Insights aus dem Marketing Tech Monitor: Composability, KI-Integration und Unified Data Management

Composability: Anwendung flexibel und effizient kombinieren

Composability, also der Aufbau von Software in einzeln nutzbare Komponenten, wird immer wichtiger, um individuelle Prozesse flexibel und effizient umsetzen zu können. Die so aufgebaute Software trifft auf bereits bestehende Anwendungen im Unternehmen, was zu einem erhöhten Integrationsbedarf führt.¹ 

"Unsere Media Operations Platform Mercury ist modular & API-first aufgebaut. (u.a. “Self-Service MMM”, “Strategische Planung”, “Projekte”, “Daten Konnektoren/Data Connection Service” oder unser “Buying Modul”. Unsere Kunden lizenzieren nur jeweils die Komponenten, die sie innerhalb ihres Workflows benötigen. Natürlich integrieren wir mit bestehenden Systeme des Kunden & mit relevanten Peripheriesystemen des Marktes per API."

Gunnar Neumann
Managing Director

Künstliche Intelligenz: Turbo Booster für MarTech

Das Marktpotenzial von MarTech steigt zwischen 2023 und 2027 von 7 Mrd. € auf 15,5 Mrd. € mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von + 18,8%. KI als “Turbo Booster” in Richtung “Realtime Automatisierung” und Analytics beschert dem Wachstum weiteren Schub.Auch in 2024 geben nur knapp 25% der Unternehmen an, ihre verfügbaren Daten bereits vollständig vereinheitlicht und aggregiert zu haben: angefangen bei der Zusammenführung der Daten über das Aufbrechen der Datensilos bis hin zur Organisation der Stammdaten.²

"Wir merken deutlich, dass der Markt viel stärker auf uns zukommt als noch vor einigen Jahren und der Need, sowie die Offenheit für externe Lösungen wie unserer groß ist. Zum einen ist der Einsatz unseres Systems eine ideale Grundlage um KI-basierte Lösungen zielführend einzusetzen, zum anderen arbeiten wir auch an Lösungen innerhalb der Plattform, in der KI unsere Kunden nachhaltig unterstützen kann. Bspw. setzen wir heute schon KI im Analytics-Bereich bei unseren MMM Modul ein und arbeiten daran, schrittweise noch mehr Intelligenz in die Mediaplanung, sowie den Planungsprozess zu integrieren. Theoretisch sind so Anwendungsfälle möglich, in denen Mediaplanungs- & Optimierungsvorschläge automatisch generiert werden können. Die praktische Anwendbarkeit & Potentiale besprechen wir fortlaufend eng mit unseren Kunden."

Gunnar Neumann
Managing Director

Unified Data Management: Daten vereinheitlichen und nutzen

Auch in 2024 geben nur knapp 25% der Unternehmen an, ihre verfügbaren Daten bereits vollständig vereinheitlicht und aggregiert zu haben: angefangen bei der Zusammenführung der Daten über das Aufbrechen der Datensilos bis hin zur Organisation der Stammdaten.

"Die Zusammenführung und Aggregierung der Daten zu einer sauberen Datengrundlage ist ein wesentlicher Pfeiler unserer Media Operations Platform. ID-basiert & ohne aufwendige Namenskonventionen führen wir so, über den nativen Marketing- & Mediaprozess Zielwerte, geplante, gebuchte, realisierte & abgerechnete Werte zusammen. Auf diese können unsere Kunden per “Bridge” mit eigenen BI-Lösungen zugreifen oder direkt innerhalb der Plattform aussagekräftigen Dashboards anschauen. Datenbasierte Entscheidungen werden durch Mercury ideal ermöglicht."

Gunnar Neumann
Managing Director

Causal AI: Ursache-Wirkungsbeziehungen verstehen

Das grundlegende Problem bei den meisten KI-Modellen liegt darin, dass das Modell aus Trainingsdaten lernt und in diesem Fall die Daten zur Beantwortung kontraintuitiver Fragen in Bezug auf Ursache-Wirkungsbeziehung kaum eingesetzt werden können. Kausale Modelle lösen dieses Problem via Causal Interference.

"Wir arbeiten kontinuierlich daran unser Marketing Mix Modell zu optimieren: Angefangen bei einer Regressionsanalyse über ein Bayesian MMM arbeiten wir nun an einem kausalen Modell, das die Auswirkungen der einzelnen Mediakanäle aufeinander besser mit einbezieht. Es ist von entscheidender Bedeutung für uns bei der Entwicklung von KI-Modellen und Anwendung, die korrekten Ursachen-Wirkungsbeziehungen mittels Causal Discovery aufzudecken und auch mittels Causal Inference zu validieren. Nur wenn wir die korrekten kausalen Wirkungsbeziehungen zwischen den verschiedenen Einflussfaktoren in z.B. unseren MMM Projekten bei der Modellentwicklung berücksichtigen, können wir unser Leistungsversprechen gegenüber unseren Kunden einhalten und die Mediaeffizienz steigern."

Torben Seebrandt
Director Data Intelligence

¹ Marketing Tech Monitor 2024, Thema 3