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Deep Learning im Retargeting: Wie KI Kunden findet, die Menschen oft übersehen 

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Retargeting, strategische Fehler, 

In wirtschaftlich angespannten Zeiten kürzen viele Händler zuerst die Neukundengewinnung und setzen lieber auf Retargeting. Warum ist es aus Ihrer Sicht ein Fehler, den Full Funnel zu ignorieren?

Daniel Volož: Grundsätzlich werden Marketing-Budgets in der Krise überall gekürzt, oben, unten oder komplett. Wir sehen das, als Retargeting-Spezialist, natürlich auch in unserem Bereich. Aus meiner Sicht ist das selten zielführend. Es ist, als würde man ein Feuer am Leben halten wollen und gleichzeitig die Luftzufuhr kappen.

Neukunden braucht jedes wachsende Unternehmen, um Umsatz zu steigern und Ware abzuverkaufen. Retargeting steigert zusätzlich Conversions und Cross-Selling. Gerade in angespannten Zeiten sinkt zudem die Loyalität zur Shopmarke – anders als zur Produktmarke. Wer seinem Lieblingsschuh treu bleibt, entscheidet trotzdem flexibel, wo er ihn kauft. Genau deshalb darf sich ein Händler in der Krise keine seiner Umsatzquellen abschneiden. Organisches Wachstum trägt eine Zeit lang, verliert aber sukzessive an Kraft und die wirtschaftliche Lage verschärft sich weiter.

Sie beobachten den DACH-Markt seit Jahren. Welchen strategischen Fehler machen Geschäftsführer im Mittelstand beim Performance Marketing am häufigsten?

Daniel Volož: Eine insgesamt zu vorsichtige, zögerliche Herangehensweise an Innovationen. Das ist allerdings kein reines Mittelstandsphänomen. Man sieht es beispielsweise auch bei der Digitalisierung in Deutschland insgesamt, wo andere Länder uns voraus sind. Wir haben das selbst gespürt, als wir vor rund zehn Jahren mit Deep Learning in den DACH-Markt eingetreten sind: Die Technologie funktionierte bereits in anderen Ländern, dennoch gab es Zurückhaltung und ein Vertrauensthema. Mutiger zu testen, würde vielen helfen. Natürlich trägt jeder Test ein finanzielles Risiko. Aber ohne Tests kommt man auch nicht voran.

GLOSSAR

Retargeting: Erneute Ansprache von Nutzern, die bereits mit einem Shop interagiert haben, meist über Display- oder Video-Werbung.

ROAS (Return on Ad Spend): Kennzahl, die den durch Werbung erzielten Umsatz ins Verhältnis zu den Werbekosten setzt.

Deep Learning: Teilbereich des Machine Learning, der auf neuronalen Netzwerken basiert und aus Beobachtung großer Datenmengen lernt statt aus fest programmierten Regeln.

Machine Learning: Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne für jede Aufgabe explizit programmiert zu werden.

Third-Party-Cookies: Tracking-Technologie von Drittanbietern zur nutzerübergreifenden Wiedererkennung, deren Verfügbarkeit browserabhängig zunehmend eingeschränkt wird.

LLM (Large Language Model): Große Sprachmodelle, die auf Basis von Textdaten trainiert werden und unter anderem für kontextbasiertes Targeting genutzt werden.

Full-Funnel-Marketing: Marketingansatz, der alle Phasen der Customer Journey abdeckt – von Neukundengewinnung bis Retargeting.

Self-Service-Plattform: Werbetechnologie, die Kunden ohne Mindestbudget oder dedizierten Account-Manager selbstständig steuern können.

Ein Blick voraus: Wird KI im Marketing zum großen Gleichmacher, der kleine Händler auf Augenhöhe mit Amazon und Co. bringt – oder wächst der Vorsprung der Datenkonzerne eher weiter?

Daniel Volož: Künstliche Intelligenz wird sich weiter etablieren, Arbeitsplätze verändern und neue Märkte öffnen. Als Gleichmacher zwischen groß und klein sehe ich sie aber nicht in erster Linie. Die eigentliche Kluft entsteht zwischen Unternehmen, die sich mit KI befassen, und solchen, die es nicht tun. KI wird menschliche Unternehmerintuition nicht ersetzen. Wer diese Intuition mit einem guten KI-Verständnis kombiniert, wird aber deutlich schneller vorankommen als ein großes Unternehmen, das KI ignoriert oder falsch einsetzt.

Retargeting – Deep LearningHeiner Sieger
ist Chefredakteur des e-commerce magazins und des Digital Business Magazins.

Bildquelle: WIN-Verlag

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