Bei Avaus haben wir uns dieses Mal in unserer Reihe von Marketingtechnologielandschaften auf die Abbildung von KI-Lösungen konzentriert. Diese erstmal veröffentlichte KI-Marketing-Landschaft erzählt eine überzeugende Geschichte über die neue Dringlichkeit von Daten und Analytik in allen Geschäftsbereichen, in Unternehmen, KMU und kleineren Firmen. Die Einführung von KI-Tools und -Technologien gewinnt an Tempo, und die Landschaft ist zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichts sicherlich schon ein Wunschtraum.
Die KI-basierten Lösungen vermehren sich stark auf dem SAAS-Markt, da immer mehr neue KI-Pureplay-Anbieter mit den KI-aufgerüsteten etablierten Anbietern konkurrieren. Der größte Teil der Aufregung kann auf echte Fortschritte bei der Entwicklung von Analysetools zurückgeführt werden, aber gleichzeitig sollte die KI-Raserei zum Teil auf die aktuellen Bedenken bezüglich der Markenbildung zurückgeführt werden.
Der größte Bereich innerhalb der KI-Landschaft sind Marketing- und Kundenbindungslösungen. Innerhalb dieser Domäne haben wir drei verschiedene Teilbereiche gefunden:
1. Erlebnisoptimierung und Personalisierung
Allgemeines Marketing und Kundenbindung, Personalisierung, digitale Werbung, Verwaltung und Automatisierung von Vertrieb und Kundenbetreuung. Diese Lösungen werden auf bestehenden Datenplattformen, bestehenden Kundendatenbanken, DMP's oder Google Analytics implementiert.
2. Prozesseffizienz und Automatisierung
Marketingprozesse und Entscheidungshilfen (Vertrieb, Marketing, Kundenbetreuung), Instrumente für Vertrieb, Inhaltsentwicklung, Management, Entscheidungsunterstützung, Automatisierungsalgorithmen von Martech-Stacks.
3. Datenverwaltung
Tools für die Verwaltung von Datenbeständen und -erfassung, Spracherkennung, Social Listening, Datenmanagement, ML, Frameworks, Toolbibliotheken, Transparenz und Compliance.
Personalisierung ist das Hauptthema, sei es in der Werbung, auf der Website, im Webshop oder in der mobilen App. Gute Beispiele sind das schwedische Unternehmen Findify, das finnische Unternehmen Leiki und Nosto (das insgesamt 32,8 Mio. USD an Finanzmitteln aufgebracht hat), die alle drei der Kategorie Personalisierung angehören. Das schwedische Unternehmen Artificial Solutions gehört zur Unterkategorie der Interaktion und digitalen Agenten.
Nach Angaben des Marktforschungsunternehmens Tractica the AI wird der Markt voraussichtlich um das Achtfache wachsen, von derzeit schätzungsweise 15 Mrd. USD auf fast 120 Mrd. USD im Jahr 2025. Dies entspricht einem durchschnittlichen jährliches Wachstum von 40+%. Der breitere Markt erstreckt sich über alle Branchen, und diese Landschaft stellt nur einen Bruchteil des Ganzen dar, wobei der Schwerpunkt auf Technologien liegt, die hauptsächlich für die Kundenbindung und das Marketing relevant sind.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt sich rasant und wird von verschiedenen Anwendungen wie Chatbots, digitalen Agenten, Inhaltserstellung und Datenextraktion benötigt. Programmatische Werbung mit einem KI-Twist ist bereits ein alter Hut, aber US-Unternehmen AppNexus und MediaMathstehen mit einem gemeinsamen Umsatz von 800 Mio. Dollar auf Platz eins und drei der Liste der bestfinanzierten Unternehmen der Landschaft.
Top 10 Ergebnisse:
Prozesseffizienz und Automatisierung werden die Kosten senken und intelligentere Arbeitsmethoden beschleunigen. Laut einer Studie von Accenture und Frontier Economics (2019) sehen die Auswirkungen der KI auf die Arbeitsproduktivität in den Industrieländern im Jahr 2035 aus nordischer Sicht erstaunlich aus. Schweden liegt an erster Stelle (37 %), Finnland an zweiter (36 %) und die USA an dritter Stelle (35 %).
Nordische KI-Unternehmen im Jahr 2019
Personalisierung ist das Hauptthema überall, ob in der Werbung, auf der Website, im Webshop oder in der mobilen App. Gute Beispiele sind die schwedische FindifyFinnisch, Leiki und Nosto (die insgesamt 32,8 Mio. $ an Finanzmitteln aufgebracht haben), die alle drei zur Kategorie der Personalisierung gehören. Das schwedische Unternehmen Artificial Solutions ist in der Unterkategorie Interaktion und digitale Agenten zu finden.
Prozessautomatisierung und -effizienz werden zeitraubende, sich wiederholende Aufgaben für Vertriebsmitarbeiter wie Terminplanung und Akquise beseitigen. Gute Beispiele sind die US-Firmen Insidesales.com (251 Mio. $ Finanzierung) und Seismic (164,5 Mio. $), die sich beide auf die Vertriebsautomatisierung konzentrieren. Die Chatbots der ersten Generation haben wegen ihres unbestreitbar niedrigen IQ in vielen Situationen viel Kritik einstecken müssen. Dennoch werden sie die Kundenbetreuung mit jeder neuen Generation weiter verbessern. Sie bieten nach wie vor ein großes Potenzial für CX-Verbesserungen, insbesondere für KMUs: knappe CC-Personalressourcen. Ein schwedischer Star scheint Artificial Solutions zu sein, mit 34,5 Mio. $ an Finanzmitteln und 8 Mio. $ an Einnahmen.
Viele der Lösungen in der Landschaft stammen aus der Zeit vor der KI-Ära. Einige der Unternehmen haben in ihren neuesten Versionen einfach KI-Features und -Funktionen hinzugefügt. Ein Beispiel hierfür sind Adobe Experience Cloud und Salesforce Einstein. In einigen wenigen Fällen ist KI reine Kosmetik und spielt eine viel geringere Rolle als in den Verkaufsargumenten behauptet wird.
Big- oder Small-Brain Lösungen?
Die beiden Haupttrends bei KI-basierten Analyselösungen für Unternehmen sind "build or buy". Die Landschaft besteht in erster Linie aus letzterem - Speziallösungen, die sofort einsatzbereit sind. Wir nennen sie Small Brain-Lösungen. Sie sind für eine Aufgabe mit engem Umfang oder Zweck konzipiert und erfordern keinen großen Entwicklungsaufwand.
KI für allgemeine Zwecke, die wir gerne als Big Brain-Lösungen bezeichnen. Sie sind in erster Linie im Datenmanagement-Teil der Landschaft angesiedelt. Sie stellen Rahmentechnologien dar, die für maßgeschneiderte Unternehmensplattformen wie die Algorithmen großer E-Tailer wie Zalando verwendet werden.
Die KI-Landschaft ist auch mit verschiedenen Arten von Citizen-Data-Science-Lösungen gut bevölkert. Sie bieten Werkzeuge für die nicht kodierenden Gemeinschaften von Analysten. Ein gutes Beispiel sind Anwendungen für natürlichsprachliche Abfragen, die Daten für jeden zugänglich machen, der eine Frage hat. Das schwedische Unternehmen Peltarion (Finanzierung 36,8 Mio. $) hat sich zum Ziel gesetzt, das maschinelle Lernen näher an die Unternehmensführung heranzuführen. Peltarion hat eine operative KI-Plattform entwickelt, die einfach zu verstehen und zu betreiben ist und die die Schwelle für die Einführung von KI-Technologie für große und kleine Unternehmen senken soll. Avaus hat eine Partnerschaft mit Peltarion für Anfang 2019 angekündigt.
Diese "Data Citizen"-Lösungen sind auf dem Vormarsch, da die Datenwissenschaftler immer häufiger einen anderen Hintergrund als den der Informatik haben. Viele haben einen Abschluss in Makro- und Mikroökonomie, Physik oder anderen Naturwissenschaften.
CMS-generierte Websites haben schon vor langer Zeit die auf Code basierenden, individuell programmierten Lösungen ersetzt. In der Datenwissenschaft bedeutet dies, dass die heutigen Anwendungen die Entwicklung anspruchsvoller Algorithmen ermöglichen, ohne dass man mit Python oder anderen Programmiersprachen arbeiten muss, die in der Data Scientist Community beliebt sind.
Algos von der Stange zu verkaufen
Die Landschaft zeigt auch einen Prozess der Kommerzialisierung des Algorithmus. Die Möglichkeit, sich mit reinen Algorithmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, wird immer schwieriger, da es immer einfacher wird, vorgefertigte Algorithmen-Bibliotheken. Der Vorteil verlagert sich dementsprechend hin zu proprietären Daten, da diese nicht kopiert und kommodifiziert werden können. Der Datenvorteil wirkt sich sowohl auf der Makro- als auch auf der Mikroebene aus. Die Plattformunternehmen sind ein Beispiel dafür, wie riesige Datenmengen alles andere in den Schatten stellen. Dies gilt auch für die Unternehmensebene. Akteure mit besseren und dichteren Daten werden die Konkurrenz in den kommenden Jahren schlagen.
Ein hervorragendes Beispiel für die Kommerzialisierung ist RELEX-Solutionsdie finnische, mit 223,9 Mio. USD geförderte KI-gestützte Einzelhandelsplanungslösung mit Algorithmenbibliotheken für fast alle Aspekte des Einzelhandels - von der Nachfrageprognose bis zur Personaloptimierung.
Transparenz und Compliance werden in den KI-Ökosystemen in Zukunft eine größere Rolle spielen. Das finnische Unternehmen Saidot ist ein gutes Beispiel für neue Lösungen, die die Schaffung von Vertrauen und Transparenz von Algorithmen in einer KI-getriebenen Welt ermöglichen.
Avaus hat sein Data-Science-Angebot seit 2016 entwickelt. Heute ist der Umsatz von Avaus im Bereich Analytik dabei, den Umsatz aus der Implementierung und Entwicklung von Marketinglösungen in den Schatten zu stellen. Dies spiegelt eine allgemeine Verschiebung auf dem Markt wider. Die Digitalisierung hat einen Punkt erreicht, an dem die meisten B2C- und viele B2B-Unternehmen einige grundlegende Engagement-Technologien implementiert haben und sich nun fragen, wie sie die Rendite ihrer Investitionen sicherstellen können. Der Schwerpunkt liegt nun auf Daten und Analytik.
Geschrieben von Tuukka Valkeasuo, Tom Nickels, Ola Ottosson, Katariina Lahdenpää
*Die Liste umfasst nicht alle Bibliotheken für maschinelles Lernen. The Landscape gibt Einblicke in Firmen und Kategorien und wird als Open-Source fortlaufend weiterentwickelt.
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