Marken-KI-Modelle stärken – mit Ihrer größten Ressource: Ihren Mitarbeiter:innen

Als EVP of Innovation, Products & Solutions Development habe ich aus erster Hand erfahren, wie wir Marken durch unsere Markenmodellpraxis bei der Innovation helfen. Dieser Service, der durch unsere jüngste Partnerschaft mit Adobe gestärkt wurde, bietet drei Schlüsselkomponenten: fein abgestimmte Modelle, aktualisierte Richtlinien für Markenprompts für die KI-Ära und eine Prompt-Bank, um die KI-Nutzung anzuschieben. Zusammen verbessert dies unsere Fähigkeit, Markenmarketing-Teams bei der schnellen Planung, Erstellung, Verwaltung, Aktivierung und Messung von markengerechten Inhalten zu unterstützen.

Wie Sie sich anhand dieser Beschreibung vorstellen können, hängt der Aufbau von Markenmodellen von mehr als nur Technologie ab. Change Management und das menschliche Element sind ebenso wichtig. Vor diesem Hintergrund finden Sie hier ein Rezept, wie Sie Daten, Menschen, Prozesse und Technologie zusammenbringen können, um leistungsstarke, maßgeschneiderte Markenmodelle zu erstellen - und einige der Erfolge, die wir bisher bei deren Umsetzung gesehen haben.

Daten sind für die Erstellung von Markenmodellen unerlässlich, aber nur ein Teil der Gleichung.

Erstens ist es kein Geheimnis, dass künstliche Intelligenz für das Training auf riesige Datenmengen angewiesen ist, darunter Kundeneinblicke, Mediendaten und historische Marken-IP. Daher könnte man meinen, je mehr Daten man hat, desto besser - aber so einfach ist es nicht.

Ein Data Lake ist zwar schön und gut, aber sein Nutzen wird mit der Zeit abnehmen. Marken, die KI-Modelle erstellen möchten, die auf ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind, benötigen einen ständigen Strom frischer Daten, um sich mit der Zeit anzupassen und zu verbessern. Dies beginnt mit der geschickten Orchestrierung von Datenpipelines: dem Prozess des Entwerfens, Verwaltens und Optimierens des Datenflusses aus verschiedenen Quellen, um sicherzustellen, dass die Daten aktuell, relevant und nahtlos in Ihre KI-Systeme integriert sind.

Genauso wichtig ist aber auch die Förderung einer kollaborativen Umgebung, in der Ihr Team die Technologie effektiv nutzen und diese Modelle auf dem neuesten Stand halten kann. In einem Forrester-Bericht von Jay Pattisall, VP und Principal Analyst bei Forrester, mit dem Titel "Brand AI Models Will Reinvent How Marketing Creates Business Value" (KI-Modelle für Marken werden neu erfunden, wie das Marketing Geschäftswert schafft) werden Markenmodelle ausführlich erörtert und die Rolle der Menschen beim Füllen der Lücken, die historische Daten hinterlassen, hervorgehoben. Dort zitiert er mich mit den Worten: "[Foundation] Modelle sind ein Bild aus der Vergangenheit mit Daten aus der Vergangenheit. Die Zukunft wird darin bestehen, das Modell weiter zu verbessern, und das sind die Menschen" Lassen Sie uns näher darauf eingehen, wie die Ausrichtung Ihres Teams auf diese datengesteuerten Initiativen einen Wandel herbeiführen kann.

Organisieren Sie Mitarbeiter und Pipelines in effizienten, automatisierten Arbeitsabläufen.

Wir unterstützen Marken bei der Umstrukturierung ihrer Belegschaft für die KI-Bereitschaft mit einer Beratungsphase, die sich auf das Änderungsmanagement und das Aufbrechen von Silos konzentriert. Dazu gehört eine pragmatische Beratung, um zu verstehen, wo Sie sich auf Ihrer KI-Reise befinden, und die Implementierung einer Workflow-Infrastruktur für Ihren Tech-Stack und Ihre Teams, denn letztlich besteht die Aufgabe der Orchestrierungsschicht - oder des Teils des Tech-Stacks, der die Interaktionen zwischen Diensten, Anwendungen und Prozessen verwaltet, koordiniert und optimiert - darin, das Beste aus der vorhandenen Technologie und den Mitarbeitern zu verstärken.

Durch den Einsatz von Technologien wie Monks.Flow können wir zum Beispiel die Zusammenarbeit von Menschen und KI optimieren. Monks.Flow ist ein KI-gestützter professioneller Managed Service, der Mitarbeiter, Lieferanten, KI und Unternehmenssoftware zu effizienten, automatisierten Workflows verbindet. Diese plattformunabhängige Umgebung ist so konzipiert, dass sie nahtlos mit dem bestehenden Tech-Stack eines Unternehmens zusammenarbeitet und Unternehmen dabei hilft, Vorteile wie die Integration von Tools, Menschen und Prozessen, den Aufbau von Business Intelligence und die Maximierung der Wirkung ihrer Marketingbemühungen zu erzielen, um das Wachstum zu fördern. Diejenigen, die den geschickten Einsatz der Technologie mit tiefgreifender Markenkompetenz verbinden, können diesen Workflow strategisch überwachen und so bessere Ergebnisse erzielen, als wenn Sie sich allein auf die Technologie verlassen würden.

Ein perfektes Beispiel dafür ist eine unglaublich vielversprechende Brand-Lift-Studie, die wir mit Forever 21 durchgeführt haben. Der Modehändler nutzte Monks.Flow und Metas KI-Textgenerierung, um die kreative Strategie seiner Shopping-Kampagnen zu verbessern. Wir erstellten 50 Variationen des Business-as-usual (BAU)-Kreativs von Forever 21 und nutzten Metas KI zur Generierung von Textvariationen, die von Llama 3 unterstützt wurden. Ziel dieser Conversion-Lift-Studie war es, die Auswirkungen dieser KI-Strategien auf die Kampagnenleistung zu messen. Durch den Einsatz von KI zur Generierung verschiedener Texte und Bilder konnten wir die leistungsstärksten Werbemittel testen und optimieren. Die Ergebnisse waren beeindruckend und zeigten signifikante Verbesserungen bei den Klickraten und Konversionsraten im Vergleich zu BAU-Assets allein.

Talente sind entscheidend, um Markenmodellen und KI-generierten Output nutzbar zu machen.

Genauso wichtig wie die Vorbereitung und Zusammenarbeit mit Ihren internen Mitarbeitern ist es, für die KI-Beratung und -Implementierung auf Partner innerhalb Ihrer Branche zurückzugreifen. Diese Experten sind tief in den Markt Ihrer Wahl eingetaucht, kennen dessen Nuancen und Dynamik und können dieses Wissen nutzen, um Ihre strategischen KI-Bemühungen voranzutreiben. Darüber hinaus kann ein Partner, der Ihre Marke in- und auswendig kennt, maßgeschneiderte Erkenntnisse liefern, die perfekt auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind und eine kohärente und effektive KI-Strategie gewährleisten.

Ich habe zum Beispiel mit April Huff gesprochen, die in ihrer Funktion als VP of Research & Insights bei Media.Monks erfolgreich KI eingesetzt hat, um Audience Personas zu erstellen und Daten aus Fokusgruppen zu aggregieren. Als Forscherin und Strategin ist sie auf der Suche nach faszinierenden Unterschieden in Fokusgruppendaten, da diese einzigartigen Sichtweisen oft die besten kreativen Ideen hervorbringen.

Sie betonte, dass KI-Modelle bei der Generierung von Text das nächstwahrscheinlichste Wort vorhersagen können und daher zu einer Homogenisierung der Erfahrungen neigen - was in der Marktforschung wertvoll sein kann, aber nicht immer. "Was Menschen interessant macht, ist, dass sie etwas sagen, das nicht vorhersehbar ist", sagt sie und unterstreicht damit die Rolle von Talenten, die diese Nuancen analysieren und den von der KI generierten Erkenntnissen Tiefe verleihen können.

Ein Beispiel dafür, wie Menschen aus KI-Daten überraschende kreative Erkenntnisse gewinnen konnten, ist unsere Arbeit mit Sephora an der Kampagne "mAI colpevoli", die am Internationalen Tag zur Beseitigung von Gewalt gegen Frauen gestartet wurde. Wir setzten KI ein, um Online-Daten zu analysieren und drei geskriptete Monologe zu erstellen, die typische Episoden geschlechtsspezifischer Gewalt nacherzählen.

Das Team stellte fest, dass die KI-generierten Skripte etwas gemeinsam hatten: Sie waren als Monologe geschrieben und enthielten jeweils eine Sprecherin, die sich selbst die Schuld für das gab, was ihr widerfahren war. Wir erkannten, dass wir diese Erkenntnis nutzen konnten, um das Publikum dazu anzuregen, über seine eigene Neigung, Opfern (oder sich selbst) die Schuld an Ungerechtigkeiten zu geben, nachzudenken. Durch die Verknüpfung von KI-Erkenntnissen mit strategischem Überblick konnten wir eine starke, zielgerichtete Kampagne entwickeln, die die Freiheit und den Selbstausdruck von Frauen unterstützt und zeigt, wie tiefgreifende Markenkompetenz und KI zusammenarbeiten können, um transformative Veränderungen voranzutreiben.

Das Geheimnis des Erfolgs von Markenmodellen: Menschen und Technik arbeiten zusammen.

Die Integration von künstlicher Intelligenz im Unternehmen ist ein vielschichtiges Unterfangen, das über die bloße Datenakkumulation oder technologische Grundlagen hinausgeht. Um das Potenzial von KI wirklich auszuschöpfen, müssen sich Marken auf die Entwicklung sich selbst entwickelnder Modelle konzentrieren, die sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern, angetrieben durch kontinuierliche Datengenerierung und strategische menschliche Aufsicht. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Systeme in einer sich ständig verändernden Marktlandschaft relevant und effektiv bleiben.

Letztendlich hängt die erfolgreiche Implementierung von KI von der symbiotischen Beziehung zwischen fortschrittlicher Technologie und qualifizierten menschlichen Mitarbeitern ab. Dazu ist es erforderlich, organisatorische Silos aufzubrechen, die Zusammenarbeit zu fördern und mit Partnern zusammenzuarbeiten, die sowohl die Marktdynamik als auch die Feinheiten der Marke verstehen. Wenn Marken die Komplexität der KI-Einführung meistern, wird die Konzentration auf diese strategischen Elemente den Weg für nachhaltigen Erfolg und Innovation ebnen.