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GenAI-Tools und Risikomanagement

Sichere AI-Strategie im Marketing

GenAI-Chatbots eignen sich hervorragend zur Optimierung des B2B-Marketings. Wir geben Tipps zu AI-Strategie, Tool-Auswahl und Risikomanagement.

 

 

GenAI-Chatbots eröffnen Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten. Sie sind extrem leistungsfähig und dabei unkompliziert zu bedienen. Durch die Breite der Anwendungsfälle bieten sich Angebote wie ChatGPT im B2B-Marketing besonders an. Sie helfen, die Produktivität von Marketing-Teams und die Wirksamkeit von Kampagnen spürbar zu erhöhen. 

 

Die einfache Nutzung ohne Vorkenntnisse birgt aber auch Gefahren. Sie könnte dazu verleiten, GenAI ohne weiteres einfach auszurollen. Doch das wäre ziemlich unklug, schließlich hat die Technologie ihre Tücken – wie jede andere auch. Es bestehen spezifische Risiken wie etwa die viel diskutierten „Halluzinationen“. Ein kritischer Gesichtspunkt für den GenAI-Einsatz ist deshalb ein umfassendes Risikomanagement. Und auch bei der Tool-Auswahl gilt es genauer hinzuschauen. Der erste Schritt zum GenAI-Erfolg im B2B-Marketing liegt in einer strategischen Einbettung, die solche Aspekte systematisch abdeckt.

 

KI-Chatbots richtig einsetzen: Die GenAI-Strategie

 

Wer GenAI in einem Unternehmen nutzen will, sollte das nur auf der Grundlage einer klar formulierten Strategie tun – ob im B2B-Marketing oder in anderen Bereichen. Die Strategie hält fest, wie GenAI bei der Erreichung der Geschäftsziele helfen soll, wer die Technologie wie einsetzen kann und welche Prozesse dafür genutzt werden. So werden verlässliche, eindeutige Leitplanken für einen sicheren GenAI-Betrieb aufgestellt.

Zugleich sollte die Strategie den Mitarbeiter:innen aber auch genügend Freiraum für Experimente lassen. Denn einer der spannendsten Vorteile von GenAI ist das so gut wie unerschöpfliche Potenzial innovativer Use Cases, die von den Anwender:innen selbst entwickelt und umgesetzt werden können – gerade auch im Marketing.

 

 

 

GenAI-Guide: Die besten GenAI-Use Cases im B2B-Marketing

Leitfaden herunteladen
GenAI-Strategie
Vier essentielle Aspekte


GenAI-Wissen: Schulungen und Trainings für Mitarbeiter:innen schaffen die Grundlage.

Kreativität: Die Teams sollten die Freiheit haben, eigenständig neue Use Cases zu entwickeln und auszutesten. 

Workflow: Für die Implementierung von Use Cases in der Produktionsumgebung müssen klare Prozesse entwickelt werden, die auch Ressourcen (Tool-Auswahl usw.) und Risikomanagement umfassen.

Optimierung: GenAI-Projekte sollten systematisch beobachtet werden. Ergebnisse werden ausgewertet, die Ansätze iterativ verbessert.

Manpower steigert Unternehmenseffizienz durch standardisierte CRM-Prozesse

Acht Länder, acht unterschiedliche Marketing-Prozesse – vor dieser Situation steht Manpower. Die Folge: Uneinigkeit darüber, welche Leads Priorität haben, sowie erschwertes Benchmarking und Austausch über Best Practices.

Um internationale Vergleichbarkeit zu schaffen und Lernprozesse im Unternehmen anzuregen, will das nordeuropäische Marketing-Team um Projektleiterin Tina Hingston ein länderübergreifend konsistentes Lead Scoring und Reporting einführen. Dafür holt sie sich Unterstützung des Strategiepartners andweekly.

 

Die Marketing-Landschaft bei Manpower

Von der herausfordernden und zeitaufwendigen Rekrutierung geeigneter Fachkräfte sind Unternehmen in vielen Branchen und Regionen betroffen. Das Ziel von Manpower ist es, dem Personalmangel weltweit mit innovativen Lösungen zu begegnen. Die ManpowerGroup mit Hauptsitz in den USA und Niederlassungen in rund 80 Ländern zählt zu den weltweit führenden Unternehmen in der Personalbranche.

Kerngeschäft ist die Vermittlung von Fachkräften aus zahlreichen Branchen an Unternehmen, die sich nicht mit zeitaufwendigen Rekrutierungsprozessen beschäftigen wollen. Darüber hinaus hilft Manpower, kurzfristige Personalengpässe zu überbrücken und Produktionsspitzen mit geeigneten Human Resources auf Zeit abzufedern. Zum Unternehmen gehören zahlreiche Tochterunternehmen – darunter auch der IT-Dienstleister Experis, den wir bereits bei seiner Marketing-Strategie unterstützt haben.

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Lokale Marketing-Vielfalt bei Manpower birgt Herausforderungen

Die ManpowerGroup unterhält in jedem Land ein eigenes Marketing-Team, das individuelle Ansätze im Online-Marketing verfolgt. Zwar wurde HubSpot als All-in-one-Plattform für Marketing in den meisten Landesgesellschaften etabliert, doch das HubSpot-Knowhow und der hinterlegte Lead-Management-Prozess sind sehr unterschiedlich.


Das Problem bei Manpower: Die uneinheitlichen Marketing-Prozesse der Landesgesellschaften führen zu inkonsistenter Lead-Qualifizierung: Ein Lead, der in einer Landesgesellschaft als Sales Ready eingestuft wird, kann in einer anderen als Marketing Qualified Lead (MQL) eingestuft werden.
Daraus ergeben sich für Manpower folgende Herausforderungen:
Mangelnde Vergleichbarkeit. Unterschiedliche Definitionen und Prozesse machen es schwierig, die Leistung und Effektivität von Marketing-Aktivitäten zwischen verschiedenen Landesgesellschaften zu vergleichen. Ohne einheitliche Standards können sie Best Practices nicht identifizieren und erfolgreiche Strategien kaum replizieren.


Schwierigkeiten bei Zusammenarbeit und Kommunikation. Inkonsistente Definitionen führen immer wieder zu Missverständnissen und Fehlkommunikation zwischen Marketing- und Vertriebsteams, insbesondere wenn diese länderübergreifend zusammenarbeiten.
Verpasste Verkaufschancen. Unterschiedliche und nicht immer optimale Definitionen von MQLs und SQLs bewirken, dass Mitarbeitende bestimmte Leads unter- oder überschätzen. Falsche Prioritäten in der Lead-Bearbeitung kosten wiederum wertvolle Ressourcen.

5 erreichte Projektziele

Standardisierung der Marketing-Automatisierungsprozesse für eine nahtlose Customer Journey in den verschiedenen Manpower-Landesgesellschaften

Entwicklung homogener Dashboards auf globaler Ebene zur einheitlichen Erfassung, Analyse und Vergleich der Performances von Marketing-Kampagnen

Optimierung der CRM-Strategie durch Implementierung von Best Practices für Lead-Erfassung, -Qualifizierung, -Scoring und Reporting mithilfe des HubSpot Marketing Hub

Erzielung von Effizienzgewinnen durch Reduzierung von Inkonsistenzen zwischen den Landesgesellschaften

Erhöhung der Transparenz zwischen den Landesgesellschaften hinsichtlich Lead-Generierung, Lead-Qualität und Marketing-Performance zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und Performance

Von Halluzinationen bis Copyright: GenAI-Risiken im Griff

 

GenAI ist erstaunlich leistungsfähig, perfekt ist die Technologie aber nicht. Immer wieder gehen spektakuläre Fälle durch die Medien, bei denen Chatbots Fehler gemacht oder Probleme verursacht wurden. Beispielsweise wurde vor Kurzem der KI-basierte Support-Chatbot eines globalen Logistikdienstleisters plötzlich unflätig und hat sein eigenes Unternehmen beschimpft. Dafür war es zwar nötig, dass der User ihn durch entsprechende Eingaben bewusst manipulierte; es lag also keine Standardsituation vor. Und im B2B-Marketing sind solche direkten Kundeninteraktionen mit Chatbots eher die Ausnahme. 

 

Dennoch handelt es sich um eine grundsätzliche Problematik aller GenAI Use Cases, die unbedingt berücksichtigt werden muss – sonst drohen Reputationsverlust, finanzielle Schäden, rechtliche Sanktionen und regulatorische Strafen. Zu empfehlen ist deshalb ein umfassendes Risikomanagement für GenAI in drei Dimensionen.

 

 

Halluzinationen und Logikfehler vermeiden

GenAI erzeugt Antworten nicht auf der Basis von echtem Verstehen, sondern aufgrund von Wahrscheinlichkeiten im Rahmen großer Sprachmodelle (Large Language Model, LLM). Dabei kommt es durchaus vor, dass ein Chatbot „Fakten“ frei erfindet und diese im Brustton der Überzeugung sehr plausibel formuliert („Halluzinationen“). Erstaunlich für eine computerbasierte Technologie ist außerdem, dass die Systeme teils erhebliche Schwierigkeiten mit Logik und sogar mit dem bloßen Zählen haben können. Deshalb müssen Antworten und Ergebnisse immer von einer menschlichen Instanz geprüft werden. Dafür sollten entsprechende Prozesse aufgebaut werden.

 

 

Datenschutz sicherstellen

Für die Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten gelten strikte regulatorische Vorschriften wie die DSGVO. Viele GenAI-Angebote erfüllen diese Regulationen allerdings nicht. GenAI agiert prinzipiell als „Black Box“, deren Verhalten nicht voraussagbar ist. So könnte es beispielsweise passieren, dass durch GenAI verarbeitete geschützte Daten in das Modell-Training einfließen und bei Anfragen durch Dritte wieder ausgegeben werden. Teilweise lassen sich solche Verhaltensweisen auch absichtlich herbeiführen (Prompt Injection). Auf die Eingabe geschützter Daten sollte deswegen am Besten ganz verzichtet werden. Alternativ können auch spezielle GenAI-Chatbots mit garantierter DSGVO-Konformität genutzt werden. 

 

 

Geistiges Eigentum schützen

Ähnlich gelagert ist die Problematik rund um geistiges Eigentum und Urheberrecht. Wenn Anwender:innen Geschäftsgeheimnisse oder urheberrechtlich geschützte Inhalte in einen Chatbot eingeben, könnten diese ebenfalls in das Modell-Training einfließen und wären dadurch potenziell Dritten zugänglich. Deswegen sollte man mit solchen Inhalten sehr bewusst und vorsichtig agieren. Eine Lösung stellen Angebote dar, bei denen der User-Input nicht für das Training des Sprachmodells verwendet wird. Allerdings haben Anwender:innen keine Möglichkeit, die Einhaltung dieser Garantien zu überprüfen. Geistiges Eigentum mit kritischer Bedeutung sollte man daher grundsätzlich nicht durch externe GenAI-Angebote verarbeiten lassen.

 

 

 

Welcher Chatbot für welchen Zweck?

 

GenAI kommt mit einer ganzen Reihe von Risiken. Doch davon sollten sich Marketing-Teams keinesfalls abschrecken lassen. Die gute Nachricht ist: Es existiert eine ganze Reihe von Angeboten auf dem Markt, mit denen individuelle Use Cases sicher und konform umgesetzt werden können. 

So ist das bekannte ChatGPT-Angebot von openAI in mehreren Varianten erhältlich, bei denen teils auf die Verwendung des Inputs für das Training verzichtet wird. Daneben gibt es auch Angebote, die spezifisch auf die Bedürfnisse des Marketings ausgerichtet sind. Außerdem besteht die – allerdings ziemlich anspruchsvolle – Möglichkeit, ein eigenes Sprachmodell zu betreiben, wodurch sich die Risiken besser managen lassen. 

 

Aus der gewählten GenAI-Strategie und den Vorgaben des Risikomanagements können Marketing-Verantwortliche die Kriterien für die Auswahl des Tools ableiten. Hier ein Überblick grundlegender Optionen:


ChatGPT

Der Chatbot von OpenAI existiert in mehreren Versionen (Stand Januar 2024).

  • Die Gratis-Variante nutzt das weniger leistungsstarke Modell GPT-3.5, das auf einem veralteten Informationsstand basiert, und ist nur Privatanwender:innen zu empfehlen.
  • ChatGPT Plus bringt GPT-4 bzw. GPT-4o, GPTs, Erstellung eigener GPTs, Bildanalyse, die Grafik-GenAI Dall-E und weitere nützliche Funktionen für Unternehmen. Besonders wertvoll: Seit einiger Zeit ist GPT-4 und GPT-4o auch zu einem eigenständigen Zugriff auf das aktuelle Internet fähig.
  • ChatGPT Team ergänzt Plus um Fähigkeiten für die Zusammenarbeit im Team und bietet höhere Limits für den Umfang von Anfragen. Vor allem bietet Team das für Unternehmen besonders wichtige Datenschutz-relevante Versprechen, den eigenen Input nicht zum Training des Modells zu nutzen. Mit sensiblen Daten sollte aber auch hier äußerst vorsichtig und restriktiv umgegangen werden. 
  • ChatGPT Enterprise enthält demgegenüber unbegrenzten Zugang zu GPT-4 und GPT-4o, Priority Support und viele weitere nützliche Features, insbesondere für größere Organisationen.  Außerdem weist die Enterprise-Version zusätzliche Sicherheitseigenschaften auf. Anders als Plus und Team wird der Enterprise-Zugang individuell bepreist.

 

Integrierte GenAI

Der große Vorteil von Angeboten wie Bard bzw. Gemini (Google) oder Bing bzw. Copilot (Microsoft) ist die nahtlose Workflow-Integration in beliebte Office-Suites. Außerdem bieten sie teils ohne zusätzliche Plugins aktuellen Webzugriff für die Internet-Suche.
 

Jasper

Jasper bietet einen GenAI-Copiloten, der speziell auf Marketing-Teams ausgerichtet ist. Das Tool eignet sich für die kreative Content-Erstellung, sowie für Datenanalyse und Insights. Weitere Fähigkeiten sind Projektmanagement bzw. Kommunikationsunterstützung sowie das Management von Firmenwissen. Vordefinierte Templates erleichtern die Arbeit und verringern die Notwendigkeit von Prompt Engineering.

 

Claude Pro

Basiert auf dem Angebot Claude.AI von Anthropic. Der Chatbot bietet Vorteile bei der Marketing-Integration dank Realtime Analytics sowie nahtlose Einbettung des CRMs. Allerdings ist die Anwendung auf bestimmte Regionen beschränkt. Großbritannien zählt dazu, Deutschland und andere EU-Staaten nicht.

 

Eigenes Modell betreiben

Diese eingangs schon erwähnte Option ist sehr interessant, gerade unter Datenschutz-Aspekten. Sie ist aber auch aufwendig und voraussetzungsreich, was die nötige Expertise angeht.

 

 

 

Ganzheitliche AI-Strategie: Auswahl der richtigen Use Cases

 

Mit einer ganzheitlichen GenAI-Strategie, einem Konzept für das Risikomanagement und entsprechend ausgewählten Tools haben Marketing-Verantwortliche die wichtigsten Voraussetzungen für einen erfolgreichen Einsatz erfüllt. Nun können sie durchstarten und GenAI in ihren Teams ausrollen. Damit beginnt die eigentliche Arbeit natürlich erst – die Entwicklung und Implementierung von Use Cases, die einen Produktivitäts-Boost bringen, das Team entlasten und die Wirksamkeit der B2B-Kampagnen erhöhen. Aus unserer eigenen Praxis bei andweekly wissen wir: Die Möglichkeiten von GenAI im B2B-Marketing sind so vielfältig wie die menschliche Kreativität selbst. 

 

Als Anregung für den Einstieg haben wir einen umfangreichen GenAI-Leitfaden erstellt, der über 20 attraktive Use Cases in allen Bereichen des B2B-Marketings beschreibt – von der Strategieoptimierung über Content und Kampagnen bis hin zu Technologie, Automatisierung und CRM. Alle Use Cases werden strategisch eingeordnet im Hinblick auf die nötige Expertise, den anfallenden Aufwand und den möglichen Produktivitätsgewinn. Außerdem bringt unser Leitfaden weitere Details zur Praxis, etwa Tipps zu den unterschiedlichen Strategien bei GenAI-Eingaben (Prompts).

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