Wartest Du auch zu lang?🚦Sprechen wir über den Zinseszinseffekt von laufender #datadriven Optimierung - und wie er mit #KI auf das nächste Level gehoben wird!
Manche Unternehmen wissen gar nicht, wie viel sie verlieren, wenn sie Systeme wie unsere NEUTRUM.AI erst in einem Jahr einführen. Schließlich planen, steuern und optimieren sie ihr #Marketing, #Vertrieb, #Einkauf etc. ja auch heute schon, da brenne doch nichts an.
Damit unterliegen sie einem mathematischen Fehlschluss - und zwar dreifach:
1.) Menschen optimieren diskret, #SaaS kontinuierlich: Wenn ich als Mensch z.B. einmal im Quartal meine #Touchpoints und #Kampagnen gründlich überprüfe und auf dieser Basis optimiere, und ich automatisiere diesen Prozess so, dass die Überprüfung und Optimierung täglich, wöchentlich oder auch nur monatlich stattfindet, ist die Optimierungsfrequenz höher... und da jeder weitere Schritt ja bereits auf das durch den vorigen Schritt verbesserte Niveau erfolgt, bekomme ich selbst bei Modellen, die nicht besser sind als meine bisherigen manuellen Schritte, bessere Ergebnisse. Meter für Meter geht es auf die Startrampe. 🚀
2.) #Automatisierung mit #KI ermöglicht durch fehlerfreies Rechnen mit sehr, sehr, sehr viel mehr Geschwindigkeit als Menschen bessere Modelle: Ich kann in kürzerer Zeit mehr Daten und Variablen einbeziehen (z.B. nicht nur meine eigenen Daten, sondern auch wie sich im Markt die Nachfrage, die Kaufkraft, der Wettbewerb, das Wetter etc. ändern), so Erfolgstreiber klarer erkennen und damit treffsicherer optimieren. Damit steigt nicht nur meine Optimierungsfrequenz, sondern auch die Optimierungsqualität - der "Zinseszinseffekt" wirkt mit höherem "Zins". Das Raumschiff beginnt abzuheben. 🚀🚀
3.) #MachineLearning bringt mich noch einmal auf ein ganz anderes Niveau: Denn mein #System optimiert nicht nur laufend mit höherer Optimierungsfrequenz - sondern die Optimierungsqualität steigt mit jedem Schritt ein kleines Stückchen weiter. Sprich: Der "Zinseszinseffekt" wirkt auf einen höheren "Zins", der mit jedem Schritt weiter erhöht wird! Das Raumschiff zündet den Nachbrenner und ist nicht mehr einzuholen. 🚀🚀🚀
Bedeutet: Wenn ich mit der automatischen Messung und Optimierung meines #ROI - z.B. durch ein laufendes #Marketing #Benchmarking mit #ROAS-#Attribution, #MediaMixModeling und KI-generierten Empfehlungen - später erst beginne, lasse ich schon ohne Machine Learning handfeste Effizienzpotenziale und damit Erträge liegen. Diesen Rückstand kann ich nur durch bessere Modelle aufholen, was mehr initialen Aufwand bedeutet und nicht endlos skaliert (auch bei Modellqualität gilt das #Pareto-Prinzip). Wenn ich die Potenziale von Machine Learning einbeziehe, kann ich einen Rückstand kaum noch aufholen - selbst ein schlechteres Modell hat gegenüber einem besseren Modell, das 1 Jahr später startet, noch nach Jahren einen Vorsprung.
Ein weiteres Jahr warten kann so am Ende 43% weniger #ROI bedeuten!
Wartest Du auch schon zu lang?⏰
