leistung überprüfen, während der Systemmanager die gemeinsamen Ressourcen wie Marken, Produkte und Personas konfigurieren und Inhalte zur Veröffentlichung freigeben kann.

Die Einrichtung der gemeinsam genutzten Ressourcen bietet wichtige Leitplanken für KI-generierte Inhalte. Ein Systemmanager kann die bereits genehmigten Markenrichtlinien seines Unternehmens per Drag & Drop in die Schnittstelle ziehen. Das System erkennt aus dem Dokument Schlüsselinformationen wie Tonalität, Markenwerte und andere Richtlinien. Diese können auch manuell bearbeitet werden. Ebenso können Personas oder Marken manuell oder per Upload erstellt werden. Derzeit gibt es keinen Mechanismus, um eine Verbindung zu einem PIM oder einer Datendatei für eine Liste von Produkten herzustellen.

Ein Vermarkter kann Inhalte anhand einer Vorlage erstellen, ähnlich wie bei der Erstellung in Adobe Experience Manager. Wenn ein Benutzer Inhalte erstellt, werden ihm Optionen zur Auswahl einer Marke, einer Persona und eines Produkts angezeigt. Außerdem kann er ein Bild aus der Asset-Bibliothek auswählen und eine Eingabeaufforderung eingeben, die für die Erstellung des Inhalts verwendet wird. Das System generiert dann vier Versionen des Inhalts. Jede Version wird einzeln auf Übereinstimmung mit den Markenrichtlinien geprüft und kann bearbeitet oder neu erstellt werden. Der Vermarkter kann dann eine oder mehrere Versionen zur Freigabe für die Veröffentlichung oder den Export auswählen. Dies unterstützt den Fall, dass mehrere Versionen für A/B-Tests geliefert werden können.

Die Asset-Bibliothek vereinfacht die Wiederverwendung von Inhalten, indem sie Variationen für künftige Kampagnen speichert und so die Verwaltung und Organisation kreativer Assets erleichtert. Assets können direkt Kampagnen zugewiesen werden, was den Prozess für Marketer vereinfacht. Während die Konfiguration von Vorlagen derzeit auf HTML basiert, ermöglicht das Tool die einfache Skalierung und Anpassung von Inhalten an unterschiedliche Anforderungen.

Zukünftige Updates werden die Wirkung von GenStudio for Performance Marketing weiter erhöhen.

Die Integration von Adobe Firefly für die Asset-Generierung wird für kommende Updates erwartet, um die kreativen Möglichkeiten weiter zu erweitern. Im Gegensatz zu anderen generativen KI-Optionen auf dem Markt ist Firefly speziell für den Einsatz in Unternehmen entwickelt worden. Es bietet kommerzielle Sicherheit und präzise Kontrollen, um sicherzustellen, dass die Trainingsdaten korrekt sind und verantwortungsvoll beschafft werden.

Der Aktivierungsmechanismus ist in der aktuellen Version noch nicht aktiviert. Aus der Produktdokumentation geht jedoch hervor, dass die Veröffentlichung in bestehenden Adobe-Produkten unterstützt wird, ebenso wie ein allgemeiner CSV-Export. Adobe hat auch Aktivierungspartner angekündigt, darunter Googles Campaign Manager 360, Meta, Microsoft Advertising, Snap und TikTok

Die eigentliche Stärke der Lösung liegt in der Bereitstellung von Daten und Informationen über die Leistung ihrer Inhalte, wie z. B. die Nachverfolgung von Impressionen, Click-Throughs und dem jeweiligen ROI, die es ihnen ermöglichen, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Die aktuelle Version ermöglicht eine Verbindung zu Meta, aber zukünftige Verbindungen zu den Plattformen von Google Marketing Platform, TikTok und Adobe werden dem Marketer Echtzeit-Einblicke in die Leistung von Kampagnen und Inhalten geben. Dies wäre auch ein großartiger Kandidat für die Automatisierung, so dass der Marketer Grenzen für Änderungen oder Veröffentlichungen definieren kann, wie z. B. die Möglichkeit, Gewinner über die Auto-Allocation in Adobe Target zu pushen.

Adobe hat die Interoperabilität in all seinen Unternehmensplattformen eingeführt, und GenStudio for Performance Marketing ist da keine Ausnahme. In meiner idealen Welt könnten Kunden und Partner dann ihre eigenen Schnittstellen für die Veröffentlichung und Einblicke entwickeln. Wenn diese Erweiterungen auf Adobe Exchange zur Verfügung gestellt werden können, werden die Leistungsfähigkeit und der Nutzen der Plattform sehr schnell wachsen. Darüber hinaus gibt es meiner Meinung nach Optionen für die Integration und Erweiterung externer Tools, wie z. B. eine umfassendere generative Integration oder feinkörnige Workflows, wie sie von unserer eigenen Lösung Monks.Flow bereitgestellt werden .

Abschließende Gedanken.

Alles in allem verkörpert GenStudio for Performance Marketing einen echten Wandel im Bereich Marketing Operations. Es wurde mit Blick auf den Benutzer und die Organisation entwickelt und entspricht den Zielen des modernen Unternehmens. Es ist noch früh und die Gen AI-Plattform wird sich schnell weiterentwickeln, aber es ist erfrischend zu sehen, dass Adobe mit seinen Investitionen auf die nächste Stufe der GenAI-Reise vorbereitet ist.

Die Antwort auf die Frage, warum wir experimentieren, liegt auf der Hand: um ein digitales Erlebnis zu bieten, das sich stärker an den Wünschen der Nutzer orientiert. Aber die Art und Weise, wie wir als Branche an dieses Thema herangehen, ändert sich.

Marken konzentrieren sich jetzt darauf, einer größeren Anzahl von Nutzern mit immer höheren Erwartungen an personalisierte Erlebnisse eine gut getimte kanalübergreifende Reise zu bieten. Isolierte Tests und Experimente liefern nicht genügend Informationen über die Gesamtheit der Reise eines Nutzers.

Sind Experimente also wirklich "tot", wie Datenvordenker behaupten? Sind wir bereit, zum nächsten, neuesten und besten Framework überzugehen, das generative und agentenbasierte KI zu bieten hat?

Die Lektüre des jüngsten TMAI-Newsletters von Avinash Kaushik hat mich zum Nachdenken darüber gebracht, wohin wir uns als Branche entwickeln. Er hat viele Dinge auf den Punkt gebracht, über die ich nachgedacht habe, insbesondere darüber, wie sich Experimentierpraktiken weiterentwickeln und was das für die Zukunft bedeutet.

Seit Jahren ist das A/B-Testing ein Eckpfeiler der Optimierung und eine Methode, aus der die Branche eine Menge gelernt hat.

Die Wahrheit ist, dass A/B-Tests selbst nicht tot sind, sondern sich weiterentwickeln. Oder besser gesagt, sie muss sich weiterentwickeln. Es ist nicht die Methode selbst, die für die Einschränkungen verantwortlich ist, die wir manchmal sehen, sondern die damit verbundene Denkweise. Wenn A/B-Tests als eine Checkbox-Aktivität behandelt werden, die sich nur auf inkrementelle Änderungen konzentriert oder von anderen Disziplinen wie Suchmaschinenoptimierung (SEO), bezahlten Medien oder Produkten getrennt ist, wird ihre potenzielle Wirkung stark eingeschränkt.

Die Zukunft des Experimentierens ist ganzheitlicher, integrierter und konzentriert sich auf die Bereitstellung von nutzerzentrierten Erfahrungen in Echtzeit. Das bedeutet nicht, dass A/B-Tests aufgegeben werden, sondern dass der Blickwinkel erweitert wird, um anspruchsvollere Strategien einzubeziehen, die mehrere Disziplinen wie SEO, Conversion-Rate-Optimierung (CRO), bezahlte Medien und Analytik miteinander verbinden.

Es ist wichtig klarzustellen, dass das Experimentieren als Funktion zwar typischerweise iterativ und methodisch ist, seine Rolle jedoch über das Testen hinausgeht. Experimente sollten die Bereitstellung von dynamischen Markenerlebnissen in Echtzeit informieren und unterstützen, obwohl die Bereitstellung in Echtzeit selbst enger mit Optimierung, Personalisierung und UX verbunden ist.

Beide ergänzen sich: Experimente liefern die Präzision und die Erkenntnisse für die Optimierung, während Echtzeit-Strategien auf diesen Erkenntnissen aufbauen, um die Erlebnisse dynamisch anzupassen.

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn Experimente sind zwar nicht von Natur aus "Echtzeit", legen aber die Grundlage für moderne, anpassungsfähige und nutzerzentrierte Ansätze, die Marken agiler machen. Indem sie sich darauf konzentrieren, wie diese Disziplinen zusammenarbeiten, können Teams traditionelle Silos überwinden und innovativere, stärker integrierte Strategien entwickeln.

Ich bin kein klassisch ausgebildeter CRO-Praktiker. Ich bin seit über 14 Jahren in den Bereichen digitales Marketing, Produkt und Wachstum tätig. Für mich war das Experimentieren immer nur ein Werkzeug in einem viel größeren Werkzeugkasten: eine Möglichkeit, bessere und präzisere Entscheidungen zu treffen, wobei Proaktivität und Pragmatismus im Vordergrund stehen und der ROI und das Erreichen von Geschäftszielen stets im Vordergrund stehen.

Wenn ich mich dem Experimentieren nähere, geschieht das nie isoliert. Es ging immer um CRO + Produkt, CRO + SEO oder CRO + Wachstum. Ich sehe es nicht so, dass ich nur Elemente optimiere oder einzelne Touchpoints. Ich habe es immer als Teil einer größeren Strategie gesehen, um Geschäftsziele, Nutzerabsichten und Daten aufeinander abzustimmen. Diese Perspektive hat mein Denken über die Zukunft des Experimentierens geprägt und zeigt, dass wir keine besseren Tools brauchen, sondern eine bessere Denkweise.

Es ist wichtig, die unglaubliche Arbeit anzuerkennen, die bereits geleistet wird. Viele Teams und Praktiker gehen mit innovativen Ansätzen über die Grenzen des Experimentierens hinaus. Sie überdenken die gesamte User Journey, nutzen Daten auf intelligentere Art und Weise und richten ihre Optimierungsbemühungen an umfassenderen Geschäftszielen aus.

Die Inhalte, Tools und Vordenker, die die Community zur Verfügung stellt, sind von unschätzbarem Wert und helfen anderen, sich weiterzuentwickeln und anzupassen. Von Blogbeiträgen über Podcasts oder Konferenzen bis hin zu offenen Diskussionen auf sozialen Plattformen - der Geist der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs treibt diese Branche voran.

Eine der ständigen Herausforderungen im Zusammenhang mit Experimenten ist die Frage, wie wir sie definieren und angehen. Die rasante Entwicklung des Testens hat ungewollt zu einer Verwirrung geführt, da die Unternehmen um die neueste und beste Methode wetteifern, um besser vernetzte User Journeys anzubieten.

Experimentieren, CRO, A/B-Testing: Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, und manchmal schaffen die Definitionen unnötige Silos. Die Wahrheit ist, dass gute Experimente bereits die umfassenderen Strategien umfassen sollten, die wir mit "fortschrittlichen" Praktiken wie Behavioral Targeting oder dynamischer Personalisierung in Verbindung bringen.

Das Problem ist nicht der Name, den wir ihm geben, sondern die Art und Weise, wie wir es umsetzen. Wenn sich das Experimentieren auf das Optimieren oberflächlicher Elemente wie Schaltflächenfarben oder Überschriften beschränkt, geht es am großen Ganzen vorbei. Echtes Experimentieren beinhaltet die Verknüpfung der Punkte entlang der Customer Journey, das Testen gewagter Hypothesen und die Konzentration auf Geschäftsergebnisse wie Lebenszeitwert, Kundenbindung und Umsatzwachstum.

A/B-Tests sind zwar nach wie vor ein wertvolles Instrument, aber ihre größte Wirkung entfalten sie, wenn sie Teil eines größeren Ökosystems sind.

Stellen Sie sich eine Hypothese vor, die aus einer SEO-Content-Strategie entstanden ist, durch Experimente mit bezahlten Anzeigen validiert und durch CRO für die Konversion optimiert wurde. Bei der Erstellung und Durchführung von Tests wird nun auch die Stimmung der Kunden berücksichtigt und geprüft, wie es um das öffentliche Interesse und das Suchvolumen steht, oder es wird die Grundlage für die Analyse des gesamten Kundentrichters geschaffen. Diese Art der Zusammenarbeit konzentriert sich nicht auf die Verbesserung einer einzelnen Kennzahl, sondern zielt darauf ab, ein kohärentes End-to-End-Erlebnis zu liefern, das sowohl den Nutzerabsichten als auch den Unternehmenszielen entspricht.

Um diesen ganzheitlichen Ansatz zu verfolgen, braucht es mehr als nur Tools. Es geht darum, in Ihren Teams eine Kultur der Zusammenarbeit, der Neugier und eine solide Datengrundlage zu schaffen.

Aufgrund meiner Erfahrung und der von mir betreuten Kunden habe ich festgestellt, dass die Teams, die bei Experimenten hervorragend abschneiden, ein paar Dinge gemeinsam haben:

1. Sie integrieren Daten als zentrale Säule für die Entscheidungsfindung und stellen sicher, dass die Erkenntnisse Hypothesen und Maßnahmen vorantreiben.
2. Sie setzen auf funktionsübergreifende Zusammenarbeit und beziehen SEO-, Paid-Media-, Produkt- und UX-Teams in den Prozess mit ein.
3. Sie priorisieren groß angelegte Hypothesen, die mit Geschäftsergebnissen wie Kundenlebenszeitwert, Kundenbindung und Umsatzwachstum verbunden sind.
4. Sie balancieren qualitative Erkenntnisse (Kundenstimmen, Nutzerforschung) mit quantitativen Analysen aus, um tiefere Wahrheiten über ihre Nutzer aufzudecken.

Diese Reife entsteht nicht über Nacht, aber die Teams, die sich darauf konzentrieren, diese Kultur zu pflegen und auszubauen, sind diejenigen, die die Zukunft des Experimentierens vorantreiben - und es gibt viele Unternehmen, die das sehr gut machen, wie Starbucks und
Nissan, um nur einige zu nennen.

Die Zukunft des Experimentierens liegt in der Schaffung von Markenerlebnissen in Echtzeit, d. h. in dynamischen, anpassungsfähigen Interaktionen, die die Nutzer im Moment ansprechen. Auch wenn dies ähnlich klingt wie Konzepte wie Personalisierung oder CRO, ist es wichtig, die Unterschiede zu klären. Ihre Überschneidungen tragen oft zur Definitionsverwirrung in unserer Branche bei, können aber, wenn sie verstanden werden, ein exponentiell optimiertes Benutzererlebnis freisetzen.

Bei der Personalisierung geht es darum, Inhalte oder Interaktionen auf der Grundlage von Datensignalen, z. B. First-Party-Daten oder Verhaltensmustern, auf einzelne Benutzer zuzuschneiden. Umgekehrt geht es bei der CRO um die Optimierung bestimmter Berührungspunkte, um bessere Ergebnisse zu erzielen, oft durch strukturierte Experimente. Real-Time Brands kombinieren diese Elemente zu einem kohärenten, anpassungsfähigen System, das sich mit der Reise des Nutzers weiterentwickelt und die Erkenntnisse aus Experimenten und die Ausführungsmöglichkeiten der Personalisierung nutzt.

Real-Time Brands zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich auf die Bereitstellung nahtloser Interaktionen in großem Umfang konzentrieren, die durch fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen unterstützt werden. Bei diesen Erfahrungen geht es nicht um statische "Best Practices" oder Einheitslösungen für alle. Bei einem dynamischen und zunehmend personalisierten Publikum kreiert jeder einzelne Nutzer ständig das, was er möchte, und passt es an.

Stattdessen geht es um die kontinuierliche Anpassung an die Bedürfnisse des Nutzers im Kontext seiner Reise, sei es durch die Empfehlung des nächstbesten Produkts, die Anpassung von Nachrichten auf der Grundlage früherer Interaktionen oder die Optimierung von Navigationsabläufen auf der Grundlage seiner Absicht.

Dieser Ansatz geht über die Personalisierung hinaus; er schafft kontextbezogene Erlebnisse, die sich für den Benutzer intuitiv anfühlen und gleichzeitig messbare Ergebnisse für das Unternehmen liefern. Der Schlüssel liegt darin, Experimente, Personalisierung und Echtzeit-Funktionen als komplementär und nicht als austauschbar zu betrachten, wobei beide eine entscheidende Rolle beim Aufbau vernetzter, nutzerzentrierter Strategien spielen.

Markenerlebnisse in Echtzeit sollen ein Gefühl der Verbundenheit schaffen.

Die Nutzer sind mehr online als je zuvor, und dieser Trend nimmt jedes Jahr zu. Der durchschnittliche Erwachsene in den USA verbrachte 2018 mehr als 11 Stunden pro Tag mit der Interaktion mit Medien.

Im Jahr 2025 wird das gleiche Segment schätzungsweise über 12,5 Stunden damit verbringen

Damit sich Ihre Marke, Ihre Inhalte, Ihre Plattform oder Ihre Kampagne von den Billionen von Stunden abheben, die jeder Einzelne mit der Betrachtung von Inhalten verbringt, müssen Sie die "perfekte" Interaktion bieten: ein digitales Erlebnis, das genau die Kriterien erfüllt, die ein Nutzer braucht, um zu interagieren, sich zu engagieren und die ideale Schlüsselaktion auszuführen.

Die Bereitstellung eines Echtzeit-Markenerlebnisses zeigt den Nutzern, dass die Marke sie versteht, ihre Zeit schätzt und sich dafür einsetzt, ihre Bedürfnisse auf eine Weise zu erfüllen, die sich sowohl nahtlos als auch sinnvoll anfühlt.

Für die Teams bedeutet dieser Wandel, dass sie über isolierte Experimente hinaus denken und die Komplexität moderner User Journeys akzeptieren müssen. Sie müssen in der Lage sein, ein Ökosystem von Berührungspunkten zu orchestrieren, die zusammenarbeiten, um Vertrauen aufzubauen, das Engagement zu fördern und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Im Kern wurde das A/B-Testing entwickelt, um genau das zu tun: eine optimale Version eines Touchpoints zu finden, die den Reaktionen der Nutzer am nächsten kommt. Mithilfe von KI, maschinellem Lernen und einem ganzheitlichen Ansatz zur Erstellung iterativer Erlebnisse aus Echtzeitdaten können Marken im Wesentlichen individualisierte A/B-Tests auf segmentierter und individueller Ebene erstellen, die sich automatisch anpassen, sobald Interaktionsdaten eingehen.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden Echtzeit-Markenerlebnisse zunehmend zum Standard für Experimente werden. Sie stellen die Zukunft der Verbindung mit Nutzern auf eine Weise dar, die sich personalisiert, proaktiv und perfekt auf deren Erwartungen abgestimmt anfühlt.

Die Zukunft des Experimentierens ist keine Abkehr von der Vergangenheit, sondern eine Entwicklung hin zu etwas Größerem.

Denken Sie daran: A/B-Tests sind nicht tot, aber die Einstellung dazu muss sich weiterentwickeln. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, müssen Teams über isolierte, oberflächliche Tests hinausgehen und ganzheitliche Ansätze verfolgen, die Experimente mit SEO, bezahlten Medien, Produkten und CRO verbinden.

Moderne Experimente legen den Schwerpunkt auf dynamische Markenerlebnisse in Echtzeit, die sich an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer anpassen. Durch die Kombination von Personalisierung, Behavioral Targeting und Experimenten können Marken nahtlose, sinnvolle Interaktionen schaffen, die sowohl die Nutzerzufriedenheit als auch die Geschäftsergebnisse steigern.

Der Erfolg von Experimenten liegt nicht nur in den Tools, sondern auch in der Denkweise und der Kultur dahinter. Die Teams müssen die Zusammenarbeit fördern und belohnen, kühne Hypothesen, die mit den Geschäftszielen verknüpft sind, priorisieren und sich darauf konzentrieren, sowohl den Kunden als auch dem Unternehmen einen echten Mehrwert zu bieten.

Vielen Dank an alle in der Branche, egal ob Sie gerade erst anfangen oder eine Vorreiterrolle einnehmen, dafür, dass Sie die Grenzen verschieben und diesen Bereich lebendig halten.

Das Experimentieren wird immer ein Eckpfeiler der digitalen Optimierung sein. Die Kernkomponenten, warum wir experimentieren, sind genau dieselben: eine Gelegenheit zur Interaktion bieten, die ein bisschen besser funktioniert. Die Zukunft liegt jedoch in den Verbindungen, die wir aufbauen, in den Problemen, die wir lösen, und in den sinnvollen Erfahrungen, die wir gemeinsam schaffen.

Möchten Sie herausfinden, wie Sie Ihr Experimentierprogramm auf die nächste Stufe heben können? Lassen Sie uns unten Kontakt aufnehmen.