Automatisierung in Marketing, Produktkommunikation und Publishing

Methoden der Automatisierung in Marketing, Produktkommunikation und Publishing
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Automatisierung in Marketing, Produktkommunikation, Medienproduktion und Publishing wird durch den Einsatz verschiedener Technologien erreicht, die in diesem Beitrag vorgestellt werden.

Inhalte:

Definition der Automatisierung

Die Automatisierung in Marketing und Publishing bezeichnet die Reduzierung oder den Ersatz manueller Tätigkeiten durch den Einsatz von Technologie und Software zur Ausführung von Aufgaben und Prozessen.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Bestandteil der Automatisierung. In vielen Unternehmen wird Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI) jedoch häufig als Bedrohung in Bezug auf den möglichen Verlust von Arbeitsplätzen wahrgenommen. Eine Studie der US-Investmentbank Goldman Sachs vom März 2023 scheint diese Befürchtung zu bestätigen. Prognostiziert wird in der Studie, dass international bis zu 300 Millionen Menschen ihren Arbeitsplatz durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz verlieren könnten.

Von Befürwortern der Automatisierung und KI wird hingegen angeführt, dass Mitarbeitende dadurch mehr Ressourcen für kreative und strategische Arbeiten erhalten. Dies erfordert jedoch eine Verlagerung von Kompetenzen, die vermutlich nicht alle Mitarbeiter leisten können. Wesentlich scheint, dass Mitarbeitende ihre Arbeitsinhalte unter Einbeziehung der Tools Künstlicher Intelligenz und ihre Alleinstellungsmerkmale neu definieren sollten.

Arbeitsweisen Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die der Automatisierung zuzuordnen ist. KI ermöglicht die Analyse, Auswertung großer Datenmengen und Lösungsfindung. Dafür werden menschliche, intelligente Fähigkeiten simuliert, wie zum Beispiel Mustererkennung, Sprachverarbeitung, Entscheidungsvermögen, Lernfähigkeit oder Kreativität. Hierunter fällt der Begriff „Machine Learning“ (deutsch: maschinelles Lernen). Auf Grundlage einer ausreichenden Menge an Trainingsdaten können Ergebnisse ausgegeben, diese bewertet und künftige Prozesse korrigiert, also quasi „gelernt“ werden.

Regelbasierte Systeme sind als Vorstufe von KI-Systemen einzuordnen und folgen einer Entscheidungshierarchie, wie sie zum Beispiel in Workflow-Tools konzipiert wird, um Arbeitsschritte aufeinanderfolgend auszuführen. Auch viele Erstversionen von Chatbots auf Webseiten zur User-Kommunikation sind regelbasiert. Ein Merkmal ist, dass die Ergebnisse im Gegensatz zum Machine Learning in der Regel reproduzierbar sind. Das heißt, bei gleichen Eingabedaten werden auch identische Ergebnisse erzielt. Dieser Effekt kann in Abhängigkeit der Aufgabenstellung wünschenswert sein.

Arbeitsweisen Künstlicher Intelligenz

Beispiele für den Einsatz von KI in Marketing und Publishing:

  • Erstellen und Bearbeiten von Text und Übersetzungen, Grafiken, Bilder, Video, Audio, Layouts
  • Generierung von Metadaten und Klassifizierung von Produkt- und Mediendaten
  • Template-Erstellung und -Anpassung
  • Generierung hochpersonalisierter Werbemittel
  • Erstellen von Publikationen auf Basis von Inhaltsanalysen
  • Kundenservice-Chatbots
  • Dynamische Preisermittlungen
  • Mediabuchungs-Optimierung

Content-first und Standardisierung

Content-first und Standardisierung sind wichtige Voraussetzungen für die Automatisierung in der Medienproduktion. Content-first bedeutet, eine zentrale Inhaltsverwaltung zu schaffen – als Ausgangsbasis für die Ausleitung von Publikationen in die verschiedenen Medienkanäle. Ein bekanntes Stichwort hierfür ist auch „Single-Source-of-Truth“, auf deutsch: „die einzige Quelle der Wahrheit“.

Inhalte sind unter anderen Texte, Bilder, Grafiken, Audio- und Videodateien, Dokumente (InDesign, PDF, Office-Dateien u.v.m.). Einerseits wird dadurch die mehrfache Speicherung von Inhalten an verschiedenen Orten und in diversen Formatvarianten verhindert, was in der Praxis häufig zu hohem Suchaufwand und fehlerhaften Daten führt. Andererseits ist so die gleichzeitige, automatisierte Ausleitung in mehrere Ausgabekanäle möglich.

Ausgabekanal-abhängige Contentstrukturen

Die Inhalte werden üblicherweise in Datenbanken verwaltet, wie Content-Management (CMS-)Systeme, PIM (Produktinformations-Management-)Systeme oder Digital-Asset-Management (DAM-)Systeme. In diesen Datenbanken werden die Inhalte, auch Assets genannt, für die jeweiligen Medienkanäle zusammengestellt. Diese Zusammenstellungen in Form von Datenfeldern (Attributen) können entweder für alle Medienkanäle gleich oder unterschiedlich sein. Datenfelder sind zum Beispiel Produktbezeichnung, Produktbeschreibung, Artikel-Nr. oder der Preis.

Im Bereich der Produktkommunikation gibt es Beispiele, bei denen in Handelsunternehmen für Webshop und Printkatalog einheitliche Produktstrukturen angewendet werden. Diese Standardisierung führt zu einer Effizienzsteigerung in der Produktdaten- und Publikationsverwaltung, da nur eine einzige Struktur in der Datenbank gepflegt werden muss.

Unterschiedliche Contentstrukturen für die Ausgabekanäle werden häufiger im Verlagspublishing und im Marketing angewendet. Diese Vorgehensweise kann auch durch die Anforderungen an barrierefreie Websites notwendig werden, da hierbei bestimmte Attribute, wie zum Beispiel Beschreibungstexte für Bilder oder Videos, unerlässlich sind.

Unterschiedliche Content-first-Strategien in Marketing, Produktkommunikation und Publishing

Unabhängig von der Content-Strukturierung ist es im Sinne der Automatisierung sinnvoll, die Inhalte innerhalb der Contentverwaltung weitgehend zu finalisieren. Sämtliche Abstimmungsprozesse sollten vor der Ausleitung in einen Medienkanal überwiegend abgeschlossen sein, um sicherzustellen, dass Korrekturen immer in der Datenquelle ausgeführt werden. Dies kann für Sachbearbeiter oder Redakteure ungewohnte Arbeitsweisen zur Folge haben, deren Nutzen kommuniziert werden muss.

Kampagnenautomation in Marketingportalen

In Marketingportalen für das Regional- oder Handelsmarketing werden dezentralen Vertriebspartnern, wie Filialen oder Niederlassungen, Werbematerialien in einem Portal zur Verfügung gestellt. Werbemittel können in diesen Portalen einzeln individualisiert und bestellt werden. Eine andere Form der Bereitstellung sind werbemittel-übergreifende Kampagnen, für die verschiedene angepasste Werbemittel vom Vertriebspartner ausgewählt werden können.

Damit nicht jedes Kampagnen-Werbemittel einzeln individualisiert werden muss, können individuelle Daten einmalig eingegeben und automatisch mit den Werbemittel-Vorlagen verknüpft werden. Bei den meisten Lösungen lassen sich einzelne Werbemittel nach der automatisierten Erstellung noch bearbeiten oder auch deaktivieren.

Vorteile für die Vertriebspartner:

  • Höhere Werbewirksamkeit durch Kampagnenaussteuerung mit parallel aktiven Werbemitteln.
  • Zeitersparnis und Fehlerreduzierung durch automatisierte Befüllung mehrerer Werbemittel.
  • Vereinfachung des Bestellprozesses.

Herausforderungen:

  • Relativ hoher konzeptioneller Aufwand für das zentrale Marketing, der durch eine hohe Zahl an Vertriebspartnern oder Werbemitteln amortisiert werden muss.
  • Alle Werbemittel-Vorlagen der Kampagne müssen an die Individualisierungsdaten angepasst werden.
  • Die Aussteuerungszeitpunkte der Werbemittel müssen koordiniert und geplant werden.

Database/Dynamic Publishing

Database Publishing bezeichnet die automatisierte Publikationserstellung durch Verknüpfung von Datenbank-Inhalten mit Publishingtools. Beim Dynamic Publishing steht die format- und layoutkonforme Anpassung der Publikation an die Inhalte im Vordergrund. So wird der Umfang einer Publikation durch die Menge an Inhalten bestimmt.

Es werden drei Produktionswege für das Database oder Dynamic Publishing unterschieden:

  • Publishing mit Layout-Plug-in
  • Publishing mit Vorlagen
  • Publishing mit Regelwerken

Publishing mit Layout-Plug-in

Die Publikationen werden in einem Layoutprogramm, in der Regel InDesign, erstellt. Ein Plug-in ermöglicht die teil- oder vollautomatische Übernahme von Datenbankinhalten. Das Layout wird mit Regeln angereichert, um die Layouterstellung und Formatierung zu steuern und nach der automatisierten Layouterstellung kann die Publikation direkt im Layout weiterbearbeitet werden. Dieser Produktionsweg bietet insbesondere dann Vorteile, wenn in der Publikation manuelle Gestaltungseffekte oder kreativ orientierte Seiten integriert werden sollen. Auch die „Last-Minute“-Bearbeitung, zum Beispiel bei spät gelieferten Bildern, ist dann gut möglich.

Publishing mit Vorlagen

Beim Publishing mit Vorlagen (englisch: Templates) werden standardisierte Vorlagen um Regelwerke ergänzt, mit Datenbankinhalten verknüpft und die Publikation, beispielsweise PDF, generiert. Diese Vorlagen können von technisch orientierten Grafikern oder Mediengestaltern erstellt werden. Die final erzeugten Publikationen werden nicht mehr bearbeitet. Für Layoutvarianten, die sich nicht mittels der Regelwerke erzeugen lassen, müssen mehrere Vorlagen erstellt werden.

Exkurs: Intelligente Vorlagen

Werden mehrere Layoutvarianten mit einheitlichen Inhalten benötigt, kann ein einziges intelligentes Mastertemplate erstellt werden, das sich automatisch an die Inhalte anpasst und das Layout optimiert. Bedarf besteht hierfür besonders bei digitalen und Print-Anzeigen, die für die Veröffentlichung in verschiedene Medien manuelle Anpassungen erfordern.

Publishing mit Regelwerken

Beim Publishing mit einem Regelwerk erfolgt die Zusammenführung von Datenbankinhalten mit einem Regelwerk, zum Beispiel auf XML-Basis, ohne die Verwendung von Vorlagen. Diese Vorgehensweise ermöglicht die vollautomatische Publikationserstellung und eine gute Anpassung von Layoutstrukturen an die Inhalte, besonders bei Tabellen. Eine Voraussetzung sind stark standardisierte Publikationen, wie in den Bereichen der technischen Dokumentation und Produktkommunikation.

Produktionswege für das Database/Dynamic Publishing

Workflow-Automation prozessorientiert

Bei der prozessorientierten Workflow-Automation werden hier zwei Methoden bzw. Lösungen vorgestellt: BPMN und Perfomance Max von Google.

Business Process Model and Notation (BPMN)

BPMN ist ein Prozessmodellierungs-Standard, der verwendet wird, um Geschäftsprozesse in Unternehmen verständlich zu beschreiben, visuell darzustellen und zu dokumentieren. BPMN beinhaltet Symbole und Regeln, wie Ereignisse, Aktionen, Bedingungen, Verbindungen und Organisationseinheiten.

In der Softwareentwicklung wird BPMN eingesetzt, um Prozesse zu modellieren, die in einer Anwendung automatisiert werden sollen. Ein BPMN-Workflow kann als Grundlage für die Kommunikation zwischen Fachabteilungen, wie Marketing, Vertrieb und IT, sowie für die Software-Implementierung oder Programmierung verwendet werden.

Performance Max

Performance Max ist eine Werbekampagnenlösung von Google Ads, die verschiedene Google-Werbenetzwerke nutzt, um Anzeigen automatisiert zu erstellen und an relevante Zielgruppen auszuliefern.

Der Werbetreibende erstellt mit Performance Max keine einzelnen, an die Werbeplattformen angepassten Anzeigen mehr. Stattdessen werden lediglich die Inhaltsbausteine, wie verschiedene Textvarianten, Überschriften, Bild- und Videomaterial an die Plattform übergeben sowie die Gebotsstrategie und Zielgruppenparameter festgelegt. Performance Max führt die Werbemittelformatierung automatisiert für die Google-Plattformen aus, darunter das Display Netzwerk, YouTube, Discover oder die Google Suche.

Die Anzeigenauslieferung wird auf Basis Künstlicher Intelligenz permanent optimiert. Dabei wird das Verhalten der Nutzer analysiert und die Gebote werden in Echtzeit angepasst, um die gewünschten Ziele wie Konversion oder Klicks zu maximieren.

Lösungen wie Performance Max oder die oben beschriebene Kampagnenautomation sind geeignet, um Werbekampagnen für eine wachsende Zahl von Medienkanälen effizient und ressourcenschonend zu erstellen und auszuspielen.

Workflow-Automation mit Performance Max von Google

Workflow-Automation toolorientiert

Toolorientierte Workflow-Automation-Lösungen werden auch im Zusammenhang mit den Stichworten „No-Code“ oder „Low-Code“ genannt. Low-Code-Plattformen sind Entwicklungsumgebungen, die es IT-Laien ermöglichen, mit vorgefertigten modularen Funktions- oder Anwendungs-Bausteinen sowie Drag-and-Drop-Funktionalitäten, Softwarelösungen zu erstellen. Low-Code bedeutet dabei, dass kein oder ein geringer Programmieraufwand erforderlich ist.

Beispiel Zapier

Eine bekannte Lösung ist die webbasierte Plattform Zapier, die über 6.000 Apps (Stand: Mai 2023) integriert hat, darunter Gmail, Hubspot, Twitter, Facebook oder Mailchimp. Nutzer können diese Apps für die Automatisierung von Aufgaben und Workflows ohne Programmierkenntnisse miteinander verbinden.

Robotic Process Automation (RPA)

Plattformen für Robotic Process Automation (RPA) sind ebenfalls webbasierte Low-Code-Anwendungen, die Tätigkeiten übernehmen, die normalerweise ein Mensch über eine Software-Benutzerschnittstelle ausführt. In den RPA-Plattformen gibt es Standardintegrationen für Anwendungen, wie zum Beispiel von Microsoft Office, Google, SAP und gängige Webbrowser.

RPA kommt in der Regel zum Einsatz, wenn Schnittstellen fehlen oder nicht sinnvoll sind. Geeignet für RPA sind kontinuierliche Prozesse ohne Unterbrechungen.

Anwendungsbeispiele:

  • Social-Media-Monitoring
  • Systemmigrationen
  • Formulareingaben für Bestellungen oder Adressänderungen

Echtzeit-Schnittstelle

Schnittstellen, die den Datentransfer zwischen Systemen in Echtzeit ermöglichen, werden mittels APIs (Application Programming Interfaces) realisiert. Eine API kann mit Programmiersprachen, wie C+ oder Java, programmiert sein oder auf Webtechnologien basieren, wie die Abfragesprachen REST (Representational State Transfer) und GraphQL.

Die häufig eingesetzten REST-APIs nutzen das Internet-Protokoll HTTPS und eine definierte Befehlsstruktur mit den Parametern Get (Auslesen), Post (Erstellen), Put (Verändern, Aktualisieren) und Delete (Löschen). Zu den verwendeten Datenformaten gehören JSON, XML, HTML und TXT.

Softwareentwickler können für ihre Anwendungen dokumentierte APIs zur Verfügung stellen, die es anderen Systemanbietern einfach ermöglichen, den Datenzugriff über diese Schnittstelle zu entwickeln.

Application Programming Interface (API) und REST

Daten-Hubs und Headless-Systeme

In Marketing und Kommunikation gibt es immer mehr Datenquellen, Systeme und Medienkanäle, die mit den passenden Daten angesteuert werden müssen. Dazu werden Informationen aus mehreren Datenquellen zusammengeführt, profiliert, segmentiert und als Basis verwendet. Da nun jede Schnittstelle für die Kommunikation zwischen zwei definierten Anwendungen entwickelt wird, nimmt die Zahl der Schnittstellen, die konfiguriert und gewartet werden muss, immer mehr zu.

Von der Single-API zu Headless und API-first

Um den Aufwand für die Verwaltung vieler einzelner Schnittstellen zu reduzieren, kann eine API-Management-Ebene Abhilfe schaffen, auf der die Zugriffsverwaltung, das Rechte- und Rollen-Management, Authentifizierung und Monitoring zentral für alle Schnittstellen erfolgt.

Die Daten aus den verschiedenen Datenquellen können in einer weiteren Ebene, einem sogenannten Daten-Hub, verwaltet werden. Werden für die Personalisierung von Medienkanälen auch Empfänger- und Zielgruppendaten verwendet, wird von einer Kundendaten-Plattform (englisch: Customer Data Platform, CDP) gesprochen.

Die Medienkanäle basieren idealerweise auf einer solchen einheitlichen Datenbasis. Erfolgt die Frontend-Entwicklung unabhängig von den Systemfunktionen im Backend, handelt es sich um ein Headless-System.

Die Ergebnisse der Medienkanal-Nutzung, zum Beispiel in Form eines Webshop-Tracking, können wiederum in den Daten-Hub und in die Datenquellen zurückfließen und in Echtzeit die Medienkanal-Ausgabe beeinflussen.

Daten-Hub, API-Management und Headless-Konzept

Zusammenfassung

Zeit und Kosten einsparen

Der Einsatz von Technologie für die Automatisierung setzt voraus, dass Zeit und Kosten eingespart werden können. In der Praxis können Prozesse und Praxisfälle (englisch: Use Cases) analysiert werden, die einen wiederkehrenden manuellen Aufwand erfordern, der durch Automatisierung reduziert oder beseitigt werden kann.

Komplexität reduzieren

Die Reduktion von Komplexität im Allgemeinen verringert manuelle Aufwände und kann die Automatisierung von Prozessen erleichtern. In der Datenverwaltung kann die Verminderung von Komplexität erreicht werden, indem Inhaltsstrukturen für Print und digitale Ausgabekanäle sinnvoll vereinheitlicht werden.

Eine weitere Komplexitätsreduzierung ergibt sich durch die Standardisierung von Layoutstrukturen. Je standardisierter Layoutstrukturen sind, desto einfacher lassen sich Regeln zur Publikationserstellung umsetzen.

Aber auch die einfache Reduzierung von Umfängen, zum Beispiel im Katalogbereich, die durch personalisierte Teilkataloge ersetzt werden, kann sinnvoll sein.

Notwendigkeit der Automatisierung

In Marketing und Kommunikation können bestimmte Aufgaben ohne Automatisierung nicht mehr bewältigt werden. Dazu gehört die wachsende Zahl der Medienkanäle, deren manuelles Management zu aufwendig ist und die personalisierte Ansprache von Usern, Interessenten und Kunden in Echtzeit. Dafür müssen in kurzer Zeit große Datenmengen analysiert und strukturiert werden. Auch die Optimierung der „Time-to-Market“ spielt für die Wettbewerbsfähigkeit eine große Rolle.

Video-Vortrag

Grundlage für diesen Beitrag war der Vortrag von Ira Melaschuk am 17.04.2023 beim priint:day von priint Group/Werk II in Düsseldorf, dem führenden Event für Produktkommunikation und Omnichannel-Marketing. Titel des Vortrags: „Best Practises mit Chancen und Grenzen der Automatisierung in Marketing und Publishing“. Im Vortrag werden zusätzlich einige Praxisbeispiele gezeigt:

Link zum Vortrag auf YouTube

Autorin: Ira Melaschuk
Datum: 14. Juni 2023